隨著人們對個人身份信息安全越來越重視,個人身份鑒別在日常生活中扮演著重要的角色,人們尋求一種更加方便,安全快捷的身份識別方法——生物特征識別。當前,市場上運用生物特征識別技術(shù)的場景越來越多,例如無人餐廳人臉識別結(jié)賬,小區(qū)大門指紋閘機,手機虹膜解鎖,ATM機指靜脈存取款等。其中利用人體手指內(nèi)靜脈血管作為生物特征的手指靜脈識別技術(shù)具有識別速度快,精度高,活體檢測,特征不易被復(fù)制等優(yōu)勢。有效地解決了傳統(tǒng)生物特征識別技術(shù)所面臨的安全性低,易用性差等諸多難題。在現(xiàn)有手指靜脈識別系統(tǒng)中,模糊圖像的識別性能較差的問題難以避免。產(chǎn)生模糊圖像的原因主要有兩大類:外界因素:如光照,溫度,曝光均勻度等,造成成像時圖像質(zhì)量較差,靜脈結(jié)構(gòu)不清晰等問題;放置因素:如用戶使用習慣,放置姿態(tài)等,造成圖像偏移較大或虛焦等問題。模糊靜脈圖像存在對比度差,有效靜脈信息較少等問題,從而導(dǎo)致特征提取不準確,匹配識別性能較差。因此解決模糊圖像的相關(guān)問題成為了國內(nèi)外科研人員所關(guān)注的焦點問題。本文的研究工作主要分為以下幾個部分:（1）介紹了現(xiàn)有的兩大類指靜脈識別技術(shù):基于特征點（點集）的匹配方法和基于圖像配準的灰度紋理匹配方法,其中... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

上打光全包圍式的設(shè)備

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文31.1.3手指靜脈識別技術(shù)手指靜脈識別技術(shù)的工作原理是利用近紅外攝像頭采集人體手指靜脈圖像，分析個體的靜脈的分布走向特點，從而進行身份鑒別的技術(shù)，它的突出優(yōu)勢就是靜脈特征埋藏于人體手指內(nèi)部，是一種無法被復(fù)制和仿造的特征，具有高度的防偽特性。手指靜脈識別技術(shù)是依據(jù)人類手指中流動的血液可吸收特定波長的光線[20]，因此必須要保證為活體，才能驗證識別，因此具有較好的活體特性。手指靜脈識別又以使用方便，硬件設(shè)備成本低，小巧易集成等優(yōu)勢成為越來越成為國內(nèi)外科研人員的研究方向。人體手指靜脈特征具有普遍性，所有人的手指里都有一定形狀的血管分布，并且這種分布具有穩(wěn)定性和唯一性，即便是同一個人的不同手指中，血管分布隨時間的改變變化較校手指靜脈圖像采集設(shè)備主要由能夠發(fā)出特定波長的濾光片，LED光源和基本的CMOS攝像頭構(gòu)成[21]。如圖1.1和1.2所示的是兩種手指靜脈圖像采集設(shè)備：圖1.1上打光全包圍式的設(shè)備圖1.2側(cè)打光凹槽式的設(shè)備（1）手指靜脈識別的流程手指靜脈識別系統(tǒng)的工作原理如圖1.3所示：首先，CMOS攝像頭拍攝得到手指靜脈的圖像，隨后進行圖像的預(yù)處理，其次進行靜脈特征提取，并完成手指靜脈圖像的數(shù)字化，最后是手指靜脈特征匹配，整體匹配識別流程如圖1.4所示圖1.3手指靜脈識別系統(tǒng)的工作原理

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文31.1.3手指靜脈識別技術(shù)手指靜脈識別技術(shù)的工作原理是利用近紅外攝像頭采集人體手指靜脈圖像，分析個體的靜脈的分布走向特點，從而進行身份鑒別的技術(shù)，它的突出優(yōu)勢就是靜脈特征埋藏于人體手指內(nèi)部，是一種無法被復(fù)制和仿造的特征，具有高度的防偽特性。手指靜脈識別技術(shù)是依據(jù)人類手指中流動的血液可吸收特定波長的光線[20]，因此必須要保證為活體，才能驗證識別，因此具有較好的活體特性。手指靜脈識別又以使用方便，硬件設(shè)備成本低，小巧易集成等優(yōu)勢成為越來越成為國內(nèi)外科研人員的研究方向。人體手指靜脈特征具有普遍性，所有人的手指里都有一定形狀的血管分布，并且這種分布具有穩(wěn)定性和唯一性，即便是同一個人的不同手指中，血管分布隨時間的改變變化較校手指靜脈圖像采集設(shè)備主要由能夠發(fā)出特定波長的濾光片，LED光源和基本的CMOS攝像頭構(gòu)成[21]。如圖1.1和1.2所示的是兩種手指靜脈圖像采集設(shè)備：圖1.1上打光全包圍式的設(shè)備圖1.2側(cè)打光凹槽式的設(shè)備（1）手指靜脈識別的流程手指靜脈識別系統(tǒng)的工作原理如圖1.3所示：首先，CMOS攝像頭拍攝得到手指靜脈的圖像，隨后進行圖像的預(yù)處理，其次進行靜脈特征提取，并完成手指靜脈圖像的數(shù)字化，最后是手指靜脈特征匹配，整體匹配識別流程如圖1.4所示圖1.3手指靜脈識別系統(tǒng)的工作原理

【參考文獻】：
期刊論文
[1]步伐姿態(tài)在虛擬機艙中的識別[J]. 曹輝,李衛(wèi)強,冀青鵬,黃英雙.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2019(23)
[2]單幅近紅外手指圖像指紋指靜脈融合識別[J]. 呂葛梁,沈雷,李凡,楊航.  杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(04)
[3]生物特征識別技術(shù)在支付中的應(yīng)用監(jiān)管[J]. 唐鐵三,曹君怡.  金融會計. 2019(06)
[4]生物識別技術(shù)在AIoT+5G新型智慧社區(qū)中的應(yīng)用及趨勢[J]. 叮當.  中國安防. 2019(06)
[5]AI賦能下的聲紋識別技術(shù)在公共安全領(lǐng)域的深度應(yīng)用[J]. 劉弘胤.  中國安防. 2019(06)
[6]生物識別身份認證技術(shù)在金融業(yè)的應(yīng)用研究[J]. 任兆麟.  西部金融. 2019(05)
[7]基于計算機軟件技術(shù)的模式識別系統(tǒng)智能開發(fā)研究[J]. 王珂.  信息系統(tǒng)工程. 2019(05)
[8]基于激光測距法的智能虹膜識別系統(tǒng)設(shè)計[J]. 張敏,孟令軍.  實驗室研究與探索. 2019(05)
[9]基于MMNBP的手指靜脈識別方法[J]. 付華,李濤,司南楠.  傳感器與微系統(tǒng). 2019(05)
[10]人體生物特征識別中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[J]. 吳倩.  無線互聯(lián)科技. 2019(08)

博士論文
[1]基于二值局部特征的手指靜脈識別方法研究[D]. 劉海英.山東大學(xué) 2019

碩士論文
[1]手指靜脈識別算法研究[D]. 吳家存.北京工業(yè)大學(xué) 2018
[2]指靜脈圖像增強與識別算法[D]. 曹偉.安徽大學(xué) 2018
[3]多模生物特征融合關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 劉奕.山東大學(xué) 2017
[4]近紅外掌靜脈圖像識別技術(shù)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 成然.電子科技大學(xué) 2017
[5]多攝像頭指靜脈識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 羅玉祥.武漢理工大學(xué) 2017
[6]手指靜脈圖像質(zhì)量評估算法研究[D]. 胡晶晶.重慶理工大學(xué) 2016
[7]手指靜脈認證系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 羅敏.電子科技大學(xué) 2016



本文編號：3428628