在數(shù)字化科技快速發(fā)展的現(xiàn)代社會,信息的安全性被人們?nèi)諠u重視,身份識別技術(shù)也日益更新。生物識別是一項利用人體固有特征進行身份識別的新興技術(shù),相比于傳統(tǒng)的信息驗證方式,它具有安全性高、可靠性強、攜帶方便、防偽性好、防盜等諸多優(yōu)點。掌靜脈識別作為一項具有著獨特優(yōu)勢的生物識別技術(shù)正在被逐漸開發(fā)。首先,明確了本文研究目的是針對目前手掌靜脈識別中采集光源模塊的難點,設(shè)計了一套非接觸多光譜掌靜脈識別系統(tǒng)裝置。從醫(yī)學角度分析了掌靜脈成像原理、靜脈成像的影響因素等,對不同近紅外光源波長條件下進行靜脈采集對比實驗,根據(jù)實驗結(jié)果得出在760nm、850nm和940nm三波段近紅外光源共同照射下采集的靜脈圖像質(zhì)量最好,本設(shè)計為近紅外光源波長的選取提供了新的方案。然后,實現(xiàn)了非接觸多光譜掌靜脈圖像的采集儀裝置,對760nm、850nm和940nm三波段近紅外光源的硬件選型、布局和均勻性進行分析與設(shè)計,并實現(xiàn)三波段光源的硬件驅(qū)動電路。同時對采集儀的距離感應(yīng)模塊、紅外攝像機模塊以及濾光片選型進行硬件模塊設(shè)計。此外,研究了圖像預(yù)處理的圖像分割、ROI提取方法以及影響圖像質(zhì)量的因素,采用基于灰度均勻性和清晰度結(jié)合的圖像質(zhì)量判斷方法來對圖像質(zhì)量進行更準確的判斷。最后,針對多光譜近紅外光源的亮度調(diào)節(jié),提出了基于布谷鳥搜索(cuckoo search)算法的多光譜光強自適應(yīng)快速調(diào)節(jié)系統(tǒng)。將圖像質(zhì)量判斷作為算法的反饋環(huán)節(jié),實現(xiàn)了三波段近紅外光源強度配比的快速調(diào)節(jié),對不同手掌條件的差異性人群均能采集到高質(zhì)量的靜脈圖像。通過實驗和仿真驗證:本文設(shè)計的非接觸多光譜掌靜脈識別系統(tǒng)能夠滿足快速、準確、安全和穩(wěn)定的系統(tǒng)要求,可采集到大量不同用戶手掌的高質(zhì)量靜脈圖像,大大減輕了后續(xù)圖像處理的工作量,并且增強了系統(tǒng)識別的普適性能和識別速率。本系統(tǒng)可滿足不同場合的高安全性需求,實現(xiàn)全方位網(wǎng)絡(luò)化需求。圖[43]表[5]參[62]
【學位單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41
【部分圖文】：

掌靜脈識別技術(shù)于 2006 年被納入生物識別技術(shù)一環(huán)，它作為一種具有高精度、高穩(wěn)定性和高可靠性的新興生物識別技術(shù)在全球正逐步發(fā)展擴大。本文研究手掌靜脈識別技術(shù)，依靠手掌靜脈圖像的唯一性特征來進行身份識別，并且采用非接觸方式實現(xiàn)在多光譜近紅外光源的照射下快速采集適合不同人群的高質(zhì)量靜脈圖像的方法，設(shè)計的非接觸靜脈識別裝置能夠有效地提高圖片采集的效率和圖片質(zhì)量，提升掌靜脈識別系統(tǒng)的普適性能。生物識別技術(shù)擁有巨大的市場開發(fā)前景，相比傳統(tǒng)的識別方式，其不僅不會發(fā)生丟失和遺忘、可以“隨身攜帶”，而且不易偽造或者極難盜取[5]，具有更強的便捷性、可靠性以及保密性。目前生物識別利用的生物特征主要有指紋、虹膜、語音、掌紋、人臉、靜脈等以及行為步態(tài)特征如步伐、簽字等。如圖 1 所示：在這個信息與科技飛速發(fā)展的時代，身份識別變得越來越重要，不管是對信息安全的保護還是對身份的識別，都需要通過信息驗證來對其進行保密和認證。

圖 2 新舊款手掌靜脈識別傳感器Fig.2 New and old palm vein recognition sensor手掌靜脈傳感器 Palm Secure-F Pro 采用了高性能的圖像傳感器，快門速度約老款的 5 倍可連續(xù)高速拍攝手掌靜脈，縮短了拍攝時間且防止出現(xiàn)拍攝偏移的問題，保持了老款的高精度。通過手掌姿勢補正技術(shù)，可隨意將手放至傳感器上獲取認證，無需與傳感器完全平行即可高精度讀取靜脈，大大增強了客戶體驗度。產(chǎn)品識別過程見圖 3：

自然動作下PalmSecure-FPro認證Fig.3PalmSecure-Fprocertificationundernaturalaction
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 苑瑋琦;盧守波;;基于TMS320DM6437的掌靜脈圖像采集系統(tǒng)設(shè)計[J];電子設(shè)計工程;2015年22期

2 鄧江洪;趙領(lǐng);;基于改進布谷鳥搜索算法的圖像邊緣檢測[J];計算機系統(tǒng)應(yīng)用;2015年08期

3 陳朋;藍曉柯;金峰;史金專;;高質(zhì)量手掌靜脈圖像獲取及ROI提取的研究[J];傳感技術(shù)學報;2015年07期

4 蘭少峰;劉升;;布谷鳥搜索算法研究綜述[J];計算機工程與設(shè)計;2015年04期

5 賈旭;曹玉東;孫福明;崔建江;薛定宇;;基于無參考質(zhì)量評價模型的靜脈圖像采集方法[J];電子學報;2015年02期

6 苑瑋琦;楊冰;;非接觸手成像系統(tǒng)圖像采集光源的研究[J];激光與紅外;2014年07期

7 藍惠英;石巖;王龍吾;;手靜脈成像系統(tǒng)優(yōu)化研究[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2013年05期

8 苑瑋琦;孔德奇;;基于多光譜的手掌三模態(tài)采集裝置[J];儀表技術(shù)與傳感器;2013年10期

9 吳微;苑瑋琦;林森;宋輝;桑海峰;;基于灰度曲面匹配的快速手掌靜脈識別[J];光學學報;2013年10期

10 王璐;張文濤;;人體手掌靜脈圖像采集系統(tǒng)研究[J];激光與紅外;2013年04期

本文編號：2847514