近年來(lái),由于手指靜脈特征具有不易丟失、不易偽造的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),其在人體身份鑒別方面獲得了廣泛的應(yīng)用。在手指靜脈圖像采集以及靜脈網(wǎng)絡(luò)提取過(guò)程中,手指靜脈圖像和靜脈網(wǎng)絡(luò)的完整性不是很理想,影響識(shí)別精度。本文所做的指靜脈殘缺信息復(fù)原工作包括兩個(gè)方面,一方面是實(shí)際采集手指靜脈圖像過(guò)程中要面臨的手指受污染情況下信息復(fù)原;另一方面,由于靜脈成像的客觀原因,在提取靜脈網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中針對(duì)手指靜脈圖像預(yù)處理時(shí)血管網(wǎng)絡(luò)缺損區(qū)域修復(fù)。本文研究了受污染的指靜脈圖像以及血管網(wǎng)絡(luò)缺損問題,旨在建立深度學(xué)習(xí)框架下的手指靜脈圖像復(fù)原模型。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1)針對(duì)受污染的手指靜脈圖像,建立了手指靜脈圖像受污染區(qū)域復(fù)原網(wǎng)絡(luò)模型。采用了兩種污染區(qū)域檢測(cè)方法,分別為基于滑窗檢測(cè)和基于自適應(yīng)閾值檢測(cè),并對(duì)比分析了兩種檢測(cè)方法的優(yōu)勢(shì);構(gòu)建了輕量級(jí)的編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)模型以及U-Net網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計(jì)了指靜脈圖像受污染區(qū)域修復(fù)機(jī)制。2)針對(duì)指靜脈血管網(wǎng)絡(luò)缺損現(xiàn)象,建立了指靜脈血管網(wǎng)絡(luò)修復(fù)網(wǎng)絡(luò)模型。采用了兩種指靜脈血管網(wǎng)絡(luò)缺損區(qū)域檢測(cè)方法,分別為基于KMeans聚類檢測(cè)和基于自適應(yīng)閾值檢測(cè);構(gòu)建了輕量級(jí)編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)模型以修復(fù)缺損的指靜脈血管網(wǎng)絡(luò)。3)本文進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證所提出復(fù)原方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出基于深度學(xué)習(xí)的指靜脈殘缺信息復(fù)原方法能夠有效改善手指靜脈圖像以及靜脈網(wǎng)絡(luò)的完整性,并且提升了識(shí)別精度。
【學(xué)位單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP18
【部分圖文】：

toencoder）[51-54]是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，通出圖像越來(lái)越接近輸入圖像。它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分解碼器的架構(gòu)是基于 CNN 構(gòu)建的。訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練需要設(shè)計(jì)以下三部分工作：設(shè)計(jì)個(gè)合適的損失函數(shù)。自編碼器的輸入數(shù)據(jù)和輸架構(gòu)源自于 Alex-Net 框架，它是下采樣的過(guò)程維，解碼器通過(guò)編碼器提取的隱藏特征重建輸習(xí)，通過(guò)損失函數(shù)約束重建數(shù)據(jù)，使重建數(shù)據(jù)參數(shù)權(quán)重和偏置。自編碼器網(wǎng)絡(luò)模型在圖像修果，它在圖像修復(fù)和圖像復(fù)原方面也存在一定區(qū)域信息，但復(fù)原后的圖像使原來(lái)清晰區(qū)域的

主要介紹手指靜脈特征識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)的三方面內(nèi)容：手指靜脈圖像預(yù)處理以及識(shí)別性能系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。在手指靜脈圖像采集過(guò)內(nèi)部傳播時(shí)會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的衰減作用，這導(dǎo)致所獲得的手指靜脈圖像和非靜脈區(qū)域很難區(qū)分開，不利于提取靜脈網(wǎng)絡(luò)特征。為了滿足取出有效的靜脈網(wǎng)絡(luò)特征，獲取較高識(shí)別精度的要求，需要對(duì)其進(jìn)靜脈圖像的采集獲得手指靜脈圖像，本實(shí)驗(yàn)室自主研制并設(shè)計(jì)了手指靜脈圖像采集計(jì)不容忽視直接影響著所獲得的手指靜脈圖像質(zhì)量，進(jìn)而牽連到征提取以及靜脈識(shí)別精度。手指靜脈圖像的采集原理以及本實(shí)驗(yàn)圖像采集裝置如圖 2-1 所示，采集裝置主要包括近紅外成像裝置、供電電路。

一部分近紅外光可以穿過(guò)這些生物組織，但還有一部分近組織內(nèi)部會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的衰減，采集得到的手指靜脈圖像同時(shí)包括靜脈信，以上的原因會(huì)導(dǎo)致采集到的手指靜脈圖像對(duì)比度低，靜脈和背景的分化成像問題。文研究對(duì)象為手指靜脈圖像，采用實(shí)驗(yàn)室手指靜脈圖像采集裝置自動(dòng)采圖像樣本，并制作成手指靜脈圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。本文用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)庫(kù)制數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)樣本通常用于識(shí)別。數(shù)據(jù)庫(kù)一共包含來(lái)自于585根手指靜脈圖像，每類 10 幅，一共 585 類。由于每個(gè)人手指寬度、厚度不同以影響，憑借采集裝置獲取的手指靜脈圖像除了包含感興趣區(qū)域（Ret，ROI）外，在圖像的邊緣還包含很多噪聲。在靜脈識(shí)別的過(guò)程中，原像最有效的區(qū)域是靜脈網(wǎng)絡(luò)，為此需要對(duì)采集的原始手指靜脈圖像去除聲信息，進(jìn)行 ROI 定位和提取[67]，從而獲得手指靜脈 ROI 圖像，然后OI 圖像統(tǒng)一歸一化為 91×200，部分圖像歸一化結(jié)果如圖 2-2 所示。
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