隨著經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,尤其是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人們?cè)絹?lái)越重視個(gè)人信息安全,加強(qiáng)個(gè)人身份識(shí)別技術(shù)的研究以及提高信息安全管理已經(jīng)成為社會(huì)管理的一個(gè)重要方面。掌靜脈識(shí)別作為生物特征識(shí)別的一種,具有唯一性、不易復(fù)制、活體識(shí)別以及安全等級(jí)高等優(yōu)良特性,受到了越來(lái)越多的研究者和工業(yè)上的關(guān)注。然而,手掌靜脈識(shí)別存在兩個(gè)問(wèn)題:第一,由于手掌靜脈的采集受多種因素的影響,使得采集的靜脈圖像中不僅包含著靜脈而且包含著噪聲和不規(guī)則的陰影,使得具有區(qū)分性信息的靜脈特征很難被有效提取,從而導(dǎo)致識(shí)別精度的降低;第二,在很多應(yīng)用場(chǎng)景下,由于識(shí)別系統(tǒng)的存儲(chǔ)容量不足或是為了保護(hù)用戶隱私,導(dǎo)致訓(xùn)練集中的每個(gè)用戶只有一個(gè)訓(xùn)練樣本。然而,因?yàn)楝F(xiàn)有的靜脈識(shí)別模型在這樣的小樣本數(shù)據(jù)庫(kù)上往往容易出現(xiàn)過(guò)擬合或者很難得到充分地訓(xùn)練,所以識(shí)別性能大大降低。因此,基于單張圖像的識(shí)別仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。與此同時(shí),深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué),自然語(yǔ)言處理以及語(yǔ)音識(shí)別等方面取得了顯著的成就。在這樣一個(gè)背景下,本文將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到手掌靜脈特征的提取和單張圖像的識(shí)別中,開(kāi)展以下具體研究。（1）詳細(xì)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí)。在卷... 

【文章來(lái)源】：重慶工商大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

生物特征識(shí)別方式

重慶工商大學(xué)碩士學(xué)位論文第1章緒論2年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和技術(shù)的日益提高，傳統(tǒng)的身份認(rèn)證識(shí)別技術(shù)越來(lái)越不能滿足人們對(duì)其安全性能的要求。第一、傳統(tǒng)的身份認(rèn)證識(shí)別技術(shù)很容易被別人盜用或者偽造；第二、傳統(tǒng)的身份認(rèn)證識(shí)別技術(shù)也存在著自身所特有的缺點(diǎn)，比如證件過(guò)多易丟失、密碼易忘記以及突發(fā)因素引起的物理傷害等。這些缺點(diǎn)使得傳統(tǒng)的身份認(rèn)證識(shí)別技術(shù)已經(jīng)不足以保障個(gè)人的信息和財(cái)產(chǎn)安全。因此，一種新型的身份認(rèn)證識(shí)別技術(shù)即生物特征識(shí)別技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生了。生物特征識(shí)別技術(shù)是利用人體生物特征進(jìn)行身份認(rèn)證的一種技術(shù)。按照生物醫(yī)學(xué)的研究，每一個(gè)人都有區(qū)別于他人的生理特征(比如指紋、靜脈、虹膜等)或者行為方式(比如步態(tài)、筆跡、姿態(tài)等)。利用這一特性，可以對(duì)人體樣本的生物特征進(jìn)行提取并保存為模板。當(dāng)需要識(shí)別的時(shí)候，通過(guò)儀器設(shè)備獲取人體生物特征，并從模板中提取已經(jīng)注冊(cè)的生物特征樣本進(jìn)行對(duì)比識(shí)別驗(yàn)證。和傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)相比，生物特征識(shí)別技術(shù)具有較高的安全性能。生物特征識(shí)別技術(shù)也分為兩部分：一種是基于內(nèi)在特征的生物特征識(shí)別技術(shù)，包括指靜脈[2]、掌靜脈[3]、手背靜脈[4]等；另一種是基于外在特征的生物特征識(shí)別技術(shù)，包括指紋[5]、掌紋[6]、人臉[7]、手勢(shì)[8]、虹膜[9]、步態(tài)[10]等。(a)(b)(c)(d)(e)(f)圖1.1生物特征識(shí)別方式。(a)指紋識(shí)別；(b)人臉識(shí)別；(c)虹膜識(shí)別；(d)步態(tài)識(shí)別；(e)指靜脈識(shí)別；(f)掌靜脈識(shí)別相比于外在生物特征識(shí)別技術(shù)，人體的內(nèi)在生物特征識(shí)別技術(shù)主要是通過(guò)近紅外光線照射身體各部分，利用血紅素對(duì)近紅外光吸收的特性，獲取靜脈圖像。與外在生物特征識(shí)別技術(shù)相比，內(nèi)在生物特征識(shí)別技術(shù)具有如下優(yōu)點(diǎn)：(1)活體識(shí)別，

LeNet-5網(wǎng)絡(luò)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于CS的高質(zhì)量掌靜脈圖像獲取方法[J]. 陶靜靜,姚善化,孫熊偉,曾新華,朱澤德.  傳感器與微系統(tǒng). 2019(03)
[2]基于自適應(yīng)融合的手掌靜脈增強(qiáng)方法[J]. 婁夢(mèng)瑩,袁麗莎,劉婭琴,萬(wàn)雪梅,楊豐.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(04)
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[4]基于深度時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)的民航需求預(yù)測(cè)[J]. 林友芳,康友隱,萬(wàn)懷宇,吳麗娜,張宇翔.  北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[5]基于HOG與改進(jìn)的SVM的手掌靜脈識(shí)別算法[J]. 徐笑宇,姚鵬.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(11)
[6]基于三維點(diǎn)云匹配的手掌靜脈識(shí)別[J]. 張祺深,周雅,胡曉明,王丹婷.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
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博士論文
[1]手掌靜脈身份識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 馬欣.北京郵電大學(xué) 2018
[2]非接觸成像方式下手掌特征提取方法研究[D]. 李威.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的手掌靜脈識(shí)別[D]. 袁麗莎.南方醫(yī)科大學(xué) 2019
[2]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在掌紋和掌靜脈識(shí)別中的性能評(píng)估[D]. 王海綸.合肥工業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于Gabor多方向融合的多尺度HOG特征提取的手背靜脈識(shí)別算法研究[D]. 韓拓.天津理工大學(xué) 2017



本文編號(hào)：2977528