發(fā)布時間：2021-07-13 06:35

　　在眾多的生物特征中,手指靜脈特征以其高安全性的優(yōu)勢吸引了人們的關(guān)注,在金融和安防等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但是,不同的手指靜脈采集設(shè)備存在成像方式、光源波長等方面的不同,導(dǎo)致采集到的圖像在背景噪聲和灰度水平存在較大差異,這給手指區(qū)域定位帶來了困難。另外,采集的圖像質(zhì)量往往較差,還存在手指平面旋轉(zhuǎn)、空間旋轉(zhuǎn)等姿態(tài)變化�；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法雖然能較好地提取魯棒的特征,但是公開的手指靜脈數(shù)據(jù)庫規(guī)模較小,這限制了深度模型的性能。而且,隨著手指靜脈系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛,手指靜脈類別和數(shù)量快速增加,針對手指靜脈圖像的快速檢索也成為研究的熱點。本文針對這些問題開展研究,具有一定的理論意義和實用價值,具體的研究工作如下:1、提出一種基于分水嶺（Watershed）的手指靜脈圖像感興趣區(qū)域（Region of Interest,ROI）提取算法。本文首先使用分水嶺方法對圖像進(jìn)行超像素分割,所分割的超像素邊界對灰度變化和背景噪聲等干擾具有一定的魯棒性;然后定義跟蹤規(guī)則提取手指邊緣并根據(jù)中線的偏轉(zhuǎn)角度進(jìn)行校正;最后,截取手指的外切矩形并進(jìn)行尺寸歸一化作為ROI圖像。實驗表明,該算法能穩(wěn)定地從不同設(shè)備采集的靜脈圖像中... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

手指靜脈成

梢源┩溉頌宓淖櫓???本猜鲅?苤械難?斕鞍啄?吸收近紅外光，因此使得靜脈血管的分布特征可以在圖像中以不同的灰度表征。手指靜脈采集設(shè)備利用這個特性，使用該波長范圍內(nèi)的近紅外光對手指進(jìn)行照射，靜脈血管所在的位置會成亮度較低的暗線，而其他位置則會有較高的亮度，由此形成手指靜脈圖像。采集設(shè)備由近紅外光源和圖像傳感器組成，這里采用電荷耦合設(shè)備（Charge-coupledDevice，CCD）作為傳感器。按照成像方式的不同，大致可以將手指靜脈采集設(shè)備分為三類，分別是光反射方式、光透射方式和光側(cè)射方式。這三種成像方式如圖2-1所示，接下來對這三種成像方式進(jìn)行詳細(xì)敘述。a)光反射b)光透射c)光側(cè)射圖2-1手指靜脈成像方式示意圖[38]1、光反射方式基于光反射方式的手指靜脈采集設(shè)備如圖2-1a)所示，光源與圖像傳感器位于手指的同一側(cè)。光線斜入射手指，來自手指表面的反射光被同側(cè)的圖像傳感器捕獲。利用光反射方式，靜脈紋路圖像由反射光強(qiáng)度的微小差異形成。由于這種成像方式下光源和圖像傳感器可以集成在一起，因此通�？梢栽O(shè)計更為緊湊的結(jié)構(gòu)，并且由于設(shè)備的表面對

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文102.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，可以用于對函數(shù)進(jìn)行估計或近似，或者用于解決圖像分類、語音處理等問題。它模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元構(gòu)成，主要具有三個部分，分別是結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)和學(xué)習(xí)規(guī)則。其中結(jié)構(gòu)指定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的變量和拓?fù)潢P(guān)系，這些變量可以是神經(jīng)元連接的權(quán)重和神經(jīng)元的激活值，拓?fù)潢P(guān)系指定了神經(jīng)元連接的方式；激活函數(shù)定義了神經(jīng)元怎樣由其他神經(jīng)元的活動來改變自己的激活值；學(xué)習(xí)規(guī)則制定了網(wǎng)絡(luò)權(quán)重如何隨時間而進(jìn)行調(diào)整。其中，神經(jīng)元中最常見的是S型神經(jīng)元，如圖2-2所示，它可以接收多個輸入，假設(shè)為1,1,…，這些輸入可以通過一個維向量來表示，1至表示各個輸入連接到感知器的權(quán)重。為偏置項，(.)為激活函數(shù)，記標(biāo)量輸出是，則：=(=1+)（2-1）圖2-2S型神經(jīng)元S型神經(jīng)元在結(jié)構(gòu)上簡單模仿了生物神經(jīng)元，都有多個輸入以及一個輸出，輸出的結(jié)果通常會作為其他神經(jīng)元的輸入。其中激活函數(shù)起到了添加非線性擬合的能力，能較好地增加強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性表征能力。經(jīng)常使用到的有Sigmoid函數(shù)，tanh函數(shù)和ReLU函數(shù)。記=∑=1+，則三種激活函數(shù)分別如公式（2-2）、（2-3）和（2-4）所示。()=()=11+（2-2）()=tanh()=()(+)（2-3）()=ReLU()=0,if<0,if≥0（2-4）對多個神經(jīng)元按照一定的拓?fù)湟?guī)則進(jìn)行連接就可以構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最基本的神經(jīng)網(wǎng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于擴(kuò)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與度量學(xué)習(xí)的指靜脈識別[J]. 包曉安,涂小妹,徐璐,張娜,吳彪.  浙江理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(02)
[2]基于小波去噪和直方圖模板均衡化的手指靜脈圖像增強(qiáng)[J]. 溫學(xué)兵,趙江魏,梁學(xué)章.  吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版). 2008(02)

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



本文編號：3281553