面向低質量圖像的手指靜脈識別關鍵技術研究.pdf

1、手指靜脈識別依據個體手指的靜脈紋路差異進行身份鑒別，防攻擊能力強、安全性能高，廣泛用于安全防范領域，是生物特征識別領域的研究熱點。如何提高低質量圖像下的識別性能，是手指靜脈識別領域面臨的重要挑戰(zhàn)。本文深入研究了手指靜脈表示、靜脈圖像分割、靜脈紋路修復和靜脈特征匹配四項關鍵技術，取得了一些可以提高識別性能的研究成果，這些成果還可用于指紋識別、手掌靜脈識別等相關領域，主要貢獻和創(chuàng)新總結如下：
　　（1）結合低質量圖像深入分析手指靜脈結

2、構，指出了靜脈線結構具有顯著性和穩(wěn)健性，可用于區(qū)分不同個體和認知同一個體，是識別的主要依據；提出了管徑（靜脈血管的直徑）均一、結點復制、環(huán)路剖分和虛擬連接四項手指靜脈結構簡化準則，抽取易于表示的靜脈線結構；在此基礎上，提出了 B樣條二叉樹（B-Spline Binary Tree，BSBT）模型，采用二叉樹描述靜脈各分支連接關系，采用 B樣條描述靜脈各分支的空間結構，充分描述手指靜脈的顯著與穩(wěn)健結構，有助于提高手指靜脈識別性能。

3、　?。?）在手指靜脈圖像分割方面，針對經典重復線跟蹤（Repeated Line Tracking， RLT）方法在自適應能力和運算效率方面的不足，提出了一種自適應重復線跟蹤（Adaptive RLT，ARLT）方法，提高了圖像分割算法對靜脈管徑和圖像對比度差異的自適應能力，降低了無效線跟蹤引起的時間消耗，可以從低質量圖像中提取細節(jié)豐富的靜脈紋路，抑制了靜脈真實紋路顯著性的下降，為手指靜脈的可靠識別奠定了基礎。
　　（3）手指靜脈

4、低質量圖像分割過程難免存在紋路斷裂和毛刺干擾現(xiàn)象，易引起識別性能下降。提出了一種基于BSBT模型的手指靜脈紋路修復方法，依據BSBT模型的葉結點定位斷裂紋路和毛刺，依據方向約束、方差約束和邊界約束條件修復斷裂紋路，依據 BSBT模型的結點和長度屬性剔除毛刺，可以增強手指靜脈線結構的穩(wěn)健性，有助于提高識別性能。
　　（4）針對低質量圖像下的受損靜脈紋路引起的識別性能下降問題，提出了一種基于 BSBT模型的手指靜脈特征匹配方法，利用