手指靜脈識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、生物識別技術(shù)是最近幾年一個十分活躍的研究領(lǐng)域，是人體生物特征與高科技結(jié)合的產(chǎn)物。手指靜脈識別的原理是利用一定波長的近紅外光照射手指形成靜脈圖像，然后經(jīng)過圖像處理實現(xiàn)兩張圖像的相似度匹配。由于該技術(shù)具有活體識別、非接觸式、內(nèi)部特征、識別率高等優(yōu)勢，可以廣泛的應(yīng)用于門禁系統(tǒng)、金融機(jī)構(gòu)、安檢入口等場所，被稱為第二代生物識別技術(shù)。本文對手指靜脈識別系統(tǒng)進(jìn)行了研究，包括手指靜脈圖像采集、圖像處理和圖像識別，具體研究內(nèi)容如下：
　　根據(jù)手指靜

2、脈成像原理，選擇合適的成像設(shè)備搭建圖像采集裝置，并對采集裝置的硬件實現(xiàn)進(jìn)行說明。提出一種等邊三角形陣列光源，該陣列光源利用近紅外光源的數(shù)學(xué)模型和斯派羅法則進(jìn)行兩個光源間的最優(yōu)距離優(yōu)化，并獲得了均勻光照的最優(yōu)距離，通過仿真和實驗證明該光源陣列可以獲得高質(zhì)量的原始手指靜脈圖像。
　　對手指靜脈圖像進(jìn)行圖像處理：首先將采集的手指靜脈圖像進(jìn)行感興趣區(qū)提取，去除背景區(qū)域；進(jìn)行歸一化處理，統(tǒng)一圖像尺寸和灰度值；提出了引導(dǎo)圖像濾波算法進(jìn)行圖像增

3、強(qiáng)，引入圖像增強(qiáng)模型，獲得靜脈紋絡(luò)結(jié)構(gòu)突出的圖像；然后針對經(jīng)典閾值分割方法存在的問題，提出方向谷型檢測的圖像分割算法，并獲得了滿意的分割效果；進(jìn)行去噪聲處理，包括毛刺噪聲、斑點(diǎn)噪聲和空洞噪聲；最后采用Hilditch串行細(xì)化算法進(jìn)行骨架提取，獲得單像素、連通性好、偽靜脈少、光滑的手指靜脈紋絡(luò)圖。
　　將手指靜脈圖像進(jìn)行圖像識別，對Housdorff距離識別算法進(jìn)行研究，該算法把整體集合分解成單獨(dú)元素進(jìn)行分析，使用端點(diǎn)和分叉點(diǎn)來代表