手指靜脈識別若干關(guān)鍵問題研究.pdf

1、手指靜脈識別是利用靜脈血液中的血紅蛋白對近紅外光的吸收特性來采集手指靜脈圖像進而進行身份識別的。相比較其他生物特征識別，手指靜脈識別具有以下優(yōu)勢:(1)非接觸式采集:一方面，手指靜脈圖像不容易受手指表面條件影響，另一方面，非接觸式采集對用戶來說較為方便、衛(wèi)生。(2)活體識別:手指靜脈圖像只有在活體時才能采集到。(3)高安全性:手指靜脈是人體的內(nèi)部特征，因此難以被盜竊、復(fù)制。(4)采集設(shè)備小:與掌靜脈和手背靜脈采集設(shè)備相比，手指靜脈的采集

2、設(shè)備體積較小，便于攜帶。目前，手指靜脈識別已經(jīng)逐步在樓宇門禁、銀行、ATM存取款機、汽車安全等眾多領(lǐng)域已經(jīng)得到一定的應(yīng)用。上述優(yōu)勢使得手指靜脈具有廣闊的市場空間和較大的研究價值。
　　手指靜脈識別系統(tǒng)一般包含手指靜脈圖像采集、圖像預(yù)處理、特征提取、匹配四個過程。特征提取是整個識別過程中非常關(guān)鍵的一步，特征提取的好壞直接影響到識別系統(tǒng)的性能。雖然目前針對手指靜脈特征的研究已經(jīng)取得了較大的進展，但是仍存在一些問題尚待解決。比如，特征表

3、達(dá)還需要進一步完善（其中往往包含較多的噪聲信息、多未考慮不同用戶之間的差異性等等），手指靜脈特征對外部采集條件（光照，手指的姿勢等）的變化比較敏感。另外，多生物特征融合是進一步提高識別系統(tǒng)性能的一個重要方向，而如何更有效的融合不同的生物特征的區(qū)分性信息是多生物特征融合需要解決的一個重要問題。
　　本文針對現(xiàn)有特征的有效性較低、對外部采集條件的變化魯棒性較差，以及多生物特征信息融合的有效性較低等問題開展較為深入、系統(tǒng)的研究，主要取得

4、了以下成果:
　　(1)針對現(xiàn)有特征有效性較低問題，提出了基于個性化特征選擇的手指靜脈識別方法。在對手指靜脈圖像進行深入分析的基礎(chǔ)上，提取了一種融合灰度、紋理和方向信息的復(fù)合特征Pyramid Histograms of Gray，Texture and OrientationGradients(PHGTOG)，并結(jié)合每個生物個體的差異，進而提出了基于LASSO稀疏的個性化特征選擇方法。PHGTOG的提取融合了灰度直方圖、紋理直方

5、圖以及方向梯度直方圖并使用了空間金字塔技術(shù)。三種直方圖的融合使得PHGTOG包含了手指靜脈圖像的灰度、紋理以及形狀信息。另外，空間金字塔技術(shù)使得PHGTOG能夠描述手指靜脈的全局結(jié)構(gòu)和局部細(xì)節(jié)信息，因此，PHGTOG包含大量的描述信息（區(qū)分性信息和冗余信息）。使用基于LASSO稀疏的個性化特征選擇方法對PHGTOG進行特征選擇，經(jīng)過選擇后的特征不僅去掉了PHGTOG中的冗余信息，而且保留了每個用戶最具區(qū)分性的個性化信息，具有更高的有效性

6、。
　　(2)針對現(xiàn)有特征對于外部采集條件的變化魯棒性較差問題，提出了一種基于Hyperlnformation Feature(HIF)的手指靜脈識別方法。借助于計算機視覺中高級屬性的思想，首先給出了base attribute的概念，然后提出了HIF的提取框架，最后在提出的框架下設(shè)計了基于K-means和稀疏學(xué)習(xí)的HIF提取方法。HIF由若干個base attribute組成，base attribute能夠描述用戶在某種采集條

7、件下手指靜脈的某種特點。相比較傳統(tǒng)的特征只是單一地表示手指靜脈圖像的紋理、形狀等特性，由若干base attribute組成的HIF能夠通過多個視角反映用戶在某一采集條件下獲得的手指靜脈圖像的特點，具有更豐富的區(qū)分性信息，其對于外界條件的變化更加魯棒。
　　(3)針對多生物特征融合的有效性較低問題，提出了一種基于分類置信度得分的手指靜脈和手指輪廓的個性化融合方法?？紤]到圖像獲取的方便性以及兩種生物特征之間的互補性，本文使用手指靜脈

8、和手指輪廓進行得分級上的融合。在對傳統(tǒng)的融合得分分析基礎(chǔ)之上，首先提出基于分類面距離的分類置信度得分，然后結(jié)合不同用戶生物特征的差異性，提出了基于SVM的個性化融合方法。相比較傳統(tǒng)的融合得分，提出的分類置信度得分包含了更多的分類信息，能夠為最后的融合提供更多的有效信息。個性化的融合權(quán)重考慮到了用戶之間的差異性，針對每個用戶，將較大的權(quán)重賦予區(qū)分性更明顯的生物特征，使其在最后融合時發(fā)揮更大的作用，進而提高了兩種生物特征融合的有效性。

9、>　　本文系統(tǒng)分析了手指靜脈識別中存在的特征有效性較低、魯棒性較差以及多生物特征融合的有效性較低等三個問題，并針對這些問題分別提出了基于個性化特征選擇的手指靜脈識別方法、基于Hyperlnformation Feature的手指靜脈識別方法以及基于分類置信度得分的手指靜脈和手指輪廓的個性化融合方法。上述方法在自建的手指靜脈圖像數(shù)據(jù)庫上進行了相關(guān)的實驗驗證，實驗結(jié)果進一步證明了上述方法的有效性。本文的研究工作不僅拓展了個性化生物識別的研究