掌靜脈識(shí)別系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、當(dāng)今社會(huì)，許多生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在生活中被廣泛應(yīng)用與安檢、門(mén)禁等領(lǐng)域，如指紋、人臉等。但隨著科技的發(fā)展，這些生物特征變得容易被偽造，難以滿足對(duì)信息安全性的要求，因此基于靜脈特征識(shí)別的生物識(shí)別特征，憑借其活體識(shí)別、安全性高等優(yōu)點(diǎn)成為了當(dāng)下研究的熱點(diǎn)。本文主要對(duì)掌靜脈識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行深入研究分析，其主要的研究?jī)?nèi)容如下：
　　1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)掌靜脈采集系統(tǒng)。通過(guò)分析掌靜脈的成像原理，從光源的類型、光源的形狀、光照的方式、成像的設(shè)備、濾光片等方面

2、進(jìn)行元器件選型，對(duì)這些元器件和外觀進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過(guò)3D打印技術(shù)，制作出滿足成像質(zhì)量要求的掌靜脈采集設(shè)備，并建立了自采掌靜脈庫(kù)。
　　2.提出了一種優(yōu)化的圖像預(yù)處理方法。圖像預(yù)處理過(guò)程主要包括圖像 ROI提取、圖像歸一化、圖像增強(qiáng)、圖像去噪。本研究提出了一種自校正的圖像 ROI提取方法，盡可能的保證了 RO I提取的一致性，又提出了一種改進(jìn)的 CLAHE算法對(duì)掌靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)，經(jīng)過(guò)測(cè)試對(duì)比，圖像增強(qiáng)后的效果良好，對(duì)比度明顯增加。

3、r>　　3.利用現(xiàn)有特征提取和匹配算法驗(yàn)證本研究提出的圖像增強(qiáng)方法是否能提高識(shí)別率。本文使用近鄰二值模式（neighbors binary pattern，NBP）算法進(jìn)行特征提取，利用漢明距離進(jìn)行特征匹配。對(duì)自采掌靜脈庫(kù)和Polyu圖像標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)進(jìn)行不同的圖像增強(qiáng)方法得到不同類型的 ROI增強(qiáng)庫(kù)，對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，最終驗(yàn)證得到本文提出的掌靜脈圖像增強(qiáng)方法能有效增強(qiáng)掌靜脈圖像，提高圖像識(shí)別率。
　　4.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)掌靜脈識(shí)別平臺(tái)。將