融合指纹和指静脉的多模态生物识别技术的研究

论文摘要

本文主要研究了手指静脉识别中的关键技术,以及基于指纹和手指静脉的多模态生物识别系统。首先简要的介绍了生物识别技术的相关问题以及研究现状。之后在指纹合成技术的启发下,提出了一种合成手指静脉图像的方法并将其实现,用于手指静脉识别算法的研究和测试。对于手指静脉识别的关键技术,主要研究了小波域下的手指静脉特征提取和匹配算法,采用二进小波分析与纹理特征相结合的方法实现了手指静脉识别。同时进一步的对静脉模式的提取算法进行研究,在分析了手指静脉红外图像的特点后,提出了位置灰度剖面图的概念,在该图中计算每个点的曲率,通过寻找局部曲率最大点的集合获得静脉模式,实验证明,该方法能够有效的获得更加清晰准确的静脉模式。最后在研究了指纹和指静脉图像质量的评测后,实现了基于这两种生物特征的匹配层融合的多模态生物识别系统。设计指纹和指静脉的多模态生物识别系统,可以同时获得手指静脉和指纹图像,与采用多种设备的融合系统相比,降低成本,大大提高了生物认证的效率,弥补了单种生物特征认证不稳定、错误率较高的缺点,是对人类自身认证方式的模拟,具有很好的研究和应用的前景。

论文目录

• 提要
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的目的和意义
• 1.2 生物鉴定技术简介
• 1.2.1 典型生物特征简介
• 1.2.2 生物识别技术发展历史以及现状
• 1.2.3 生物识别系统性能评价
• 1.3 手指静脉识别技术
• 1.3.1 静脉识别技术发展现状
• 1.3.2 手指静脉识别研究现状
• 1.4 基于指纹和手指静脉特征的多模态生物特征融合技术
• 1.4.1 多模态生物特征融合技术
• 1.4.2 多模态生物特征融合系统现状
• 1.5 公开测试样本集和工具箱
• 1.5.1 公开样本库
• 1.5.2 实验工具箱
• 1.6 本文主要研究内容及组织
• 第2章 合成手指静脉图像
• 2.1 引言
• 2.2 合成指纹图像
• 2.2.1 合成指纹图像算法
• 2.2.2 合成指纹技术展望
• 2.3 合成手指静脉图像
• 2.3.1 手指静脉红外图像特点分析
• 2.3.2 合成手指静脉图像
• 2.4 合成图像用于算法的测试
• 2.5 实验结果
• 2.6 本章小结
• 第3章 小波域下的手指静脉识别研究
• 3.1 引言
• 3.2 基于小波域的手指静脉特征提取
• 3.2.1 小波理论概述
• 3.2.2 图像的二进小波分析
• 3.2.3 小波域下的特征提取
• 3.2.4 特征匹配
• 3.3 实验设计及结果
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于计算位置灰度剖面图曲率的指静脉识别算法的研究
• 4.1 引言
• 4.2 基于位置灰度剖面图的静脉模式提取算法
• 4.2.1 计算垂直方向上位置灰度剖面图的曲率
• 4.2.2 检测中心静脉模式
• 4.2.3 将中心位置重构回该方向的平面图
• 4.3 实验设计及结果
• 4.4 本章小结
• 第5章 多模态生物识别的关键技术
• 5.1 引言
• 5.2 融合算法结构
• 5.3 模式源
• 5.4 融合层次
• 5.5 多模态识别系统构建与实现
• 5.5.1 指纹识别模块
• 5.5.2 融合系统的构建
• 5.6 本章小结
• 第6章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 中文摘要
• Abstract