手指静脉识别技术的研究与实现

论文摘要

生物识别技术是利用人体生理特征来实现身份识别的技术。随着社会的发展与技术的进步,其应用越来越广泛,如机场、银行、军事基地、研发中心等场所都可能装有指纹识别、人脸识别、虹膜识别、静脉识别等生物识别系统。其中,手指静脉识别技术以其高度防伪、高度准确、简便易用和快速识别等突出优势,成为近年来最具发展前景的生物识别技术之一。研究手指静脉识别技术具有很高的应用价值。本文围绕手指静脉识别技术的几个关键问题,重点对手指静脉图像采集装置的设计、静脉特征的提取与匹配算法及手指静脉识别身份认证系统的应用等进行了较为深入的分析与研究。首先,针对手指静脉的成像方式,通过实验比较了利用近红外LED阵列和近红外激光器作为光源的静脉成像效果。其次,在学习与分析国内外几种常见静脉识别算法的基础上,提出了利用四方向灰度谷形搜索的静脉提取算法,改进了传统的基于模板匹配的静脉匹配方法,并比较了几种算法的提取效果。最后,设计了个基于PC的手指静脉身份识别系统对识别结果做了验证与分析。研究结果表明,本文提出的采用近红外激光器作为光源的手指静脉成像方法相对传统的近红外LED阵列成像方式能取得更高质量的静脉图像。通过对实验室成员的实际测试发现,本文提出的手指静脉识别算法,静脉的提取效果好,识别准确度高,且能够满足静脉身份识别的实时要求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 生物特征识别技术简介
• 1.2.1 几种主要的生物识别技术
• 1.2.2 手指静脉识别技术
• 1.3 手指静脉识别的国内外研究现状
• 1.4 主要研究内容与工作安排
• 第二章 手指静脉识别的系统架构
• 2.1 静脉识别的基本原理
• 2.2 静脉识别的系统流程
• 2.3 静脉识别系统的实现方案
• 2.3.1 基于PC的静脉识别系统
• 2.3.2 基于DSP的静脉识别系统
• 2.4 本章小结
• 第三章 手指静脉图像的采集
• 3.1 手指静脉的成像原理
• 3.2 手指静脉的采集装置
• 3.3 两种光源下的静脉成像
• 3.3.1 近红外LED光源下的静脉成像
• 3.3.2 近红外激光器光源下的静脉成像
• 3.4 激光器驱动电路设计
• 3.5 本章小结
• 第四章 手指静脉的特征提取与匹配
• 4.1 静脉图像的预处理
• 4.1.1 静脉图像的定位
• 4.1.2 静脉图像归一化
• 4.1.3 静脉图像的增强
• 4.2 几种静脉特征的提取算法
• 4.2.1 阈值分割算法
• 4.2.2 重复线形跟踪法
• 4.2.3 最大曲率算法
• 4.3 本文的静脉提取算法
• 4.3.1 手指静脉图像的特征
• 4.3.2 四方向谷形搜索的静脉提取
• 4.3.3 静脉特征图后处理
• 4.3.4 静脉提取算法比较
• 4.4 手指静脉的匹配
• 4.4.1 几种静脉匹配算法
• 4.4.2 图像的模板匹配
• 4.4.3 改进的静脉匹配方法
• 4.5 本章小结
• 第五章 手指静脉身份识别系统的实现
• 5.1 基于PC的静脉身份识别系统构建
• 5.2 静脉识别系统的硬件设计
• 5.3 静脉识别系统的软件设计
• 5.4 实验结果与分析
• 5.4.1 识别系统的性能评估
• 5.4.2 静脉识别的测试实验
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 附录A 手指静脉识别的核心VC代码
• 附录B 手指静脉识别系统的软硬件
• 附录C 本文采集到的部分手指静脉图像库
• 致谢
• 作者在攻读硕士期间主要研究成果