手背静脉身份识别的算法研究及实现

手背静脉身份识别的算法研究及实现

论文摘要

静脉识别是近年来开始发展的一种生物识别技术,它是利用每个人的静脉血管分布不同这一特性进行身份识别的。与指纹识别相比,具有非接触式等优点。本文在分析国内外有关手背静脉识别技术研究成果的基础上,对静脉识别的算法进行了研究,主要有以下几个方面:1.静脉图像处理:设计与验证了去除静脉图像背景、图像平滑等算法;经验证,认为图像平滑是手背静脉处理必要的步骤;比较了局部均匀性度量法与阈值图像法的分割效果;分析了模板尺寸对阈值图像法的影响;细化算法的设计采用中央逼近与经典细化算法相结合的方式;针对细化图像的不同噪声,分别设计了相应的去噪方法。2.特征提取与匹配:介绍了基于点平移与计算特征点距离的匹配方法;针对静脉图像的特点,提出了基于线条角度参考值向量的特征提取与匹配方法。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究的目的和意义
  • 1.2 国内外研究现状及其主要研究内容
  • 1.3 静脉识别的难点问题
  • 1.4 本文完成的工作
  • 第二章 静脉识别
  • 2.1 生物特征识别的原理和分类
  • 2.2 生物特征识别技术简介
  • 2.3 生物特征识别系统的结构及评价标准
  • 2.4 静脉识别的原理、特点及应用
  • 第三章 静脉图像处理
  • 3.1 去除图像背景
  • 3.2 图像灰度归一化
  • 3.3 图像平滑
  • 3.4 静脉图像分割
  • 3.4.1 图像分割
  • 3.4.2 手背静脉图像分割
  • 3.5 静脉图像细化
  • 3.6 去除细化图像噪声
  • 第四章 特征提取与匹配
  • 4.1 细化图像的特征
  • 4.2 传统方法中细化图像特征的选择与计算
  • 4.3 基于静脉线条角度参考值向量的特征提取与匹配方法
  • 第五章 结论与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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