生物识别技术手背静脉识别预处理静脉分割静脉识别论文生物识别技术手背静脉识别预处理静脉分割静脉识别论文
非接触成像条件下手背静脉识别方法的研究 【摘要】 当今时代经济和信息技术迅猛发展,社会信息与人们的生活已经密切相关,人们对各种个人物品、场馆通道、网络以及电子商务等的安全性能要求也日趋严格,对于个人身份认证技术的需求也变得越来越紧迫,而生物识别技术正是这种能够满足人们需求的安全、便捷的身份识别方法。手背静脉识别方法是其中的一种重要识别手段,无论是将其作为独立的个人认证手段,还是联合别的生物特征一起作为身份认证的手段,均拥有相当大的研究价值和实际意义。手背静脉识别是利用静脉中...
生物识别技术手背静脉识别预处理静脉分割静脉识别
非接触成像条件下手背静脉识别方法的研究 【摘要】 当今时代经济和信息技术迅猛发展,社会信息与人们的生活已经密切相关,人们对各种个人物品、场馆通道、网络以及电子商务等的安全性能要求也日趋严格,对于个人身份认证技术的需求也变得越来越紧迫,而生物识别技术正是这种能够满足人们需求的安全、便捷的身份识别方法。手背静脉识别方法是其中的一种重要识别手段,无论是将其作为独立的个人认证手段,还是联合别的生物特征一起作为身份认证的手段,均拥有相当大的研究价值和实际意义。手背静脉识别是利用静脉中的红血球对特定波长近红外线的吸收特性来读取静脉信息,进而通过一系列图像处理技术分析手背上的静脉特征来进行身份识别的方法。本文分析了手背静脉识别的理论依据及国内外研究状况,对比了它与其它生物特征识别的优缺点,然后研究了手背静脉识别在预处理、手背静脉图像分割、手背静脉图像细化、手背静脉特征提取及匹配识别的相关算法,并对应各处理阶段提出了相关的改进算法。静脉图像预处理:
与验证了手背静脉图像大小、灰度归一化及图像平滑等算法,然后对比了阈值法、Niblack算法、基于方向谷形
的静脉分割方法的静脉分割效果,并且提出了一种基于一维灰度的静脉分割方法,而后对分割后的静脉骨架... 更多还原
【Abstract】 With the economy and information technology
developing rapidly, information has been closely related to
people’s lives, and the requirements of security, such as
personal items, venue channels, e-commerce network,are strict. At the same time the damand of individual identity authencation is also becoming more and more urgent. Biometrics, which is a safe and convenient identification method, can satisfy people’
s demands. Hand-dorsal vein recognition method is an important
means of them, whether a... 更多还原
【关键词】 生物识别技术; 手背静脉识别; 预处理; 静脉分割;
静脉识别;
【Key words】 Biometrics recognition; Hand vein recognition;
Pretreatment; Vein esegmentation; Vein recognition;
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目录
摘要 5-6
Abstract 6-7
第一章 绪论 10-19
1.1 课题研究目的和意义 10-13
1.2 国内外研究现状 13-16
1.3 手背静脉识别技术原理及特点 16-17
1.4 手背静脉识别系统的总体框架 17-18
1.5 本文主要工作 18-19
第二章 手背静脉图像的预处理 19-28
2.1 手背位置及图像大小的归一化 19-24
2.1.1 手背静脉图像背景的去除 19-20
2.1.2 手背位置的摆正 20-22
2.1.3 手背静脉图像位置尺寸的归一化 22-24
2.2 图像灰度的归一化 24-26
2.3 手背静脉图像的平滑 26-27
2.4 小结 27-28
第三章 手背静脉图像图像的分割及细化 28-49
3.1 基于灰度阈值的手背静脉图像分割方法 28-30
3.2 基于Niblack的手背静脉图像分割算法 30-31
3.3 基于方向谷形检测的静脉纹线分割 31-36
3.3.1 算法的基本原理 31-33
3.3.2 算法的具体操作步骤 33-36
3.4 基于一维灰度的静脉分割方法 36-41
3.5 静脉图像的细化 41-46
3.5.1 手背静脉图像的细化 41-43
3.5.2 去除非单像素点 43-45
3.5.3 细化后毛刺的去除 45-46
3.6 实验结果与分析 46-48
3.7 实验结果与分析 48-49
第四章 手背静脉图像的特征提取与匹配 49-63
4.1 基于不变矩的静脉识别算法 49-54
4.2 基于静脉结构的识别方法 54-56
4.3 基于静脉位置的识别方法 56-62
4.3.1 基于静脉位置的识别方法 56-60
4.3.2 实验结果分析 60-62
4.4 小结 62-63
第五章 结论 63-65
参考文献
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