基于手背静脉的身份识别

• 作 者: 李克峰
• 发表日期: 2011年01期
• 关键词: 生物特征识别 手背静脉特征 图像分割 特征提取 LBP

随着对社会安全的要求不断提高,以及鉴别技术的不断发展,生物特征识别在计算机视觉和模式识别领域得到越来越多的认识和应用。手背静脉识别作为一种新的具有不易伪造、不易复制、唯一性高、长期稳定等特点的生物特征识别技术,也得到了相当的发展。虽然已经有应用该技术的一些产品问世,但仍然有一些技术难点需要解决：设备设计的优化；针对性的图像分割方法；特征提取和识别方法的改进等。本文在对系统各部分研究的基础上,设计并实现了基于手背血管特征的身份鉴别系统。首先,设计并实现了自主静脉特征采集设备。从红外静脉图像采集的原理入手,经过了原型、实验、设计、试制、改进、定型等步骤,在较为低廉的成本之下,尽量提高静脉成像质量。最后采用红外阵列反射式方案研制了低成本的静脉图像采集设备。其次,设计了针对性的图像预处理算法。提出了自己的图像剪切校正及ROI提取算法。然后对一些预处理方法,像滤波及图像增强进行了研究。再次,将基于梯度增强的图像分割算法与常用的Niblack,阈值图像等算法进行了比较,为随后的结构特征提取提供了条件。实验证明,对于红外静脉图像分割,我们采用的算法优于常用的算法。最后,提出了新的特征提取和识别算法。首先对一些常用的结构特征(积分线,不变矩等)在我们的数据库上进行了测试。然后在LBP特征的基础上,提出了PLBP特征,在包括2040张手背静脉图片的样本库上识别率达到了98%以上。本文建立了手背静脉特征身份鉴别系统的主要技术框架,并完成了具有使用价值的演示系统,验证了该技术实用化的可行性和广阔前景。从硬件的设备研制到软件的算法研究,都进行了比较深入的工作,完成了可产品化识别系统的目标。