基于局部特征的手指静脉识别

发布时间：2018-08-27 07:25

【摘要】：近年来,随着信息技术的飞速发展,人们对于信息的安全问题越来越关注。生物特征识别技术利用人体固有的生物特征来进行身份识别,不容易被遗忘以及窃取,在信息安全方面具有广泛的应用。作为有活体检测功能的生物特征的一种,手指静脉具有稳定性、易采集等优点,与其他生物特征相比具有一定的优势。但是,手指静脉容易受到温度、湿度、光照等外部因素的影响,因此,在识别方面具有一定的难度。传统的方法有一定的局限性,为了充分利用手指静脉丰富的方向信息和空间信息,本文提出了多种基于局部特征的手指静脉识别方法。本文的主要工作:第一,深入分析了手指静脉识别技术的国内外现状和意义,以及利用局部特征进行手指静脉识别的优势。第二,充分利用手指静脉丰富方向信息以及空间信息,提出了多方向权重优化的局部对称图结构、差值局部对称图结构、循环梯度算子等三种局部算子,并将三种局部算子与已有的经典算子进行对比,实验结果表明,本文提出的三种算子均提高了手指静脉识别算法的效率,具有一定的优势。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of information technology, people pay more and more attention to the problem of information security. Biometric recognition technology, which makes use of the inherent biological characteristics of human body, is not easy to be forgotten and stolen, so it is widely used in the field of information security. As one of the biologic features with living detection function, the finger vein has the advantages of stability and easy collection, and has some advantages compared with other biological features. However, the finger veins are easily affected by external factors such as temperature, humidity and light, so it is difficult to recognize. In order to make full use of the abundant directional and spatial information of the finger vein, this paper proposes a variety of finger vein recognition methods based on local features. The main work of this paper is as follows: firstly, the present situation and significance of finger vein recognition technology at home and abroad, and the advantages of using local features to identify finger vein are analyzed in depth. Secondly, using abundant direction information and spatial information of finger vein, three kinds of local operators such as local symmetric graph structure, differential local symmetric graph structure and cyclic gradient operator are proposed. By comparing the three local operators with the classical ones, the experimental results show that the three operators proposed in this paper improve the efficiency of the finger vein recognition algorithm and have some advantages.
【学位授予单位】：天津科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2206543