多特征点融合的手背静脉身份识别算法研究
发布时间：2022-02-15 03:59
如何安全高效地识别个人的身份,是信息化时代必须要解决的一个重要问题。传统的身份识别方法,如身份证、用户名等,存在着容易遗失和泄露等无法克服的缺点,越来越难以满足社会的需求,在这一背景下,生物特征识别技术应运而生。其中,手背静脉身份识别是一种新兴的生物特征识别技术,它具有诸多优点,如手背静脉属于身体内部特征、具有活体性、非接触式识别等。正因如此,手背静脉身份识别越来越成为人们关注的焦点。在手背静脉身份识别中,特征提取是较为关键的一个步骤。手背静脉图像中常被提取的特征信息有静脉端点和静脉交叉点,它们的提取相对简单,也能较好地反映手背静脉网络的结构信息。但由于图像采集等因素的限制,能够提取到的静脉端点和静脉交叉点的数量往往偏少,这使得识别算法的准确性很难令人满意。针对上述情况,并结合我们采集到的手背静脉图像,本文设计了一套可行的手背静脉身份识别算法,与仅使用静脉端点和静脉交叉点的算法相比,提升了识别的准确性。本文主要工作包括以下几个方面:（1）采集并建立了手背静脉图像数据库。利用本实验室自主设计的静脉图像采集装置采集了 380张手背静脉图像,包括19人左右手背各10张图像,每个手背的10张图...
【文章来源】：浙江大学浙江省211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－２常见的生物特征??（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ?Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ?ＧｒｏｕＪＢＧ）的统计，??
浙江大学硕士学位论文???全球生物特征识别市场规模（亿美元）??３５０?Ｉ??３００?■?■??２５０?？??２００?■??１５０?－?■??■?■?■?■?１１１１??２００７?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１５?２０２１Ｅ??图１－３全球生物特征识别市场的规模??关于各种生物特征识别技术的市场占有情况（以２０１８年为例），如图１－４所??示。指纹识别仍然是目前主流的生物特征识别技术，其市场占有达到５９％，人脸??识别次之，其市场占有为１８％，虹膜识别和掌纹识别各占７％，声纹识别占５％，??静脉识别占３％，其他各种生物特征识别技术加起来占１％。??各种生物特征识别技术的市场占有情况??Ｍ??■指纹识８纟■人脸识别■虹膜识别辛纹识别■声纹识别■静脉识别■其他??图１－４各种生物特征识别技术的市场占有情况（２０１８年）??接下来，我们将简要地介绍图１－４中常见的几种生物特征识别技术，并分析??它们各自的优缺点。??（１）指纹识别??指纹是手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的褶皱，它是由遗传和环境共同??决定的，每个人的指纹都是不同的，并且指纹的纹样终生都不会发生改变［５］。指??纹识别正是采用指纹这一生物特征来进行身份识别的，其研究起步较早，是目前??市场上应用最广泛、技术最成熟的一种生物特征识别技术。指纹识别的优点是采??集方便，采集装置能够实现小型化［６］。但指纹识别在采集指纹时要求手指与采集??４??
浙江大学硕士学位论文???全球生物特征识别市场规模（亿美元）??３５０?Ｉ??３００?■?■??２５０?？??２００?■??１５０?－?■??■?■?■?■?１１１１??２００７?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１５?２０２１Ｅ??图１－３全球生物特征识别市场的规模??关于各种生物特征识别技术的市场占有情况（以２０１８年为例），如图１－４所??示。指纹识别仍然是目前主流的生物特征识别技术，其市场占有达到５９％，人脸??识别次之，其市场占有为１８％，虹膜识别和掌纹识别各占７％，声纹识别占５％，??静脉识别占３％，其他各种生物特征识别技术加起来占１％。??各种生物特征识别技术的市场占有情况??Ｍ??■指纹识８纟■人脸识别■虹膜识别辛纹识别■声纹识别■静脉识别■其他??图１－４各种生物特征识别技术的市场占有情况（２０１８年）??接下来，我们将简要地介绍图１－４中常见的几种生物特征识别技术，并分析??它们各自的优缺点。??（１）指纹识别??指纹是手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的褶皱，它是由遗传和环境共同??决定的，每个人的指纹都是不同的，并且指纹的纹样终生都不会发生改变［５］。指??纹识别正是采用指纹这一生物特征来进行身份识别的，其研究起步较早，是目前??市场上应用最广泛、技术最成熟的一种生物特征识别技术。指纹识别的优点是采??集方便，采集装置能够实现小型化［６］。但指纹识别在采集指纹时要求手指与采集??４??
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的EPTA并行细化算法[J]. 赵丹丹,王华彬,陶亮,周健. 计算机工程与应用. 2016(09)
[2]利用手背静脉特征进行身份识别的研究[J]. 王一丁,曹希. 高技术通讯. 2014 (06)
[3]基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法[J]. 王华彬,陶亮,周健. 系统工程理论与实践. 2014(02)
[4]生物特征识别综述[J]. 田启川,张润生. 计算机应用研究. 2009(12)
[5]一种自适应的手背静脉区域定位算法[J]. 吕佩卓,赖声礼,陈佳阳,胡蓉. 微计算机信息. 2008(04)
[6]基于静脉识别的身份认证方法研究[J]. 王科俊,丁宇航,王大振. 科技导报. 2005(01)
[7]人体手背血管图像的特征提取及匹配[J]. 林喜荣,庄波,苏晓生,周云龙,包桂秋. 清华大学学报(自然科学版). 2003(02)
[8]手部静脉分布的规律[J]. 钟世镇,李忠华,王兴海. 中华手外科杂志. 1998(01)
博士论文
[1]基于二值局部特征的手指静脉识别方法研究[D]. 刘海英.山东大学 2019
[2]基于低频正交激励的磁光成像缺陷检测研究[D]. 张杰.电子科技大学 2019
[3]多生物特征身份识别方法研究[D]. 李秀艳.天津大学 2010
[4]基于手背静脉与虹膜的生物特征识别方法研究[D]. 王云新.天津大学 2009
硕士论文
[1]掌静脉识别系统研究与实现[D]. 张文辉.电子科技大学 2017
[2]基于手指静脉的身份识别系统[D]. 邹晖.浙江大学 2016
[3]指静脉图像模式提取算法研究[D]. 孙晓琳.吉林大学 2012
[4]低质量手背静脉图像的增强和分割[D]. 朱丛虎.安徽大学 2011
本文编号：3625868
【文章来源】：浙江大学浙江省211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－２常见的生物特征??（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ?Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ?ＧｒｏｕＪＢＧ）的统计，??
浙江大学硕士学位论文???全球生物特征识别市场规模（亿美元）??３５０?Ｉ??３００?■?■??２５０?？??２００?■??１５０?－?■??■?■?■?■?１１１１??２００７?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１５?２０２１Ｅ??图１－３全球生物特征识别市场的规模??关于各种生物特征识别技术的市场占有情况（以２０１８年为例），如图１－４所??示。指纹识别仍然是目前主流的生物特征识别技术，其市场占有达到５９％，人脸??识别次之，其市场占有为１８％，虹膜识别和掌纹识别各占７％，声纹识别占５％，??静脉识别占３％，其他各种生物特征识别技术加起来占１％。??各种生物特征识别技术的市场占有情况??Ｍ??■指纹识８纟■人脸识别■虹膜识别辛纹识别■声纹识别■静脉识别■其他??图１－４各种生物特征识别技术的市场占有情况（２０１８年）??接下来，我们将简要地介绍图１－４中常见的几种生物特征识别技术，并分析??它们各自的优缺点。??（１）指纹识别??指纹是手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的褶皱，它是由遗传和环境共同??决定的，每个人的指纹都是不同的，并且指纹的纹样终生都不会发生改变［５］。指??纹识别正是采用指纹这一生物特征来进行身份识别的，其研究起步较早，是目前??市场上应用最广泛、技术最成熟的一种生物特征识别技术。指纹识别的优点是采??集方便，采集装置能够实现小型化［６］。但指纹识别在采集指纹时要求手指与采集??４??
浙江大学硕士学位论文???全球生物特征识别市场规模（亿美元）??３５０?Ｉ??３００?■?■??２５０?？??２００?■??１５０?－?■??■?■?■?■?１１１１??２００７?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１５?２０２１Ｅ??图１－３全球生物特征识别市场的规模??关于各种生物特征识别技术的市场占有情况（以２０１８年为例），如图１－４所??示。指纹识别仍然是目前主流的生物特征识别技术，其市场占有达到５９％，人脸??识别次之，其市场占有为１８％，虹膜识别和掌纹识别各占７％，声纹识别占５％，??静脉识别占３％，其他各种生物特征识别技术加起来占１％。??各种生物特征识别技术的市场占有情况??Ｍ??■指纹识８纟■人脸识别■虹膜识别辛纹识别■声纹识别■静脉识别■其他??图１－４各种生物特征识别技术的市场占有情况（２０１８年）??接下来，我们将简要地介绍图１－４中常见的几种生物特征识别技术，并分析??它们各自的优缺点。??（１）指纹识别??指纹是手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的褶皱，它是由遗传和环境共同??决定的，每个人的指纹都是不同的，并且指纹的纹样终生都不会发生改变［５］。指??纹识别正是采用指纹这一生物特征来进行身份识别的，其研究起步较早，是目前??市场上应用最广泛、技术最成熟的一种生物特征识别技术。指纹识别的优点是采??集方便，采集装置能够实现小型化［６］。但指纹识别在采集指纹时要求手指与采集??４??
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的EPTA并行细化算法[J]. 赵丹丹,王华彬,陶亮,周健. 计算机工程与应用. 2016(09)
[2]利用手背静脉特征进行身份识别的研究[J]. 王一丁,曹希. 高技术通讯. 2014 (06)
[3]基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法[J]. 王华彬,陶亮,周健. 系统工程理论与实践. 2014(02)
[4]生物特征识别综述[J]. 田启川,张润生. 计算机应用研究. 2009(12)
[5]一种自适应的手背静脉区域定位算法[J]. 吕佩卓,赖声礼,陈佳阳,胡蓉. 微计算机信息. 2008(04)
[6]基于静脉识别的身份认证方法研究[J]. 王科俊,丁宇航,王大振. 科技导报. 2005(01)
[7]人体手背血管图像的特征提取及匹配[J]. 林喜荣,庄波,苏晓生,周云龙,包桂秋. 清华大学学报(自然科学版). 2003(02)
[8]手部静脉分布的规律[J]. 钟世镇,李忠华,王兴海. 中华手外科杂志. 1998(01)
博士论文
[1]基于二值局部特征的手指静脉识别方法研究[D]. 刘海英.山东大学 2019
[2]基于低频正交激励的磁光成像缺陷检测研究[D]. 张杰.电子科技大学 2019
[3]多生物特征身份识别方法研究[D]. 李秀艳.天津大学 2010
[4]基于手背静脉与虹膜的生物特征识别方法研究[D]. 王云新.天津大学 2009
硕士论文
[1]掌静脉识别系统研究与实现[D]. 张文辉.电子科技大学 2017
[2]基于手指静脉的身份识别系统[D]. 邹晖.浙江大学 2016
[3]指静脉图像模式提取算法研究[D]. 孙晓琳.吉林大学 2012
[4]低质量手背静脉图像的增强和分割[D]. 朱丛虎.安徽大学 2011
本文编号：3625868
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