1917_基于Matlab的手背靜脈圖像預(yù)處理（亂碼）
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黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開(kāi)題報(bào)告表課題名稱(chēng) 基于 Matlab 的手背靜脈圖像預(yù)處理課題來(lái)源 教師擬訂 課題類(lèi)型 AX 指導(dǎo)教師 蔡超峰學(xué)生姓名 李明 專(zhuān) 業(yè) 機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 080105066一、調(diào)研資料的準(zhǔn)備根據(jù)任務(wù)書(shū)的要求，查閱相關(guān)學(xué)術(shù)論文 5 篇、書(shū)籍 3 部。二、設(shè)計(jì)的目的與要求 設(shè)計(jì)目的：通過(guò)該設(shè)計(jì)過(guò)程，可以培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。設(shè)計(jì)要求：了解手背靜脈識(shí)別技術(shù)，熟練掌握 Matlab 軟件使用方法，基于 Matlab 軟件編程實(shí)現(xiàn)手背靜脈圖像的歸一化、增強(qiáng)、二值化及細(xì)化等預(yù)處理過(guò)程。三、設(shè)計(jì)的思路與預(yù)期成果 1、設(shè)計(jì)思路（1）對(duì)手背靜脈圖像進(jìn)行有效區(qū)域提?。唬?）對(duì)有效區(qū)域內(nèi)的手背靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)，這是本設(shè)計(jì)的重點(diǎn)和難點(diǎn)；（3）對(duì)增強(qiáng)后的手背靜脈圖像進(jìn)行二值化和細(xì)化。2、預(yù)期的成果（1）完成文獻(xiàn)綜述一篇，不少與 3000 字，與專(zhuān)業(yè)相關(guān)的英文翻譯一篇，不少于 3000 字；（2）完成內(nèi)容與字?jǐn)?shù)都不少于規(guī)定量的畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)一份；（3）刻錄包含本次設(shè)計(jì)的所有內(nèi)容的光盤(pán)一張。四、任務(wù)完成的階段內(nèi)容及時(shí)間安排1 周——2 周 收集資料并完成開(kāi)題報(bào)告、文獻(xiàn)綜述及英文文獻(xiàn)翻譯，掌握 Matlab 軟件使用方法；3 周——4 周：編程實(shí)現(xiàn)對(duì)手背靜脈圖像的有效區(qū)提取、增強(qiáng)、分割、二值化、細(xì)化等處理過(guò)程；5 周——8 周： 編寫(xiě)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)，進(jìn)一步修改完善畢業(yè)設(shè)計(jì)，準(zhǔn)備并完成畢業(yè)答辯稿；9 周——10 周： 編寫(xiě)畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)；11 周： 修改整理，準(zhǔn)備答辯。五、完成設(shè)計(jì)（論文）所具備的條件因素本人已修過(guò)計(jì)算機(jī) C 語(yǔ)言，具有一定的編程基礎(chǔ)，另外又自學(xué)了 Matlab 軟件的使用方法，通過(guò)閱讀文獻(xiàn)了解了手背靜脈識(shí)別技術(shù)的基本原理。指導(dǎo)教師簽名： 日期： 課題來(lái)源：（1）教師擬訂；（2）學(xué)生建議；（3）企業(yè)和社會(huì)征集；（4）科研單位提供課題類(lèi)型：（1）A—工程設(shè)計(jì)（藝術(shù)設(shè)計(jì)） ；B—技術(shù)開(kāi)發(fā)；C—軟件工程；D—理論研究；E —調(diào)研報(bào)告 （2）X—真實(shí)課題； Y—模擬課題；Z—虛擬課題要求（1） 、 （2）均要填，如 AY、BX 等。畢業(yè)論文文獻(xiàn)翻譯院 （ 系 ） 名 稱(chēng) 工 學(xué) 院 機(jī) 械 系專(zhuān) 業(yè) 名 稱(chēng) 機(jī) 械 設(shè) 計(jì) 制 造 及 其 自 動(dòng) 化學(xué) 生 姓 名 李 明指 導(dǎo) 教 師 蔡 超 峰2012 年 03 月 10 日黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 2 頁(yè) 使用相關(guān)的近紅外手背靜脈圖像快速認(rèn)證生物特征摘要：這篇論文提出了使用一種手背靜脈認(rèn)證系統(tǒng)快速處理空間相關(guān)性的手背靜脈圖像。為了評(píng)價(jià)系統(tǒng)的性能，設(shè)計(jì)了一種模型并找了 50 個(gè) 16 歲以上不同年齡、不同性別人群的，每個(gè)人都有 10 幅圖像且是在不同間隔時(shí)間獲得，左右手各 5 幅圖像。在驗(yàn)證測(cè)試分析時(shí)，我們使用了 3 個(gè)圖像代表模板和測(cè)試圖像。 2 圖像的每一個(gè)與現(xiàn)有的3 個(gè)模板匹配。FAR0.02％、和 FRR3.00％報(bào)告的閾值是 80。在此閾值的系統(tǒng)效率被認(rèn)為是 99.95％。該系統(tǒng)可在 97％的真正合格率 99.98％真正的廢品率，在相應(yīng)的 80 閾值操作。ERR 據(jù)報(bào)道為 0.25 閾值是 77％的能效比。根據(jù)所獲得的數(shù)據(jù)集的樣本模式，我們驗(yàn)證沒(méi)有超過(guò)同一人的左手和右手靜脈之間存在相似性。最后，這一獨(dú)特的 100 份手靜脈模式，集樣品可以由研究人員和學(xué)生的評(píng)估并和其他的測(cè)試要求手工匹配靜脈的方法匹配。關(guān)鍵詞：生物特征識(shí)別，驗(yàn)證，手紋，圖案相似，統(tǒng)計(jì)性能。1 導(dǎo)言關(guān)聯(lián)的個(gè)人身份被稱(chēng)為個(gè)人識(shí)別。解決一個(gè)人的身份問(wèn)題，可分為兩種類(lèi)型問(wèn)題：核查和鑒定。驗(yàn)證（認(rèn)證）是指確認(rèn)的問(wèn)題或（我是誰(shuí)，我要求我嗎？）否認(rèn)一個(gè)人聲稱(chēng)的身份。鑒定（我是誰(shuí)？）指的問(wèn)題建立一個(gè)人的身份。在信息和網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的今天社會(huì)自動(dòng)鑒定人類(lèi)已經(jīng)成為一個(gè)重要的問(wèn)題。自動(dòng)識(shí)別他/她的個(gè)人的生理或行為技術(shù)被稱(chēng)為生物特征識(shí)別技術(shù)，它提供了一個(gè)這方面的需要的答案。生物識(shí)別技術(shù)分為兩類(lèi)：生理和行為的類(lèi)別。常見(jiàn)的生理生物識(shí)別技術(shù)包括臉，眼睛（視網(wǎng)膜或虹膜） ，手指（指尖，拇指，手指的長(zhǎng)度或圖案） ，棕櫚油（打印或地形） ，幾何，手背靜脈圖案或熱圖像。行為特征包括聲紋，手寫(xiě)簽名，擊鍵/ 簽名動(dòng)態(tài)。在技術(shù)安全系統(tǒng)接入過(guò)去的十年個(gè)人的核查已成為一個(gè)重要的和高需求趨勢(shì)。背部的皮下血管樹(shù)的形狀一方面包含的信息能夠驗(yàn)證[1-5 個(gè)人，22]的身份到一個(gè)合理的黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 3 頁(yè) 精度自動(dòng)個(gè)人認(rèn)證的目的。形狀手指靜脈圖案和其用于識(shí)別目的使用三浦等人提出的。紅外區(qū)域是因?yàn)槠つw組織的特殊優(yōu)勢(shì)是相對(duì)透明血液吸收紅外光。因此，靜脈背景對(duì)比的是高于可見(jiàn)區(qū)域。自從成本相當(dāng)?shù)偷?CCD 相機(jī)和電腦的電源的到來(lái)，要盡量考慮這些技術(shù)似乎簡(jiǎn)單。通常情況下，黑白 CCD 攝像機(jī)也很敏感，在近紅外區(qū)域，因此，一個(gè)過(guò)濾器阻擋相機(jī)上的所有需要可見(jiàn)光。當(dāng)然是必須獲得皮膚表面均勻的照明。那里提取，分割為許多研究嘗試皮下末梢靜脈模式和跟蹤。其主要目的是使數(shù)據(jù)減少和噪音抑制良好的診斷目的和做一些定量測(cè)量，如長(zhǎng)度和直徑提取船只段。這些技術(shù)都是基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和曲率（靜脈方向）在嘈雜的船只模式檢測(cè)評(píng)價(jià)環(huán)境。研究人員在手的靜脈生物識(shí)別技術(shù)要么驗(yàn)證或識(shí)別有令人滿(mǎn)意的結(jié)果而言，無(wú)論在數(shù)據(jù)采集大小的差異，方法，或使用靜脈相似之處。在靜脈樹(shù)檢測(cè)舞臺(tái)包括連續(xù)四個(gè)子階段，這是手工區(qū)域分割（即利益本地化和地區(qū)背景消除） ，平滑和降噪，局部用于分離脈，和后處理的閾值。在這本文提出了一個(gè)手掌靜脈生物識(shí)別設(shè)計(jì)執(zhí)行一個(gè)快速的空間相關(guān)性的認(rèn)證系統(tǒng)手部靜脈模式匹配方法。2 數(shù)據(jù)采集與處理在可見(jiàn)光中，手背上的靜脈結(jié)構(gòu)不容易辨別。靜脈結(jié)構(gòu)的能見(jiàn)度根據(jù)顯著取決于因素，如年齡，皮下脂肪水平，環(huán)境溫度和濕度，物理活動(dòng)，手的位置。此外，許多其他因素，包括表面特征，如痣，疣，疤痕，色素沉著，毛發(fā)也可以掩蓋的圖像。幸運(yùn)的是，在近紅外熱成像標(biāo)記譜展覽和改善之間的對(duì)比皮下血管和周?chē)钠つw，消除了許多不必要的表面特征。靜脈和周?chē)M織之間的溫度梯度一般是較明顯的差異，可以是通過(guò)肉眼看到。一個(gè)商業(yè)可用的常規(guī)充電耦合器件（CCD）單色相機(jī)，而不是一個(gè)相當(dāng)昂貴的熱成像攝像機(jī)，用來(lái)獲得手背熱圖像。雖然主要設(shè)計(jì)用于在可見(jiàn)光，CCD 相機(jī)也有敏感的近紅外波段的電磁譜了約 1100 納米。這是一個(gè)光化紅外范圍，它涵蓋了從 700-1400 nm 的近紅外光譜。CCD 相機(jī)是高度敏感，在被選中的近紅外區(qū)域。相機(jī)的特性曲線(xiàn)如圖 1。由人類(lèi)發(fā)出的紅外輻射強(qiáng)度最大身體是 10 mW/cm2 的范黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 4 頁(yè) 圍在 3000-14000 納米[1]。不幸的是，CCD 相機(jī)，沒(méi)有這種敏感性地區(qū)。此外任何自然發(fā)出的近紅外輻射太弱被檢測(cè)到相機(jī)的 CCD 成像器。因此后各種光的實(shí)驗(yàn)來(lái)源，包括高強(qiáng)度的鎢燈，它被發(fā)現(xiàn)有必要使用紅外線(xiàn)照射手背冷（固態(tài)）源。從而在減少靜脈血紅蛋白血液吸收更多的紅外輻射事件比周?chē)M織更深。Fig. 1 Spectral sensitivity characteristics of used silicon based CCD sensor光化紅外輻射的吸收和深度生物組織的約 3 毫米，使熱紅外輻射提供的信息只有表面（皮膚）生物物體的溫度。僅作為一個(gè)后果皮下血管網(wǎng)是明顯的形象。顯示靜脈結(jié)構(gòu)的質(zhì)量和程度是但充滿(mǎn)變數(shù)。該網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特性取決于程度上覆皮膚的厚度，靜脈怒張，靜脈壁的條件靠近表面的靜脈。在我們的系統(tǒng)，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)近紅外冷源提供背手照明。紅外冷源是固態(tài)陣列，24 個(gè) LED（發(fā)光二極管） 。二極管安裝在一個(gè)方形，每邊的 LED，奧納設(shè)計(jì)和組裝的PCB（印刷電路板） 。我們做了一個(gè)固定的 LED 周?chē)姆课菁案郊?CCD 鏡頭。我們的實(shí)驗(yàn)表明，冷源提供更好的對(duì)比度比普通鎢絲燈燈泡。市售的，成本低，黑白 CCD 裝有一個(gè)紅外濾光片，用于圖像的手背。 “傳輸所使用的過(guò)濾器（霍亞 RM90）曲線(xiàn)顯示圖 2。該曲線(xiàn)表明，過(guò)濾器有一個(gè)小尾巴透光率下降到約 750 納米。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 5 頁(yè) Fig. 2 Transmission curve for the RM90 Hoya IR filter紅外濾光片確保不可見(jiàn)光，達(dá)到“防治荒漠化公約”傳感器。使用冷紅外光源和紅外濾光片后，建造的 CCD 傳感器上的形象是紅外處理的圖的手背。主要區(qū)別是圖像中的組件的淺表靜脈樹(shù)模式圖 3 所示的權(quán)利。之間可見(jiàn)的比較光圖像和紅外圖像是同一個(gè)人的手演示圖 3。我們的手背靜脈圖像的一個(gè)簡(jiǎn)化原理圖收購(gòu)原型模塊顯示圖 4。在圖的左側(cè)，手作為一個(gè)握緊拳頭拇指和其他手指被隱藏。它允許人很容易地定位在鏡頭前的他/她的手簡(jiǎn)化了形狀匹配搜索過(guò)程（翻譯和旋轉(zhuǎn)的變化） 。Fig. 3 Visible light image (left) and IR image (right) for the same person黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 6 頁(yè) Fig. 4 Schematic of the hand vein pattern imaging module紅外光源的強(qiáng)度是由使用的擴(kuò)散衰減紙，它有助于獲得一個(gè)均勻分布一方面面積上的照度。單色幀的采集用來(lái)捕捉手背面為計(jì)算機(jī)圖像處理。使用 320W X240H 像素圖像被捕獲與每像素 8 位的灰度分辨率的視頻數(shù)字化儀。我們的數(shù)據(jù)集的樣本手從靜脈圖像顯示圖 5 為男性。50 人不同的數(shù)據(jù)集 16 歲以上年齡和不同性別，每個(gè)人都有每秒10 幅圖像收購(gòu)人在不同的時(shí)間間隔，圖像左右手各 5 個(gè)圖像。該數(shù)據(jù)集是正常的人誰(shuí)不抱怨任何疾病，如關(guān)節(jié)炎。Fig. 5 Acquired image of 320W x 240H pixels, 8-bits per pixelA 手背靜脈圖像處理階段這是在第二階段的手背靜脈驗(yàn)證系統(tǒng)（HVVS）收購(gòu)后，它涵蓋了從收購(gòu)的紅外圖像檢測(cè)靜脈結(jié)構(gòu)手背。包括靜脈樹(shù)檢測(cè)階段四個(gè)步驟，這是手部區(qū)域分割（即地區(qū)利益定位和背景消除） ，平滑和降低噪音，分離靜脈的局部閾值，最后的后處理。圖 6 說(shuō)明塊圖的處理階段。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 7 頁(yè) B.手區(qū)域分割圖像分割是最重要的步驟之一是處理后的圖像數(shù)據(jù)的分析。其主要目標(biāo)是圖像劃分成幾部分，有很強(qiáng)的相關(guān)性對(duì)象或圖像中所包含的現(xiàn)實(shí)世界的領(lǐng)域。二值化是圖像分割成兩個(gè)案例水平;對(duì)象（手地區(qū)）和背景 ;對(duì)象段，這是白色的感興趣區(qū)域（ROI）和段黑色背景圖 7。 “在細(xì)分子階段使用的算法是一個(gè)迭代用于計(jì)算和選擇最佳的方法閾值，這是用來(lái)分為兩個(gè)部分圖像不同的部分;手和背景。我們用thisresultant 二進(jìn)制圖像計(jì)算重心（COG）的為我們的投資回報(bào)率（手地區(qū)） 。然后，我們翻譯灰度手后圖像的中心區(qū)域零灰度值的像素分配的背景區(qū)域。從而我們完全本地化，分離和集中的手區(qū)域的后續(xù)處理步驟。Fig. 7 Segmentation results; (a) Input gray scale image (b) Binaryimage and (c) Output image after ROI determination and centeringC.平滑和降噪兩種方法可用于噪音過(guò)濾。第一方法是使用高斯平滑濾波器。缺點(diǎn)高斯濾波器是其非邊緣保持能力，因?yàn)樗：c同等重量的形象; 靜脈邊緣后執(zhí)行幾個(gè)模糊，完全漫平滑迭代。第二種方法是一個(gè)邊緣保護(hù)像非線(xiàn)性擴(kuò)散技術(shù);用圖像梯度的重量擴(kuò)散的過(guò)程。圖 8 上使用平滑過(guò)濾器顯示結(jié)果三線(xiàn)配置文件，我們使用了一個(gè) 5*5 遮罩值濾波黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 8 頁(yè) 為了消除手摸，從獲得的圖像然后，我們用基于邊緣的非線(xiàn)性擴(kuò)散濾波加權(quán)擴(kuò)散，以理順形象，而保持靜脈邊緣。平滑和去除噪聲子階段，效果如圖。85 次迭代優(yōu)化擴(kuò)散參數(shù)的非線(xiàn)性擴(kuò)散這些圖像，而邊緣不會(huì)受到影響。Fig. 8 Effect of smoothing sub stage on the three image line profilesD手的靜脈圖案分割手背靜脈的分割是專(zhuān)門(mén)來(lái)劃分的手到前臺(tái)的靜脈圖像（在手背靜脈）和背景（非船領(lǐng)域）。分割方法可分為四組，這是基于閾值的分割，邊緣分割，基于區(qū)域通過(guò)匹配的分割和分割。在這項(xiàng)工作中，首先采用閾值法，因?yàn)樗怯?jì)算價(jià)格便宜?？紤]，我們希望過(guò)程和研究靜脈，全局閾值（即單整幅圖像的閾值）是不是一個(gè)很好的技術(shù)目的。更好的辦法是計(jì)算平均約為中的每個(gè)像素面積N*N的鄰居像素的形象和使用平均值作為閾值。當(dāng)?shù)亻撝档倪^(guò)程，從分離的靜脈模式背景，因此所需的靜脈圖像提取。實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化后，我們選擇了31*31口罩大小計(jì)算閾值二值化中的像素。結(jié)果如圖9。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 9 頁(yè) Fig. 9 Processed images (left) and its local threshold image (right)E.手部靜脈模式后處理它展示了從圖9，由此產(chǎn)生的二進(jìn)制手背靜脈包含了一些噪音和聯(lián)合國(guó)鋒利的邊緣。我們實(shí)驗(yàn)應(yīng)用5x5的改善和中值濾波驗(yàn)證輸出二進(jìn)制手靜脈模式和減少這些不必要的缺陷的影響。我們也靜脈圖案轉(zhuǎn)換成白色，在黑色背景在這種情況下，整個(gè)圖像。后的最終模式如圖后期處理子階段10。Fig. 10 Hand vein pattern before (left) and after post processing (right) 畢業(yè)論文文獻(xiàn)綜述院 （ 系 ） 名 稱(chēng) 工 學(xué) 院 機(jī) 械 系專(zhuān) 業(yè) 名 稱(chēng) 機(jī) 械 設(shè) 計(jì) 制 造 及 其 自 動(dòng) 化學(xué) 生 姓 名 李 明 指 導(dǎo) 教 師 蔡 超 峰 2012 年 03 月 10 日黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 1 頁(yè)基于 Matlab 的手背靜脈圖像預(yù)處理摘要：人體手背靜脈識(shí)別技術(shù)作為一種全新的非接觸式生物特征識(shí)別技術(shù)，與以往傳統(tǒng)的指紋以及虹膜識(shí)別技術(shù)相比表現(xiàn)出了許多明顯的優(yōu)勢(shì)。本文首先，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行有效區(qū)域提取，然后針對(duì)光強(qiáng)和手背薄厚對(duì)采集圖像質(zhì)量的影響，采用高頻加強(qiáng)濾波和直方圖均衡的方法來(lái)進(jìn)行增強(qiáng)處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了增強(qiáng)的效果，并引用模糊指數(shù)的概念來(lái)定量的分析了增強(qiáng)的效果，最后，分析和評(píng)價(jià)了常用閾值分割算法和細(xì)化算法在靜脈圖像中的實(shí)驗(yàn)效果。關(guān)鍵詞：手背靜脈識(shí)別；提??；增強(qiáng)；分割；細(xì)化前言近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外的媒體經(jīng)常會(huì)有這樣的報(bào)道：客戶(hù)在銀行的存款不翼而飛;電腦中的重要文件被復(fù)制;汽車(chē)中央門(mén)鎖被盜而導(dǎo)致車(chē)內(nèi)重要財(cái)物失竊……,這些情況都給人們的生活帶來(lái)了巨大的麻煩和損失，這一切的發(fā)生最終都與身份識(shí)別有著密不可分的關(guān)系。特別是在一些安全部門(mén)和高級(jí)別會(huì)議，對(duì)于身份識(shí)別的要求更高。傳統(tǒng)的身份鑒定方法大致分為兩類(lèi)，一是基于密碼的機(jī)制，如口令、個(gè)人密碼等;二是基于物件機(jī)制，如鑰匙、證件、卡等。但是兩者均存在一定的弊端，使其難以保證身份確認(rèn)的唯一性和可靠性，因此人們期待著使用更為安全方便的身份識(shí)別技術(shù)來(lái)保障我們的生活，生物識(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。根據(jù)國(guó)際生物特征識(shí)別技術(shù)組織市場(chǎng)調(diào)研和統(tǒng)計(jì)，在眾多身份認(rèn)證技術(shù)中，指紋識(shí)別技術(shù)是技術(shù)上相對(duì)成熟的生物測(cè)定識(shí)別技術(shù)解決方案。指紋識(shí)別己經(jīng)取得了比較好的成果,并且應(yīng)用到各種網(wǎng)絡(luò)信息安全領(lǐng)域。但是，指紋識(shí)別發(fā)展到現(xiàn)在面臨一個(gè)不可回避的問(wèn)題，因而受到很大限制。人會(huì)突然失去可用的指紋，如手指過(guò)濕、過(guò)干或出現(xiàn)手指暴皮等特征損傷時(shí)，實(shí)時(shí)采集的指紋圖像已經(jīng)改變了原有的特征模式，這樣就會(huì)大大降低驗(yàn)證通過(guò)的成功率，進(jìn)而識(shí)別的效果也會(huì)嚴(yán)重影響。而這些特殊情況在黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 2 頁(yè)日常生活中是經(jīng)常出現(xiàn)的，這直接影響指紋識(shí)別技術(shù)在高安全級(jí)別場(chǎng)合應(yīng)用。其次，指紋識(shí)別的最大隱憂(yōu)就是仿偽性差，因?yàn)橹讣y使用的外層特征使得犯罪分子很容易盜取指紋印跡。此外，指紋還存在由于直接接觸而產(chǎn)生的衛(wèi)生問(wèn)題等。由于上面的種種原因，指紋之外的生物特征識(shí)別技術(shù)也逐漸的吸引著業(yè)內(nèi)人士進(jìn)行研究。手背靜脈識(shí)別和掌紋識(shí)別是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的較新穎生物特征識(shí)別技術(shù)，且研究表明，這兩種技術(shù)也可獲得比較高的識(shí)別率，完全可以作為指紋和虹膜的替代技術(shù)，然則掌紋識(shí)別技術(shù)有一個(gè)影響其推廣的致命缺點(diǎn)就是采集設(shè)備體積大，且它也存在指紋所涉及到的上述問(wèn)題。而手背靜脈識(shí)別技術(shù)是非接觸式，且手背靜脈在一定時(shí)期內(nèi)很難改變?；谌梭w手背靜脈的生物測(cè)定識(shí)別系統(tǒng)在身份認(rèn)定方面與指紋等其他生物特征相比具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)：一是非接觸性,靜脈位于體表下面，不會(huì)對(duì)采集表面污染;二是防偽性強(qiáng)，因?yàn)樯眢w內(nèi)部的血管特征很難偽造或是手術(shù)改變;三是易接收性，特征采集比較友好，相對(duì) DNA 和虹膜容易讓人接收。四是可以和其它生物識(shí)別技術(shù)如人臉、指紋等組成多模生物識(shí)別系統(tǒng)。因此，手背靜脈識(shí)別被認(rèn)為是模式識(shí)別領(lǐng)域中難度較大的新的研究方向，正吸引著計(jì)算機(jī)視覺(jué)、電子工程、模式識(shí)別等領(lǐng)域研究人員進(jìn)入該領(lǐng)域，并且逐漸成為生物特征識(shí)別領(lǐng)域的新的研究熱點(diǎn)之一，所以對(duì)人體手背靜脈識(shí)別技術(shù)的研究具有相當(dāng)大的實(shí)用意義和市場(chǎng)潛力。1 靜脈圖像的采集原理人體手背靜脈在可見(jiàn)光下是不容易被采集的，然而，由醫(yī)學(xué)領(lǐng)域和生物領(lǐng)域的研究人員發(fā)現(xiàn)，在兩種情況下可以得到比較理想的靜脈紋理，并且已經(jīng)證明每個(gè)人的靜脈紋絡(luò)是不相同的。一種情況是根據(jù)靜脈血管與其周?chē)慕M織在溫度上存在差異，可以利用這一特點(diǎn)采用遠(yuǎn)紅外自動(dòng)溫度記錄儀來(lái)采集圖像。第二種情況是根據(jù)靜脈血管與其周?chē)慕M織吸收紅外光比較多這一特征,利用 CCD 攝像機(jī)來(lái)采集圖像，目前來(lái)講，大多數(shù)采集都是基于這種原理。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 3 頁(yè)1.1 基于熱輻射的圖像采集 生物醫(yī)學(xué)研究表明，所有的熱物體都會(huì)發(fā)射出紅外輻射光，人體作為具有生命活動(dòng)動(dòng)物當(dāng)然也會(huì)發(fā)射這種紅外線(xiàn)，由波爾茲曼定律以及普朗克能量分布定律可以得到，人體本身輻射的波長(zhǎng)大約在 3～14μm，經(jīng)過(guò)空氣后紅外頻譜穿過(guò)率削減為 3～5μm 和8～14μm 的范圍。所以利用 3～5μm 或者 8～14μm 熱感光攝像機(jī)成像就可以采集到手背熱量分布不均而表現(xiàn)的圖像。1.2 基于近紅外的圖像采集研究表明，照射的紅外光能夠進(jìn)入生物組織大約 3mm 處，當(dāng)近紅外光譜（Infrared spectroscopy, IR）的入射光波波長(zhǎng)在 700nm 至 1400nm 照射手背時(shí)，由于靜脈血管比周?chē)M織吸收較多的紅外光，所以能夠突顯出靜脈紋絡(luò)，那么就可以用一個(gè) CCD 攝像頭外裝配一個(gè)紅外濾鏡來(lái)采集到靜脈圖像。通過(guò)這種廉價(jià)的采集原理，完全可以采集到符合要求的靜脈圖像。2 靜脈圖像有效區(qū)提取采集到的靜脈圖像庫(kù)中的圖像為 256 級(jí)灰度，其分辨率大小為 320*240，如圖 2-3所示，顯然，圖像中除了含有手背圖像外，還含有很多背景，為了減少背景對(duì)靜脈紋絡(luò)的影響，我們特提取含有手背靜脈紋絡(luò)的有效區(qū)域。本文采用基于質(zhì)心的有效區(qū)提取算法 [11]，算法描述如下：1）對(duì)原圖像進(jìn)行閾值分割，它的作用是將圖像分為對(duì)比鮮明的兩部分，即目標(biāo)和背景，結(jié)合靜脈圖像，就是把整個(gè)手背區(qū)和背景分割開(kāi)來(lái)，而閾值的大小是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)值的，本文中設(shè)定為 50。2）計(jì)算分割后的圖像的手背的質(zhì)心，其質(zhì)心 的計(jì)算公式為:)(,jigZ(2-1)???MiNjMiNjI ffg00,),(2-2)??ijijJ iff00 ),(),((2-3)?????Ajijif),(1),(黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 4 頁(yè)其中，A 為圖像 中屬于手背靜脈輪廓中的區(qū)域。f3）經(jīng)過(guò)計(jì)算我們得到了質(zhì)心，然后定義以質(zhì)心為基點(diǎn)在靜脈區(qū)域內(nèi)截取大小為128*128 像素的區(qū)域。3.靜脈圖像預(yù)處理3.1 靜脈圖像增強(qiáng)在手背靜脈圖像采集過(guò)程中，由于靜脈采集裝置受采集光強(qiáng)以及個(gè)人手背薄厚影響，它所采集的圖像在灰度上可能就存在差異。通常情況下，所采集到的靜脈圖像中，靜脈血管紋理和手背的灰度差別很小 [12]。目前，大多數(shù)單一閾值 [13]和多閾值分割法 [14]都是直接在采集圖像上進(jìn)行二值化處理，這樣會(huì)導(dǎo)致部分可用信息丟失甚至將部分背景信息誤判。而圖像增強(qiáng)處理是獲取有效信息的保證，因此，為便于靜脈紋理的分割，對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理來(lái)增強(qiáng)靜脈紋理是非常必要的。預(yù)處理的方法有：中值濾波法、高頻加強(qiáng)濾波法、直方圖均衡法等。3.2 靜脈圖像分割靜脈圖像分割的目的是使靜脈紋絡(luò)和背景分割開(kāi)來(lái)，針對(duì)本課題也就是所謂的二值化處理，即將靜脈紋絡(luò)圖像轉(zhuǎn)化為僅有黑白兩種色的圖像，以方便后期的特征點(diǎn)的提取。然而，二值化面臨的最大的難點(diǎn)就是如何確定閾值的大小，這個(gè)直接關(guān)系到二值化的效果?；叶葓D像二值化的過(guò)程就是選定一個(gè)閾值 T，當(dāng)圖像中的像素值大于這個(gè)值時(shí)就設(shè)定為 255，當(dāng)小于此值時(shí)就設(shè)定為 0。從這個(gè)定義中我們可以看出，如果閾值太大，有些背景也變成目標(biāo)，如果太小，把目標(biāo)反而變成背景，所以閾值 T 是區(qū)分對(duì)象和背景的關(guān)鍵所在。設(shè)待二值化的圖像為 ，二值化后的圖像為 ，則),(yxf ),(yxg二值化的數(shù)學(xué)表達(dá)可以寫(xiě)為：(3.2-1)??????Tyxf，yxf),(01),(3.2.1 常用的閾值分割方法常用的閾值分割方法有：（1）局部均值閾值法黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 5 頁(yè)（2）局部最大類(lèi)間方差法（3）基于局部極值的二值化算法（4）閾值圖像法（5）Ni Black 算法3.2.2 閾值分割的實(shí)驗(yàn)結(jié)果在 MATLAB 中實(shí)現(xiàn)了前面介紹的各種二值化算法，對(duì)一幅采集到的原始手背靜脈圖像，經(jīng)過(guò)高頻加強(qiáng)濾波和直方圖均衡后，再進(jìn)行二值化處理。3.3 靜脈圖像細(xì)化靜脈圖像細(xì)化的目的是為了得到單像素描述的靜脈血管，既保持了原有的紋絡(luò)特征，又提取了靜脈血管的骨架，也使得他的形狀和走勢(shì)給清楚的顯示了出來(lái)。有利于我們研究靜脈紋絡(luò)結(jié)構(gòu)。目前來(lái)說(shuō)，好多文獻(xiàn)的研究表明，從細(xì)化后的紋絡(luò)結(jié)構(gòu)上提取特征還是主要的研究方向，例如，我們可以提取端點(diǎn)相對(duì)位置，端點(diǎn)個(gè)數(shù)，端點(diǎn)的中心距，紋線(xiàn)的長(zhǎng)短，相對(duì)位置等等特征值，用這些細(xì)化后提取的特征值來(lái)進(jìn)行匹配，達(dá)到身份認(rèn)證的目的。因此，細(xì)化算法也是靜脈圖像識(shí)別中的重要步驟，他的處理結(jié)果真接影響著認(rèn)證的識(shí)別率。細(xì)化算法的基本原理就是將二值化后所得到的紋絡(luò)變成單像素的骨架圖像[32]，細(xì)化后要保持原有圖像的紋絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及原有圖像的連續(xù)性，從而保持靜脈紋絡(luò)的原有特征。細(xì)化通用原理如下：定義 8 近鄰窗口如圖 3.31 所示：當(dāng) P 等于 1 時(shí)，是白色即目標(biāo)像素，相反則為背景像素。待識(shí)別的像素 P 與近鄰的 8 個(gè)像素相連通，我們是保留該點(diǎn)還是刪除該點(diǎn)就根據(jù) P 點(diǎn)的聯(lián)接數(shù)和 P 點(diǎn)的性質(zhì)來(lái)決定。連接數(shù) N 的計(jì)算如式 3.3-1P4 P3 P2P5 P P1P6 P7 P8圖 3.3.1 P 點(diǎn)的 8 鄰域窗口,當(dāng) 時(shí)，設(shè) (3.3-1)????811)(iiiN9?i 1??i計(jì)算出 P 點(diǎn)的聯(lián)接數(shù)值，我們可以確定 P 點(diǎn)的性質(zhì)，下面給出各種連接所確定的P 點(diǎn)性質(zhì)。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 6 頁(yè)從圖中我們可以根據(jù) P 點(diǎn)的性質(zhì)分析出哪些點(diǎn)可以刪掉，那些點(diǎn)應(yīng)該保留，顯而易見(jiàn)，內(nèi)點(diǎn)、端點(diǎn)，因?yàn)檫@些點(diǎn)是骨架的結(jié)構(gòu)，孤立點(diǎn)也應(yīng)該保留，因?yàn)榭赡苓@些點(diǎn)決定了一些重要性質(zhì);分支點(diǎn)、交叉點(diǎn)、連通點(diǎn)也要保留，因?yàn)閯h除這些點(diǎn)就破壞了紋絡(luò)的連通性，使紋絡(luò)出現(xiàn)斷裂;輪廓點(diǎn)和拐點(diǎn)可以刪除。這就是細(xì)化的基本方法，目前為止，好多方法都是以此為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行細(xì)化。另外細(xì)化算法應(yīng)該滿(mǎn)足一些基本要求:(1)收斂性:迭代必須是收斂的;(2)連接性:保證靜脈紋絡(luò)不中斷;(3)拓?fù)湫?不引起骨架的逐步吞食;(4)保持性:使用靜脈紋絡(luò)的細(xì)節(jié)特征完好;(5)細(xì)化性:靜脈紋絡(luò)為單像素;(6)中軸性:細(xì)化的單像素紋絡(luò)最大程度接近中心線(xiàn);(7)快速性:方法實(shí)現(xiàn)起來(lái)要簡(jiǎn)單、高效。N=0 內(nèi)點(diǎn) N=0 孤立點(diǎn) N=1 端點(diǎn)1 1 11 1 11 1 10 0 00 1 00 0 01 0 00 1 00 0 0N=1 輪廓點(diǎn) N=2 連接點(diǎn) N=2 拐點(diǎn)0 0 11 1 11 1 10 0 01 1 10 0 00 1 01 1 00 0 0N=3 內(nèi)點(diǎn) N=3 分支點(diǎn) N=4 交叉點(diǎn)0 1 01 1 11 1 11 0 10 1 00 0 11 0 10 1 01 0 1圖 3.3.2 P 點(diǎn)性質(zhì)與值關(guān)系黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 7 頁(yè)3.3.1 常用的細(xì)化方法常用的細(xì)化方法有：Hilditch 細(xì)化算法、Rosenfeld 細(xì)化算法、Rosenfeld 細(xì)化算法、Rosenfeld 細(xì)化算法3.3.2 細(xì)化的實(shí)驗(yàn)結(jié)果由于 Rosenfeld 細(xì)化方法細(xì)化后的圖像比較好，很清晰并正確的反映了靜脈血管的走勢(shì)和形狀，細(xì)化的細(xì)管比較平滑流暢，一定程度上消除了一些毛刺，處理速度也比較快，所以本文就選用了此種方法來(lái)細(xì)化圖像。3.4 細(xì)化后的修飾靜脈圖像經(jīng)過(guò)細(xì)化步驟后取的了比較清晰的形狀和走勢(shì)，然而任何算法不都是完美的，在細(xì)化的過(guò)程，由于閾值圖像中靜脈骨架不是很均勻，這就導(dǎo)致細(xì)化后出現(xiàn)毛刺象，而這些毛刺與骨架相連形成交叉點(diǎn)，這會(huì)對(duì)提取交叉點(diǎn)和端點(diǎn)特征造成錯(cuò)誤，從而影響匹配。因此除去這些毛刺是非常必要的。4 小結(jié)本章按照靜脈圖像前期預(yù)處理的過(guò)程，詳細(xì)的研究了各個(gè)過(guò)程的算法，首先對(duì)采集的圖像進(jìn)行有效區(qū)域提取，并針對(duì)采集到的圖像質(zhì)量問(wèn)題提出了高頻加強(qiáng)濾波和直方圖均衡的方法來(lái)增強(qiáng)圖像，為后面的分割奠定了基礎(chǔ)，在分割和細(xì)化階段詳細(xì)的研究了各種二值化算法和細(xì)化算法，并給出了實(shí)驗(yàn)效果和分析。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 8 頁(yè)參 考 文 獻(xiàn)[1] 林喜榮.人體手背血管圖像的特征提取及匹配[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）,2003,43(2): 164- 167.[2] 王科俊,丁宇航,王大振.基于靜脈識(shí)別的身份認(rèn)證方法研究.科技導(dǎo)報(bào),2005,23(1):35- 37.[3] 韓笑. 人體手背靜脈識(shí)別算法研究[D]. 吉林：吉林大學(xué)， 2006.[4] 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[9] 劉 軒,劉佳賓.基于對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡的乳腺圖像增強(qiáng)[J] 計(jì)算機(jī)工程與用,2008,44(10):173- 175.[10] 舒金龍, 于振紅,朱振福.一種改進(jìn)的紅外圖像模糊增強(qiáng)方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2005,27(6):957- 959.[11] Jain AK Ross A, Prabhakar S. An introduction to biometric recognition[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,Special Issue on Image and Video based Biometrics,2004,14(1):4-20.[12] Sang-Kyun Im,Hyung-Man Park,Young-Woo,Sang-Chan Han,Soo-Won Kim,Chul-Hee Kang.An Biometric Identification System by Extracting Hand Vein Patterns.Journal of the Korean Physical Society,2001,38(3):268-272.[13] Toshiyuki Tanaka, Naohiko Kubo. Biometric authentication by hand vein patterns.SICE Annual Conference,2004 : 2671—2675.黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 綜 述 ） 第 9 頁(yè)黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開(kāi)題報(bào)告表課題名稱(chēng) 基于 Matlab 的手背靜脈圖像預(yù)處理課題來(lái)源 教師擬訂 課題類(lèi)型 AX 指導(dǎo)教師 蔡超峰學(xué)生姓名 李明 專(zhuān) 業(yè) 機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動(dòng)化 學(xué) 號(hào) 080105066一、調(diào)研資料的準(zhǔn)備根據(jù)任務(wù)書(shū)的要求，查閱相關(guān)學(xué)術(shù)論文 5 篇、書(shū)籍 3 部。二、設(shè)計(jì)的目的與要求 設(shè)計(jì)目的：通過(guò)該設(shè)計(jì)過(guò)程，可以培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。設(shè)計(jì)要求：了解手背靜脈識(shí)別技術(shù)，熟練掌握 Matlab 軟件使用方法，基于 Matlab 軟件編程實(shí)現(xiàn)手背靜脈圖像的歸一化、增強(qiáng)、二值化及細(xì)化等預(yù)處理過(guò)程。三、設(shè)計(jì)的思路與預(yù)期成果 1、設(shè)計(jì)思路（1）對(duì)手背靜脈圖像進(jìn)行有效區(qū)域提??；（2）對(duì)有效區(qū)域內(nèi)的手背靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)，這是本設(shè)計(jì)的重點(diǎn)和難點(diǎn)；（3）對(duì)增強(qiáng)后的手背靜脈圖像進(jìn)行二值化和細(xì)化。2、預(yù)期的成果（1）完成文獻(xiàn)綜述一篇，不少與 3000 字，與專(zhuān)業(yè)相關(guān)的英文翻譯一篇，不少于 3000 字；（2）完成內(nèi)容與字?jǐn)?shù)都不少于規(guī)定量的畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)一份；（3）刻錄包含本次設(shè)計(jì)的所有內(nèi)容的光盤(pán)一張。四、任務(wù)完成的階段內(nèi)容及時(shí)間安排1 周——2 周 收集資料并完成開(kāi)題報(bào)告、文獻(xiàn)綜述及英文文獻(xiàn)翻譯，掌握 Matlab 軟件使用方法；3 周——4 周：編程實(shí)現(xiàn)對(duì)手背靜脈圖像的有效區(qū)提取、增強(qiáng)、分割、二值化、細(xì)化等處理過(guò)程；5 周——8 周： 編寫(xiě)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)，進(jìn)一步修改完善畢業(yè)設(shè)計(jì)，準(zhǔn)備并完成畢業(yè)答辯稿；9 周——10 周： 編寫(xiě)畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)；11 周： 修改整理，準(zhǔn)備答辯。五、完成設(shè)計(jì)（論文）所具備的條件因素本人已修過(guò)計(jì)算機(jī) C 語(yǔ)言，具有一定的編程基礎(chǔ)，另外又自學(xué)了 Matlab 軟件的使用方法，通過(guò)閱讀文獻(xiàn)了解了手背靜脈識(shí)別技術(shù)的基本原理。指導(dǎo)教師簽名： 日期： 課題來(lái)源：（1）教師擬訂；（2）學(xué)生建議；（3）企業(yè)和社會(huì)征集；（4）科研單位提供課題類(lèi)型：（1）A—工程設(shè)計(jì)（藝術(shù)設(shè)計(jì)） ；B—技術(shù)開(kāi)發(fā)；C—軟件工程；D—理論研究；E —調(diào)研報(bào)告 （2）X—真實(shí)課題； Y—模擬課題；Z—虛擬課題要求（1） 、 （2）均要填，如 AY、BX 等。畢業(yè)論文文獻(xiàn)翻譯院 （ 系 ） 名 稱(chēng) 工 學(xué) 院 機(jī) 械 系專(zhuān) 業(yè) 名 稱(chēng) 機(jī) 械 設(shè) 計(jì) 制 造 及 其 自 動(dòng) 化學(xué) 生 姓 名 李 明指 導(dǎo) 教 師 蔡 超 峰2012 年 03 月 10 日黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 2 頁(yè) 使用相關(guān)的近紅外手背靜脈圖像快速認(rèn)證生物特征摘要：這篇論文提出了使用一種手背靜脈認(rèn)證系統(tǒng)快速處理空間相關(guān)性的手背靜脈圖像。為了評(píng)價(jià)系統(tǒng)的性能，設(shè)計(jì)了一種模型并找了 50 個(gè) 16 歲以上不同年齡、不同性別人群的，每個(gè)人都有 10 幅圖像且是在不同間隔時(shí)間獲得，左右手各 5 幅圖像。在驗(yàn)證測(cè)試分析時(shí)，我們使用了 3 個(gè)圖像代表模板和測(cè)試圖像。 2 圖像的每一個(gè)與現(xiàn)有的3 個(gè)模板匹配。FAR0.02％、和 FRR3.00％報(bào)告的閾值是 80。在此閾值的系統(tǒng)效率被認(rèn)為是 99.95％。該系統(tǒng)可在 97％的真正合格率 99.98％真正的廢品率，在相應(yīng)的 80 閾值操作。ERR 據(jù)報(bào)道為 0.25 閾值是 77％的能效比。根據(jù)所獲得的數(shù)據(jù)集的樣本模式，我們驗(yàn)證沒(méi)有超過(guò)同一人的左手和右手靜脈之間存在相似性。最后，這一獨(dú)特的 100 份手靜脈模式，集樣品可以由研究人員和學(xué)生的評(píng)估并和其他的測(cè)試要求手工匹配靜脈的方法匹配。關(guān)鍵詞：生物特征識(shí)別，驗(yàn)證，手紋，圖案相似，統(tǒng)計(jì)性能。1 導(dǎo)言關(guān)聯(lián)的個(gè)人身份被稱(chēng)為個(gè)人識(shí)別。解決一個(gè)人的身份問(wèn)題，可分為兩種類(lèi)型問(wèn)題：核查和鑒定。驗(yàn)證（認(rèn)證）是指確認(rèn)的問(wèn)題或（我是誰(shuí)，我要求我嗎？）否認(rèn)一個(gè)人聲稱(chēng)的身份。鑒定（我是誰(shuí)？）指的問(wèn)題建立一個(gè)人的身份。在信息和網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的今天社會(huì)自動(dòng)鑒定人類(lèi)已經(jīng)成為一個(gè)重要的問(wèn)題。自動(dòng)識(shí)別他/她的個(gè)人的生理或行為技術(shù)被稱(chēng)為生物特征識(shí)別技術(shù)，它提供了一個(gè)這方面的需要的答案。生物識(shí)別技術(shù)分為兩類(lèi)：生理和行為的類(lèi)別。常見(jiàn)的生理生物識(shí)別技術(shù)包括臉，眼睛（視網(wǎng)膜或虹膜） ，手指（指尖，拇指，手指的長(zhǎng)度或圖案） ，棕櫚油（打印或地形） ，幾何，手背靜脈圖案或熱圖像。行為特征包括聲紋，手寫(xiě)簽名，擊鍵/ 簽名動(dòng)態(tài)。在技術(shù)安全系統(tǒng)接入過(guò)去的十年個(gè)人的核查已成為一個(gè)重要的和高需求趨勢(shì)。背部的皮下血管樹(shù)的形狀一方面包含的信息能夠驗(yàn)證[1-5 個(gè)人，22]的身份到一個(gè)合理的黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 3 頁(yè) 精度自動(dòng)個(gè)人認(rèn)證的目的。形狀手指靜脈圖案和其用于識(shí)別目的使用三浦等人提出的。紅外區(qū)域是因?yàn)槠つw組織的特殊優(yōu)勢(shì)是相對(duì)透明血液吸收紅外光。因此，靜脈背景對(duì)比的是高于可見(jiàn)區(qū)域。自從成本相當(dāng)?shù)偷?CCD 相機(jī)和電腦的電源的到來(lái)，要盡量考慮這些技術(shù)似乎簡(jiǎn)單。通常情況下，黑白 CCD 攝像機(jī)也很敏感，在近紅外區(qū)域，因此，一個(gè)過(guò)濾器阻擋相機(jī)上的所有需要可見(jiàn)光。當(dāng)然是必須獲得皮膚表面均勻的照明。那里提取，分割為許多研究嘗試皮下末梢靜脈模式和跟蹤。其主要目的是使數(shù)據(jù)減少和噪音抑制良好的診斷目的和做一些定量測(cè)量，如長(zhǎng)度和直徑提取船只段。這些技術(shù)都是基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和曲率（靜脈方向）在嘈雜的船只模式檢測(cè)評(píng)價(jià)環(huán)境。研究人員在手的靜脈生物識(shí)別技術(shù)要么驗(yàn)證或識(shí)別有令人滿(mǎn)意的結(jié)果而言，無(wú)論在數(shù)據(jù)采集大小的差異，方法，或使用靜脈相似之處。在靜脈樹(shù)檢測(cè)舞臺(tái)包括連續(xù)四個(gè)子階段，這是手工區(qū)域分割（即利益本地化和地區(qū)背景消除） ，平滑和降噪，局部用于分離脈，和后處理的閾值。在這本文提出了一個(gè)手掌靜脈生物識(shí)別設(shè)計(jì)執(zhí)行一個(gè)快速的空間相關(guān)性的認(rèn)證系統(tǒng)手部靜脈模式匹配方法。2 數(shù)據(jù)采集與處理在可見(jiàn)光中，手背上的靜脈結(jié)構(gòu)不容易辨別。靜脈結(jié)構(gòu)的能見(jiàn)度根據(jù)顯著取決于因素，如年齡，皮下脂肪水平，環(huán)境溫度和濕度，物理活動(dòng)，手的位置。此外，許多其他因素，包括表面特征，如痣，疣，疤痕，色素沉著，毛發(fā)也可以掩蓋的圖像。幸運(yùn)的是，在近紅外熱成像標(biāo)記譜展覽和改善之間的對(duì)比皮下血管和周?chē)钠つw，消除了許多不必要的表面特征。靜脈和周?chē)M織之間的溫度梯度一般是較明顯的差異，可以是通過(guò)肉眼看到。一個(gè)商業(yè)可用的常規(guī)充電耦合器件（CCD）單色相機(jī)，而不是一個(gè)相當(dāng)昂貴的熱成像攝像機(jī)，用來(lái)獲得手背熱圖像。雖然主要設(shè)計(jì)用于在可見(jiàn)光，CCD 相機(jī)也有敏感的近紅外波段的電磁譜了約 1100 納米。這是一個(gè)光化紅外范圍，它涵蓋了從 700-1400 nm 的近紅外光譜。CCD 相機(jī)是高度敏感，在被選中的近紅外區(qū)域。相機(jī)的特性曲線(xiàn)如圖 1。由人類(lèi)發(fā)出的紅外輻射強(qiáng)度最大身體是 10 mW/cm2 的范黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 4 頁(yè) 圍在 3000-14000 納米[1]。不幸的是，CCD 相機(jī)，沒(méi)有這種敏感性地區(qū)。此外任何自然發(fā)出的近紅外輻射太弱被檢測(cè)到相機(jī)的 CCD 成像器。因此后各種光的實(shí)驗(yàn)來(lái)源，包括高強(qiáng)度的鎢燈，它被發(fā)現(xiàn)有必要使用紅外線(xiàn)照射手背冷（固態(tài)）源。從而在減少靜脈血紅蛋白血液吸收更多的紅外輻射事件比周?chē)M織更深。Fig. 1 Spectral sensitivity characteristics of used silicon based CCD sensor光化紅外輻射的吸收和深度生物組織的約 3 毫米，使熱紅外輻射提供的信息只有表面（皮膚）生物物體的溫度。僅作為一個(gè)后果皮下血管網(wǎng)是明顯的形象。顯示靜脈結(jié)構(gòu)的質(zhì)量和程度是但充滿(mǎn)變數(shù)。該網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特性取決于程度上覆皮膚的厚度，靜脈怒張，靜脈壁的條件靠近表面的靜脈。在我們的系統(tǒng)，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)近紅外冷源提供背手照明。紅外冷源是固態(tài)陣列，24 個(gè) LED（發(fā)光二極管） 。二極管安裝在一個(gè)方形，每邊的 LED，奧納設(shè)計(jì)和組裝的PCB（印刷電路板） 。我們做了一個(gè)固定的 LED 周?chē)姆课菁案郊?CCD 鏡頭。我們的實(shí)驗(yàn)表明，冷源提供更好的對(duì)比度比普通鎢絲燈燈泡。市售的，成本低，黑白 CCD 裝有一個(gè)紅外濾光片，用于圖像的手背。 “傳輸所使用的過(guò)濾器（霍亞 RM90）曲線(xiàn)顯示圖 2。該曲線(xiàn)表明，過(guò)濾器有一個(gè)小尾巴透光率下降到約 750 納米。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 5 頁(yè) Fig. 2 Transmission curve for the RM90 Hoya IR filter紅外濾光片確保不可見(jiàn)光，達(dá)到“防治荒漠化公約”傳感器。使用冷紅外光源和紅外濾光片后，建造的 CCD 傳感器上的形象是紅外處理的圖的手背。主要區(qū)別是圖像中的組件的淺表靜脈樹(shù)模式圖 3 所示的權(quán)利。之間可見(jiàn)的比較光圖像和紅外圖像是同一個(gè)人的手演示圖 3。我們的手背靜脈圖像的一個(gè)簡(jiǎn)化原理圖收購(gòu)原型模塊顯示圖 4。在圖的左側(cè)，手作為一個(gè)握緊拳頭拇指和其他手指被隱藏。它允許人很容易地定位在鏡頭前的他/她的手簡(jiǎn)化了形狀匹配搜索過(guò)程（翻譯和旋轉(zhuǎn)的變化） 。Fig. 3 Visible light image (left) and IR image (right) for the same person黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 6 頁(yè) Fig. 4 Schematic of the hand vein pattern imaging module紅外光源的強(qiáng)度是由使用的擴(kuò)散衰減紙，它有助于獲得一個(gè)均勻分布一方面面積上的照度。單色幀的采集用來(lái)捕捉手背面為計(jì)算機(jī)圖像處理。使用 320W X240H 像素圖像被捕獲與每像素 8 位的灰度分辨率的視頻數(shù)字化儀。我們的數(shù)據(jù)集的樣本手從靜脈圖像顯示圖 5 為男性。50 人不同的數(shù)據(jù)集 16 歲以上年齡和不同性別，每個(gè)人都有每秒10 幅圖像收購(gòu)人在不同的時(shí)間間隔，圖像左右手各 5 個(gè)圖像。該數(shù)據(jù)集是正常的人誰(shuí)不抱怨任何疾病，如關(guān)節(jié)炎。Fig. 5 Acquired image of 320W x 240H pixels, 8-bits per pixelA 手背靜脈圖像處理階段這是在第二階段的手背靜脈驗(yàn)證系統(tǒng)（HVVS）收購(gòu)后，它涵蓋了從收購(gòu)的紅外圖像檢測(cè)靜脈結(jié)構(gòu)手背。包括靜脈樹(shù)檢測(cè)階段四個(gè)步驟，這是手部區(qū)域分割（即地區(qū)利益定位和背景消除） ，平滑和降低噪音，分離靜脈的局部閾值，最后的后處理。圖 6 說(shuō)明塊圖的處理階段。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 7 頁(yè) B.手區(qū)域分割圖像分割是最重要的步驟之一是處理后的圖像數(shù)據(jù)的分析。其主要目標(biāo)是圖像劃分成幾部分，有很強(qiáng)的相關(guān)性對(duì)象或圖像中所包含的現(xiàn)實(shí)世界的領(lǐng)域。二值化是圖像分割成兩個(gè)案例水平;對(duì)象（手地區(qū)）和背景 ;對(duì)象段，這是白色的感興趣區(qū)域（ROI）和段黑色背景圖 7。 “在細(xì)分子階段使用的算法是一個(gè)迭代用于計(jì)算和選擇最佳的方法閾值，這是用來(lái)分為兩個(gè)部分圖像不同的部分;手和背景。我們用thisresultant 二進(jìn)制圖像計(jì)算重心（COG）的為我們的投資回報(bào)率（手地區(qū)） 。然后，我們翻譯灰度手后圖像的中心區(qū)域零灰度值的像素分配的背景區(qū)域。從而我們完全本地化，分離和集中的手區(qū)域的后續(xù)處理步驟。Fig. 7 Segmentation results; (a) Input gray scale image (b) Binaryimage and (c) Output image after ROI determination and centeringC.平滑和降噪兩種方法可用于噪音過(guò)濾。第一方法是使用高斯平滑濾波器。缺點(diǎn)高斯濾波器是其非邊緣保持能力，因?yàn)樗：c同等重量的形象; 靜脈邊緣后執(zhí)行幾個(gè)模糊，完全漫平滑迭代。第二種方法是一個(gè)邊緣保護(hù)像非線(xiàn)性擴(kuò)散技術(shù);用圖像梯度的重量擴(kuò)散的過(guò)程。圖 8 上使用平滑過(guò)濾器顯示結(jié)果三線(xiàn)配置文件，我們使用了一個(gè) 5*5 遮罩值濾波黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 8 頁(yè) 為了消除手摸，從獲得的圖像然后，我們用基于邊緣的非線(xiàn)性擴(kuò)散濾波加權(quán)擴(kuò)散，以理順形象，而保持靜脈邊緣。平滑和去除噪聲子階段，效果如圖。85 次迭代優(yōu)化擴(kuò)散參數(shù)的非線(xiàn)性擴(kuò)散這些圖像，而邊緣不會(huì)受到影響。Fig. 8 Effect of smoothing sub stage on the three image line profilesD手的靜脈圖案分割手背靜脈的分割是專(zhuān)門(mén)來(lái)劃分的手到前臺(tái)的靜脈圖像（在手背靜脈）和背景（非船領(lǐng)域）。分割方法可分為四組，這是基于閾值的分割，邊緣分割，基于區(qū)域通過(guò)匹配的分割和分割。在這項(xiàng)工作中，首先采用閾值法，因?yàn)樗怯?jì)算價(jià)格便宜?？紤]，我們希望過(guò)程和研究靜脈，全局閾值（即單整幅圖像的閾值）是不是一個(gè)很好的技術(shù)目的。更好的辦法是計(jì)算平均約為中的每個(gè)像素面積N*N的鄰居像素的形象和使用平均值作為閾值。當(dāng)?shù)亻撝档倪^(guò)程，從分離的靜脈模式背景，因此所需的靜脈圖像提取。實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化后，我們選擇了31*31口罩大小計(jì)算閾值二值化中的像素。結(jié)果如圖9。黃 河 科 技 學(xué) 院 畢 業(yè) 論 文 （ 文 獻(xiàn) 翻 譯 ） 第 9 頁(yè) Fig. 9 Processed images (left) and its local threshold image (right)E.手部靜脈模式后處理它展示了從圖9，由此產(chǎn)生的二進(jìn)制手背靜脈包含了一些噪音和聯(lián)合國(guó)鋒利的邊緣。我們實(shí)驗(yàn)應(yīng)用5x5的改善和中值濾波驗(yàn)證輸出二進(jìn)制手靜脈模式和減少這些不必要的缺陷的影響。我們也靜脈圖案轉(zhuǎn)換成白色，在黑色背景在這種情況下，整個(gè)圖像。后的最終模式如圖后期處理子階段10。Fig. 10 Hand vein pattern before (left) and after post processing (right)
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