生物特征识别技术：手指静脉识别技术_百度百科
生物特征识别技术：手指静脉识别技术
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《生物特征识别技术：手指静脉识别技术》共12章，第1章、生物特征识别的相关内容；第2章、手指静脉识别技术；第3章、手指静脉图像的获取；第4章、数字图像的处理预备知识；第5章、手指静脉图像的预处理；第6章、基于模糊增强的手指静脉图像分割算法；第7章、基于方向谷形检测的静脉纹路分割；第8章、手指静脉图像的后处理；第9章、基于手指静脉结构的静脉识别技术；第10章、基于MHD距离的手指静脉识别方法研究；第11章、基于两个方向二维主成分分析方法的物体识别方法；第12章、基于两个方向二维核主成分分析的物体识别方法。
生物特征识别技术：手指静脉识别技术内容简介
《生物特征识别技术:手指静脉识别技术》作为国内外第一部关于手指静脉识别技术的专著，较为详细地总结了作者近年来的有关研究成果。同时，《生物特征识别技术:手指静脉识别技术》在附录中给出了各种实现的MATl。AB源程序代码，并在每一章给出了大量参考文献，以便读者参考。《生物特征识别技术:手指静脉识别技术》可作为计算机科学与技术、黾子信息工程、系统科学、信息技术等相关专业高年级本科生、研究生
生物特征识别技术是随着计算机科学技术的不断发展，特别是
计算机图像和模式识别等学科的发展而逐步形成的新兴学科。基于手指静脉识别技术的个人身份识别系统是世界上最尖端的具有高精度、高速度的认证技术，被认为是具有高防伪性的第二代生物认证技术，越来越受到人们的重视，并开始进入社会生活的各个领域，具有非常广阔的应用前景。
生物特征识别技术：手指静脉识别技术目录
1.2生物特征识别技术
1.2.1人体生物特征及其分类
1.2.2生物识别系统的性能评估
1.2.3生物特征识别技术发展潜力和市场调查
1.2.4生物识别技术的横向比较
1.3基于人手的特征识别技术
1.3.1基于人手的生物特征识别技术研究现状
1.3.2手部生物特征的分类与整理
1.3.3基于人手的生物特征识别技术简介
1.3.4人体手部生物特征的获取与技术指标评价
1.4本章小结
第2章手指静脉识别技术概述
2.1手指静脉识别技术研究的背景
2.2手指静脉识别技术的研究现状
2.2.1国外研究现状
2.2.2国内研究现状
2.3手指静脉识别技术的研究内容
2.3.1手指静脉图像的获取研究
2.3.2手指静脉增强研究
2.3.3手指静脉分割研究
2.3.4手指静脉匹配研究
2.3.5手指静脉分类研究
2.4本章小结
第3章手指静脉图像的获取
3.1手指静脉识别系统的总体框架
3.2手指静脉的成像原理
3.3光源的选择
3.4摄像装置及辅助器件
3.4.1成像设备的选择
3.4.2滤光片的选择
3.4.3手指定位装置设计
3.4.4手指放置就绪检测装置
3.5采集装置的实现及图像的采集
3.6本章小结
第4章数字图像的处理预备知识
4.1数字图像的二维傅里叶变换
4.2图像预处理
4.2.1直方图修正
4.2.2灰度变换
4.2.3图像的锐化
4.2.4图像的平滑
4.2.5几何变换
4.3图像分割与特征提取
4.3.1边缘检测方法
4.3.2灰度阈值分割法
4.3.3二值图像与线图形
第5章手指静脉图像的预处理
5.1静脉图像的预处理‘
5.1.1图像定位与手指图像截取
5.1.2静脉图像尺寸归一化
5.1.3静脉图像灰度归一化
5.2本章小结
第6章基于模糊增强的手指静脉图像分割算法
6.2经典的阈值确定方法
6.2.1模糊阈值法
6.2.2固定阈值选取法
6.2.3迭代阈值选取方法
6.2.4均值方法
6.2.5OTSU法
6.2.6NiBlack方法
6.3基于多阈值模糊增强的静脉图像分割算法
6.3.1传统单层次模糊增强算法简介
6.3.2基于多阈值模糊算法的手指静脉图像增强
6.4实验结果及结论
6.5本章小结
第7章基于方向谷形检测的静脉纹路分割
7.2基于方向谷形检测的静脉纹路分割
7.2.1算法的基本原理
7.2.2算法具体描述
7.3实验结果
7.4本章小结
第8章手指静脉图像的后处理
8.1图像的滤波与去噪
8.2图像的细化
8.2.1细化算法
8.2.2改进细化方法
8.2.3毛刺的裁减
8.2.4图像裁减后的修复
8.3本章小结
第9章基于手指静脉结构的静脉识别技术
9.2静脉的匹配
9.3实验结果及性能分析
9.3.1静脉匹配
9.3.2识别测试
9.4本章小结
第10章基于MHD距离的手指静脉识别方法研究
10.2红外静脉图像的预处理
10.2.1手指静脉数据库
lO.2.2图像的标准化
10.2.3图像的方向场
10.2.4脊波滤波
10.2.5静脉提取
10.2.6图像的细化
10.3细节点的提取
10.4实验结果
10.4.1MHD认证
10.4.2静脉结构特征测试
10.4.3两类细节点的测试
10.5本章小结
第ll章基于两个方向二维主成分分析方法的物体识别方法
11.22DPCA方法
11.3(2D)2FPCA方法
11.3.1(2D)2FPCA概念
11.3.22D-FLD变换
11.4实验结果
11.5本章小结
第12章基于两个方向二维核主成分分析的物体识别方法
12.22DPCA方法
12.3二维核主成分分析方法
12.3.12DPCA方法
12.3.2K2DPCA方法
12.4K2DPCA+2DPCA方法
12.4.1K2DPCA+‘2I)PC：A的思想
12.4.2K2DPCA+2DPCA的变换
12.5实验分析
12.6本章小结
第5章有关源程序代码
第6章有关源程序代码
第7章有关源程序代码
第8章有关源程序代码
第9章有关源程序代码
第10章有关源程序代码
第11章有关源程序代码
第12章有关源程序代码
生物特征识别技术：手指静脉识别技术手指静脉识别技术
手指静脉识别技术就是应用手指的静脉进行身份识别的技术，静脉识别是生物识别的一种。首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份[1]
．指静脉识别仪[引用日期]
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手背静脉识别技术关键算法研究与实现
手背静脉识别作为一种全新的生物特征识别技术，与以往的生物特征识别技术(如指纹识别、红膜识别)相比具有很多显著的优点。并且相对于已经成熟应用的指纹识别技术而言，手背静脉识别技术的研究还处于起步阶段。所以研究手背静脉识别技术中的核心算法有着非常重要的实用意义。本论文主要针对该技术中的核心模块：图像预处理算法模块和识别匹配算法模块(即特征提取和比对算法)进行了探索和研究。
在分析静脉图像预处理模块时，首先综合归纳了目前常用的静脉图像预处理流程中的关键算法：二值化算法和细化算法，分析评估了这些常用算法的优缺点。然后提出了一种较全面的图像预处理流程(其中涵盖了许多图像修饰化处理)，实验结果表明，通过这一流程可以得到清晰准确的静脉纹线图像，为后续的识别匹配打下了良好的基础。
在分析识别匹配算法模块时，首先综述了国内外的各种识别匹配算法，分析了他们的性能。然后借鉴了这些算法的思想，提出了一种基于分级识别思想的两级识别匹配算法。该算法克服了目前常用的静脉识别算法(基于血管纹线特征点)的弊端，保证了识别率不受到血管纹线移位或者细化血管纹线特征点的丢失、冗余的影响。实验通过小样本数目的识别比对，结果表明，这种两级识别算法既保证了较高的识别率，也保证了较快的识别速度。这说明这种识别方案是比较可靠的，将其用于个人身份识别是完全可行的，具有良好的应用前景。
最后，对本课题的研究工作进行了总结，并提出了进一步的展望。
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万方数据电子出版社基于DSP的手背静脉识别系统研究--《吉林大学》2016年硕士论文
基于DSP的手背静脉识别系统研究
【摘要】：随着社会不断地发展,人们对安全的可靠性要求越来越高,许多场合都需要对人的身份进行认证与识别,因此生物特征识别技术显得越来越重要。而人体手背静脉作为一种崭新的生物特征识别技术,与视网膜技术、指纹技术、虹膜技术等相比,它具有内部特征、活体识别、安全等级高和非接触式等优点,表现出明显优势,并且手背静脉识别技术处于刚刚起步的阶段,所以人们对手背静脉识别技术的深入研究非常有必要和实用意义。目前,手背静脉识别一般都是利用PC机来处理,但这样的识别系统体积过于庞大,而利用DSP来进行手背静脉识别就能较好的解决此类问题。本文使用的DSP芯片型号为TI公司推出的TMS320DM642,该数字图像处理芯片是专用于图像以及视频处理方面的,并且主频最高可以达到300Mhz。国内手背静脉识别产品的核心技术大多数都是从韩国NEXTERN公司购买的,并且将DSP应用于生物特征识别设备中,可以有效降低成本,便于产品化,所以本文设计了一套基于DSP的手背静脉识别系统。本文采用Mohamed Shahin博士手背静脉图像库,共选取200幅手背静脉图像,对基于DSP的手背静脉识别系统进行深入研究,本文主要的研究内容为:(1)针对现有手背静脉识别利用的手背静脉特征较少,识别率较低等缺点,本文提出了一种基于特征点距离的手背静脉特征融合的方法。该方法首先提取7个不变矩,再提取手背静脉的端点及交叉点,将几何特征和局部特征相融合,实验结果准确率可达96.75%。(2)本文介绍了手背静脉识别系统的硬件平台,本系统的硬件平台包括系统的选型、系统的结构及各模块设计。本文通过对比几款DSP,最终选取DM642芯片作为系统的核心处理器。(3)本文设计了手背静脉识别系统的软件框架,并且介绍了软件的开发环境、DSP/BIOS操作系统等。为本文成功完成基于DSP的手背静脉识别算法移植的后续工作做出铺垫。(4)本文设计了一套基于DSP的手背静脉识别系统,将本文研究的两种手背静脉识别算法移植到DSP上,该算法能成功判断是否为同一个人的手背静脉,实验结果准确率可达93.5%,验证了本文算法的实用性和可靠性。本文利用Hu的7个不变矩方法与豪斯多夫距离法进行算法融合,成功完成了基于DSP的手背静脉识别算法移植。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要4-5Abstract5-10第1章 绪论10-20 1.1 生物特征识别技术10-12 1.2 课题的国内外发展现状12-15
1.2.1 手背静脉识别算法的研究背景及意义12-13
1.2.2 手背静脉识别的发展现状13-15 1.3 手背静脉识别系统概述15-17
1.3.1 手背静脉识别系统结构15-16
1.3.2 手背静脉图像采集系统16-17 1.4 基于DSP的手背静脉识别系统17 1.5 本论文的主要研究内容17-18 1.6 本论文的结构安排18-20第2章 基于HU不变矩的手背静脉识别算法20-28 2.1 手背静脉图像预处理20-23
2.1.1 图像ROI提取20
2.1.2 图像阈值分割法20-21
2.1.3 图像NiBlack算法21-22
2.1.4 图像的细化22-23 2.2 基于HU不变矩的手背静脉识别算法23-25
2.2.1 Hu不变矩算法24
2.2.2 不变矩特征的匹配量化24-25 2.3 实验结果25-26 2.4 本章小结26-28第3章 基于特征融合的手背静脉识别算法28-34 3.1 手背静脉特征点提取28-29 3.2 基于豪斯多夫距离的识别算法29-31
3.2.1 豪斯多夫距离算法概述29-30
3.2.2 实验结果30-31 3.3 基于特征融合的识别算法31-33
3.3.1 特征融合的算法概述31
3.3.2 实验结果31-33 3.4 本章小结33-34第4章 基于DSP手背静脉识别系统的实现34-44 4.1 系统的硬件设计34-39
4.1.1 系统的选型34-36
4.1.1.1 DM642内核35
4.1.1.2 DM642片内外设35-36
4.1.2 系统的结构设计36-37
4.1.3 DM642存储模块设计37-38
4.1.4 输入/输出模块设计38-39 4.2 系统的软件设计39-43
4.2.1 软件开发环境介绍40-41
4.2.2 DSP/BIOS操作系统41-42
4.2.3 程序框架设计42-43 4.3 本章小结43-44第5章 系统的软件调试及实验结果分析44-54 5.1 图像显示工具44-45 5.2 实验结果分析45-52
5.2.1 预处理实验结果45-46
5.2.2 特征提取与匹配结果分析46-52 5.3 本章小结52-54第6章 工作总结与展望54-56 6.1 本文的主要工作54 6.2 未来展望54-56参考文献56-62作者简介及科研成果62-64致谢64
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生物识别行业黑马—手背静脉识别系统
　　随着科技不断发展，越来越多的产品走进我们的生活，我们熟知的一些安防产品从低端到高端有IC卡识别、指纹识别、虹膜识别、人脸识别、掌静脉识别、手指静脉识别，最近我们国内的一家公司(无锡磐石安防科技有限公司)又引进一款高端安防系统-手背静脉识别系统，这是一款从日本引进中国的全新产品，属于日本专利产品-Synchro(新科浪)。据了解，手背静脉识别系统和以上几款安防产品相比，技术上更为先进、安全级别更高。那么，它到底有什么强大功能？今天，小编将收集的资料整理出来给大家看。　　首先，我们先来了解一下手背静脉识别系统的识别原理和它的优越性：利用近红外线CCD照相机获取静脉图像，抽取其静脉纹理，在登陆时，该数据与登陆者的静脉纹理做比较，并作出认证判断。那么手背静脉识别系统和以上几款安防产品相比，具有哪些优势呢？一、独特性，即使是双胞胎静脉也不相同。肉眼无法看到静脉血管，因此很难伪造复制。二、安定性，长时间不会发生变化，并保持很高的认证精度。三、高性能，即使有伤痕和污浊也不会降低认证精度，很稳定，即使恶劣环境下也可长久使用。　　众所周知，国外对人身安全和个人信息保密度的重视度有多高，下面小编为大家看一些案例图.　　除了以上案例以外，手背静脉识别系统还可以应用到其他领域，比如：银行、数据中心、建筑工地、油田、医院、保密单位等等。
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