基于2DFLD的手背静脉识别算法

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基于2d-fft的掌静脉图像gabor滤波快速增强法

引用格式: 李苋兰,张顶,黄晞.基于 2D-FFT 的掌静脉图像 Gabor 滤波快速增强法.计算机系统应用,2019,28(11):168–175. /1003-3254/7145.html
Rapid Enhancement of Palm Vein Image Gabor Filtering Based on 2D-FFT
随着信息技术的发展, 个人身份信息认证已经涉及到了社会生活的各方面, 从银行账户到个人的社交网络账户都离不开身份信息认证技术. 传统的身份认证主要是采用加密口令、账户密码、短信验证码等形式, 这些方法普遍存在着安全性较低、易暴露, 易遗忘
等问题. 因此, 生物特征识别技术作为目前最为方便与安全的识别技术, 近年来得到了广泛关注, 比如支付宝公司推出了基于个人声纹和人脸识别的认证支付技术. 生物识别技术主要是指利用个体的生物特征进行生身份认证的一种技术, 目前主要的研究是针对个体的虹
① 基金项目: 福建省自然科学基金 (2019J01271) Foundation item: Natural Science Foundation of Fujian Province (2019J01271) 收稿时间: 2019-04-11; 修改时间: 2019-05-09; 采用时间: 2019-05-16; csa 在线出版时间: 2019-11-06
基于 2D-FFT 的掌静脉图像 Gabor 滤波快速增强法①
李苋兰, 张顶, 黄晞
(福建师范大学光电与信息工程学院, 福州 350007) 通讯作者: 黄晞, E-mail: huangxi@
摘要: 手掌静脉纹识别技术作为新一代高精度的生物特征识别技术, 被广泛用于个人身份鉴定领域. 有效提取手掌静脉特征对于手掌静脉分类至关重要. 然而, 由于采集到的手掌静脉图像的质量较差, 必须在识别前对手掌静脉图像进行增强. 使用二维离散快速傅里叶变换 (2D-FFT) 代替传统空域卷积滤波, 实现 Gabor 滤波器与原图像的频域卷积滤波. 实验结果显示, 本文提出的增强方法, 相比较传统的自适应直方图均衡化和 Retinex 算法具有更佳的增强效果, 相比于传统 Gabor 空域卷积滤波具有更低的计算复杂度, 更适用于实时系统. 关键词: 掌静脉; 图像增强; Gabor 滤波器; 2D-FFT; 空域卷积滤波

手背静脉红外图像特征识别算法的研究的开题报告

手背静脉红外图像特征识别算法的研究的开题报告一、选题背景与意义随着生物识别技术的不断发展，人体生理特征的识别逐渐成为了一种重要的身份验证手段。

手背静脉是一种独特的生物特征，具有不可复制性、高安全性和方便性等优点，因此被广泛应用于医疗、金融等领域中的身份验证。

当前，手背静脉识别技术的发展主要集中在图像特征的提取和匹配算法上。

其中，手背静脉图像的红外成像技术能够清晰地显示手背静脉的位置、分布和形状等信息，为特征提取和识别算法提供了良好的基础。

因此，本文计划研究手背静脉红外图像特征识别算法，旨在提高手背静脉识别的准确度和稳定性，为生物识别技术的进一步发展提供有力支持。

二、研究内容和方法本文研究的内容主要包括手背静脉红外图像特征的提取、分类器的设计和模型的优化等方面。

具体来说，本文将采用以下研究方法：1.手背静脉红外图像预处理：对手背静脉红外图像进行增强、去噪等预处理，以提高图像的清晰度和质量；2.手背静脉红外图像的特征提取：利用纹理特征、形状特征等方法提取手背静脉图像的特征，以建立准确的分类器；3.分类器的设计：本文将采用支持向量机等分类器，针对提取的手背静脉图像特征进行分类器的设计和构建；4.算法优化：针对分类器的性能进行优化，以提高手背静脉识别的准确度和稳定性。

三、研究预期成果本文的预期成果主要包括以下几方面：1.提出一种有效的手背静脉红外图像特征提取方法，为后续的分类器设计和模型优化奠定基础；2.建立一个准确、稳定的手背静脉识别模型，为身份验证等领域中手背静脉技术的应用提供技术支持；3.提高手背静脉识别的准确度和稳定性，为生物识别技术的进一步发展提供有力支持。

四、研究计划和进度安排本文的研究计划和进度安排如下：1. 第一阶段（2周）：对手背静脉红外图像的现状和发展进行文献综述，并确定研究方向和方法；2. 第二阶段（4周）：收集和处理手背静脉红外图像数据，研究图像预处理和特征提取算法；3. 第三阶段（2周）：设计和建立分类器，测试分类器的性能；4. 第四阶段（2周）：优化分类器的性能，分析和讨论实验结果；5. 第五阶段（2周）：完成论文撰写和答辩准备工作。

手背静脉识别技术关键算法研究与实现的开题报告

手背静脉识别技术关键算法研究与实现的开题报告1. 研究背景现阶段的生物识别技术，如人脸识别、指纹识别等，虽然应用较为广泛，但其存在着很多安全问题。

手背静脉识别技术由于其高度安全性和不易被仿冒，近年来逐渐得到关注。

手背静脉识别技术是利用手背静脉在透射光线下产生的图像特征进行身份识别的一种新型生物识别技术。

手背静脉具有较高的个体差异性、不受年龄和生理变化影响、不易受环境干扰等优点，因此成为了当前研究的热点。

2. 研究目的本次研究旨在通过对手背静脉识别技术的关键算法进行深入研究，探究其原理和实现方法，并将其运用到实际场景中，为生物识别技术的发展做出贡献。

3. 研究内容(1) 手背静脉图像获取利用图像采集设备如相机、红外线摄像机等对手背静脉图像进行获取，包括静脉结构和纹路信息。

(2) 特征提取从采集到的手背静脉图像中提取静脉和纹路等特征信息，进行信息编码和融合，生成可供比对的模板。

(3) 识别算法基于数据挖掘和模式识别算法，对生成的模板进行比对和匹配，实现身份识别。

(4) 实现方法结合实际应用场景，设计并实现基于手背静脉识别技术的身份认证系统，对识别算法进行优化和改进，提高系统的安全性和可靠性。

4. 研究意义(1) 提高生物识别技术的安全性。

相较于传统的生物识别技术，手背静脉识别技术更难以被伪造和仿冒，以此提高身份识别的安全性。

(2) 推广和应用。

随着技术的不断发展和推广，手背静脉识别技术将被广泛应用于金融、医疗、公共安全等领域。

(3) 为相关领域的研究提供参考。

本次研究对手背静脉识别技术的算法研究和实现提供了一定的参考价值，对相关领域的研究具有重要意义。

5. 研究方法本研究主要采用实验室实验与文献调研相结合的方法，通过对手背静脉识别技术的理论分析和实验验证，探究其实现原理和关键算法。

同时，结合实际应用场景，设计并实现基于手背静脉识别技术的身份认证系统，对识别算法进行优化和改进，提高系统的安全性和可靠性。

基于位面图的手背静脉身份识别研究

基于位面图的手背静脉身份识别研究近年来，随着科技的不断发展，人们对于身份识别技术的需求也越来越大。

在各种身份识别技术中，基于位面图的手背静脉身份识别技术备受关注。

手背静脉身份识别技术是一种基于生物特征的身份识别方法。

与其他生物特征相比，手背静脉具有难以伪造的特点，因为手背静脉模式是每个人独特的，且不受外界环境的影响。

因此，手背静脉身份识别技术在安全性和准确性方面具有很大的优势。

位面图是手背静脉身份识别技术中的重要概念。

位面图是通过近红外线图像采集手背静脉信息，并通过图像处理技术转换为二值图像，从而提取手背静脉特征。

位面图的生成过程包括手背静脉图像的采集、预处理、二值化和特征提取等步骤。

通过对位面图的处理，可以得到一组包含手背静脉特征的数据，用于身份识别。

手背静脉身份识别技术的研究主要包括两个方面：特征提取和分类识别。

特征提取是指从位面图中提取出具有代表性的特征信息，以便于后续的分类识别。

常用的特征提取方法包括Gabor 滤波器、LBP算子和HOG特征等。

分类识别是指根据提取到的特征信息，通过分类算法将测试样本与已有的样本进行比对，从而完成身份识别的过程。

常用的分类算法包括支持向量机、K最近邻算法和神经网络等。

目前，基于位面图的手背静脉身份识别技术已经在各个领域得到了广泛应用。

例如，在金融领域，银行可以使用这项技术来确保用户的身份安全，防止身份盗窃和欺诈行为的发生；在医疗领域，医院可以使用这项技术来管理患者的医疗信息，确保信息的安全性和私密性。

虽然基于位面图的手背静脉身份识别技术在安全性和准确性方面具有很大的优势，但是目前仍然存在一些挑战。

例如，由于手背静脉图像受到外界光照的影响，图像质量可能会受到一定的影响；同时，位面图的生成过程需要耗费一定的时间和成本。

因此，在进一步发展和应用该技术的过程中，需要不断改进算法和设备，提高技术的稳定性和可靠性。

综上所述，基于位面图的手背静脉身份识别技术是一种具有广阔应用前景的身份识别技术。

手背静脉图像分割及细化算法研究

设定的邻域大小当邻域大小设定为５１ｘ５１时．ＮｉＢＩａｃｋ
法的分割效果较好。阈值图像法次之。这是由于ＮｉＢ１ａｃｋ法实质上可以看做是阈值图像法的推广
２图像分割与细化
针对手背静脉图像中静脉纹路与背景灰度级比较
提取手背静脉图像中的细节特征点必须首先得到以单像素宽度描述的静脉纹路然而，手背静脉图像往往
对比度不高．静脉血管和背景之间的分界不明显。因此．需要对采集到的静脉图像进行预处理。从而得到以
Ｚｈａｎｇ＆Ｓｕｅｎ算法和ＯＰＴＡ算法对分割后的二值图像进
行细化以获取静脉纹路。实验结果表明：（１）从分割效果来看．经ＯＳＴＵ算法分割后得到的图像中存在严重的快效应．因此不适合于手背静脉图像的分割阈值图像法和ＮｉＢｌａｃｋ法的分割结果依赖于
关键词：
手背静脉识别；图像分割；图像细化
基金项目：
２０１１年河南省科技计划项目（Ｎｏ．１１２１０２２１０１８９）、郑州轻工业学院博士科研基金项目（Ｎｏ．２０１１ＢＳＪＪ００７）
０引言
手背静脉识别是生物特征识别技术中的一种．它
是指在特定波长近红外光源的照射下．利用由ＣＣＤ摄
１图像有效区域提取、归一化、增强及去噪
本文基于Ｍ０ｈａｍｅｄＳｈａｈｉｎ博士提供的手背静脉图像数据库对相关的图像处理算法进行研究闭。数据库中的手背静脉图像分辨率为３２０ｘ２４０．具有２５６个灰度

基于多角度旋转积分图的手背静脉身份识别

基于多角度旋转积分图的手背静脉身份识别王一丁;蒋小琛【摘要】随着生物特征识别技术水平的飞速发展.手背静脉身份识别也广泛运用于各个领域;由于采集终端硬件设备和采集环境的差异,手背静脉识别效果并不理想;针对手背静脉图像在亮度,旋转,尺寸等方面造成的影响,提出了基于多角度旋转积分图的手背静脉身份识别方法;首先在尺度归一化后结合检测边缘性能的静脉图像梯度分割方法对图像进行二值分割,然后选取最佳角度间隔做旋转积分运算,最后通过二维离散余弦变换截取最佳特征矩阵用于分类识别,识别率超过99.9％;通过对比其它传统算法对手背静脉图像的识别效果来验证本文特征提取方法的可行性和优越性.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2019(027)002【总页数】5页(P143-147)【关键词】手背静脉图像;多角度旋转积分;二维离散余弦变换;最优参数;分类识别【作者】王一丁;蒋小琛【作者单位】北方工业大学电子信息工程学院,北京 100144;北方工业大学电子信息工程学院,北京 100144【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言随着互联网+经济模式飞速发展，个人的身份信息如何得到安全保护是目前研究的热点。

一般来说，主要身份认证方法包括利用识别工具进行身份验证，比如个人身份物件卡片、钥匙等；还有利用验证人的知识进行验证，例如密码和账号等方式。

这些方法有的易于遗忘或丢失，有的容易被窃取，不是本人也能利用这些信息进行身份验证，安全性得不到保障，它们的发展遇到了瓶颈。

在个人身份认证需要得到安全保证，各种身份验证问题层见叠出的背景下，生物特征识别技术作为新型的、安全的、可靠的身份验证方法应时而生，也得到了令人惊叹的发展进步。

生物特征识别技术就是利用个人所独有的生物特征来达到身份验证的目的，这些生物特征需要具备一些独特的、稳定的、不容易随着年龄、外貌、环境等外在因素轻易改变的特性和优势。

这些生物特征是个体与生俱来的、独有的，例如虹膜、耳廓、指纹、静脉等，不会轻易泄露出本人的身份信息，且容易利用计算机等多种设备的优势，共同发挥作用，便于自动化管理[1]。

一种人手背静脉特征识别方法-计算机科学

thedirectlydecomposingtwoＧlevelwaveletpacketafterthehanddorsalveinimageispreprocessedbyimagegreynorＧ malizationpretreatmentandfilteringenhancement．Then,thepersonalidentityisrecognizedbyusingK neighborclassiＧ响; 慧等首 [１７] 先对细化后的手背静脉图像提取不变矩特征,对不
指纹识别的安全性和防伪性较弱;虹膜识别对采集设备精度的要求高 ,推广受到一定限制 . [６Ｇ８] 近年来 ,手背静脉识别作为一种新颖的生物特征识别方式具有其独特的优势:人手背
人脸、指纹和虹膜３种生物特征识别是当前应用广泛的身份识别技术[１],已被用于金融、教育、社保、机场安全等领域 . [２Ｇ５] 然而这几种生物特征识别技术存在不同程度的缺陷 :
Zhu等利 [１５] 用静脉网状骨架的端点和交叉点组成的图进行分层组合编码来实现身份识别 ;Wu 等对 [１６] 编码方法进行改进后提出了最小化方向性编码的思想来提取静脉特征;任桐
Abstract Forthecurrenthandveinimagerecognitionusingtheextractionstructurefeaturessuchasrefinementand skeletonoperations,it’seasytocausethelossofveinstructuredetailsand misjudgmentoffeaturepoints,thispaper proposedahandveinfeaturerecognitionalgorithmbasedongradienthistogramgradient(HOG)．AdoptinggeneralbioＧ metricidentificationprocess,thisalgorithmextractsthe HOGtexturefeatureofthelowＧfrequencysubＧbandgraphby

基于多光谱的手背静脉活体检测

基于多光谱的手背静脉活体检测手背静脉活体检测是一种近年来备受关注的生物识别技术，它利用人体手背上的静脉血管分布独特性进行身份认证。

与传统的指纹、虹膜等生物特征识别技术相比，手背静脉活体检测具有更高的准确率和更好的安全性，因此在金融、医疗、安防等领域得到了广泛应用。

多光谱技术是手背静脉活体检测的重要支撑技术之一。

它通过使用多个波长的光源照射手背，利用不同波长的光在血液和皮肤组织中的吸收特性不同，来获取手背静脉的图像。

多光谱技术能够穿透皮肤深层，获取到更准确、清晰的手背静脉图像，从而提高了活体检测的准确性和可靠性。

在多光谱手背静脉活体检测系统中，首先需要对手背进行图像采集。

传感器通过发射不同波长的光，然后接收反射回来的光信号，生成多光谱图像。

接下来，通过图像处理算法对多光谱图像进行分析和提取，得到手背静脉的特征信息。

最后，将提取的特征信息与事先存储的模板进行比对，判断是否为活体。

与其他生物识别技术相比，基于多光谱的手背静脉活体检测具有多个优势。

首先，手背静脉图像的获取过程非接触式，无需直接接触人体，避免了交叉感染的风险。

其次，手背静脉分布独特，几乎每个人的手背静脉图像都是独一无二的，因此具有很高的辨识度。

此外，手背静脉图像在血液循环过程中会发生变化，只有活体才能提供准确的图像，从而有效防止了假体攻击。

然而，基于多光谱的手背静脉活体检测技术仍然存在一些挑战。

例如，光源的选择和光照条件的控制对于图像质量有着重要影响，需要进行精确的调节和控制。

此外，人体手背表面的污染、皮肤的老化等因素也会影响图像的质量和准确性。

综上所述，基于多光谱的手背静脉活体检测技术具有广阔的应用前景和重要意义。

随着技术的不断改进和完善，多光谱手背静脉活体检测将在金融、医疗、安防等领域发挥重要作用，为人们提供更安全、方便的身份认证方式。

同时，我们也期待在未来能够克服技术上的挑战，进一步提高多光谱手背。

手背静脉身份识别方法门禁系统研究

手背静脉身份识别方法门禁系统研究李浩轩①（北京中冶设备研究设计总院有限公司　北京１０００２９）摘　要　提高手背静脉识别的准确度，实现高精度识别已经成为了关注的焦点。

针对这一问题，本文提出了基于多比特位面图序列，利用ＳｑｕｅｅｚｅＮｅｔ网络的手背静脉图像识别方法。

本文在位面图筛选时，引入欧氏距离，筛除掉信息较少的位面，形成新的比特位面图序列，大大提升了图像的识别准确率。

所提算法在真实的手背静脉数据库上实验，识别准确率超过９９％。

证明了本文算法的有效性，得到一种优秀的手背静脉身份识别方法。

关键词　手背静脉识别　多比特位面图序列　ＳｑｕｅｅｚｅＮｅｔ网络　欧氏距离中图法分类号　ＴＰ３文献标识码　ＡＤｏｉ：１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１－１２６９２０２３Ｚ１００４ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＭｅｔｈｏｄｏｆＨａｎｄＶｅｉｎＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＬｉＨａｏｘｕａｎ（ＢｅｉｊｉｎｇＭｅｔａｌｌｕｒｇｉｃａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔＲｅｓｅａｒｃｈＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２９）ＡＢＳＴＲＡＣＴ　Ｈｏｗｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｈａｎｄｖｅｉｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄａｃｈｉｅｖｅｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｆｏｃｕｓｏｆａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｉｓｉｓｓｕｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｈａｎｄｖｅｉｎｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｍｕｌｔｉｂｉｔｂｉｔｍａｐｓｅｑｕｅｎｃｅａｎｄｕｓｉｎｇＳｑｕｅｅｚｅＮｅｔｎｅｔｗｏｒｋ．Ｉｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ，Ｅｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｆｉｌｔｅｒｏｕｔｂｉｔｍａｐｓｗｉｔｈｌｅｓｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｆｏｒｍｉｎｇａｎｅｗｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｂｉｔｍａｐｓ，ｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｔｅｓｔｅｄｏｎａｒｅａｌｈａｎｄｖｅｉｎｄａｔａｂａｓｅ，ａｎｄｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｅｘｃｅｅｄｅｄ９９％．Ｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎａｎｅｘｃｅｌｌｅｎｔｍｅｔｈｏｄｆｏｒｈａｎｄｖｅｉｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ　Ｄｏｒｓａｌｈａｎｄｖｅｉｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ＭｕｌｔｉｂｉｔｐｌａｎｅｓＳｑｕｅｅｚｅＮｅｔｎｅｔｗｏｒｋ　Ｅｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅ１　前言当今社会，随着工业生产规模的扩大以及工业技术的发展，企业对人员、技术的保密需求日益增加，门禁系统的技术发展成为了安全生产中必不可少的要素。

手背静脉识别算法研究

手背静脉识别算法研究
刘相滨;刘智成;龚平;周鹏
【期刊名称】《湖南师范大学自然科学学报》
【年(卷),期】2009(032)001
【摘要】手背静脉识别是一种新兴的非接触式红外生物特征识别技术,近年来得到了广泛的关注.提出了一种静脉识别算法,算法首先对静脉图像进行分割,通过滤波有效地去除斑点噪声和水平条状扫描噪声,然后进行平滑细化和毛刺修剪,得到失真较小的静脉骨架,最后提取静脉骨架的7个修正的几何不变矩作为支持向量机的输入进行分类识别,在有500个样本的数据库上进行实验,获得了95.5%的识别率,表明了算法的有效性.
【总页数】4页(P32-35)
【作者】刘相滨;刘智成;龚平;周鹏
【作者单位】湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所,中国,长沙,410081;湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所,中国,长沙,410081;湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所,中国,长沙,410081;湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所,中国,长沙,410081
【正文语种】中文
【中图分类】TP319
【相关文献】
1.改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别 [J], 王贺;邓茂云;姜守坤;李明明;宗宇轩;刘富
2.优化视觉聚焦点的手背静脉识别方法 [J], 王一丁;赵晨爽
3.基于图像类型与关键点生成模式组合的手背静脉识别研究 [J], 王一丁; 康玲; 郑璇
4.跨设备条件下手背静脉识别方法的研究 [J], 王一丁;苗霞
5.基于多图融合和改进Xception网络的跨设备手背静脉识别研究 [J], 王一丁;曹晓彤
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手背静脉识别的图像处理算法

景。
手背静脉图像由红外摄像头拍摄所得。由于不同的时间、点、地光照强度，以及不同人的手背大小、
厚薄、集角度等影响，采所采集的图像会有很大的差异，些差异增加了后续的静脉图像特征提取和特这
１１灰度归一化．
采集的原始图像由于受到光照强度、手掌厚薄等因素的影响，灰度分布上存在很大的差异，且在并手背部分与背景的灰度相近，利于后续背景去除的操作。算法首先对采集的原始图像进行灰度归一不
第３３卷第５期
２１００年１月０
辽宁科技大学学报
ＪｕｎｌｏｉｅｓｔｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙＬｉｏｉｇｏｒａｆＵｎｖｒｉｏｃｅｃｎｃｎｌｇａｎｎｙ
Ｖｏ．３Ｎｏ５１３．
理，最终得到包含有效信息的手背静脉骨架。
ｌ静脉图像的有效区域提取
采集到的图像包括背景和手背部分。手背静脉识别系统是以手背静脉血管脉络作为识别依据，进
而识别身份的，有用的信息主要集中在手背中间部分，之为有效区域。有效区域具有包含尽量多的手称
强和平滑处理，用动态阈值分割算法对图像进行分割，分割结果进行平滑细化和去除“ 刺 ” 理。仿真采对毛处

手指静脉识别算法

手指静脉识别算法静脉采集的原理是根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质，将具近红外线感应度的小型照相机对着手指进行摄影,即可将照着血管的阴影处摄出图像来。

将血管图样进行数字处理，制成血管图样影像。

静脉识别系统就是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。

全过程采用非接触式。

技术特点静脉识别分为：指静脉识别和掌静脉识别，掌静脉由于保存及对比的静脉图像较多，因为识别速度方面较慢。

指静脉识别，由于其容量大，识别速度快，精确度高，活体识别等优势，越来越受到更多重要场合青睐。

静脉识别原理及静脉识别机器外形手指静脉技术具有多项重要特点，使它在高度安全性和使用便捷性上远胜于其它生物识别技术。

主要体现在以下几个方面：◆高度防伪静脉隐藏在身体内部，被复制或盗用的机率很小。

◆简易便用使用者心理抗拒性低，受生理和环境影响的因素也低，包括：干燥皮肤，油污，灰尘等污染，皮肤表面异常等。

模式对比对比ID卡识别指纹识别虹膜识别静脉识别安全性由于ID卡内的卡号读取无任何权限，易于仿制。

由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此安全性相对较高。

能提供数量较多的特征点，是精确度最高的生物识别技术之一。

手指静脉位于体表之下，图样更为复杂，进一步增加了做假的难度，表现也更为安全、稳定。

可靠性需要依赖网络软件来处理各子系统的信息，对网络的依赖大。

对脏手指、湿手指等困难手指识别率低。

出现认假和拒假的可能性也相当小。

受温度和其它外部冲击的影响也较小，从而具有高验证准确度：他人误认率为0.0001%，本人拒绝率为0.01%，注册失败率0%。

基于二维双向FLD的掌纹识别方法

龙源期刊网
基于二维双向ＦＬＤ的掌纹识别方法
作者：秦娜金炜东
来源：《计算机应用》2008年第08期
摘要：采用二维双向Fisher线性判别分析对掌纹图像进行特征提取，即通过在水平和垂
直2 个方向上各执行1 次二维Fisher线性判别分析，能消除掌纹图像行和列的相关性。

运用Fisher准则选取更适合于分类的矩阵分量，将特征信息压缩到图像矩阵的左上角，缩小了特征的维数。

测试结果表明，该方法具有更高的识别率和更低的计算复杂度。

关键词：生物特征识别；Fisher线性判别分析；特征提取；掌纹识别。

基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪及识别方法[发明专利]

专利名称：基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪及识别方法
专利类型：发明专利
发明人：张宝峰,朱均超,张晓玲,白文若,李小飞
申请号：CN200710056500.7
申请日：20070123
公开号：CN101006923A
公开日：
20070801
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪及其识别方法。

其中，身份识别仪，包括有：用于采集人体手背皮下静脉血管图像的CCD传感器；与CCD传感器相连将CCD传感器输出的图像信号转换为数字信号的A/D转换器；与A/D转换器相连接收数字信号并进行存储，同时将采集的数字信号与已存储的数据进行对比、分析、处理的嵌入式处理器。

身份识方法包括有：1)建立数据库，通过CCD传感器获取手背皮下静脉血管图像存放到SDRAM中；用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理，形成身份特征ID存储到数据库中；2)身份验定，用上述方式取得身份特征ID，将其同数据库中的ID进行匹配比对从而判断身份是否合法。

本发明体积小、系统稳定，分辨率和识别率高于指纹、掌纹。

申请人：天津理工大学
地址：300191 天津市南开区红旗南路263号
国籍：CN
代理机构：天津佳盟知识产权代理有限公司
代理人：侯力
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用于手背静脉注射的图像自动识别与标注

ｓｕｉａｂｔｌｅｏｒｆｖｅｉｎｉｎｊｅｃｉｔｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｅｎｏｕｓｉｎｊｅｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｒｅｇｉｏｎｒｏｇｗｉｎｇ，ｔｅｍｐｌａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇ，ｖｅｉｎｍａｒｋ
ＩｍａｇｅＡｕｔｏｍａｔｉｃＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄＭａｒｋｏｆＨａｎｄＶｅｉｎＩｎｊｅｃｔｉｏｎＰａｒｔｓ
ＺＨＡＮＧＸｕｎ，ＧＵＯＹｏｎｇ－ｈｏｎｇ，ＬＩＧａｎｇ，ＨＥＪｉｎ－ｌｏｎｇ
和分析，最后用模板匹配法识别选择最适合穿刺的静脉部分。实验结果表明：该方法能够实现对适合
注射的ห้องสมุดไป่ตู้脉部分进行自动识别与标注。
关键词：静脉注射；特征提取；区域生长；模板匹配；静脉标注
中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ文章编号：１００１．８８９１（２０１５）０９－０７５１ — ０５
（Ｃｏｌｌｅｇｅｏｆｍｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＪｉｌｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８，Ｃｈｉｎａ）