發(fā)布時間：2021-11-02 17:46

　　手指靜脈識別是一種利用手指掌側淺靜脈圖像進行身份識別的技術,近年來得到廣泛的關注和研究。由于手指靜脈圖像靠近紅外光進行成像,成像時會受光照不均、皮膚組織散射、手指骨遮擋、手指的平移和旋轉等因素的影響,采集的手指靜脈圖像質(zhì)量比較差,所以,利用手指靜脈圖像進行身份識別,仍存在大量的問題需要解決。一般來說,手指靜脈識別包括圖像采集、圖像恢復、圖像增強、感興趣區(qū)域提取、特征提取、圖像表示和匹配等技術。其中,特征提取和圖像表示對手指靜脈識別非常重要�；谑止ぴO計的局部二值特征提取方法（如LBP、LLBP、PLLBP等）,具有簡單、高效、對光照變化不敏感和對局部噪聲魯棒等優(yōu)點,所以近年來得到了廣泛研究,并成功應用在手指靜脈識別任務上。但這類方法存在如下缺點:（1）設計特征需要領域知識。（2）特征捕獲信息范圍受限。因為提取一個局部特征采樣的范圍越大,該局部特征所捕獲的信息就越多,但編碼的維數(shù)就會太高,所需的存儲和計算開銷就會增大。（3）缺乏數(shù)據(jù)適應性,即特征提取過程不依靠整個訓練數(shù)據(jù)。每個像素的局部二值特征提取是獨立進行的,而不是靠訓練數(shù)據(jù)進行學習得到的。（4）對成像時手指的旋轉和平移敏感。針對手工... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：151 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１本論文所提出方法的總體結構??

考慮到計算某些方向的多方向ＬＬＢＰ分量需要進行雙線性差值操作，本文只??對?０°、４５°、９０°、１３５°、１８０°、２２５°、２７０°?和?３１５°?方向抽取多方向?ＬＬＢＰ??分量。抽取各方向的分量如圖２－１所示。??ｔＬＢＰｗｉ?ＬＬＢＰｖｉ??２１?＼?２８?１１?ｎ?ｘ?１８?ｘ??￣１７＂?ｉ?１３?４?ｉ?３３?ｒ＾－＂??￣〇￣ｌ?＂ｔｔ?Ｈｉ?ｓ?ｉｔ?ｒ＾ｎ?￣ｉｒ?ｒ＾￣??Ｚｊ?ｔ?〇??４￣９￣「１２?丨?１５?２０?４７??ＬＬＢＰ?Ｗ２?ＬＬＢＰ＾?ＬＬＢＰ＾??ＬＬＢＰ?ｈｌ?—＊〇〇?１?１?＂?ＬＬＢＰ?ｈ２??圖２－１多方向ＬＬＢＰ各方向分量的抽取圖??假設Ｎ代表在每個方向上像素的個數(shù)，ｈｎ、ｖｎ、１４和＾４分別表示水平、垂??１３??

?ＪＪ＾?ｉ?Ｊ，??ｆｃ?ｒｗ？＞ｅｒ?ｉｆ．?？ｐ?ｃｆｉｅｍａｉｓｎｓｉ??圖２－２在ＰｏｌｙＵ數(shù)據(jù)庫上匹配方向數(shù)不同時平均等誤率??在圖２－２中，當ｋ的取值由１變增長到３時，等誤率減小。當繼續(xù)把ｋ從３??增大到８時，等誤率有增大趨勢。所以，當ｋ為３時，系統(tǒng)的等誤率最小�？梢�??從兩個方面對這個結果進行解釋：（１）當ｋ小于３時，特征中包含的信息比較少。??因此，系統(tǒng)性能比較差。當ｋ由３增大時，特征中各類之間共有的信息增加，導??致特征的區(qū)分性變差，并對系統(tǒng)有負面影響。對于匹配時間，從圖２－３我們發(fā)現(xiàn)：??當ｋ增大時匹配時間持續(xù)上升，這是由于ｋ增大時特征的長度增大了，所以匹配??時間會增多。這個實驗也證明了用多方向ＬＬＢＰ的部分分量進行匹配不但可以減??少匹配時間，而且可以增強特征的區(qū)分能力。??＾——

【參考文獻】：
期刊論文
[1]指靜脈識別研究綜述[J]. 尹義龍,楊公平,楊璐.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2015(05)
[2]Finger vein recognition using weighted local binary pattern code based on a support vector machine[J]. Hyeon Chang LEE,Byung Jun KANG,Eui Chul LEE,Kang Ryoung PARK.  Journal of Zhejiang University-Science C（Computer & Electronics）. 2010(07)



本文編號：3472153