近年來,由于手指靜脈特征具有不易丟失、不易偽造的獨特優(yōu)勢,其在人體身份鑒別方面獲得了廣泛的應(yīng)用。在手指靜脈圖像采集以及靜脈網(wǎng)絡(luò)提取過程中,手指靜脈圖像和靜脈網(wǎng)絡(luò)的完整性不是很理想,影響識別精度。本文所做的指靜脈殘缺信息復(fù)原工作包括兩個方面,一方面是實際采集手指靜脈圖像過程中要面臨的手指受污染情況下信息復(fù)原;另一方面,由于靜脈成像的客觀原因,在提取靜脈網(wǎng)絡(luò)過程中針對手指靜脈圖像預(yù)處理時血管網(wǎng)絡(luò)缺損區(qū)域修復(fù)。本文研究了受污染的指靜脈圖像以及血管網(wǎng)絡(luò)缺損問題,旨在建立深度學(xué)習(xí)框架下的手指靜脈圖像復(fù)原模型。論文的主要研究內(nèi)容如下:1)針對受污染的手指靜脈圖像,建立了手指靜脈圖像受污染區(qū)域復(fù)原網(wǎng)絡(luò)模型。采用了兩種污染區(qū)域檢測方法,分別為基于滑窗檢測和基于自適應(yīng)閾值檢測,并對比分析了兩種檢測方法的優(yōu)勢;構(gòu)建了輕量級的編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)模型以及U-Net網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計了指靜脈圖像受污染區(qū)域修復(fù)機制。2)針對指靜脈血管網(wǎng)絡(luò)缺損現(xiàn)象,建立了指靜脈血管網(wǎng)絡(luò)修復(fù)網(wǎng)絡(luò)模型。采用了兩種指靜脈血管網(wǎng)絡(luò)缺損區(qū)域檢測方法,分別為基于KMeans聚類檢測和基于自適應(yīng)閾值檢測;構(gòu)建了輕量級編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)模型以修復(fù)缺損的指靜脈血管網(wǎng)絡(luò)。3)本文進行了一系列實驗來驗證所提出復(fù)原方法的有效性。實驗結(jié)果表明,所提出基于深度學(xué)習(xí)的指靜脈殘缺信息復(fù)原方法能夠有效改善手指靜脈圖像以及靜脈網(wǎng)絡(luò)的完整性,并且提升了識別精度。
【學(xué)位單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP18
【部分圖文】：

toencoder）[51-54]是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，通出圖像越來越接近輸入圖像。它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分解碼器的架構(gòu)是基于 CNN 構(gòu)建的。訓(xùn)練一個網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練需要設(shè)計以下三部分工作：設(shè)計個合適的損失函數(shù)。自編碼器的輸入數(shù)據(jù)和輸架構(gòu)源自于 Alex-Net 框架，它是下采樣的過程維，解碼器通過編碼器提取的隱藏特征重建輸習(xí)，通過損失函數(shù)約束重建數(shù)據(jù)，使重建數(shù)據(jù)參數(shù)權(quán)重和偏置。自編碼器網(wǎng)絡(luò)模型在圖像修果，它在圖像修復(fù)和圖像復(fù)原方面也存在一定區(qū)域信息，但復(fù)原后的圖像使原來清晰區(qū)域的

主要介紹手指靜脈特征識別系統(tǒng)設(shè)計的三方面內(nèi)容：手指靜脈圖像預(yù)處理以及識別性能系統(tǒng)的評價指標(biāo)。在手指靜脈圖像采集過內(nèi)部傳播時會產(chǎn)生嚴(yán)重的衰減作用，這導(dǎo)致所獲得的手指靜脈圖像和非靜脈區(qū)域很難區(qū)分開，不利于提取靜脈網(wǎng)絡(luò)特征。為了滿足取出有效的靜脈網(wǎng)絡(luò)特征，獲取較高識別精度的要求，需要對其進靜脈圖像的采集獲得手指靜脈圖像，本實驗室自主研制并設(shè)計了手指靜脈圖像采集計不容忽視直接影響著所獲得的手指靜脈圖像質(zhì)量，進而牽連到征提取以及靜脈識別精度。手指靜脈圖像的采集原理以及本實驗圖像采集裝置如圖 2-1 所示，采集裝置主要包括近紅外成像裝置、供電電路。

一部分近紅外光可以穿過這些生物組織，但還有一部分近組織內(nèi)部會產(chǎn)生嚴(yán)重的衰減，采集得到的手指靜脈圖像同時包括靜脈信，以上的原因會導(dǎo)致采集到的手指靜脈圖像對比度低，靜脈和背景的分化成像問題。文研究對象為手指靜脈圖像，采用實驗室手指靜脈圖像采集裝置自動采圖像樣本，并制作成手指靜脈圖像數(shù)據(jù)庫。本文用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)庫制數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫樣本通常用于識別。數(shù)據(jù)庫一共包含來自于585根手指靜脈圖像，每類 10 幅，一共 585 類。由于每個人手指寬度、厚度不同以影響，憑借采集裝置獲取的手指靜脈圖像除了包含感興趣區(qū)域（Ret，ROI）外，在圖像的邊緣還包含很多噪聲。在靜脈識別的過程中，原像最有效的區(qū)域是靜脈網(wǎng)絡(luò)，為此需要對采集的原始手指靜脈圖像去除聲信息，進行 ROI 定位和提取[67]，從而獲得手指靜脈 ROI 圖像，然后OI 圖像統(tǒng)一歸一化為 91×200，部分圖像歸一化結(jié)果如圖 2-2 所示。
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本文編號：2847931