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21世纪人们对于安全有了更高的要求,为了切实保护人们的生活、财产和重要信息的安全,尖端安全防范系统的出现已经迫在眉睫。手指静脉识别自诞生以来就引起了全世界的关注。手指静脉识别具有非接触性、安全等级高、活体识别、内部特征等特点,开拓了生物识别的新领域,已经成为第二代生物识别研究热点。FPGA(现场可编程门阵列)在近10年取得突飞猛进的进展,走到了技术的前沿,已成为数字系统的核心处理器件。基于FPGA的手指静脉识别关键技术的研究必将成为生物特征识别领域的一个研究热点。本文对基于FPGA的手指静脉识别的技术要点：手指静脉图像的采集、增强、手指静脉特征提取与识别分别进行了深入的研究,并建立了手指静脉特征数据库。主要的研究内容分为以下几个部分：(1)手指静脉图像采集：图像采集是手指静脉识别系统的关键,本文对比不同近红外发光二极管、图像传感器和滤光片等其他的辅助设备,通过实验选择符合研究要求的器件。用近红外光照射手指指背一侧,另一侧用对近红外光敏感的成像设备采集图像,提取手指静脉图像。(2)手指静脉图像处理：针对采集到的手指静脉图像效果较差的情况,依据手指的结构和手指静脉纹络特征,通过分析经典的图像增强方法,结合多分辨率分析和方向谷型检测图像增强方法,改进了图像增强方案。利用区域增长法标记连通区域,消除了图像空洞和斑点等噪声。通过细化突出手指静脉纹络。(3)手指静脉特征提取、识别：分析最能体现手指静脉的特征点,提取手指静脉网络的端点和交叉点等关键手指静脉特征。结合旋转平移模板匹配和Hausdorff距离识别的方法,改进了手指静脉特征识别方案,提高了手指静脉识别的精度和速度。(4)根据本文的研究需求,建立了一个小型手指静脉特征模板的数据库,作为手指特征识别的模板库,在匹配识别时将目标手指静脉图像与模板中静脉特征进行匹配识别。(5) FPGA系统实现：根据本文手指静脉识别要求,建立基于FPGA的硬件和嵌入式软件工程,对于手指静脉识别的关键技术用FPGA实现。