【摘 要】
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随着现代社会和科学技术的不断进步,如何更有效的保护信息安全显得尤其重要。广泛应用于生活中的传统识别方式(例如密码输入、智能IC卡甚至身份证件等)在安全性亦或便捷性等
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随着现代社会和科学技术的不断进步,如何更有效的保护信息安全显得尤其重要。广泛应用于生活中的传统识别方式(例如密码输入、智能IC卡甚至身份证件等)在安全性亦或便捷性等方面的缺点越来越明显,迫切需要能够对个人真实身份进行有效鉴别的技术。生物识别利用人体固有的生理特征进行身份验证,具有较高的安全性和稳定性,因此近些年得到很大的发展。相较于众多的生物特征,如指纹、DNA、虹膜、人脸等,手背静脉识别技术以其具有特征稳定、不可复制、非接触、采集装置简单等诸多优势逐渐脱颖而出。本文以静脉特征作为识别研究对象,详细讨论了静脉图像的采集、预处理、特征提取及其识别匹配,并提出了一种基于基准点和NMI的静脉手背识别算法,提高了识别准确率。本文重点工作内容如下:1)搭建了静脉采集系统,并对核心设备(光源和成像设备等)进行了分析。该采集系统结构简单、易操作、采集速度快且被采集人员接受度高,有很强的实用价值。2)对手背静脉图像进行了预处理,对位置矫正、去噪、增强以及分割和细化算法进行了研究并给出了相应算法的图像处理效果。3)提出了一种基于基准点和NMI的静脉手背识别算法。首先确定出静脉图像的基准点,然后比对基准点与特征点相连后产生相同夹角的数量。再将静脉图像的整体和子图的NMI值分别比对,实现了静脉图像的快速匹配。该方法不仅对图像旋转和平移有良好的抗变性,且实时性好,识别正确率有较大提高。本文提出的算法与现有方法(区域码和不变矩方法)进行实验结果比对,证明了其有效性。
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