手指静脉识别关键技术研究与系统设计

本篇硕士学位论文《基于手指静脉的身份识别技术研究》由江苏大学的研究生肖潇撰写，专注于控制理论与控制工程专业。论文探讨了在信息安全需求日益增长的背景下，手指静脉识别作为一种新兴的非接触式红外生物特征识别技术的重要性和应用前景。手指静脉识别技术依赖于每个人手指静脉的独特分布，利用近红外光的吸收特性来实现个体身份验证。 研究的核心内容包括手指静脉图像的预处理、特征提取和匹配识别。首先，通过对采集的手指静脉图像进行预处理，如边缘定位、归一化、滤波以及直方图修正，消除噪声，提升图像质量，为后续特征提取奠定基础。接着，作者提出了一种改进的特征提取方法，利用多尺度形态学变换检测静脉横截面的谷形域，提高了连续性和细节完整性，同时减少了算法运行时间。 特征提取部分，作者不仅考虑传统的静脉拓扑结构（即骨架特征），还引入了针对现有算法不足的改进方案。通过结合Hu不变矩和Tchebichef正交不变矩，以及最近邻域特征，进一步提升了匹配算法的性能。在遇到识别率不高的问题时，作者将BP神经网络应用于算法中，通过对手指静脉拓扑结构的几何特征与矩特征的融合，构建新的输入特征向量，显著改善了识别速度和准确度。 论文的高潮部分是设计了一个手指静脉身份识别系统，该系统通过红外光源和CMOS图像传感器采集图像，利用ADSPBF561处理器进行算法处理。关键词集中在手指静脉、身份识别、特征提取、形态学分析、图像匹配以及BP神经网络等关键技术和工具上。 这篇论文深入研究了手指静脉识别技术的关键环节，展示了作者在生物特征识别领域的专业知识和技术能力，为该领域的发展提供了有价值的技术支持和理论依据。