手指静脉智能采集装置的研制

针对手指静脉识别系统中由于个体手指厚度不同和静脉血管大小差异,细小静脉血管图像难以准确获取的问题,研制了一种能够自动调整采集参数以准确获取手指静脉图像的智能采集装置.详细讨论了采集装置的结构组成、工作原理以及基于模糊控制和多传感器融合的参数调整智能算法.实际应用结果表明,该装置能够较为准确获取不同个体的静脉血管图像,极大提高了原始手指静脉图像的质量.     

基于FPGA手指静脉图像采集系统的研制

分析了手指静脉成像原理,研制了以FPGA为主控芯片的手指静脉采集系统,该系统由手指静脉图像采集装置、图像采集控制模块、图像缓存控制模块和LCD显示控制模块等构成。实验结果表明,采用波长为850 nm的近红外光源模块、MT9V034摄像头、VIP_Board Full FPGA开发板、5.0寸TFT LCD显示屏组成的手指静脉采集显示系统体积小、采集实时性强,显示的手指静脉图像纹路清晰,具有良好的稳定性。基于FPGA手指静脉采集系统稳定清晰,具有巨大市场价值。     

手指静脉采集技术综述

近年来,生物识别技术在基础理论、算法模型、创新应用、软硬件支撑等方面不断取得突破.文章对手指静脉采集技术进行了探讨,包括使用近红外激光的接触式和非接触式手指静脉采集,以及使用重复线跟踪方法对手指静脉图像的提取等.手指静脉作为内部固有生物特征,与其他生物特征(例如指纹,人脸,声纹等)相比,更能满足高安全场所的应用需求,可...     

基于ARM的手指静脉识别系统的设计与实现

手指静脉识别是第二代生物认证的高端手段.为了实现识别设备的小型化,针对嵌入式系统独立运行的优点,设计并实现了一种基于ARM11和Windows CE的手指静脉识别系统.ARM11处理器从数字摄像头获取手指静脉图像,通过开发的应用软件进行图像预处理和特征提取,与建立的手指静脉图像库中的对应模板比对,完成身份认证.实验结果...     

一种基于模板匹配的手指静脉识别算法

相对于指纹识别等传统生物特征识别手段,手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。本文设计了具有自适应光源系统的手指静脉采集仪,能够自动获得亮度均匀的手指静脉图像;提出了一种基于模板匹配的手指静脉识别算法,采用基于多方向灰度谷底搜寻方法提取手指静脉特征,然后将从同一手指多个图像中提取的静脉特征合成模板,并通过门限阈值消除模板中的随机差异信息。实验结果表明,运用本研究提出的基于模板匹配的手指静脉识别算法能有效提高识别准确性,具有99.10%的识别准确率和1.03%的等错误率。     

手指静脉识别技术

相对于指纹识别等传统生物特征识别,手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。综述了手指静脉识别的基本原理和关键技术,包括手指静脉图像采集、预处理、特征提取和匹配等;对与手指静脉识别有关的多生物特征技术进行了归纳总结,并对手指静脉识别技术存在的问题和未来的研究方向进行了讨论。     

基于手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法

近年来手指静脉识别成为一种有前途的身份验证技术.采集图像时,手指的姿势或光照的变化会严重影响算法的性能.多生物特征识别可以在一定程度上克服这些限制,提高识别性能.相比其他的生物特征融合,手指静脉和手指轮廓融合的优点是采集图像比较方便,只需要手指静脉采集设备即可获得这两种生物特征的图像.基于此,提出了一种基于手指静脉和手指轮廓的个性化加权融合识别方法.首先根据原始得分对样本进行分类,然后依据分类结果求得样本的分类置信度得分.相比原始得分,分类置信度得分加入了分类信息,能够为后面的融合提供更多的有效信息.最后,为了体现个体之间的差异,使用个性化权重将分类置信度得分进行融合.在自建数据库上的实验结果验证了该方法的有效性.     

手指静脉识别传感器的光源设计

针对手指静脉图像采集系统中近红外LED光源的光强均匀性相对较差的问题,设计了一种等边三角形结构的光源阵列.通过应用近红外LED光源的数学模型和斯派罗法则优化两个相邻光源的距离,确定了两颗光源之间的最优距离为6.26 mm,对该光源阵列进行仿真形成面积为10 mm ×20 mm的均匀光照区域.对此光源阵列进行硬件实验,证明等边三角形结构的光源阵列比单排的光源阵列在均匀性和图像质量上更加突出.     

基于人体手指静脉特征提取算法的研究

根据人体手指静脉图像的特点,提出了一种基于降维思想的手指静脉特征提取方法,即搜索二维灰度图像中的静脉在一维灰度曲线上形成的谷形区域来实现静脉特征的提取.为了对手指静脉特征的充分提取,在进行特征提取前,采用了高频强调滤波对图像进行增强处理.实验结果表明:该方法思想独特、简单易行,对手指静脉的特征提取达到满意的效果.     

EZ-USB及其在图像采集中的应用

介绍了通用串行总线(USB)的主要功能，硬件结构及在数据采集方面的应用。通过对Cypress公司开发的EZ—USB芯片的分析与研究，证明USB2．0系统具有高达480Mbps的传输速率、较传统方式更有效，更方便，更经济的数据采集以及在应用中的可行性。     

指静脉与折痕双模态图像采集系统设计

手指静脉识别是针对手指皮肤内部的静脉特征进行活体识别,具有非接触和安全性高等优点,但存在特征数量少的缺点;手指指节折痕位于皮肤表面,且具有稳定的生物学特性。因此,为解决单一模态手指静脉的可提取特征数量不足的缺点,设计了一种双模态生物特征图像采集系统,即针对手指相同位置,采集皮肤内部手指静脉和皮肤表面指节折痕2种不同类型图像。图像采集系统硬件主要包括USB 2.0控制器、200万像素CMOS摄像头模组、可见光与红外光切换电路、微型步进电机驱动电路和I2C电路等。实验结果表明:该系统具有实时性,能够连续采集手指静脉和指节折痕2种清晰、稳定生物特征图像,为双模态生物特征识别系统提供了良好的软硬件基础平台。     

采用旋转校正的指静脉图像感兴趣区域提取方法

针对静脉图像采样过程中存在的旋转、平移等非线性因素造成手指静脉图像定位困难的问题,考虑图像非接触式采集特点,提出一种采用旋转校正的手指静脉图像感兴趣区域提取方法.首先对读入的手指静脉图像采用Kapur熵阈值法分割出手指区域,再依据图像的质心对图像进行旋转校正,最后根据图像中每列像素竖直方向上的投影值和手指区域的边缘轮廓,确定出感兴趣区域的位置.实验结果表明,该方法能够准确地提取出静脉图像的感兴趣区域,有效地提高识别系统的性能.     

基于人体手指静脉特征提取算法的研究

根据人体手指静脉图像的特点,提出了一种基于降维思想的手指静脉特征提取方法,即搜索二维灰度图像中的静脉在一维灰度曲线上形成的谷形区域来实现静脉特征的提取.为了对手指静脉特征的充分提取,在进行特征提取前,采用了高频强调滤波对图像进行增强处理.实验结果表明,该方法思想独特,简单易行,对手指静脉的特征提取达到满意的效果.     

低对比度手指静脉图像的分割

为了克服目前分割算法中低对比度手指静脉图像分割不精确的问题,采用局部动态阈值算法,依据静脉图像中灰度值在空间信息的相关性,设计了新的变权重判定函数,解决分割后产生的伪静脉问题。同时针对一般细化算法在静脉交叉点产生的冗余问题,提出了新的判断准则,有效地解决了像素冗余问题。实验表明,这些方法能有效地分割低对比度手指静脉图像。     

Non-negative locality-constrained vocabulary tree for finger vein image retrieval

Finger vein image retrieval is a biometric identification technology that has recently attracted a lot of attention. It has the potential to reduce the search space and has attracted a considerable amount of research effort recently. It is a challenging problem owing to the large number of images in biometric databases and the lack of efficient retrieval schemes. We apply a hierarchical vocabulary tree modelbased image retrieval approach because of its good scalability and high efficiency.However, there is a large accumulative quantization error in the vocabulary tree (VT)model thatmay degrade the retrieval precision. To solve this problem, we improve the vector quantization coding in the VT model by introducing a non-negative locality-constrained constraint: the non-negative locality-constrained vocabulary tree-based image retrieval model. The proposed method can effectively improve coding performance and the discriminative power of local features. Extensive experiments on a large fused finger vein database demonstrate the superiority of our encoding method. Experimental results also show that our retrieval strategy achieves better performance than other state-of-theart methods, while maintaining low time complexity.     

图像残差的手指静脉特征间接提取的研究

根据手指静脉对近红外的吸收特性,提出了一种基于背景图像的构造以得到第一次残差图像,通过调节比例系数得到第二次残差图像,以间接的方式获取静脉的特征。经过该算法和其他直接提取算法的对比,表明该文算法具有方法简单,易于实现,特别是获取的第二次残差图像对模糊和低质量部分的图片得到了比其他算法更加合理的特征信息,真实性强,同时也达到了准确、连续、光滑的要求。     

基于自动调光功能的手指静脉图像采集系统

当固定光强的红外光透射厚度不相同的手指时,会在图像传感器上呈现质量不一的静脉图像,产生曝光过强或过暗的现象。为采集到质量一致的手指静脉图像,设计一种自动调光电路,可根据红外透射光的强度自动调整红外发射光强,以保证红外透射光强度维持在一个相对稳定的范围。同时设计了一种基于USB2.0和CMOS图像传感器的手指静脉采集系统。实验结果表明,该系统采集的手指静脉纹路图像清晰、质量稳定。