脊波分析在手背静脉识别中的应用

脊波分析在手背静脉识别中的应用

韩笑;徐坤;马驷良

【摘要】提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法.利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点,对手背静脉特征进行分析.使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解,得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征,再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配.实验结果表明,与传统静脉特征提取方法相比,该方法较完整地保留了静脉的原始信息,提高了运行速度并降低了算法复杂度.%One method of dorsal hand vein recognition based on improved FRIT was proposed. Analyzing image line' s singularity, we can obtain the characteristics of the dorsal hand vein. That' s just the ability of ridgelet transform. The processing is that hand vein images are decomposed by improved FRIT firstly; then multi-scale ridgelet features (MRF) of vein image are obtained in different decomposition scales; finally,pattern matching was done by defining MRF distance. Compared with other vein recognition methods, our approach completely preserves original information of the vein. It not only increases the speed of system but also reduces the complexity of the algorithm.

【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》

【年(卷),期】2011(049)002

【总页数】5页(P294-298)

【关键词】有限脊波变换;有限Radon变换;手背静脉

【作者】韩笑;徐坤;马驷良

【作者单位】吉林大学,数学学院,长春,130012;锦州师范高等专科学校,现代教育技术中心,辽宁,锦州,121000;吉林大学,数学学院,长春,130012

【正文语种】中文

【中图分类】TP391.4

人体手背静脉识别是近年新兴的一种身份识别方法, 是一项新的非接触式生物测定识别技术, 是根据人体骨骼和肌肉组织的特点, 当近红外光谱(infrared spectroscopy, IR)的入射光波长为0.72～1.10 μm时照射手背(IR在此波长范围内可较好地突显出静脉血管), 并由一台CCD摄像机拍摄成手背静脉图像进行个人身份认证的生物识别技术. 目前已有许多研究成果[1-4].

1 手背静脉图像采集

图1 理想的手背静脉图像采集角度Fig.1 Ideal angle of hand vein image acquisition

使用传统的CCD黑白摄像机采集手背静脉图像. 经过一系列光源实验后, 发现如果使用两个近红外发光二极管组(light-emitting diode, LED)作光源照射手背, 且这两个LED与手背之间约成55°角时, 由CCD摄像机同步拍摄的手背静脉图像效果较好, 如图1所示.

根据红外采集原理[5], 本文自行设计一套采集手背静脉图像的实验装置, 近红外光源是两个近红外发光二极管组. 当发光二极管组发射的近红外光照射手背时, 由一台配有低通滤光片的CCD摄像机成像. 同时光的强度根据适时需要进行人为调整, 使用低通滤光片的目的是为了阻止可见光到达CCD传感器. 根据手的特点, 设计了

一个特殊的平台固定手背. 为了避免外界光线对设备采集效果的影响, 在实验装置的四周配有挡光板, 使整个采集平台处于半封闭状态. 该实验装置具有良好的用户界面, 操作简单、直观. 手背静脉图像采集实验装置如图2所示, 采集的手背静脉图像如图3所示.

图2 手背静脉图像采集实验装置示意图Fig.2 Experimental setup of hand vein image acquisition

图3 IR照射下的手背静脉图像Fig.3 Image of dorsal hand vein under IR irradiation

2 手背静脉特征提取

2.1 脊波原理

脊波是结合神经网络的构造, 并应用Littlewood-Paley理论建立的一种新的逼近

多变量函数的有效方法. 脊波分析等效于目标函数Radon变换域的小波分析, 且对于处理高维直线状和超平面状的奇异性效果较好. 有限脊波变换(FRIT)[5-6]是基于有限Radon变换(FRAT)[5]的一种可逆正交变换, 主要应用于有限尺寸的数字图像. 手背静脉图像[7]由粗细不同的静脉血管构成, 并有很强的方向性, 所以对手背静脉特征的分析应在不同分辨率下进行. FRIT是目前处理这类特征图像的一种有效方法.

2.2 基于FRIT的手背静脉特征提取

FRIT是基于有限Radon变换的, 实函数f(若讨论对象是图像矩阵f(i, j), 不妨设为p×p阶, p是素数)的有限Radon变换(FRAT)定义[5]如下：

FRIT变换是对FRAT系数矩阵的每列分别进行一维离散多尺度小波变换, 从而得到有限脊波变换系数矩阵. 小波变换前要构造长度为p的正交小波基, 而p是素数. 由小波基构造算法可知, 该算法先对长度为n, 并具有j级分解尺度的正交小波基

Vm{m=0,1,…,n-1}进行相应的扩展得到{wk: k∈zp}, 增加的基因位与Vm无关, 所

以不具有小波在频域分割上的优点, 同时又增加了算法的复杂度. 此外, 图像的大小一般为2的整数幂, FRIT变换就是要找到大于并与其最接近的素数作为图像尺寸或图像分块后的尺寸. 除22,23,24,25,26和27外, 小于28的其余2的整数幂与其相邻素数的距离均不小于3. 这样, 无论对原始数字图像进行延拓还是压缩而做FRAT 变换, 都将使图像的变换程度较大, 可能会丢失部分有效信息. 因此, 本文从以下两方面对有限脊波变换进行改进:

1) 根据实验, 图像大小通常在[23×23,26×26]间时应用有限脊波变换效果较好. 考虑到素数3,7,31,127分别与2的整数幂如22,23,25,26间的数字距离最小(其距离为1), 因此, 在对p×(p+1)阶的FRAT系数矩阵各列进行小波变换前, 先对素数p 加1, 即对3,7,31,127加1即为22,23,25,26. 相应地, 在FRAT系数矩阵中选取适当的位置增加一个长度为p+1的零行, 即可直接进行小波变换. 这样, 不仅无需构造素数长度的小波基, 而且保留了小波在频域分割上的优点. 实验表明, 在FRAT系数矩阵最上方增加一个长度为p+1的零行效果最佳.

2) 有限Radon变换是定义在有限网格上的[5], 由于周期性, 手背静脉图像在边界处往往不连续. 因此, 采取将图像块对称折叠的方法, 可消除一些边界的不连续性. 下面给出一种改进的有限脊波变换, 算法步骤如下：

1) 先将m×m的手背静脉原始图像分为n×n的图像块, 令p=2n-1, 再将图像对称折叠成p×p的图像块(为简便, 这里只考虑p为素数的情形);

2) 计算每块图像的灰度均值, 将图像逐点灰度与灰度均值做差, 使每块图像灰度均值为零;

3) 对上述个均值为零、p×p的图像块分别进行FRAT变换, 得到个p×(p+1)阶的FRAT系数矩阵;

4) 在FRAT系数矩阵的最上方增加一个长度为p+1的零行;

5) 对改变后的(p+1)×(p+1)阶矩阵的每列应用一维DWT进行多级小波分解(本文

使用Sym4小波), 从而得到个FRIT系数矩阵;

6) 如需重构时, 去掉增加长度为p+1的零行, 再进行FRAT逆变换;

7) 删去对称折叠部分, 即可得到原始图像.

实验中取m=64, n=16, p=31. 结合实验所得数据, 在小波函数的选取上, 确定选用Symlets函数系中的Sym4小波[8]作为小波变换的基, 对FRAT系数矩阵的每列进行一维多尺度小波变换, 并将其作用后的高频信息作为手背静脉的特征表达.

3 多分辨脊波特征匹配

手背静脉图像经过FRAT变换后得到(p+1)×(p+1)阶的FRAT系数矩阵, 再对此矩阵的每列做一维的离散小波变换, 可以得到(p+1)×(p+1)阶的FRIT系数矩阵. 该过程称为改进的有限脊波变换.

通过观察FRAT系数矩阵的特点可知, 需对矩阵的每列(矩阵的每列恰好对应FRAT 变换所取的方向)做一维离散小波变换, 因此经过一级小波分解后, (p+1)×(p+1)阶的系数矩阵在纵向上分成两个子块, 即其中: PL是原始矩阵低分辨率的近似子块(其分辨率只是原始信息分辨率的2-1); PH是第一级小波分解后的细节信息, 对应于相应方向上的高频部分. 对FRAT系数矩阵的每列进行三级小波分解过程如下:

其中: P表示原始FRAT系数矩阵; PL是对矩阵的每列进行第一级小波分解得到的低频子块, PH是第一级小波分解得到的高频子块； PLL是对矩阵PL的每列进行第二级小波分解得到的较低频子块, PLH是第二级小波分解得到的较高频子块, 这两个子块的分辨率为原始矩阵分辨率的2-2； PLLL是对矩阵PLL的每列进行第三级小波分解得到的更低频子块, PLLH是第三级小波分解所得到的更高频子块, 这两个子块的分辨率为原始矩阵分辨率的2-3.

定义第j个图像块的多分辨脊波特征向量其中: 这些特征向量反映了矩阵P在三级小波分解下的细节信息：

其中:称为多分辨脊波特征(multi-scale ridgelet feature, MRF), 可反映在不同分

辨率下的手背静脉特征. 为了分析该特征对手背静脉的区分能力, 本文提出一种衡

量不同MRF相似性的方法用于手背静脉匹配阶段. 即通过定义如下的“MRF距离”衡量多分辨脊波特征对手背静脉的区分能力：

其中:和分别表示两个手背静脉图像第j个图像块的多分辨脊波特征;

4 实验结果及分析

本文实验基于手背静脉采集实验装置所获取的数据库[9]进行测试. 该库中拥有60

只手的1 200个手背静脉样本. 实验时将该库分为两个子库, 其中一个用于训练(即注册), 包括600个手背静脉样本(60人, 每只手5个样本, 左右手共10个样本)；

另一个同样也包括600个手背静脉样本用于测试(即识别). 建立一个小型的手背静

脉数据库, 首先分别计算该库中每两个手背静脉间的MRF距离. 所有来自于同一只手背静脉样本间的距离分布称为合法匹配距离分布(genuine distribution), 记为RG(D)；否则称为非法匹配距离分布(false distribution), 记为RF(D). 两种分布的曲线如图4所示, 其中两条分布曲线中重叠区域的面积称为最小总体错误率(minimum total error rate, MTER), 可以反映所提取特征的区分能力： MTER越小, 该特征区分能力越强； MTER越大, 该特征区分能力越弱. 本文记MTER的值

为R, 计算表达式如下：

R=RG(D)dD+RF(D)dD,

其中s是两条曲线交点处对应的距离.

本文根据识别系统模式, 首先分别提取了训练库中每个手背静脉的MRF特征注册, 产生注册集；其次, 提取测试子库中每个手背静脉的MRF特征, 并与注册集中的特征进行特征匹配, 从而确定待识别者身份. MRF特征的合法匹配与非法匹配间的距离分布曲线见图4. 由图4可见, 合法匹配距离集中在160像素左右, 而非法匹配距离集中在320像素左右. 两条距离分布曲线分开较好, 并且相交的面积较少,

R≈2.7%.

图4 多分辨脊波特征的合法匹配和非法匹配距离分布曲线Fig.4 Legal and illegal matching distance distribution of MRF

图5 多分辨脊波特征匹配法接受者操作特性曲线Fig.5 Receiver operating characteristic curves of MRF matching method

为了测试各种方法对手背静脉的识别能力, 本文将每个测试样本和注册样本进行匹配, 取不同的阈值, 从而得到接受者操作特性曲线(ROC曲线), 如图5所示. 当FRR=1.5%时, 多分辨脊波特征匹配法的FAR=0.11%, 等错误率为0.62%.

在手背静脉辨识实验中, 所有的测试样本都参与了测试. 在60×10=600次辨识测试中, 多分辨脊波特征匹配法的识别精度分别达到97.3%. 实验结果表明, 把手背静脉特征作为个人身份识别的依据, 在技术上是可行的.

参考文献

【相关文献】

[1] Tanaka T, Kubo N. Biometric Authentication by Hand Vein Patterns [C]//Proceedings of the SICE 2004 Annual Conference. [S.l.]: IEEE Press, 2004: 249-253.

[2] Cross J M, Smith C L. Thermographic Imaging of the Subcutaneous Vascular Network of the Back of the Hand for Verification of Identity [C]//Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers 29th Annual 1995 International Carnahan Conference

on Security Technology. [S.l.]: IEEE Press, 1995: 20-35.

[3] Badawi A M. Hand Vein Biometric Verification Prototype: A Testing Performance and Patterns Similarity [C]//Proceedings of the 2006 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition. [S.l.]: CSREA Press, 2006: 26-29. [4] WANG Ling-yu, Graham Leedham. A Thermal Hand Vein Pattern Verification System [M]. Berlin: Pattern Recognition and Image Analysis, 2005: 58-65.

[5] Do M N, Vetterli M. The Finite Ridgelet Transform for Image Representation [J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2003, 12(1): 16-28.

[6] LIU Kun, GUO Lei, CHEN Jing-song. Image Fusion Algorithm Based on Finite Ridgelet Transform and Cycle Spinning [J]. Journal of Jilin University: Engineering and Technology Edition, 2010, 40(4): 1075-1080. (刘坤, 郭雷, 陈敬松. 基于有限脊波变换和Cycle Spinning的图像融合算法 [J]. 吉林大学学报: 工学版, 2010, 40(4): 1075-1080.)

[7] TIAN Run-lan, XIAO Wei-hua, QI Xing-long. Comparion of Servral Image Transform [J]. Journal of Jilin University: Information Science Edition, 2010, 28(5): 439-444. (田润澜, 肖卫华, 齐兴龙. 几种图像变换算法性能比较 [J]. 吉林大学学报: 信息科学版, 2010, 28(5): 439-444.) [8] Daubechies I. The Wavelet Transform Time-Frequency Localization and Signalanalysis [J]. IEEE Transactions on Information Theory, 1990, 36(5): 961-1005.

[9] HAN Xiao. Research on Algorithm for Human Dorsal Hand Vein Recognition [D]: [Ph D Thesis]. Changchun: College of Mathematics, Jilin University, 2007. (韩笑. 人体手背静脉识别算法研究 [D]: [博士学位论文]. 长春: 吉林大学数学学院, 2007.)

几种常见的生物特征识别方式

生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，这里的生物特征通常具有唯一的(与他人不同)、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点。所谓生物识别的核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。 方法/步骤 1.指纹识别 指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。 指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛，我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影，市场上有了更多指纹识别的应用：如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。 2.静脉识别 静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CMOS摄像头获取手指静脉、手掌静脉、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。 3.虹膜识别 虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域，在红外光下呈现出丰富的纹理信息，如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。 虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。从普通家庭门禁、单位考勤到银行保险柜、金融交易确认，应用后都可有效简化通行验证手续、确保安全。如果手机加载“虹膜识别”，即使丢失也不用担心信息泄露。机场通关安检中采用虹膜识别技术，将缩短通关时间，提高安全等级。 4.视网膜识别 视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。视网膜识别的优点就在于它是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，故而不可能受到磨损，老化等影响;使用者也无需和设备进行直接的接触;同时它是一个最难欺骗的系统，因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。另一方面，视网膜识别也有一些不完善的，如：视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，这需要进一步的研究;设备投入较为昂贵，识别过程的要求也高，因此角膜扫描识别在普遍推广应用上具有一定的难度。 5.面部识别 面部识别是根据人的面部特征来进行身份识别的技术，包括标准视频识别和热成像技术两种。 标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征，然后将其转换成数字信号，再利用计算机进行身份识别。视频面部识别是一种常见

静脉识别主要技术特征

静脉识别主要技术特征 静脉识别是一种新兴的红外生物识别技术，它是根据静脉血液中脱氧血色素吸收近红外线或人体辐射远红外线的特性，用相应波长范围的红外相机摄取手背（或指背、指腹、手掌、手腕）的静脉分布图，通过归一化、去噪等预处理后进行滤波增强与静脉纹路分割、细化修复，然后提取其特征，再与预先注册到数据库或储存在IC卡上的特征数据进行匹配以确定个人身份。由于每个人的静脉分布图具备类似于指纹的唯一性且成年后持久不变的特点，所以它能够唯一确定一个人的身份。此外，它具有其他生物特征识别技术所不具备的优点，因而具有广泛的应用前景，得到广大学者的关注。 一、原理介绍 静脉识别主要是利用静脉血管的结构来进行身份识别。由于静脉纹络包含大量的特征信息，可以作为验证的对象。手掌静脉识别的原理也是利用静脉血管与肌肉、骨骸之间对特定波长红外光不同的吸收特性来进行静脉血管造影，与手掌静脉识别的原理相同。由于手掌较厚，红外光通常无法进行透射，因而只能采用反射造影法。红外光照射在手背上，有静脉的部位吸收红外光反射暗淡，肌肉与骨路部位反射强烈，从而实现对静脉的造影。静脉纹络在人体内部很难被伪造。 二、特征分析 （一）活体识别 用手背静脉进行身份认证时，获取的是手背静脉的图像特征，是手背活体时才存在的特征。在该系统中，非活体的手背是得不到静脉图像特征的，因而无法识别，从而也就无法造假。 （二）内部特征 用手背静脉进行身份认证时，获取的是手背内部的静脉图像特征，而不是手背表面的图像特征。因此，不存在任何由于手背表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。 （三）非接触性 手背无须与设备接触，轻轻一放，即可完成识别。这种方式没有手接触设备时的不卫生的问题以及手指表面特征可能被复制所带来的安全问题，井避免了被当作审查对象的心理不适，同时也不会因脏物污染后无法识别。手掌静脉方式由于静脉位于手掌内部，气温等外部因素的影响程度可以忽略不计，几乎适用于所有用户。用户接受度好。除了无需与扫描器表面发生直接接触以外，这种非侵入性的扫描过程既简单又自然，减轻了用户由于担心卫生程度或使用麻烦而可能存在的抗拒心理。 （四）安全等级高 因为有了前面的活体识别、内部特征和非接触性3个方面的特征，确保了使用者的手背静脉特征很难被伪造。所以手背静脉识别系统安全等级高，特别适合于安全要求高的场所使用。 三、静脉识别算法 主要包括3大部分：静脉图像的获取；静脉图像预处理和静脉识别。图像预

生物特征识别技术在人脸识别系统中的应用研究

生物特征识别技术在人脸识别系统中的 应用研究 摘要：生物特征识别技术作为一种非侵入式的身份认证方式， 在人脸识别系统中得到了广泛的应用。本文通过对人脸识别技术 和生物特征识别技术的概念进行介绍，探讨了生物特征识别技术 在人脸识别系统中的应用研究。首先，介绍了人脸识别系统的工 作原理，重点阐述了生物特征识别技术的四大特征，即唯一性、 普遍性、难以仿造性和稳定性，并分析了生物特征识别技术在人 脸识别系统中的优势。接着，阐述了目前人脸识别系统中所应用 的主要生物特征识别技术，包括指纹识别、虹膜识别、声纹识别 和静脉识别等。然后，详细探讨了生物特征识别技术在人脸识别 系统中的应用研究，包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸 识别等方面。最后，指出了生物特征识别技术在人脸识别系统中 的应用前景，并对未来的研究进行了展望。 关键词：生物特征识别技术，人脸识别系统，唯一性，普遍性，难以仿造性，稳定性 一、引言 随着信息技术的快速发展，人脸识别技术作为一种重要的生物 特征识别技术，受到了广泛的关注与研究。生物特征识别技术是 一种通过对人体生物特征进行识别和认证的技术，包括指纹识别、虹膜识别、声纹识别、静脉识别等。其中，人脸识别技术作为一 种非接触、非侵入的身份认证方式，得到了广泛的应用。 二、人脸识别系统的工作原理 人脸识别系统通过对输入的人脸图像进行处理和分析，确定该 人脸图像是否属于数据库中的某个人。人脸识别技术的核心是提 取人脸图像中的特征信息，并对其进行比对和识别。生物特征识 别技术在人脸识别系统中的应用主要体现在以下几个方面。

1. 唯一性 生物特征识别技术的一个重要特征是唯一性。每个人的生物特征都是独一无二的，包括人脸特征。人脸识别系统通过提取人脸图像中的特征信息，对其进行比对和识别，实现了对个体的唯一鉴别。 2. 普遍性 另一个重要特征是普遍性。人脸是人与人之间最常见的接触方式，人脸图像可以轻松获取，因此人脸识别技术可以广泛应用于各种场景，如门禁系统、手机解锁等。 3. 难以仿造性 生物特征识别技术的第三个重要特征是难以仿造性。与其他生物特征相比，人脸特征较为复杂，难以通过简单的仿造手段进行欺骗。人脸识别系统中的生物特征识别技术，可以有效防止冒用或伪造。 4. 稳定性 生物特征识别技术的最后一个重要特征是稳定性。人脸特征相对稳定，不会受到年龄、环境等因素的影响。因此，人脸识别系统中的生物特征识别技术具有良好的稳定性。 三、生物特征识别技术在人脸识别系统中的应用 目前，人脸识别系统中常用的生物特征识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别等。 1. 指纹识别 指纹识别是一种常见的生物特征识别技术。通过将人脸图像中的指纹纹线进行提取和匹配，可以实现对个体的识别和鉴别。指纹识别技术的优势在于指纹图像的可靠性和高精确度。

聚类优化贝叶斯算法在手背静脉识别中的应用研究

聚类优化贝叶斯算法在手背静脉识别中的应用研究 聚类优化贝叶斯算法在手背静脉识别中的应用研究 随着生物识别技术的迅速发展，手背静脉识别作为一种新兴的生物特征识别技术，受到了越来越多的关注。与传统的指纹、人脸识别相比，手背静脉识别因其高度准确性和较低的伪造风险而备受青睐。然而，在实际应用中，手背静脉图像中存在着噪声、光照变化以及姿势差异等诸多干扰因素，导致识别准确率不高。因此，针对这一问题，本文提出了一种基于聚类优化贝叶斯算法的手背静脉识别方法，旨在提高识别准确率和稳定性。 首先，对于手背静脉识别中的噪声问题，本文采用了聚类算法。聚类算法可以将输入样本根据相似性进行分组，从而有效地减少噪声干扰。在本方法中，使用K-means算法对手背静脉图像进行聚类分割，将图像分为多个区域，每个区域内的图像具有相似的特征。通过聚类过程，可以去除无关的噪声信息，提高后续识别算法的准确性。 其次，针对手背静脉图像中的光照变化问题，本文利用贝叶斯算法对图像进行建模。贝叶斯算法是一种统计模型，能够通过对已知样本进行学习，得到一个概率模型，并用于对未知样本进行分类或估计。在本方法中，首先对已知的训练样本进行特征提取，得到手背静脉的特征向量。然后，利用贝叶斯算法构建手背静脉的概率模型，对未知样本进行分类识别。通过这种方式，可以对不同光照条件下的手背静脉图像进行准确的识别。 最后，本文还考虑了手背静脉图像中的姿势差异问题。为了解决这一问题，本文采用了聚类优化贝叶斯算法，将姿势差

异纳入到模型中。具体而言，首先对训练样本进行聚类，将其划分为多个簇。然后，对每个簇构建一个独立的贝叶斯分类器，并通过聚类结果为未知样本选择最合适的分类器。通过这种方式，我们可以充分考虑到手背静脉图像的姿势差异，提高识别的稳定性和准确性。 实验结果显示，本文提出的聚类优化贝叶斯算法在手背静脉识别中取得了较好的效果。相比于传统的方法，本算法不仅能够有效地去除噪声和光照变化的干扰，还能够充分考虑到手背静脉图像的姿势差异，提高识别的准确率和稳定性。这一研究成果对于手背静脉识别技术的推广和应用具有一定的参考价值，并且在其他生物特征识别领域也有一定的借鉴意义。未来，还可以进一步研究如何进一步优化算法，提高识别的速度和效率，进一步拓展手背静脉识别的应用范围 本文提出了一种基于聚类优化贝叶斯算法的手背静脉识别方法。该方法通过特征提取和概率模型构建实现了对手背静脉图像的准确识别，同时考虑了光照条件和姿势差异对识别结果的影响。实验结果表明，该算法能够有效去除噪声和光照变化的影响，并提高识别的准确率和稳定性。该研究对手背静脉识别技术的推广和应用具有一定的参考价值，并在其他生物特征识别领域具有借鉴意义。未来的研究可以进一步优化算法，提高识别的速度和效率，拓展手背静脉识别的应用范围

指静脉识别和半导体识别

指静脉识别和半导体识别 近年来，随着科技的不断发展，人们对于个人信息安全的需求也越来越高。指静脉识别和半导体识别作为两种常见的生物识别技术，正逐渐被广泛应用于各个领域。本文将对这两种识别技术进行介绍和比较，以便于读者更好地了解它们的原理、特点和应用。 我们先来了解一下指静脉识别技术。指静脉识别是一种基于人体指静脉纹路特征的生物识别技术。每个人的指静脉纹路都是独一无二的，这是因为指静脉纹路是由血液循环系统中的血管分布所决定的。指静脉识别技术通过对指静脉纹路进行图像采集和分析，提取出个体的特征信息，并通过与预先录入的指静脉模板进行比对，从而实现身份认证或者访问控制等应用。 指静脉识别技术具有以下几个优点。首先，指静脉识别不需要接触式采集，只需要将手指放在设备的感应区域即可完成采集，不仅方便快捷，而且非常卫生。其次，指静脉识别技术准确性高，不受外界环境和光线等因素的影响，能够在不同的温度和湿度条件下稳定运行。此外，指静脉识别技术对于生物特征的破坏性很小，不会对人体造成任何伤害。 相比之下，半导体识别技术是一种基于芯片或者晶体管特征的生物识别技术。半导体指纹识别技术通过对芯片或者晶体管进行电压或者电流的测量，获取到个体的特征信息。与传统的指纹识别技术相

比，半导体指纹识别技术具有更高的安全性和准确性。因为半导体指纹识别技术可以检测到更多的细节特征，如皮肤的微纹路和汗孔等，从而大大提高了识别的准确性。 半导体识别技术的优点主要有以下几个方面。首先，半导体识别技术具有高度的安全性，因为每个人的芯片或者晶体管特征都是独一无二的，无法被复制和仿冒。其次，半导体识别技术的速度非常快，可以在几秒钟内完成识别过程。此外，半导体识别技术的成本相对较低，可以在不同的场所和设备上广泛应用。 虽然指静脉识别和半导体识别都是生物识别技术，但它们在原理和应用方面存在一些差异。指静脉识别主要应用于身份认证和访问控制等领域，如门禁系统、银行系统和医院系统等。而半导体识别主要应用于指纹识别和支付系统等领域，如手机指纹解锁和移动支付等。此外，指静脉识别技术通常需要专门的设备进行采集和识别，而半导体识别技术可以在智能手机和其他移动设备上实现。 指静脉识别和半导体识别作为两种常见的生物识别技术，各自具有不同的特点和应用。指静脉识别技术凭借其非接触式采集、高准确性和低破坏性等优点，在身份认证和访问控制等领域得到广泛应用。而半导体识别技术凭借其高安全性、快速性和低成本等优点，在指纹识别和支付系统等领域得到广泛应用。随着科技的不断进步，这两种识别技术将会越来越普及，并为人们的生活带来更多的便利和安全。

基于2DFLD的手背静脉识别算法

基于2DFLD的手背静脉识别算法 苑玮琦;王爇n;孙书会 【期刊名称】《计算机应用》 【年(卷),期】2010(030)003 【摘要】手背静脉识别技术采用非接触式,为了避免在采集图片时由于手背的旋转和平移给识别带来干扰,提出一种手背静脉有效区域的定位方法,在手背截取出一个包含静脉信息最多的矩形.该算法主要利用基于不变特征点的图像定位方法来寻找手背外侧边缘的特征点,然后定位分割出手背静脉有效区域的图像.实验证明该算法具有自适应性,定位准确,速度快.由于经典的Fisher线性判别算法类内散度矩阵通常会是奇异的,提出一种基于二维Fisher线性判别(2DFLD)的手背静脉识别方法.该方法直接进行图像矩阵投影,避免高维运算.对于手背静脉图像库,用2DFLD方法提取静脉特征空间,再将测试图像投影到该特征子空间上,最后用最近邻欧氏距离方法进行匹配.实验结果表明,该方法识别率达98%. 【总页数】4页(P646-649) 【作者】苑玮琦;王爇n;孙书会 【作者单位】沈阳工业大学,视觉检测技术研究所,沈阳,110178;沈阳工业大学,信息科学与工程学院,沈阳,110870;沈阳工业大学,视觉检测技术研究所,沈阳,110178;沈阳工业大学,信息科学与工程学院,沈阳,110870;沈阳工业大学,视觉检测技术研究所,沈阳,110178 【正文语种】中文

【中图分类】TP391.41 【相关文献】 1.基于图像质量参数优化的异质手背静脉图像识别算法的研究 [J], 王一丁;段强宇;徐林林 2.基于手背静脉虹膜和指纹融合身份识别算法 [J], 李秀艳;刘铁根;邓仕超 3.基于Gabor相位编码的手背静脉识别算法 [J], 郑英杰;顾晓东 4.基于有效维度特征的手背静脉识别算法 [J], 贾旭;孙福明;曹玉东;崔建江;薛定宇 5.基于稀疏编码的手背静脉识别算法 [J], 贾旭;王锦凯;崔建江;孙福明;薛定宇 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

掌静脉识别技术的应用 场景

掌静脉识别技术的应用场景 以掌静脉识别技术的应用场景为题，我们将探讨该技术在各个领域中的应用。 掌静脉识别技术是一种生物特征识别技术，通过对人体掌部静脉的图像进行采集和分析，实现个体的身份认证。相比于传统的指纹识别、虹膜识别等技术，掌静脉识别技术具有更高的安全性和准确性。下面将介绍掌静脉识别技术在不同领域中的应用。 1. 金融行业：在金融行业中，掌静脉识别技术可以应用于用户身份认证和支付安全。例如，在银行柜台取款时，用户只需将手掌放在识别设备上，系统即可通过对掌静脉图像的比对，验证用户的身份，确保取款操作的安全性。此外，掌静脉识别技术还可以应用于移动支付，用户只需通过手机摄像头采集手掌图像，即可完成支付，避免了传统密码支付的繁琐和安全隐患。 2. 安防领域：掌静脉识别技术在安防领域中有着广泛的应用。例如，在企事业单位的门禁系统中，传统的刷卡方式存在安全隐患，而掌静脉识别技术可以实现对员工身份的准确认证，提高门禁系统的安全性。此外，掌静脉识别技术还可以应用于公共场所的安保系统，通过对人员的掌静脉图像进行比对，实现对潜在嫌疑人的识别和追踪。 3. 医疗领域：在医疗领域中，掌静脉识别技术可以应用于病人身份

的认证和医疗信息的管理。例如，在医院的挂号系统中，病人只需将手掌放在识别设备上，系统即可通过对掌静脉图像的比对，确认病人的身份，避免了因人工操作导致的认证错误。此外，掌静脉识别技术还可以应用于医疗信息的管理，通过对病人的掌静脉图像进行采集和存储，实现医疗信息的安全可靠存储和传输。 4. 教育领域：在教育领域中，掌静脉识别技术可以应用于学生考勤和餐饮消费管理。例如，在学校的考勤系统中，学生只需将手掌放在识别设备上，系统即可通过对掌静脉图像的比对，完成学生考勤的自动记录，提高考勤的准确性和效率。此外，掌静脉识别技术还可以应用于学校的餐饮消费管理，学生只需通过手掌识别即可完成餐饮消费，避免了传统刷卡方式的不便和安全隐患。 掌静脉识别技术在金融、安防、医疗和教育等领域都有着广泛的应用。随着技术的不断发展和完善，相信掌静脉识别技术将在更多的领域中发挥重要作用，为社会带来更高效、更安全的服务。

身份识别技术的种类

身份识别技术的种类 以身份识别技术的种类为标题，我们将介绍几种常见的身份识别技术。这些技术在现代社会中广泛应用，用于确保个人身份的真实性和安全性。 一、指纹识别技术 指纹识别技术是一种最常见和最成熟的身份识别技术。每个人的指纹图案都是独一无二的，通过扫描和分析指纹图案，可以快速准确地识别个人身份。指纹识别技术被广泛应用于手机解锁、银行卡认证、边境安检等场景。 二、人脸识别技术 人脸识别技术是近年来发展迅速的一种身份识别技术。它通过采集和分析人脸图像中的特征点和特征值，来判断个人身份。人脸识别技术具有非接触、高效、便捷的特点，广泛应用于门禁系统、公安管理、人脸支付等领域。 三、虹膜识别技术 虹膜识别技术是一种高度精准的身份识别技术。虹膜是人眼中的一部分，每个人的虹膜纹理都是独一无二的。虹膜识别技术通过采集和分析虹膜图像的纹理特征，可以实现高精度的身份识别。虹膜识别技术被广泛应用于安全领域，如机场安检、边境管理等。 四、声纹识别技术

声纹识别技术是一种通过声音特征进行身份识别的技术。每个人的声音都有独特的声纹特征，声纹识别技术通过分析声音的频谱、共振等特征，可以实现个人身份的识别。声纹识别技术被广泛应用于电话银行、语音助手等领域。 五、指静脉识别技术 指静脉识别技术是一种利用指尖血液循环中的静脉图像进行身份识别的技术。每个人的指静脉图像都是独一无二的，指静脉识别技术通过采集和分析指静脉图像中的特征点和特征值，可以实现高精度的身份识别。指静脉识别技术被广泛应用于金融领域、医疗领域等。 六、掌纹识别技术 掌纹识别技术是一种通过采集和分析手掌纹路的特征进行身份识别的技术。每个人的掌纹图案都是独一无二的，掌纹识别技术通过识别掌纹图案中的特征点和特征线条，可以快速准确地识别个人身份。掌纹识别技术被广泛应用于门禁系统、企事业单位考勤管理等场景。 七、静脉识别技术 静脉识别技术是一种通过采集和分析人体静脉血管的图像进行身份识别的技术。每个人的静脉血管图像都是独一无二的，静脉识别技术通过识别静脉图像中的特征点和特征线条，可以实现高精度的身份识别。静脉识别技术被广泛应用于金融领域、医疗领域等。 八、DNA识别技术

2024年掌静脉识别仪市场前景分析

掌静脉识别仪市场前景分析 1. 前言 近年来，随着科技的不断发展和人们对安全性和便利性需求的增加，掌静脉识别技术逐渐受到关注并得到应用。掌静脉识别仪作为一种新型的生物识别技术产品，具有独特的优势和广阔的市场前景。本文将对掌静脉识别仪市场前景进行分析，并探讨其发展趋势和未来的机遇。 2. 市场需求分析 2.1 安全性需求：在当今社会，人们对安全性的关注度越来越高。传统的密码、指纹、人脸识别等方式都存在一定的风险，很容易被伪造。而掌静脉识别技术采用无接触式识别，通过检测掌心的静脉纹理来进行身份认证，具有高度的安全性。 2.2 便利性需求：随着移动支付、智能门禁、社交网络等的普及，人们对于快捷便利的需求也逐渐增加。传统的生物识别技术需要接触式操作，而掌静脉识别仪可以实现无感知的验证，简化了用户的操作过程，提升了用户体验。 2.3 多场景应用需求：掌静脉识别仪可以广泛应用于金融、安防、医疗、教育、出行等领域。在金融领域，掌静脉识别仪可以用于支付验证、电子银行等场景；在安防领域，可以用于门禁、室内监控等；在医疗领域，可以用于患者身份认证、病历管理等；在教育领域，可以用于学生考勤、图书借阅等；在出行领域，可以用于公共交通刷卡、机场安检等。不同领域的应用需求将推动掌静脉识别仪市场的发展。

据市场研究机构预测，全球掌静脉识别仪市场规模将在未来几年持续增长。由于掌静脉识别技术的独特性和应用广泛性，市场需求持续增加。据分析，2019年全球掌静脉识别仪市场规模已达到XX亿美元，并将以X%的年均增速增长。预计到2025年，市场规模将突破XX亿美元。 4. 发展趋势分析 4.1 技术不断创新：掌静脉识别技术作为一种新兴的生物识别技术，还存在一些技术问题和局限性。不过，随着科技的不断进步和研发投入的加大，掌静脉识别技术将不断完善和创新。例如，采用更高分辨率的图像采集设备、更快的识别算法和更先进的防伪措施，将进一步提升掌静脉识别仪的性能和可靠性。 4.2 多方合作推动行业发展：掌静脉识别技术的推广和应用需要多方合作，包括硬件供应商、软件开发商、系统集成商等。在这个过程中，各方可以互相合作，共同研发和推广掌静脉识别仪，从而共同推动行业发展。 5. 市场竞争分析 目前，掌静脉识别仪市场存在一些竞争压力。主要竞争对手包括传统的生物识别技术提供商和其他新兴技术的竞争者。然而，由于掌静脉识别技术的独特性和优势，以及市场需求的增加，掌静脉识别仪在市场上具有一定的竞争力。

中国掌静脉识别系统产业招商指引及招商方案编制报告

中国掌静脉识别系统产业招商指引及招商方案编制报告一、中国掌静脉识别系统产业现状分析 中国掌静脉识别技术作为生物识别技术的一种，是基于人体掌纹和静脉分布进行身份识别的一种高精度、高安全性、非接触式的身份认证方式。该技术应用于金融、公安、医疗、教育、智能交通等领域，随着网络安全和防伪认证需求的提高，掌静脉识别技术受到了越来越广泛的关注和应用，具有市场潜力巨大的发展前景。 掌静脉识别系统产业目前已处于稳步发展的阶段。中国政府已将掌静脉识别技术纳入了国家信息安全产业发展规划，印发了《掌静脉识别技术产业发展规划》，规划了该技术在2020年的应用覆盖范围和市场规模。目前，国内外已有多家企业涉足掌静脉识别技术研发和应用推广，其中国际品牌如NEC、富士通等，国内企业如英飞凌、浙江杉谷科技、公里数码、华策集团等，均投入了大量人力、物力和财力进行研发和投资。 二、中国掌静脉识别系统产业机会和挑战分析 机遇： 1、国家大力推广信息安全行业发展，掌静脉识别技术将成为信息安全行业发展战略的重要组成部分； 2、目前国内的掌静脉识别技术发展相对较为落后，市场空间巨大； 3、互联网金融、智能交通、智慧城市等领域的快速发展，将为掌静脉识别技术的应用提供广阔的市场空间。

挑战： 1、掌静脉识别技术研发难度大，需要投入大量的人力和财力； 2、市场竞争激烈，国内外企业均在积极布局掌静脉识别技术 市场； 3、掌静脉识别技术的安全性必须得到保障，否则将引起极为 负面的社会效应。 三、中国掌静脉识别系统产业招商机制 中国掌静脉识别系统产业招商机制主要包括技术引进、人才引进、财政扶持、政策优惠等多方面的政策措施。 1、技术引进：采用产业政策引导、兼并重组、共同开发、合 资合作等形式，引进掌静脉识别技术，加速产业化进程。 2、人才引进：加强国际人才招聘，以及国内重点高校、研究 机构等人才引进掌静脉识别技术领域，提高相关人才引进的政策支持，对创新创业人才提供巨额奖金和免税优惠等政策利好，促进人才向产业集中。 3、财政扶持：充分发挥政府的财政扶持作用，鼓励各种人才、项目、企业等通过贷款、担保等方式获得支持资本，加大科技创新资金投入力度，扶持那些处于萌芽阶段或处于新增产业中的创新企业成长。 4、政策优惠：给予税收优惠或补贴奖励、专利快速审批等优 惠政策，对企业在技术研发、技术转移等方面实行积极政策扶

2023年静脉识别行业市场分析现状

2023年静脉识别行业市场分析现状 静脉识别技术是一种基于人体静脉纹理信息进行身份认证的生物识别技术。相比于传统的指纹、人脸、虹膜等识别技术,静脉识别具有不可复制性、高安全性、高准确性等特点,已经被广泛应用于金融、医疗、安防等领域。 目前，静脉识别行业市场正处于高速发展阶段。以下是静脉识别行业市场分析现状的主要内容： 一、市场规模和增长趋势： 静脉识别行业市场规模逐年扩大，预计在接下来的几年里将继续保持较快的增长。据市场研究机构分析，2019年全球静脉识别市场规模已达到10亿美元，并且预计到2025年将达到40亿美元。亚太地区是全球静脉识别市场的主要增长驱动力，其市场份额占到全球总市场的40%。中国作为全球最大的人口国家之一，也是静脉识别市场的重要发展地区，具有巨大的潜力。 二、应用领域： 静脉识别技术在各个领域应用广泛。金融行业是静脉识别技术的最大应用领域之一。银行、ATM机、支付系统等都在广泛采用静脉识别技术，用于用户身份认证和支付操作。医疗行业也是静脉识别技术的主要应用领域之一。静脉识别可以用于患者身份认证、医生和护士的身份认证、药品管理等。另外，静脉识别技术在安防、政府、教育等领域也广泛应用。 三、市场竞争格局：

目前，静脉识别市场竞争激烈，主要竞争者包括国际知名企业和国内企业。国际知名企业主要包括日本的NEC、美国的Hoyos Labs、Fujitsu等。国内企业包括思迈科技、和亿信息、蓝石科技等。这些企业在静脉识别技术研发和市场推广方面具有一定的竞争优势。 四、市场发展趋势： 随着静脉识别技术的不断发展和创新，市场发展呈现出以下几个趋势： 1. 多模态识别：静脉识别技术将与其他生物识别技术（如人脸、指纹）进行多模态融合，提高识别准确性和安全性。 2. 云端化：将静脉特征数据存储到云端，实现多设备、多场景的跨平台识别，便于用户使用和管理。 3. 应用拓展：随着智能手机、智能家居等智能终端的普及，静脉识别技术将在更多领域得到应用，如智能门锁、智能支付、智能健康等。 4. 国产化：我国在静脉识别技术研发和市场推广方面已经取得一定的进展，未来将继续提升国产静脉识别技术的研发水平和市场份额。 综上所述，静脉识别行业市场正处于高速发展阶段，具有巨大的市场潜力和应用前景。随着技术的不断创新和市场需求的不断扩大，静脉识别市场将迎来更多的机遇和挑战。

探索静脉识别技术在健康管理中的应用案例

探索静脉识别技术在健康管理中的应用案例在当今数字化时代的医疗领域中，各种前沿技术不断涌现，其中静 脉识别技术备受关注。静脉识别技术是一种基于人体静脉模式进行身 份验证和认证的生物识别技术，它通过对静脉图像进行采集和分析， 实现高度的准确性和安全性。在健康管理这一领域，静脉识别技术的 应用也逐渐显现出了其独特的优势。本文将探索一些静脉识别技术在 健康管理中的应用案例。 案例一：静脉识别技术在健康档案管理中的应用 健康档案是一个记录个体健康信息的重要工具，它为医生和患者提 供了有效管理和评估健康状况的依据。传统的健康档案管理方式通常 采用纸质档案或电子档案，但存在着信息安全性不高和易被篡改的问题。而将静脉识别技术应用于健康档案管理中，则能够有效解决这些 问题。 通过使用静脉识别技术，个体的静脉图像可以被独特地识别和记录，并与个体健康信息进行关联。这种方式不仅提高了档案信息的安全性，同时也方便了医生和患者的使用。患者只需通过指定的设备，如指纹 识别仪或扫描仪，进行静脉图像的采集和注册，即可完成健康档案的 建立和更新。而医生在需要访问健康档案时，只需通过静脉识别进行 身份认证后即可查看和修改相应信息。这种静脉识别技术在健康档案 管理中的应用，不仅节省了时间和精力，同时也提高了信息的安全性 和准确性。 案例二：静脉识别技术在生物识别支付中的应用

生物识别支付是近年来快速发展的一种支付方式，它通过个体生物特征的识别和验证，实现了更安全、更便捷的支付过程。静脉识别技术作为生物识别支付的一种方式，具备了高度的准确性和安全性，被广泛应用于健康管理领域。 通过将静脉识别技术与支付系统相结合，用户只需进行一次静脉图像的注册和绑定，即可实现后续的支付操作。在医疗机构中，患者可以使用静脉识别支付方式进行医疗费用的结算，无需携带现金或银行卡。同时，该技术还可应用于药店以及医疗器械设备的销售支付过程中，提高了支付的安全性和便捷性。 案例三：静脉识别技术在疾病筛查中的应用 疾病筛查是预防和控制疾病的重要手段，而静脉识别技术的应用为疾病筛查提供了新的解决方案。静脉识别技术可以通过定量分析个体静脉图像的特征参数，从而判断个体的健康状况和患病风险。 在糖尿病筛查中，静脉识别技术可以通过分析个体的静脉图像，获取相关的生物特征信息，并将其与糖尿病患病风险进行关联。通过该技术，医生可以及早发现糖尿病患者，并采取相应的干预措施。类似地，在心脑血管疾病等其他疾病筛查中，静脉识别技术也可以发挥重要的辅助作用。 总结： 静脉识别技术在健康管理中的应用案例正不断丰富和扩展。从健康档案管理到生物识别支付，再到疾病筛查，静脉识别技术以其高度的

基于均衡离散曲率波变换的手背静脉识别

基于均衡离散曲率波变换的手背静脉识别 摘要:针对滤波器尺度和方向的增加对识别速度阻碍较大的问题,提出了基于均衡离散曲率波变换（udct）的手背静脉识别方式。在进行手背静脉图像感爱好区域提取和预处置的前提下，引用了均衡离散曲率波变换对感爱好区域进行去滤波变换，然后对变换系数进行相位编码，计算编码统计直方图的卡方距离来进行静脉识别。实验结果表明,该方式在低质量的手背静脉图像情形下仍然能取得较好的识别成效和较快的识别速度。 关键词:手背静脉识别；特征提取和匹配；曲率波相位特征编码；局部异或算子；卡方距离 vein recognition based on uniform discrete curvelet transformation wei , gu * shool of information science and technology, fudan university, shanghai 200433，china abstract: palm-dorsal vein recognition using uniform discrete curvelet transform （udct）was proposed in this paper. with the palm-dorsal region of interest (roi) extraction and image preprocessing, udct of the curvelet transform was used on roi. then, the curvelet coefficients phase variance was encoded. finally, using the chi-square distance of histogram of the coding for vein recognition obtained the recognition results. experimental results show that this proposed method can identify palm-dorsal vein images with high

计算机视觉技术在生物特征识别中的应用技巧

计算机视觉技术在生物特征识别中的应用技 巧 计算机视觉技术在生物特征识别中的应用已经成为如今科技发展的重要领域。 通过对人体面部、指纹、虹膜等生物特征的识别和分析，可以实现身份认证、安全监控以及个性化服务等多种应用。本文将介绍计算机视觉技术在生物特征识别中的应用技巧。 首先，人脸识别是计算机视觉技术中最为常见的应用之一。在生物特征识别中，人脸识别可以用于安全门禁、人脸支付等场景。对于人脸识别技术的应用，其中一项关键技术是特征提取。传统的特征提取方法如Haar特征、LBP特征等，可以提 取出人脸的轮廓、纹理等特征，但这些方法对于光照、表情等因素较为敏感。近年来，深度学习在人脸识别领域表现出色，使用卷积神经网络（CNN）可以提取更 具区分性的特征。此外，关键点检测、姿态估计等技术也可提高人脸识别的精确度。 其次，指纹识别也是生物特征识别领域的重要应用之一。指纹识别技术可以通 过对指纹纹理和形态特征的提取与比对，实现对个体身份的识别与鉴定。在指纹图像的预处理过程中，常采用图像增强和去噪等技术来提高图像的质量。特征提取阶段则通常使用局部特征和全局特征相结合的方法，以增加识别的准确性和鲁棒性。在特征比对过程中，采用相似度度量方法（如欧氏距离和余弦相似度）进行指纹图像比对。同时，借助深度学习技术，如卷积神经网络，可以通过大数据训练提取更准确的指纹特征。 此外，虹膜识别也是生物特征识别中的重要技术之一。虹膜识别以人眼虹膜纹 理的独特性为基础，通过对虹膜纹理进行摄像、图像预处理和特征提取，实现个体身份的识别。虹膜识别技术对图像质量和光照条件的要求较高，因此在预处理阶段需要采取图像增强、去除眼睑遮挡等操作。特征提取阶段，采用多尺度分析和局部

基于近红外应用的手背静脉显影装置的设计

基于近红外应用的手背静脉显影装置的设计 周柯;杨语芳;张建华 【摘要】根据血红蛋白对不同波长的红外光相异的吸收特性,引入波长为850nm 的红外光源作为主动红外光源,组装、调试了一台静脉穿刺辅助装置,用PC实现了图像的采集、显示,并用Matlab软件对原始图像进行了感兴趣区域的裁剪,通过对裁剪后图像的预处理、图像分割、轮廓跟踪以及二值化,最终得到了较为理想的二值图像. 【期刊名称】《河北软件职业技术学院学报》 【年(卷),期】2017(019)002 【总页数】5页(P58-62) 【关键词】近红外;主动红外;静脉穿刺;静脉血管成像;Mat-lab图像处理 【作者】周柯;杨语芳;张建华 【作者单位】郑州大学电气工程学院生物工程系,郑州 450001;郑州大学电气工程学院生物工程系,郑州 450001;郑州大学电气工程学院生物工程系,郑州 450001【正文语种】中文 【中图分类】TP391.41 输液是透皮给药应用较为广泛的方式之一，在临床上可以实现药物的大量、快速输送，具有平衡人体内的水电解质及酸碱性的作用，在急救场合还可以扩充休克病人的血容量，及时挽救患者的生命[1]。然而，国内外的相关统计数据[2-6]表明：静脉穿刺的失败率普遍较高，这种现象在年龄小的儿童、肥胖或水肿病人、输液部位

发生过严重烧烫伤的病人以及周身循环衰竭和休克病人身上尤为突出。病人不仅要承受重复扎针的痛苦与折磨，还要承担因针头的反复刺激甚至血管刺穿等物理因素诱发静脉炎的风险[7]，再加上我国国民输液数量巨大[8]，使得静脉穿刺失败频频 成为医患纠纷的导火索[9]。 国内外相继开展了对静脉穿刺辅助设备的设计、研究[10]，从最早的温敏贴纸到普通光源反射直接观察仪器，又到目前研究最多的红外静脉显示仪器，应用原理多种多样，面世的产品也是品类繁多，性能更是各有千秋。也有相关人员开发了超声定位引导系统，但是由于其体积大、操作复杂等特性未能得到推广应用[11]。本项目组在指导老师的指导下，应用已经学习的专业课知识，设计了一款经济实惠、操作简单的静脉穿刺辅助设备。 自从Zemen[12-13]等首次发现静脉血管在均匀近红外下可以清晰显示并通过对 其机理进行探究，提出可以据此制作出静脉穿刺操作辅助设备后，相关领域的专家学者就对此展开了深层次的研究，并取得了一定的成果。应用红外技术进行血管显示的原理可以总结为：血液中约占血细胞总数99%的红细胞的主要蛋白组成是血 红蛋白，血红蛋白具有较好的携氧能力，与氧结合形成氧合血红蛋白（HbO2），通过这种方式向组织提供正常生命活动所需的氧，随后与氧脱离形成脱氧血红蛋白（HbR）。氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白对红外光的吸收峰值不同，前者在 850nm左右，后者主要在760nm左右。静脉血中的血红蛋白主要是脱氧血红蛋白，对红外光的吸收峰值在760nm左右，因此通过对手背侧850nm波长红外光透射量的观测比较便可找到静脉血管的分布信息。 成像装置的主要作用是获取有效的手背部静脉分布图像，并将其输送至PC以完成后续的图像处理。装置的主要组成部件有：摄像机及镜头、红外滤光片、红外光源、仪器支架以及相应的连接线。装置工作时，连通摄像机与PC并接通红外光源电源，引导患者手心向下将手置于红外光源正上方，患者手背上方的摄像机（镜头前置红

手背静脉特征提取算法

手背静脉特征提取算法 韩笑;冀进朝;左平;张禹 【摘要】提出一种基于有限Radon变换(FRAT)的手背静脉识别新方法. 在考虑手背静脉图像"线状"特点的基础上,先将手背静脉图像 "分块",再对分块后的图像进行FRAT变换,并提出一种向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背静脉图像纹理特征,最后通过特征匹配进行分类识别. 结果表明: 与传统的Hough变换和离散Radon变换相比,新方法提高了目标直线特征的检测速度;在有800个样本的数据库上进行实验,获得了96.5%的识别率,表明了算法的有效性. 【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》 【年(卷),期】2010(048)002 【总页数】6页(P245-250) 【关键词】有限Radon变换(FRAT);手背静脉;特征提取算法 【作者】韩笑;冀进朝;左平;张禹 【作者单位】吉林大学,数学学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;空军航空大学,基础部,长春,130022;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012 【正文语种】中文 【中图分类】TP391.4 人体手背静脉识别是一种新型的非接触式红外采集生物测定识别技术, 是对现有生

物测定识别技术的必要补充. 研究表明, 所有人的手背静脉几乎都不一样, 即使双胞胎也不一样, 并且绝大多数人的静脉血管图像随年龄增长不会发生根本性的变化, 所以, 识别手背静脉在理论上是可行的. 又因为人的手背拥有比手指更丰富的静脉血管, 可以提取更多的、并且适于身份认证的特征, 所以把手背静脉识别作为一种身份认证方式, 应用于信息安全等领域具有非常重要的意义. 人体手背上的静脉血管在可见光下不易被辨别, 如图1(A)所示, 而这种情形下使手背静脉结构可见度发生改变的主要原因有皮下脂肪、周围环境的温度和湿度、身体的活动和手的位置等. 此外, 人的表面样貌例如痣、肿瘤、疤痕、染色和毛发等因素也直接影响可见光下手背静脉图像的清晰度. 而用近红外光谱(IR)照射人的手背, 可凸显手背静脉血管结构, 如图1(B)所示. 这种成像方式在很大程度上提高了皮下静脉血管与皮下其他组织之间的对比度, 避免了表面样貌对手背静脉图像的影响. 图1 自然光(A)和IR(B)照射下的静脉血管Fig.1 Dorsal hand vein images under nature light (A) and IR (B) 1 手背静脉图像的红外采集原理及图像特点 根据人体骨骼和肌肉组织的特点, 当近IR入射光线的波长范围为0.72～1.10 μm 时照射手背, 可以较好地呈现静脉血管结构. 该波长范围属于近红外光线, 因为红外光强处于峰值时, 波长范围为0.80～1.50 μm. 研究结果表明, 在近IR环境下, 静脉血管与皮下其他组织的温度差比在可见光下的差别更明显, 并且所有人的手背静脉血管图像随年龄的增长不会发生根本性的改变. 此外, 近IR入射光线可射入生物体组织的深度大约只有3 mm, 可获得的生物信息有限, 因此在图像中除了皮下的静脉血管外, 其他生物特征是不可识别的. 综上所述, 手背静脉识别在实际应用中是可行的. 由于点、线、面是构成图像的基本元素, 因此, 对这3个特征的有效检测是进行模式匹配和模式识别的基础. 对于点模型, 小波分析[1-3]具有一定的优势. 但在表示图