手指靜脈圖像質(zhì)量評價與識別方法的研究.pdf

1、生物特征識別技術(shù)是使用人的生理特征或行為特征進行身份鑒別的技術(shù)，常被用作識別的生物特征有指紋、人臉、虹膜、步態(tài)、筆跡等。在眾多生物特征識別中，手指靜脈識別技術(shù)以其獨特的優(yōu)勢成為了近年的研究熱點。與一些傳統(tǒng)的生物特征識別技術(shù)相比，手指靜脈識別具有不易被偽造、用戶友好、活體性等優(yōu)勢。另外手指靜脈圖像采集設(shè)備較小，很容易被引入到各種應(yīng)用中，有很好的市場前景。
　　在采集手指靜脈圖像的過程中，由于光照變化、放置不規(guī)范、設(shè)備差異等因素的影響

2、，會存在一部分質(zhì)量較差的手指靜脈圖像。這些質(zhì)量較差的圖像對手指靜脈識別的性能會有很大的影響。因此，如何有效的對手指靜脈圖像進行質(zhì)量評價成了手指靜脈識別中的一個比較重要的問題。另外，識別方法的研究一直是手指靜脈識別領(lǐng)域的研究重點。在眾多識別方法中，基于超像素的手指靜脈識別是一種比較有效的方法，但是現(xiàn)有的基于超像素的方法還存在一些不足，因此本文提出了一種新的基于超像素的識別方法。
　　針對上述手指靜脈圖像質(zhì)量評價問題本文提出了一種基于

3、SVR(SupportVector Regression)的手指靜脈圖像質(zhì)量評價方法。這個方法在手指靜脈圖像質(zhì)量評價特征和手工標注的圖像質(zhì)量得分之間建立了一個SVR模型，然后利用這個模型對新的輸入圖像進行質(zhì)量評價。在驗證數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明所提的手指靜脈圖像質(zhì)量評價方法是非常有效的。另外，所提方法還把圖像質(zhì)量得分作為軟特征加入到手指靜脈識別中，實驗結(jié)果顯示識別性能有所提升。
　　為了比較好的利用手指靜脈圖像質(zhì)量評價結(jié)果，本文還提

4、出了一種結(jié)合圖像質(zhì)量評價的自適應(yīng)的手指靜脈識別方法。該方法可以根據(jù)輸入圖像質(zhì)量的差異選擇合適的特征提取方法，克服了使用單一固定特征提取方法的不足。實驗結(jié)果表明，這一方法在時間和識別性能兩方面都有很好的表現(xiàn)。
　　基于超像素的手指靜脈識別方法雖然比較有效，但是該類方法還存在以下不足:(1)不能區(qū)分性的使用超像素。(2)缺少更多具有辨別能力的超像素特征。因此本文提出了一種新的基于超像素的手指靜脈識別方法。這一方法選取了兩種類型的超像素

5、，穩(wěn)定性超像素和區(qū)分性超像素，這兩類超像素在匹配階段會發(fā)揮不同的作用。具體操作時，首先對數(shù)據(jù)庫中的每一類都訓(xùn)練出穩(wěn)定性超像素和區(qū)分性超像素。在識別時，只需要把輸入樣本與模板中相應(yīng)位置的穩(wěn)定性超像素和區(qū)分性超像素比較即可。在融合兩類超像素的匹配得分時，本文提出了一種翻轉(zhuǎn)權(quán)重的融合方法。另外，為了進一步提升識別性能，所提方法還提取了超像素的SPCF（Superpixel Context Feature）特征。在最后匹配階段使用了加權(quán)的SUM