1、手指靜脈識(shí)別是一種新興的基于人體生理特點(diǎn)的生物特征識(shí)別技術(shù)。該識(shí)別技術(shù)利用手指掌側(cè)淺靜脈進(jìn)行身份識(shí)別。與其他生物特征識(shí)別一樣，手指靜脈識(shí)別有四個(gè)處理步驟，即圖像采集、預(yù)處理、特征提取及匹配。盡管手指靜脈識(shí)別的相關(guān)研究取得了一定的進(jìn)展，但每個(gè)處理步驟中仍存在一些問題尚待完善。比如，由于圖像采集過程中手指的隨機(jī)放置，數(shù)據(jù)庫中存在部分傾斜圖像，但此問題在現(xiàn)有的圖像預(yù)處理方法中沒有得到足夠的重視。同時(shí)，現(xiàn)有感興趣區(qū)域提取方法大都是針對(duì)來自某一種

2、設(shè)備采集的圖像設(shè)計(jì)，當(dāng)處理來自其他設(shè)備采集的圖像時(shí)，其分割性能將大打折扣。再如，在基于靜脈紋路的識(shí)別方法中，不完整的紋路和不魯棒的匹配方法使得識(shí)別性能仍有待提高。使用軟特征增強(qiáng)主特征區(qū)分性是生物特征識(shí)別領(lǐng)域中提高識(shí)別性能的一種有效方法，但在手指靜脈識(shí)別中該問題并沒有得到應(yīng)有的關(guān)注。另外，由于個(gè)體差異和采集設(shè)備性能不夠理想，手指靜脈圖像質(zhì)量存在較大差異，因此如何正確地評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量也是手指靜脈識(shí)別中需要重視的問題。
　　本文針對(duì)手指靜

3、脈圖像感興趣區(qū)域提取、紋路特征提取、軟特征提取、圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)等問題開展了深入研究，主要的工作和貢獻(xiàn)如下:
　　(1)研究了一種基于滑動(dòng)窗口的手指靜脈感興趣區(qū)域提取方法。針對(duì)手指傾斜問題，提出了一種基于手指中線的傾斜校正方法。在圖像校正的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于滑動(dòng)窗口的方法檢測(cè)手指關(guān)節(jié)的位置，并基于此位置確定感興趣區(qū)域的高度。進(jìn)一步，由手指左右兩側(cè)邊界的內(nèi)切邊確定感興趣區(qū)域的寬度，至此就可以得到校正的感興趣區(qū)域。
　　(2)提

4、出了一種基于超像素分割的設(shè)備無關(guān)手指靜脈感興趣區(qū)域提取方法。多個(gè)不同設(shè)備采集的圖像在尺寸、背景灰度及噪聲的位置、面積、形狀等方面存在差異，這些差異使得現(xiàn)有的基于單設(shè)備的感興趣提取方法的性能大打折扣。但多設(shè)備采集的圖像存在以下兩方面的共性:(1)噪聲位于手指區(qū)域之外;(2)手指邊界處背景與手指區(qū)域灰度差異較大。同時(shí)，超像素分割能夠?qū)⒕哂邢嗨苹叶戎档南噜徬袼貏澐值揭粋€(gè)塊中，這樣不僅噪聲被隔離，背景和手指區(qū)域也能夠被劃分到不同的塊中。因此，提

5、出了一種基于超像素分割的感興趣區(qū)域提取方法，即從超像素邊界中追蹤出手指邊界，從而獲得感興趣區(qū)域。
　　(3)研究了一種基于解剖學(xué)結(jié)構(gòu)分析的手指靜脈識(shí)別方法?，F(xiàn)有基于靜脈紋路的識(shí)別方法性能不夠理想的主要原因之一是沒有對(duì)手指靜脈的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和成像特點(diǎn)進(jìn)行深入的分析和利用。該工作利用靜脈紋路具有谷形或半谷形橫切面的成像特點(diǎn)，并結(jié)合靜脈紋路在解剖學(xué)上的方向性、寬度變化、連續(xù)性等特點(diǎn)，提出了一種基于解剖學(xué)結(jié)構(gòu)分析的紋路提取方法。在匹配階

6、段，為克服手指隨機(jī)放置造成的大尺度圖像平移問題，提出了基于靜脈主干的圖像校準(zhǔn)方法。同時(shí)，為了克服小尺度紋路變形問題，提出了一種彈性匹配方法。為了全面地表征靜脈紋路，將圖像校準(zhǔn)過程中的靜脈主干重合度和靜脈網(wǎng)絡(luò)的彈性匹配得分進(jìn)行集成。
　　(4)研究了一種結(jié)合軟特征的手指靜脈識(shí)別方法。該工作檢測(cè)手指遠(yuǎn)端關(guān)節(jié)寬度，并將其看作一種軟特征。為了融合關(guān)節(jié)寬度特征和靜脈特征，提出了三種框架，即融合框架、過濾框架、混合框架。實(shí)驗(yàn)證明，利用手指關(guān)節(jié)