基于LabVIEW的手掌身份識別系統(tǒng)研究.pdf

1、生物特征識別是當前身份認證領域的研究熱點,其中靜脈識別技術因其比指紋識別更高的安全性、活體性、可靠性受到越來越多的關注。靜脈身份識別技術以手部靜脈圖像為識別依據(jù),通過靜脈圖像采集、預處理、特征提取、模式識別等完成身份認證。論文在組織生物學分析的基礎上,對圖像采集系統(tǒng),圖像預處理及特征提取進行研究,具體內(nèi)容及其成果包括:
　　1、在組織生物學分析的基礎上,從理論和實驗上研究了圖像采集系統(tǒng)的光源優(yōu)化,發(fā)現(xiàn)在810nm處獲得靜脈和其它組

2、織的最大反射對比,說明810nm近紅外光源更適合用于靜脈圖像采集。研制了基于LED環(huán)形光源、CMOS相機和780nm長波通濾光片的圖像采集系統(tǒng)。
　　2、利用研制的靜脈圖像采集系統(tǒng),基于LabVIEW軟件平臺開發(fā)了圖像采集模塊,通過動態(tài)鏈接調(diào)用函數(shù)調(diào)用DLL文件采集了實驗對象的手靜脈圖像。
　　3、在靜脈圖像預處理方面,首先通過中值濾波濾除靜脈圖像的原始噪聲。以Sobel算子提取手掌輪廓,找出手掌輪廓邊緣定位手掌中心點,基于

3、該點截取640*640像素區(qū)域作為ROI區(qū)域。針對提取到的ROI圖像對比度不高以及灰度分布不均勻的情況提出一種Gamma矯正法,在均勻光照的同時提高靜脈圖像的對比度。
　　4、利用NiBlack算法對靜脈圖像進行分割會出現(xiàn)靜脈紋路斷紋和多出不存在紋路的現(xiàn)象,針對這一問題,提出基于Gabor小波變換的紋理特征提取方法來提取靜脈特征。通過Gabor小波核函數(shù)傅里葉變換與靜脈圖像傅里葉變換結果相乘后反傅里葉變換,提取均值和方差值的特征向