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    基于圖形匹配的手背靜脈識別研究

    曹曉彤  
    【摘要】:在身份識別越來越受到重視的互聯網時代,基于手背靜脈的身份識別成為研究熱點。但是面臨采集設備多樣性的情況,跨設備條件下的手背靜脈身份識別成為必然趨勢。在跨設備以及用戶配合度低的條件下,采集的手背靜脈圖像存在亮度、旋轉角度和尺度大小等差異,識別率較低。如何在跨設備條件下開展高精度的手背靜脈身份識別具有重要的研究意義。論文主要工作和創新性如下:(1)提出以骨架圖來描述靜脈的形狀結構的兩種方案:方案一是由二值圖細化得到骨架圖,方案二是由距離圖細化得到骨架圖。在以上方案的基礎上,選擇骨架上的交叉點和終點作為關鍵點,以關鍵點為中心截取二值圖像片段(默認為48?48),并采用DERF描述子生成特征向量進行手背靜脈識別。1庫和2庫的單設備識別率方案一最高達到99.18%、97.35%,方案二最高達到98.98%、97.35%??缭O備條件下的識別率方案一為71.43%,方案二為70.41%。方案一的識別率相對更高,后續工作在方案一的基礎上開展。(2)為提高跨設備條件下的識別率,提出了以交叉點、終點和從邊上等間隔采樣的點同時作為關鍵點的算法。受圖形學啟發,以點和邊來描述靜脈骨架,從而更加完整地描述靜脈的形狀結構。對采樣間隔和以關鍵點為中心的二值圖像片段大小進行了優化,最優值分別為7,60?60。采用DERF描述子生成特征向量??缭O備條件下的識別率從71.43%提高到81.84%。(3)為進一步提高跨設備條件下的識別率,提出了基于多圖融合和改進Xception網絡進行手背靜脈身份識別的算法。在網絡輸入端,基于將紋理特征和形狀特征相結合的思想,將二值圖、距離圖和骨架圖融合為三通道的融合圖;在網絡內部,改進Xception網絡,迫使網絡學習更加稀疏的特征,改進后識別率最高達到93.54%。針對以上方法,在由實驗室自建的跨設備手背靜脈圖像庫1庫和2庫上進行了充分的實驗,驗證了論文所提方法的有效性。


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