（计算机软件与理论专业论文）基于多尺度线条检测的手指静脉识别算法研究.pdf

西华大学硕士学位论文 基于多尺度线条检测的手指静脉识别算法研究 计算机软件与理论 研究生刘英指导教师罗晓晖 2 1 世纪是以尖端生物识别为主的时代，目前已经有指纹识别、虹膜识别、 掌纹识别、静脉识别、脸型识别、声音识别等生物识别方法。静脉识别是近年 来异军突起的一种新的生物识别方法，它具有这几种优点： 几乎没有那两个人的静脉特征是完全相同的。静脉存在与身体内部，不会 遗失，不会遗忘。不受外部污染、轻伤影响，识别速度快。非侵入性和非接触 性成像技术对红外线的采用，可以确保使用者的便捷性和清洁性。设备使用红 外光，不需辅助光，使用时不受天气地点的影响。 本文的主要研究内容包括： 研究了小波变换，重点研究多尺度连续小波变换，选择高斯一拉普拉斯二阶 微分函数作为小波基函数。 针对本文手指静脉图像的特点，研究了图像预处理的方法。提出了一种基 于多尺度滤波图像最大值融合的特征提取方法，运用多尺度思想通过用多个不 同尺度的高斯一拉普拉斯二阶微分函数增强线条信号，比较不同尺度下增强结 果，记录下图像中同一个点所对应最大响应及其相应尺度，并根据最大响应对 静脉图像进行重构。 研究t h e s s i a n 矩阵求取脊线方向性的方法和c a n n y 算法中的局部非极大值 抑制的方法，结合这两者方法，通过提取方向局部极大值得到静脉血管的中心 线。 根据本文跟踪算法对静脉血管的中心线进行跟踪和连接，从而将静脉血管 中心线完整的提取出来。在提取出静脉血管中心线的同时我们还能够得到中心 西华大学硕士学位论文 线的方向和对应的最大响应尺度。 研究了基于不变矩的特征提取匹配识别方法，提出了一种将中心线的方向 和对应的最大相应尺度作为不变矩匹配识别特征的方法。初步实验表明了本文 算法较传统的不变矩识别有更高的可靠性和准确性。 关键词：手指静脉识别，多尺度，h e s s i a n 矩阵，特征提取，不变矩 西华大学硕士学位论文 。 v e i n , g n 1 a lw i t h mstud,basedthe f i g u r ev e l nr e c o g n i t i o na l g o r i t h ms t u a y a 0 nm u l t i - s c a l el i n ed e t e c t 擅o n 一一 - c o m p u t e rs o f t w a r ea n dt h e o r y m d c a n d i d a t el i u n g s u p e r v i s o rl u o x i a oh u i t h es o p h i s t i c a t e db i o m e t r i ci st h em a i nf a c t o ro ft h e21c e n t u r y s of a rt h e r e h a v eb e e nf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n , f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n ，i r i si d e n t i f i c a t i o n , p a l m p r i n ti d e n t i f i c a t i o n , v e i ni d e n t i f i c a t i o n , f a c ei d e n t i f i c a t i o n v o i c ei d e n t i f i c a t i o n a n ds oo n t h ev e i nr e c o g n i t i o ni sar i s i n gw a yo fb i o m e t r i ci nr e c e n ty e a r s t h e r e a r es o m ea d v a n t a g e so fv e i nr e c o g n i t i o nc o m p a r ea so t h e rb i o m e t r i cw a y s a l m o s t l yt h e r ea r et w op e o p l ew h oh a st h es a m ev e i nf e a t u r e b e c a u s ev e i n e x t i s t e di nt h ei n t e m a lo fh u m a nb o d yt h a tt h ec h a r a c t e r sw o u l d n t1 0 s ea n df o r g e t i t w o u l d n tb ef r o me x t e r n a lc o n t a m i n a t i o na n dm i n o ri n j u r i e sa n dh a df a s t l y r e c o g n i t i o ns p e e d n o n - i n v a s i v ea n dn o n - c o n t a c ti n f r a r e di m a g i n gt e c h n o l o g yu s e d t oe n s u r et h a tt h eu s e r sc o n v e n i e n c ea n dc l e a n l i n e s s u s i n gi n f r a r e dl i g h td i d n t n e e da n ya u x i l i a r yl i g h t ，l o c a t i o n sa n dw e a t h e rd i d n th a v ea n yi m p a c t t h em a i ns t u d yi nt h i sp a p e ri n c l u d i n g ： w eh a ds t u d i e dw a v e l e tt r a n s f o i t nf o c u so nm u l t i s c a l eo fc o n t i n u o u sw a v e l e t t r a n s f o r m dw h i c hu s e dg a u s s l a p l a c es e c o n d o r d e rd i f f e r e n t i a lf u n c t i o na sw a v e l e t b a s i sf u n c t i o nf o rt h ef i n g e rv e i ni m a g ec h a r a c t e r i s t i c so ft h i sp a p e r , w eh a d s t u d i e di m a g ep r e p r o c e s s i n gm e t h o d w ep r o p o u s e daf e a t u r ee x t r a c tm e t h o d b a s e do nm u l t i s c a l em a x i m u mi n t e g r a t i o no fi m a g ef i l t e r i n g t h o u g hm a n yo f m u l t i s c a l eg a u s s l a p l a c es e c o n d o r d e rd i f f e r e n t i a lf u n c t i o nt oi n h a n c et h ei m a g e a n dc o m p a r e dt ot h ei n h a n c er e s u l t su n d e rd i f f f e r e n ts c a l e t h eb i g g e s tr e s p o n s ea n d i i l r e l a t l v es c a l e a c c o r d i n gt ot h es a m ep o i n ti nd i f f e r e n ti m a g ew ( i r er e c o r d e da n d a c c o r d i n gt ot h eb i g g e s tr e s p o n s et or e c o n s t r u c ti m a g e w es t u d l e qt h em e t h o do fe x t r a c t i n gr i d g ed i r e c t i o n u s i n gh e s s i a nm a t r i xa n d l o c a ln o n 。m a x l m a s u p p r e s s i o no fc a n n y a l g o r i t h m c o m b i n i n gt h e 觚om e l o d s w e c o u l dg e tt h ec e m e d i n eo fv e i nb y e x t r a tt h ed i r e c t i o n a ll o c a lm a x i m a a c c o r d i n gt ot h et r a c k i n ga l g o r i t h mi nt h i sp a p e rt h ec e n t e r l i n e o fv e i nw a s 觚k e d 觚dc o i l i l e c tt oe x t r c tt h ew h o l ec e n t e r l i n e 。a tt h em e a n t i m e w ec o u l dg e t t h ed i r e c t o na n dr e l a t i v eb i g g e s tr e s p o n s es e a l eo f c e n t e r l i n e 一 w es t i l m e dt h ef e a t u r ee x t r a c t m a t c h i n gm e t h o d s a n dp r o p u s e dan e w m e t h o do f u s l n gt h ed i r e c t i o na n dr e l a t i v eb i g g e s t r e s p o n s es c a l eo fc e n t e r l i n ea sf e a 嘁s n l e p r e l l m m a r yt e s t sd e m o n s t r a t et h ea l g o r i t h r ni nt h i sp a p e rh a dm o r er e l i a b i l i t va n d a c c u r a c yt h a nt r a d i t i o n a la l g o r i t h m k e y w o r d s ：f i n g e rv e i n e x t r a c t i o n ；i n v a r i a n tm o m e m s i d f i c a t i o n s ；m u t l i s c a l e ；h e s s i a n i v 西华大学硕士学位论文 1 1 声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取 得的研究成果除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人 已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西华大学或其他教育机构的学 位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已 在论文中作了明确地说明并表示感谢。 本学位论文成果是本人在西华大学读书期间在导师指导下取得的，论文成 果归西华大学所有，特此声明。 作者签名：刘如巧年s 月知日 导嗲；腰冲7 年寸月加日 丫略吁7 西华大学硕士学位论文 1 2 授权说明书 西华大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规 定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电 子版，允许论文被查阅和借阅，西华大学可以将本论文的全部或部 分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复 印手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书； 2 、不保密面，适用本授权书。 ( 请在以上口内划) 学位论文作者签名：刘昊 日期：】研6 珈 ， 薯曼溯签予：仰吁 日期：一夕小乙 7 西华大学硕士学位论文 1 概述 1 1 课题研究的背景和意义 2 1 世纪是信息的时代，信息时代给人类社会带来了日新月异的变革。信 息在人类的生活中无处不在，在各个领域中都发挥着至关重要的作用，信息安 全也显得极其重要。身份认证在信息时代也有了新的发展。目前传统的身份认 证技术主要有两种：一种是物品认证技术，如用身份证、户口簿、证明文件等 等。另一种是数字认证技术，如数字签名，用户名和密码等等。这两者都存在 着一定的缺陷：身份证等物品容易丢失或被伪造，用户名密码等容易忘记或被 记错。另一方面是这些身份识别方法往往无法区分标识物品的真正拥有者和取 得标示物品的冒充者，一旦他人获得了这些标示物品，就可以拥有相同的权利。 生物识别技术( b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g y ) 是指利用人体生物特 征进行身份认证的一种技术。更具体一点，生物特征识别技术就是通过 计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切 结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。利用 生物特征的身份认证，由于利用了人体固有的生理和行为特征而展现出极大的 优越性【lj 。 静脉识别技术已经成为当今数字生活中一种身份鉴别系统，也有人预测它 是未来生物识别技术的主流之一。由于在已经投入使用的生物识别技术中， 比较多的是指纹识别和虹膜识别，而这种通过分析人体皮肤下面的静脉血管分 布情况来识别主人身份的技术，大多数人都未曾了解过。下面我们将静脉识别 技术与其他技术进行对比，总结其具有的优势。首先我们来分析原有识别技术 存在的弊端口j ： 1 指纹识别技术对环境的要求很高，对予指的湿度、清洁度等都很敏感， 脏、油、水都会造成识别不了或影响到识别的结果；某些人或某些群体的指纹 特征少，甚至无指纹，所以难以成像；对于脱皮、有伤痕等低质量指纹存在识 别困难、识别率低的问题，对于一些手上老茧较多的体力劳动者等部分特殊人 群的注册和识别困难较大；每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的 指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性；每一次指纹识别摩 擦采集时，日积月累会造成设备的磨损；指纹识别时方向要求较高，方位要正， 西华大学硕士学位论文 不要斜着刷，用指肚而不是指尖，否则识别不上；指纹识别设备成本仍然较高 等；指纹识别的采集点少，识别率较低。 2 虹膜识别技术一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的 虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的 唯一性认证试验；对于盲人和眼疾患者无能为力，无法识别；设备体积较大， 未来也很难将图像获取设备的尺寸小型化，因聚焦的需要而需要昂贵的摄像 头，一个这样的摄像头最低报价为4 0 0 0 美元，系统成本过高；使用时需要比较 好的光源；黑眼睛识别比较困难；镜头可能会使图像畸变而使得可靠性大为降 低；使用者容易存在心理上的排斥感。 3 人脸识别的使用固然简便，它不需要被动配合，可以用在某些隐蔽的 场合，利用已有的人脸数据库资源，可更直观、更方便地核查该人的身份，成 本也比较低，但其缺点也是显而易见的。人脸的差异性并不是很明显，误识率 可能较高；对于双胞胎，人脸识别技术不能区分；人脸的持久性差，例如长胖、 变瘦、长出胡须等；人的表情也是丰富多彩的，这也增加了识别的难度；人脸 识别受周围环境的影响较大。由于这些困难，人脸识别的准确率不如其他技术。 相比之下，静脉识别有效的解决了这些问题的存在，它所具有的特点是： 一是通过列证和收集数据证明所有人的静脉是不同的理论，完全相同静脉 特征的人几乎没有，即使是长相非常相像的双胞胎的静脉图形也不会相同，而 且这种差异将会在他们的一生中都不会消失。在成长过程中，静脉也在成长， 然而静脉不会发生根本性变化。在成年阶段，静脉是稳定几乎不发生变化。即 使在成长过程中，静脉也随时间在成长，但静脉的成长变化非常缓慢，为适应 此种缓慢的变化，静脉识别系统有一种“动态模型更新 功能，在每次比对时， 使用者的静脉图形数据会得到更新，“动态模型更新”功能使得静脉识别系统 对身份识别更准确。 二是由于静脉分布藏匿于身体内部，其特征属天赋密码，不会遗失，不会 遗忘，使用简便。所以不存在仿制或失窃的风险，由于不排除凶残的歹徒可能 会不择手段，将目标人的静脉载体砍下来通过测试，系统设备己设计成只能扫 描有温暖血液流过的静脉血管，只有活体才能识别，因而断指将会失效，所以 不存在被盗的可能性。 西华大学硕士学位论文 三是高精密判断，不受外部污染、轻伤影响，人类手部表面的皮肤条件不 会对认证工作造成影响，识别速度陕。对于被其他物体覆盖，脱皮，有伤痕， 一些手上老茧较多的体力劳动者等的皮肤以及无法辨识的毁伤肌肤识别起来 不会受到干扰、不存在识别率低的问题，而且速度极为迅速。 四是静脉识别系统对手指的湿度和温度的变化不敏感，对手指清洁度没有 要求，不会受脏、油、水等因素的影响，也减少了误读的可能。 五是非侵入性和非接触性成像技术对红外线的采用，可以确保使用者的便 捷性和清洁性。不需要直接接触，使用者只要将手掌展开，在识别器上晃一下 即可。非接触性使用方式，不会被复制，不会被窥视，使用更安全。而且非接 触性在减少设备被污染的同时，也避免了细菌的交叉传播，既卫生又安全，容 易被大众接受，非常适用于公共场所使用，并且极大的提高了识别速度。举例 来说，在传染病流行的时间内，这种非接触性的感应方式是最安全的，甚至在 医院的开刀房，医生都可以戴着外科手套通过感应进行身份认证。 六是由于静脉形状的相对稳定性和捕捉影像清晰性，所以可对低分辨率相 机拍摄的图样资料进行小型的简单数据影像技术处理。所以准确率比指纹识别 还高。实验显示，其无法识别的几率仅有0 0 1 ，识别错误的概率则只有 0 0 0 0 0 8 ，识别率已经达到了9 9 9 。 七是设备使用红外光，不需辅助光。使用时不受天气地点的影响，夜里或 树阴下光线不足时，红外光线都会自动扫描，一般在晴天和多云天气下，静 脉识别装置都可正常使用。实验证明，通过红外线摄像机采集静脉图科学稳定。 目前，静脉识别技术分为两种：一种是手背静脉识别，一种是手指静脉识 别。二者各自具有其优势：较之于手背的静脉认证，手指静脉识别的设备工艺 要求高，体积较小。手指静脉认证的可信度较高。而且，相比手背认证，手指 认证有更多保障。手只有两只，而手指却有十根。极端的话，将两手十指共十 份的数据注册后，即使受伤有几根手指不能使用也没有关系。而相较于手指静 脉识别，手背静脉识别的范围更大，准确率也比更高，位移偏差较小，采集容 易。相对的，安全性比手指静脉识别率更高，但设备体积较大。手背静脉识别 的错误接受率低于0 0 0 0 0 8 ，错误拒绝率为o 0 1 。提供使用者高度的保 障与准确识别率。 西华大学硕士学位论文 2l 世纪是生物智能的时代，多种生物识别技术的存在需要人们做出理性 的选择，需知没有哪一项技术是绝对完美的，人们应根据自身需求、经济承受 能力、设备的使用者、技术的安全性等一系列因素来选购产品；科研人员也应 依靠自主研发，提高国内产品的技术和功能，提高识别率、减小误差，从而真 正使人们步人生物智能时代，愿生物识别技术发展得更快更好1 1 2 国内外研究现状 静脉识别最早是2 0 0 1 年由韩国汉城大学电子工程系在一篇关于手背静脉 识别算法的文献【3 j 中提出的，该文献详细描述了静脉识别算法，并对5 0 0 0 个 样本进行了试验，识别率高达9 4 8 8 。目前，日本的日立公司、富士通公司 在静脉识别技术的研发方面处于领先地位。在率先研制静脉识别系统成功的日 本，对于该项技术与系统的使用已经达到了高速发展的阶段：已有上万家企业 采用基于静脉识别技术的安全保密系统。如东京银行用于a t m 以及柜台的身 份认证、保险箱及电脑系统登录；日本千叶工业大学则应用于个人资料查询， 如成绩单、上课记录、出入管理、图书借阅等；东京大学医院用十资料室的出 入管制等等；日本主要的财务组织、学校、实验室、政府机关以及私人企业所 引用，至今已经超过1 0 0 0 0 个单位使用手掌静脉识别系统，其中6 0 0 0 家是属 于主要公立及市立的银行，4 5 0 0 家应用在企业行号的设备上，1 0 0 0 个应用在 电脑登入上，3 0 0 个应用在机关行号以及民宅大厦的门禁管理上。另外，利用 手指静脉识别技术的特点，日本日立公司已开发出一套新型汽车安全系统，当 司机拉车把手时，安装在车把手后面的一个传感器利用近红外线识别一个人手 指上的静脉纹理图案。系统便可识别司机手指中静脉构成的独特图案。而且车 把手的独特设计能引导司机的手正好进入他每次打开车门的位罱，保证系统每 次读取数据时手指静脉都在同一位置。静脉图案对不上号，即使偷车贼有汽车 钥匙，他也打不开汽车，这样偷车贼便无计可施了。 日本富士通公司已于2 0 0 6 年公布了一种全新的身份识别系统通过手 掌静脉的轮廓来区分人的身份。并己在日本茨县的那珂公共图书馆中完装完 毕，准备接受检验。该图书馆于2 0 0 6 年1 0 月建成投入使用，它同时也将成为全 球首座引入手掌静脉识别系统的图书馆。 4 西华大学硕士学位论文 目前我国生产静脉识别系统的厂家主要有深圳市科安信有限公司、深圳市 中电视讯有限公司、上海道肯奇科技有限公司、北京中航吴天科技有限公司、 深圳市海蓝德科技有限公司等多家企业。除了深圳市科安信有限公司生产手指 静脉识别外，其他企业研发的都是手背静脉识别。由于静脉识别在我国的应用 还处于起步阶段，已生产产品的种类数量较少，该技术的生产主要集中在门禁 领域的产品。同时，这些产品的应用范围还不是很广泛，主要集中在重要的高 要求场所。在这种市场的初期，由于人们的知晓程度与了解程度不高，概念的 普及与产品的推广需要一定的时间，市场还在开发阶段，产品初期的成本价格 较高。应用于各类场所用于身份认证和识别：政府机关、军警机关、金融机关、 科研、电视台等重点、高要求场所和企事业单位、家庭等但随着研发的深入， 这项技术可以应用到更多不同的领域。 静脉识别系统在我同的成功应用是第十一届世界女子垒球锦标赛。作为北 京奥组委确定的4 2 场奥运测试赛首场比赛，这场比赛中，任何人进出场馆安保 中枢，均需伸手接受“手背静脉门禁系统”检测。这是第一次在比赛中使用了 手背式静脉门禁系统。此次赛事突出了科技安保意识，在安保指挥中心的大门 设置了手背式静脉门禁系统，要想通过这个系统，要过三关，一是检测手背上 静脉的形状和走向，二是要检测每条静脉的宽度，三是要检测血管内血流的速 度。手背式静脉门禁系统的出错率低于百万分之一，而且；只能识别活体，即 使采用其他材料进行仿造，也无法达到以假乱真的效果。媒体和其他注册人员 进入场内，除了人工查验外，还必须通过身份识别系统的验证。注册人员靠近 感应医，上方的电脑屏幕赢即能显示注册人的相关信息。如果无法显示注册信 息或者拿他人证件，都将被拒之门外。五天的举办期间现场内外秩序良好，安 保工作获得了观众、参赛队以及媒体的赞惯。 1 3 静脉识别的评价标准 静脉识别系统的性能指标主要取决于所采用算法。为便于采用量化的方法 表示性能，人们通常把下面的几个指标作为静脉识别系统的衡量标准 4 1 。 1 、误拒率( f a l s er e j e c t i o nr a t e ，f r r ) 又称为拒真率，指将相同的静脉误认为不同的静脉而加以拒绝的出错概 西华大学硕士学位论文 率。其定义为： f r r = 误拒的静脉数考察的静脉总数1 0 0 2 、误识率( f a l s ea c c e p tr a t e ，岷) 又称为认假率，指将不同的静脉认为是相同的静脉而加以接受的出错概 率。其定义为： f a r = 误识的静脉数考察的静脉总数x1 0 0 3 、相等错误率e e r ( e q u a le r r o rr a t e ) 指在某给定匹配相似度下，f a r 与f r r 相等时的错误率，即f a r = f r r 。 4 、速度 静脉识别系统的工作速度主要有采集时间、图像处理时间、对比时间和平 均识别速度几项指标构成。采集时间包含了采集的操作时间和图像的传输时 间；图像处理时间包括从处理静脉图像到特征提取、输出特征模板的时间；对 比配时间指对两组静脉特征模板进行对比并给出结果的时间：平均识别速度指 从静脉特征模板库搜索出特定静脉特征模板的速度，通常是一个统计平均值， 其速度与模板库的分类方法有很大的关系。 5 、“一对一”与“一对多” 同其它生物识别技术一样，静脉识别系统有两种工作方式：认证 ( v e r i f i c a t i o n ) 和识别( i d e n t i f i c a t i o n ) 。认证是要将待识别静脉样本与标本静 脉特征模板进行“一对一”对比，得出“是否为同一人”的结论；识别是将待 识别静脉样本静脉特征数据库中的标本静脉进行“一对多”的搜索对比，得出 “有无此人”及“此人是谁”的结论。 1 4 本论文的主要工作及内容安排 手指静脉识别是人体特征识别中前沿领域，目前无论是国际上还是国内都 没有一个较好的识别方法和专门的研究机构，在总结国内外各种识别方法的基 础上，本文提出同时提取静脉血管中心线的宽度和方向的算法，静脉识别的难 度主要在静脉的特征提取上，因此前期的图像预处理和特征提取非常重要，如 果这方面做的好，那将会大大降低特征识别的难度并提高其准确率。 论文共分八章，内容上安排如下： 6 西华大学硕士学位论文 第一章概述。阐述课题的研究背景、意义以及该领域的国内外发展现状、 静脉识别的评价准则。 第二章小波变换介绍。小波变换是从傅立叶变换的基础上发展起来的， 它能有效地从信号提取信息。本文的算法主要来源于连续小波变换的思想，在 原图像不变的情况下，在多个尺度下提取图像特征。 第三章手指静脉识别综述。首先介绍了几种在静脉识别方面国内外现 有的主要算法以及静脉图像采集的硬件系统结构。 第四章图像预处理。主要研究了图像预处理的主要算法，首先采用中 值滤波滤除孤立噪声，然后对图像进行高斯低通滤波平滑以进一步抑制噪声并 保留细节，最后对图像进行对数变换以扩展暗的血管部分。 第五章研究了高斯拉普拉斯二阶微分函数的特性。本算法是在图像预 处理完成后，通过高斯拉普拉斯二阶微分函数与图像卷积，利用高斯拉普拉斯 二阶微分函数的特性来增强图像中静脉血管信号以及运用连续小波多尺度的 思想检测不同宽度的静脉血管。 第六章静脉血管中心线提取。首先研究了h e s s i a n 矩阵关于分析点的 方向的性能，然后利用这种特性结合c a n n y 算法中的局部非极大值抑制的方 法检测出静脉血管的中心线大体轮廓，最后根据本文提出的自适应跟踪算法， 将整个静脉血管中心线准确的跟踪出来。 第七章特征匹配与识别。首先介绍了特征匹配识别的一些基本概念和 一些常用的匹配识别算法，研究了基于不变矩的匹配识别算法，。 第八章全面总结本文研究成果以及存在的不足，指出后续研究工作的 方向，并根据实验结果提出了最终实验方案。 系统流程图如图1 1 所示。图1 2 为本文试验用的手指静脉图片。 西华大学硕士学也论文 f i g 】- 1f j o w c h a r t o f s y s t e m 圈1 - 1 系统流程图 f i g1 - 2 ap i c t u r eo f f i g u r e v e i n 例l 也手指静脉图片 西华大学硕士学位论文 2 小波变换 小波分析( w a v e l e t a n a l y s i s ) 是在傅立叶变换的基础上发展起来的，它是 f o u r i e r 分析划时代的发展结果。小波分析提供了一种自适应的时域和频域同 时局部化的分析方法，它能自动调整时一频窗，因而能有效地从信号提取信息。 同时又可以通过伸缩和平移对函数或信号进行多尺度分析，能聚焦到信号时域 和频域的任意细节，因而被誉为“数学显微镜，在数学领域本身的许多学科、 信号分析、图像处理、计算机识别、数据压缩等方面取得了具有科学意义和应 用价值的重要成果1 4 j 。 2 1 傅立叶变换 2 1 1 连续傅立叶变换 函数厂( f ) 的一维傅立叶变换由下式定义【5 】： 3 沙( 讲= ，( s ) = rf ( t ) e 川 7 d t ( 2 1 ) 其中，2 = 一1 。傅立叶变换是一个线性积分变换，它将一个( 一般而言) 由n 个实变量复函数变换为另一个有n 个实变量的复函数。f ( s ) 的傅立叶逆 变换定义为： 3 。1 扩( 5 ) ) - f ( s ) = if ( s ) e j 2 = d s( 2 - 2 ) ，m 注意，正、反傅立叶变换的唯一区别是幂的符合。 傅立叶积分定理指出： 加) = lf ；。加) e - 2 , d t d lp d s ( 2 - 3 ) 也就是说逆变换是互逆的，即： 3 沙( f ) ) = f ( s ) j3 。1 扩( s ) ) = f ( t )( 2 4 ) 函数f ( t ) 和f ( s ) 被称作是一个傅立叶变换对。对于任一函数f ( t ) ，其傅 立叶变换f ( s ) 是唯一的，反之亦然。 2 1 2 傅立叶级数展开 假定g ( f ) 是一个瞬时函数，在区间 - r 1 2 ，t 2 】外的值为零，也可以认定 9 西华大学硕士学位论文 它是一个周期函数的一个周期。通过将式( 2 1 ) 的变量s 离散化，并只在区 间上积分，我们可以得到一个系数序列： a n = g ( 刀厶) = e r 2 2g ( t ) e - 2 f l t ( n a s t ) d t ( 2 - 5 ) 其中t 为周期，a s = 1 t 。这种展开方式用系数( 复数值) 的一个无限序 列来表示g ( ，) ，虽然对许多有用的函数而言，只有有限多个系数有非零值。 同时逆变换为： g ( f ) ：宝g ( 船厶弦：川础) 厶： o og p 2 州； ( 2 6 ) 它通过将不同频率的的正弦型曲线相加，在区间内表示了g ( ，) ，其中系数 g 。重建了这些正弦型曲线的振幅。 定义函数厂( f ) 的傅立叶级数展开为： 们) = 鲁+ o o 吼c 。s ( 2 万7 nf ) + z 。b s i n ( 万亍nf ) ( 2 7 ) 其中 铲- i 2f ：) c o s ( 2 哮皿和屯= 讪2f f 1 2 ( 咖i n ( 2 冗拳f 边( 2 - 8 ) 该式用两个无限实系数序列表示了一个周期为t 的函数。 2 1 3 二维傅立叶变换 二维傅立叶变换、逆变换分别定义为： m m j 2 n ( 搬+ 妙) f ( u ，v ) = iif ( x ，y ) e d x d y ( 2 - 9 ) 和 m m j 2 7 t ( u x + u y ) f ( x ，y ) = ll f ( u ，y ) p d u d v ( 2 1 0 ) 其中f ( x ，y ) 是一副图像，f ( u ，v ) 是它的谱。通常f ( u ，v ) 是两个实频变量 u 和v 的复值函数，变量u 是对应于x 轴的，频率对应于y 轴。 图2 1 是一副图像及其二维幅度谱，二维频率空间的每个点的幅值( 实部 和虚部的的平方和的平方根) 被规格化为显示灰度级。原点位于变换图像的中 心，图像中的周期性噪声产生了变换中的尖峰信号。 1 0 西华大学硕l 学位论文 f i g2 - 1t w o - d i m e n s i o n a lf o u r i e r t r a n s f o r m i m a g e 图2 - i 图像的二维傅里叶变换 如果g ( t ，i ) 是一个n + n 的( 就像用等问距的矩形网格对一个二维连续 函数采样所得的) 数组，则它的二维离散傅立叶变换为： g ( m ，h ) 专善歉枷1 2 。 专p 逆d f t ( 逆变换) 为： g ( i ， ) ：一i u z “。1 g ( m , n ) p 4 ；( 2 - 1 2 ) k ，七) ：) p “”1 u = 0 和一维情况一样，d f t 和连续傅立叶变换很相似。一个在矩形网格上采 样的带宽有限函数的二维d f t 是连续傅立叶变换的一个特例。 2 2 波和小波 先回顾一下傅立叶变换，它使用的是正弦曲线波作为它的正交基函数。之 所以称为波，是因为他们类似于大海的波涛和在其他媒体中传递的波。对于积 分变换来说，这些函数都是在两个方向无限扩展。离散傅立叶变换的基向量也 在他们的整个域中非零。也就是说，他们并不是紧支集( c o m p a c ts u p p o i t ) 。 对比之下瞬态信号只在一个很短的区间内非零。与此相同的，图像中的许 多重要特征( 例如边缘) 也是在空间位置中高度局部化的。这些成分并不类似 西华大学硕士学位论文 于任何个傅立叶基函数，并且，正如后面要讨论的，他们的变换系数( 即频 频) 也不是紧凑分布的。这使得傅立叶变换已及一些其他变换，在分析包含瞬 态或局部化成分的信号和图像时，得不到最佳表示。 傅立叶变换能够用正选函数之和表示任何分析函数甚至是一个狭窄 的瞬态信号。然而，这是通过错综复杂的安排，以消去一些正选波( 通过相互 抵消) 的方式，构造出在大部分区间都为零的函数而实现的。当然，这对于可 逆变换来说是一个有效的方法，但它却使此函数频谱上呈现出相当混乱的构 成。 为了克服这些缺陷，数学家和工程师们已经开发出若干种使用有限宽度基 函数进行变换的方法。这些基函数不仅在频率上而且在位置是变化的，他们是 有限宽度的波并被称为小波( w a v e l e t ) 。基于他们的变换被称为小波变换 ( w a v e l e tt r a n s f o r m s ) 。 如图2 2 所示，两个小波图像示例： f i g2 - 2t w oe x a m p l e so fw a v e l e ti m a g e 图2 - 2 两个小波图像示例 2 3 时频域分析 有关信号处理的文献中包含了相当多采用二维时频空间的术语来分析信号 的工作。这一方法实际上在小波变换之前就有，但她现在纳入同一个现代框架。 根据时频域分析，一个信号的每个瞬态分量映射到时间频率平面上的位置 对应于分量主要频率和发生的时间如图2 2 所示： 两华大学碗t 学位论立 ( 2 ) f i g2 - 3s i n g a ls c h e m a t i c 图2 - 3 信号表示示意图 在图像分析中，这个空间是三维的，可以看做是一个图像叠层。一个局部 化分量将主要出现在叠层中对应于此分量主要频率的层次。 2 4 小波变换类型 就像傅立叶变换那样，在小波变换中也同样存在这三种肯能性：连续小波 变换( c w t ) 、小波级数展开和离散小波变换( d w t ) 。不过情况稍微复杂些，因 为小波基函数可以是正交归一也可以不是正交归一的。 一组小波基函数能够支持一个变换，即使这些函数不正交。这就意味着， 一个连续小波级数展开可以由无限多个系数来表示一个有限带宽函数。如果这 个系数序列被截断为有限长度，那么就只能重构出原始函数的个近似。同样， 一个离散小波变换可能需要比原始函数更多的系数，以精确地重构它，有时甚 至只能达到一个可接受的近似值。 西华大学硕士学位论文 2 4 1 连续小波变换 连续小波变换( 也称为积分小波变换) 是由c r o s s m a m 和m o r l e t 引入的。 若l f ，( x ) 是一个实值函数且它的频谱y ( s ) 满足允许条件： q = 牛 0 且与b 同为实数。变量a 反映一个特定的基函数的尺度( 宽度) ， 而b 则指明它沿x 轴平移的位置。 通常情况下，基本小波y ( x ) 以原点为中心，因此y ( x ) 就以x = b 为中心。 图2 4 显示了这种小波的一个例子。它由下式给出： v ( x ) = 存( 1 一x 2 ) p 。v 2 ( 2 1 6 ) 1 4 西华大学硕士学位论文 1 o o 5 0 0 5 一 厂 o -0 f i g2 - 4a w a v e l e t 图2 4 一个小波 函数厂( x ) 以小波l f ，( x ) 为基的连续小波变换就是： ( 口，6 ) = ( 厂，v ) = 厂( x 口6 ( x ) d x ( 2 - 1 7 ) 2 4 2 二维连续小波变换 一个一维函数厂( x ) 的连续小波变换是一个双变量的函数，变量比f ( x ) 多 一个。因此称c w t 是超完备的。因为它要求的存储量和它所代表的信息量都 显著增加了。对于变量超过一个的函数来说，这个变换的维数也将增加一倍。 若f ( x ) 是一个二维函数，则它的的连续小波变换是： 哆( 口，吃，岛) = 厂( 五y ”d 砧6 1 ( x ，y ) d x d y ( 2 1 8 ) 其中b x 和6 。表示在两个维度上的平移。二维连续小波逆变换为： 厂( w ) 。百1 吁( 岛吃，妒哦，( ) 蛾吩亨 ( 2 1 9 ) 其中 西华大学硕士学位论文 4 加南v c 等，孚， p 2 。， 而i f ，( x ，y ) 是一个二维基本小波。同样的方法可以推广到超过两个变量的 函数上。 2 5 小波级数展开 2 5 1 二进小波 第二种类型的小波变换比第一种的限制要稍多些。同样，它由一个基本小 波通过伸缩和平移构成一组基函数。不过这里的伸缩和平移指定为整数而不是 实数。 在这第二种定义中，将只限于通过对基本小波l f ， ) 的二进伸缩( 以2 的 因子伸缩) 和二进平移来构成基函数。二进平移指每次移动k 2 7 ，这是二进 尺度因子和小波宽度的整数倍。 2 5 2 定义 一个函数y ( x ) 是正交小波，如果它的函数集合妙似( x ) j 定义为： l 矿，| ( x ) = 2 2 v ( 2 s x k ) ( 2 - 2 1 ) 其中一o 。 歹，是 o o 为整数，并且它构成l 2 ( r ) 中的正交归一基。整数j 决定伸 缩，而k 确定平移幅度。 前述的小波集合在以下条件下构成一个正交基，首先： 沁j , k 州t i 椭) = 6 肼6 锄 ( 2 - 2 2 ) 其中l 和m 为整数，6 “是k r o n e c h e r 8 函数，且( ，) 表示内积；其次，若 任何函数f ( x ) l 2 ( r ) 都可写成： 厂( x ) = c ，肚( 工) ( 2 2 3 ) j = k = - - 。 其中变换系数再次有内积给出。 1 6 西华大学硕士学位论文 c m = ( ( x ) ，v 似( x ) ) = 2 川i 。f ( x ) t g ( 2 1 x k ) a x ( 2 - 2 4 ) 式( 2 2 3 ) 和( 2 2 4 ) 确定了厂伍) 关于小波l f ，( x ) 的小波级数展开式。 值得注意的是，一个连续函数是由双无限序列事表示的，并且从总体上说 这个变换也是超完备的。因为基函数一般是在两个方向都趋于无穷，所有完备 重构就必须包括所有项。 但是，如果适当选则y ( x ) ，还是可能截断这个级数而又不产生严重的近 似误差。如果f ( x ) 为有限宽度而且基本小波的局部性很好( 即离开原点后它 迅速趋向零) ，那么i k l 较大的许多系数都可以忽略。同样，较大的i j l 系数通常 也比较小，因为此时的小波基函数变得特别宽或特别窄。 1 7 雨华大学硕上学位论立 3 手指静脉识别综述 3 1 引言 静脉识别是利用静脉中红血球对于特定近红外线的吸收特性柬读取静脉 图案( p a t t e r n ) 。静脉识别的基本原理是利用近红外线照射手掌，并由传感器 ( s e n s o r ) 感应手掌反射的光，如图3 - j 。其中的关键在于流到静脉红血球中 的血红蛋白( h e m o g o b i n ) 因照射会失脱氧份，而这个坯原的血红蛋白对波长 7 6 0 n m 附近的近红外线会有吸收，导致静脉部分的反射较少，在影像上就会产 生静脉图案。也就是说，静脉识别就是利用反射近红外线的强弱柬辨认静脉位 置。 嚣晃器 照相矶 t 2j f i g3 - 1v e i ni m a g ea c q u i s i t i o nh a r d 、a 他d e v i c e s 图3 - l 静脉目像采雏堙们装苴 西华大学硕士学位论文 3 2 静脉识别算法综述 目前日本日立公司所采用静脉识别算法旧在国际上处于领先地位。该算法 主要包括图像采集、图像预处理、静脉提取和匹配四个部分。国内吉林大学的 李铁钢、韩笑博士，已分别发表了静脉识别算法研究、人体手背静脉识别 算法研究博士论文，处于领先地位。 3 2 1 国际领先算法 图3 - 2 是该设各的原形，它是一个长宽高为7x 6 4 厘米和l 3 英寸c c d 的摄像机。每个图像是2 4 0 1 8 0 像素的8 位灰度图。手指的长度在水平方向， 并且指尖在图像的正向。由于在采集时，设备将手指的位置固定在同一位置， 所以无需考虑对采集图像进行定位操作。图像的预处理主要是对图像进行二维 标准化处理。下面详细介绍该算法的静脉提取和匹配过程。 aj f i 9 3 - 2f i