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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

手背静脉识别是一种新的生物特征识别技术,包括近红外手背静脉图像采集、图像预处理、基于自适应滤波的手背静脉图像增强算法、基于动态全局阈值的手背静脉分割算法、手背静脉特征提取方法、以及分类器的设计和系统实现。本文主要研究红外手背静脉图像采集和图像预处理。实验表明,人的手背在波长范围是0.72~1.10微米光线的照射下,能够呈现出较好的血管结构,而处于该段波长范围的光线属于近红外光线。设备采集到的图像不可避免的会受到设备本身或外界光线引起的噪声的污染,所以在进行识别之前对图像进行初步的预处理非常必要;由于我们感兴趣的是手背图像的静脉结构信息,而采集的手背静脉图像,既包含手背静脉信息,也包含手背皮肤和背景区域,所以需要进行感兴趣区域提取,即提取含主要静脉信息的手背区域;另外,由于手背皮肤色差以及外界光线的干扰,致使釆集到的图像在灰度上存在着较大的差异,为了便于后期处理需要对图像进行灰度归一化,使图像具有统一的灰度和方差。

国内外研究现状

目前，个人身份识别技术在很多领域都有着广泛的应用，例如，区域访问控制、PC登录、电子商务以及公司考勤系统等。传统的身份认证方法主要借助体外物品,如证件、钥匙(房卡)、ATM卡、代号、用户名、密码等进行身份识别,由于这些物品极易丢失和被伪造,己经越来越难以满足人们的需求。21世纪人们正在信息技术和网络技术的发展中逐渐摆脱着传统技术的束缚,在这个以信息和自由为特色的世纪里,生物特征识别技术作为20世纪末才开始蓬勃发展的高新技术,必将在社会生活中占据重要的地位,与之相关的信息安全的重要性也越来越受到人们的关注。

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到达了高速发展的阶段:已有上万家企业采用基于静脉识别技术的安全保密系统。如东京银行用于户TM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；东京大学医院用于资料室的出入管制等等。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。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。

静脉识别在我国还处于起步阶段,从技术研发到市场应用都具有极大的发展空间。已经证明，把手背静脉图像特征作为个人身份鉴别的依据,在技术上是可行的。手背静脉识别的匹配算法是以细化后图像的骨架特性作为识别特征进行比对的。

2. 研究的基本内容

本文的研究内容主要分为五个部分：

1.简要介绍静脉识别研究的现状，了解生物识别尤其是手背静脉识别相对于其他识别方式的优势；

2.了解近红外手背静脉采集设备，简单介绍手背静脉图像采集的流程；

3.阐述对红外手背静脉图像进行预处理的必要性，详细介绍matlab的图像处理功能；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

1.进行文献的查阅和有效信息的整理搜集工作；

2.熟悉仪器图像采集的操作流程，基本掌握图像采集工作；

3.采集红外手背静脉图像并进行筛选，要求图片具有代表性；

4. 参考文献

1.王华彬.基于近红外成像的手背静脉识别算法及系统实现研究[d].安徽大学博士论文,2010.

2.赵江魏. 基于小波去噪和模板均衡化的增强方法[d]. 吉林大学,2012：1－5.

3.fan s k s, zahara e.a hybrid simplex search and particle swarm optimization for unconstrained optimization[j].eur.j.oper.res., 2007 , 181(2):527 -548.

4.王科俊，丁宇航等.手背静脉图像阈值分割.自动化技术与应用.2005.vol(24),no.8.