【正文】 3) 本文雖然提出了一種特征提取方法，然而對此方法匹配率還不高，還需要進(jìn)一步的測試，例如，本文沒有考慮到樣本的旋轉(zhuǎn)對識別率的影響。(4) 未來可以考慮把手背靜脈識別系統(tǒng)硬件化，做成嵌入式靜脈識別系統(tǒng)，同時(shí)與其它生物識別技術(shù)相結(jié)合，組成多模識別系統(tǒng)，這也是生物識別技術(shù)發(fā)展趨勢之一，它將大大提高識別率?？傊?，人體手背靜脈識別是一種很新穎而且實(shí)用價(jià)值很高的技術(shù)，希望今后的工可以得到更為理想的識別效果，研究工作的實(shí)用價(jià)值也將進(jìn)一步提升。致 謝 我在這次論文寫作過程中的到了很多人的幫助，在這里我要向他們表示衷心的感謝。首先，我要感謝指導(dǎo)老師。我在完成論文的過程中遇到了很多困難，老師或恰當(dāng)?shù)貑l(fā)，或耐心地解答，我不僅順利的克服了困難，而且獨(dú)立解決問題的能力也得到了提高。 同時(shí)，我還要向與我一起探討問題的同學(xué)表示感謝，在與你們討論的過程中，我開闊了思路，這對我的論文寫作有很大幫助。參考文獻(xiàn)[1] 田捷,[M].電子工業(yè)出版社,2004:126129.[2] William [J].,28(1):9497.[3] 林喜榮,莊波,[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2003,43(2):164167. [4] 吳作凌,陳雄,[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2010,27(1): 114119. [5] 侯振雷,[J].,23(59) : 120123.[6] ,3(22) : 5864.[7] 夏鴻斌，徐文波，32(20) :128130.[8] KENNETH R. CASTLEMAN, Digital Image Processing. : Prentice Hall, Inc, a Simon amp。 Schuster Company, 1996:387440.[9] GStockman S. Kopstain and . Matching images to models for registration and object detection via clustering. IEEE Transactions on Patter Analysis and Machine Intelligence, 1992(3): 229241[10] Lin Xinrong et al. Measurement and matching of human vein pattern characteristics. Journal of Tsinghua University(science and technology).2003,43(2):336248[11] 王科俊,[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2006,58(14):3841.[12] 呂佩卓,23(21):167169.[13] 梁學(xué)章,[J].,35(17):6973.[14] [J].,27(1):152154.[15] 馬馴良,[J].,42(4). 178181.[16] 晃玉忠,郭慶平,[J].,23(5) : 6972.[17] FujitsuLaboratoriesLtd. Fujitsu Laboratories develops technology for word’s first contact less palm Vein pattern biometric authentication system. 2003,59(32) :767789.[18] [D]. 吉林：吉林大學(xué)，2006[19] 劉相濱,劉智成,[J].湖南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009,32(1): 3234. [20] 朱從虎,王華彬,陶亮等. 低對比度手背靜脈圖像的增強(qiáng)和分割[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2011,21(5):5259.[21] 劉相濱,劉智成,[J].湖南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,44 (36):181183. [22] Mohamed Shahin, Ahmed Badawi, and Mohamed Kamel. Biometric Authentication Using Fast Correlation of Near Infrared Hand Vein Patterns. International Journal of Biological and Medical Sciences 2:3 2007:141148.[23] 田洪亮. 基于原點(diǎn)靜距向量的手背靜脈識別技術(shù)研究[D].河南大學(xué),2010. [24] 劉鐵根,王云新,李秀艷等. 基于手背靜脈的生物特征識別系統(tǒng)[J].光學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009,29（12）:33393343. 附 錄% ********************************** 主程序1 ********************************clear。 clc。 close all。FeatureCell = cell(50,5)。for i = 1:50 stpe = i。 for j = 1:5 if i10 eval([39。HV_Original = imread(39。39。F:\matlab\Hand Vein Recognition\Pic\00039。 num2str(i) 39。hv39。 num2str(j) 39。.bmp39。39。)。39。])。 else eval([39。HV_Original = imread(39。39。F:\matlab\Hand Vein Recognition\Pic\0039。 num2str(i) 39。hv39。 num2str(j) 39。.bmp39。39。)。39。])。 end HV_Preprocessed = Preprocessed(HV_Original)。 HV_FeatureVector = OriginalStaticMoment(HV_Preprocessed,4)。 FeatureCell{i}{j} = HV_FeatureVector。 endendimhist(FeatureCell)。save F4 FeatureCell。% ********************************** 主程序2 ********************************load F4。[Subject,Sample] = size(FeatureCell)。m = 0。for i = 1:5 TestSample = cell(1,Subject)。 for j = 1:Subject T = zeros(32,32)。 for k = 1:Sample T = T+FeatureCell{j}{k}。 end TestSample{1,j} = (TFeatureCell{j}{i})/(Sample1)。 end for j = 1:Subject RegisterSample = FeatureCell{j}{i}。 Distance = zeros(1,Subject)。 for k = 1:Subject Distance(k) = sqrt(sum(sum((RegisterSampleTestSample{1,k}).^2)))。 end [E Index] = sort(Distance)。 R = Index(1)。 if R == j m = m+1。 end endendRate = m/% ********************************** 求原點(diǎn)靜距子程序 **************************function HV_FeatureVector = OriginalStaticMoment(HV_in,B)HV_in = double(HV_in)/255。[len,wid] = size(HV_in)。I = len/B。J = wid/B。HV_FeatureVector = zeros(I,J)。for i= 1:I for j = 1:J P = HV_in((i1)*B+1:i*B,(j1)*B+1:j*B)。 M = 0。 N = eps。 for m = 1:B for n = 1:B if P(m,n) == 1 M = M+sqrt(m^2+n^2)。 N = N+1。 end end end M0 = M/N。 HV_FeatureVector(i,j) = M0。 endend內(nèi)容總結(jié)
（1）基于Matlab的手背靜脈圖像特征提取
摘 要
人體手背靜脈識別技術(shù)作為一種全新的非接觸式生物特征識別技術(shù)，與以往傳統(tǒng)的指紋以及虹膜識別技術(shù)相比表現(xiàn)出了許多明顯的優(yōu)勢，近年來得到了廣泛的關(guān)注