《面向低質量圖像的手指靜脈識別關鍵問題研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由劉通擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向低質量圖像的手指靜脈識別關鍵問題研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉通
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
手指靜脈識別作為一種新型身份認證技術，識別精度高、安全性能強，既可用於彈藥庫等軍事重地，又可廣泛用於銀行等民用場所，軍用和民用價值極大。低質量靜脈圖像易導致識別性能下降，是當前面臨的主要難題。本項目首先構建具有代表性的大型低質量手指靜脈圖像資料庫，用於算法仿真和成果評價；然後結合低質量圖像特性和靜脈生理結構，提出修正二叉樹模型，定量描述靜脈分支的相互連線關係及空間結構，有助於探究低質量圖像的靜脈分布規律和結構差異，對實現靜脈紋路的完整提取和靜脈特徵的靈活匹配有重要意義；接著在完善前期靜脈圖像增強與分割算法的基礎上，提出基於修正二叉樹模型的手指靜脈紋路修復算法，解決低質量圖像下完整靜脈紋路提取的難題；最後提出基於修正二叉樹模型的手指靜脈匹配算法，提高面向低質量圖像的手指靜脈識別算法的魯棒性。通過本項目的研究，有助於提高面向低質量圖像的手指靜脈識別性能，推動手指靜脈識別的學術研究和實用化進程。
結題摘要
手指靜脈識別防攻擊能力強、安全性能高，是生物特徵識別領域的研究熱點。如何提高低質量圖像下的識別性能，是手指靜脈識別領域面臨的重要挑戰。本項目深入研究了手指靜脈表示、靜脈圖像分割、靜脈紋路修復和靜脈特徵匹配四項關鍵技術，取得了一些可以提高識別性能的研究成果，這些成果還可用於指紋識別、手掌靜脈識別等相關領域，主要貢獻和創新總結如下：（1）結合低質量圖像深入分析手指靜脈結構，指出了靜脈線結構具有顯著性和穩健性，可用於區分不同個體和認知同一個體，是識別的主要依據；提出了管徑（靜脈血管的直徑）均一、結點複製、環路剖分和虛擬連線四項手指靜脈結構簡化準則，抽取易於表示的靜脈線結構；在此基礎上，提出了B樣條二叉樹（B-Spline Binary Tree，BSBT）模型，採用二叉樹描述靜脈各分支連線關係，採用B樣條描述靜脈各分支的空間結構，充分描述手指靜脈的顯著與穩健結構，有助於提高手指靜脈識別性能。（2）在手指靜脈圖像分割方面，針對經典重複線跟蹤（Repeated Line Tracking，RLT）方法在自適應能力和運算效率方面的不足，提出了一種自適應重複線跟蹤（Adaptive RLT，ARLT）方法，提高了圖像分割算法對靜脈管徑和圖像對比度差異的自適應能力，降低了無效線跟蹤引起的時間消耗，可以從低質量圖像中提取細節豐富的靜脈紋路，抑制了靜脈真實紋路顯著性的下降，為手指靜脈的可靠識別奠定了基礎。（3）手指靜脈低質量圖像分割過程難免存在紋路斷裂和毛刺干擾現象，易引起識別性能下降。提出了一種基於BSBT模型的手指靜脈紋路修複方法，依據BSBT模型的葉結點定位斷裂紋路和毛刺，依據方向約束、方差約束和邊界約束條件修復斷裂紋路，依據BSBT模型的結點和長度屬性剔除毛刺，可以增強手指靜脈線結構的穩健性，有助於提高識別性能。（4）針對低質量圖像下的受損靜脈紋路引起的識別性能下降問題，提出了一種基於BSBT模型的手指靜脈特徵匹配方法，利用BSBT模型可以獨立描述各靜脈分支的性質，通過分段匹配和綜合判決操作降低靜脈紋路受損部分對特徵匹配的影響，提高了低質量圖像下的手指靜脈識別性能。本項目組發表論文9篇，授權專利14項，出版學術專著5部，獲國際發明展金獎2項、全國發明展金獎1項，形成了良好的國際國內影響力。
