本文關(guān)鍵詞： 手背靜脈識別 Hausdorff距離 不變矩 特征融合 DSP　出處：《吉林大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著社會不斷地發(fā)展,人們對安全的可靠性要求越來越高,許多場合都需要對人的身份進(jìn)行認(rèn)證與識別,因此生物特征識別技術(shù)顯得越來越重要。而人體手背靜脈作為一種嶄新的生物特征識別技術(shù),與視網(wǎng)膜技術(shù)、指紋技術(shù)、虹膜技術(shù)等相比,它具有內(nèi)部特征、活體識別、安全等級高和非接觸式等優(yōu)點,表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢,并且手背靜脈識別技術(shù)處于剛剛起步的階段,所以人們對手背靜脈識別技術(shù)的深入研究非常有必要和實用意義。目前,手背靜脈識別一般都是利用PC機(jī)來處理,但這樣的識別系統(tǒng)體積過于龐大,而利用DSP來進(jìn)行手背靜脈識別就能較好的解決此類問題。本文使用的DSP芯片型號為TI公司推出的TMS320DM642,該數(shù)字圖像處理芯片是專用于圖像以及視頻處理方面的,并且主頻最高可以達(dá)到300Mhz。國內(nèi)手背靜脈識別產(chǎn)品的核心技術(shù)大多數(shù)都是從韓國NEXTERN公司購買的,并且將DSP應(yīng)用于生物特征識別設(shè)備中,可以有效降低成本,便于產(chǎn)品化,所以本文設(shè)計了一套基于DSP的手背靜脈識別系統(tǒng)。本文采用Mohamed Shahin博士手背靜脈圖像庫,共選取200幅手背靜脈圖像,對基于DSP的手背靜脈識別系統(tǒng)進(jìn)行深入研究,本文主要的研究內(nèi)容為:(1)針對現(xiàn)有手背靜脈識別利用的手背靜脈特征較少,識別率較低等缺點,本文提出了一種基于特征點距離的手背靜脈特征融合的方法。該方法首先提取7個不變矩,再提取手背靜脈的端點及交叉點,將幾何特征和局部特征相融合,實驗結(jié)果準(zhǔn)確率可達(dá)96.75%。(2)本文介紹了手背靜脈識別系統(tǒng)的硬件平臺,本系統(tǒng)的硬件平臺包括系統(tǒng)的選型、系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及各模塊設(shè)計。本文通過對比幾款DSP,最終選取DM642芯片作為系統(tǒng)的核心處理器。(3)本文設(shè)計了手背靜脈識別系統(tǒng)的軟件框架,并且介紹了軟件的開發(fā)環(huán)境、DSP/BIOS操作系統(tǒng)等。為本文成功完成基于DSP的手背靜脈識別算法移植的后續(xù)工作做出鋪墊。(4)本文設(shè)計了一套基于DSP的手背靜脈識別系統(tǒng),將本文研究的兩種手背靜脈識別算法移植到DSP上,該算法能成功判斷是否為同一個人的手背靜脈,實驗結(jié)果準(zhǔn)確率可達(dá)93.5%,驗證了本文算法的實用性和可靠性。本文利用Hu的7個不變矩方法與豪斯多夫距離法進(jìn)行算法融合,成功完成了基于DSP的手背靜脈識別算法移植。
[Abstract]:With the continuous development of society, people demand more and more security reliability, many occasions need to authenticate and identify the identity of people. Therefore, biometric identification technology is becoming more and more important. As a new biometric recognition technology, human dorsal hand vein has internal features and in vivo recognition compared with retina technology, fingerprint technology, iris technology, etc. The advantages of high safety grade and non-contact type show obvious advantages, and the technology of dorsal hand vein recognition is just in its infancy, so it is very necessary and practical to study deeply the technology of dorsal hand vein recognition. The back of the hand vein recognition is usually processed on a PC, but this recognition system is too large. In this paper, the model of DSP chip is TMS320DM642produced by TI, and the digital image processing chip is specially used in image and video processing. Most of the core technologies of domestic hand back vein recognition products are purchased from NEXTERN Company of South Korea, and the application of DSP in biometric equipment can effectively reduce the cost and facilitate the production. In this paper, we design a set of dorsal hand vein recognition system based on DSP. In this paper, we select 200 back hand vein images by using Mohamed Shahin image library, and deeply study the DSP based dorsal hand vein recognition system. The main research content of this paper is: (1) aiming at the shortcomings of the existing dorsal hand vein recognition, such as fewer features of the dorsal hand vein, lower recognition rate and so on. In this paper, a method of feature fusion of dorsal hand vein based on the distance of feature points is proposed. Firstly, seven invariant moments are extracted, then the endpoints and intersections of the dorsal hand vein are extracted, and the geometric features and local features are fused. This paper introduces the hardware platform of the hand back vein recognition system. The hardware platform of the system includes the selection of the system. The structure of the system and the design of each module. By comparing several DSP, the DM642 chip is selected as the core processor of the system.) the software framework of the hand back vein recognition system is designed in this paper. This paper also introduces the software development environment, such as DSP / BIOS operating system. This paper designs a DSP based hand back vein recognition system for the successful completion of the follow-up work of hand back vein recognition algorithm transplantation based on DSP. By transplanting two algorithms of dorsal hand vein recognition to DSP, the algorithm can successfully judge whether the vein is the same person's dorsal hand vein. The accuracy of the experiment can reach 93.5a, which verifies the practicability and reliability of this algorithm. This paper uses Hu's seven moment invariant method and Hausdorf distance method to fuse the algorithm, and successfully completes the transplantation of the hand back vein recognition algorithm based on DSP.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1550476