手部静脉特征提取与匹配算法的研究实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1、目的及意义（含国内外的研究现状分析）

1.1 研究目的及意义

近年来，信息安全的重要性越来越凸显，身份认证也变得更加及时与频繁。而以密码、钥匙、信息卡等为代表的传统认证方式有着容易失窃、伪造、丢失、遗忘，认证过程较长，标识物需要随身携带等缺点，已经难以满足人们的需求。为实现更加可靠、安全又快捷的认证方式，人们对生物识别的研究与应用变得越来越广泛。

2. 研究的基本内容与方案

2、研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

掌静脉图像主要包括图像获取、预处理、特征提取和匹配4个步骤，本文主要实现掌静脉的特征提取和匹配算法，但为了验证算法的性能，仍然需要实现图像的获取与预处理过程，为特征提取和匹配提供合适的数据。本算法基于微软的VC 和具有优秀图像处理能力的视觉库OpenCV。

本设计要处理的掌静脉图像来自香港理工大学的掌静脉图片公开库，分两个时段采集500只手的12张掌静脉图，共6000张掌静脉图像。

本设计的静脉图像的预处理过程包括ROI提取，图像归一化，图像增强和图像去噪4个步骤。有研究人员利用卷积神经网络提取ROI，但本文中ROI截取将采用传统的算法，用固定阈值法将图像二值化；用Canny边缘检测算法从二值图像中提取手掌轮廓；采用指根点定位法确保每张图像ROI的一致性；基于指根点将图片旋转后截取ROI。归一化过程中，为防止引入噪声，只进行尺寸归一化，不进行像素归一化。图像增强过程采用CLAHE算法提高对比度，突出静脉纹路。最后采用中值滤波对图像去噪。

在特征提取过程中，本文采用LBP（局部二值模式）算法，提取静脉纹路，并获得图像的LBP二进制编码。最后比较两张静脉图像的LBP二进制编码，计算两段码之间的汉明距离，设置合适的阈值，汉明距离大于阈值的不匹配，小于等于阈值的匹配。

3. 研究计划与安排

3、进度安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。

4. 参考文献（12篇以上）

4、参考文献

[1] unarj a, sengw c, abbasia. a review of bio-metric technology along with trends and prospects[j]. pattem recognition, 2014, 47(8): 2673-2688.

[2] yanx k, kangw x, dengf, et al. palm vein recognition based on multi-sampling and feature-level fusion[j]. neurocomputing, 2015,151(2): 798-807.