《静脉识别技术与研究》

华中科技大学文华学院毕业设计（论文）

所示：

图2-1 手指静脉识别过程

2.3 静脉识别技术的难点

人体手指静脉识别是模式识别领域的前沿课题，迄今为止，关于这一课题的论文以及成果展示相对于其他生物测定识别的研究数量是较少的。本文对手指静脉识别系统所有涉及到的算法进行了系统地学习和试验性的研究，包括手指静脉图像采集、图像处理、特征提取和目标匹配．总结国内外现有的文献中相关算法的研究状况和优缺点，归纳出以下关于手指静脉识别的几个难点问题：

（1）图像采集设备的研制。手指静脉图像的采集是一个费时、费力、长期积累的过程，建立并维护好采集到的手指静脉图像将对后续的研究工作带来极大的便利，也将为系统测试和评价提供一个通用的、标准的平台。虽然手指静脉特征的唯一性与稳定性得到了大家的公认，但是制作出合乎要求的人体手指静脉图像采集设备是需要相当长时间的反复试验。

（2）手指静脉图像处理．图像处理的主要目的是为人们进行图像分析，手指静脉的图像是由 CCD 摄像头拍摄而得，由于受到各种因素的影响，同一个人在不同的情况下采集的图像有很大差异。因此，图像处理在手指静脉识别整个过程中占据相当重要的地位，同时也是手指静脉识别系统中的难点问题。

（3）手指静脉图像的特征提取。从上面的图像中我们可以看到，人体手指静脉的图像分布是类似“树”状的结构，若要取得精度较高的识别结果，静脉特征的有效提取就尤为重要了。以往文献中，手指静脉特征的提取都是先将图像二值化，然后通过细化算法得到的，这类方法使得部分手指静脉的特征严重损失，尤其是重要的特征点如交叉点等。因此，本文致力于提出一种更有效且静脉信息无损失的特征提取方法。

（4）目标匹配。在现阶段手指静脉识别的所有文献中，大多都是使用逐点像素匹配算法。这种算法运算量大，影响系统运行速度。如果能从多个角度出发，分析手指静脉特征并提出相应的快速匹配方法，再将几种匹配方法融合在一起，则可形成高精度的

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识别系统。

（5）样本库的建立。从以往的文献我们看出，所有的实验样本数量都还不够，样本数量最多也就是500幅图像（50人，每人左右手共采集10幅静脉图）。另外还要考虑各类型的人群，包括老人、儿童、还有体育竞技者等。虽然实验原型系统的技术指标很令人鼓舞，但要达到实用还须扩大实验样本数量。

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3 手指静脉识别系统的结构及工作原理

3.1 手指静脉识别系统的组成

要实现一个有效的生物识别系统，首先必须研究并解决该生物特征的获取这个关键技术问题，这是所有后续处理的基础，其效果直接影响到身份识别的准确性、可靠性以及可推广性。手指静脉识别系统主要由静脉图像采集系统及静脉图像处理系统两大部分组成。静脉图像采集系统主要包括CCD/CMOS摄像机和红外光源，图像处理系统利用计算机实现静脉图像的标注化、有效静脉图像的提取、图像的注册和匹配以及识别结果的输出，同时还负责提供光源的控制信号。系统组成如图3-1所示：

图3-1 手指静脉识别系统的组成

3.2 手指静脉图像采集系统工作原理

手指静脉图像的采集主要是利用人体静脉血液中血红素对特定波长红外光的吸收特性来实现的。有关资料表明，血红蛋白在波长为850nm和760nm处具有两个吸收峰。由于850nm的红外光源在市场上比较充足，故决定采用850nm的LED阵列作为该采集系统的光源。我们将手指放于红外光源与图像传感器之间，使用红外LED阵列从手指背部进行照射，红外光波透射过手指，其中经过静脉的红外光被血红蛋白吸收，最终在图像传感器（CMOS或CCD）面上形成静脉分布的阴影图形。

根据人体骨骼和肌肉组织的特点，当近红外入射光线的波长范围在0.72～1.10um时照射手指，这时手指静脉血管中的血红色素相比于皮下组织可以吸收更多近红外放射线，可以很好地呈现出静脉血管结构，该波长范围属于近红外光线。根据中国国家医用红外检测光源的有关规定，红外光强，处于峰值时波长范围在0.8～1.5um之间。因此，只要有较好的红外采集设备，完全可以拍摄到满足要求的静脉图像。 3.2.1 红外CCD/CMOS摄像机的选取

CCD/CMOS摄像机的选取其实就是选择合适的摄像机，最重要的参数就是对红外

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光的敏感程度。

实验表明，皮下脂肪和手指的姿势会使图像中的静脉变得模糊。但是静脉血管的温度不同于周围的皮肤温度，并且皮肤温度拥有一个温度梯度，这就使得静脉的温度能和皮肤组织的温度区分开来。人体所发射的红外线的波长范围为0.3～1.4um，这取决于皮肤的发射率、皮肤的温度、空气分子、空气湿度和红外摄像头与物体之间的距离。红外线在大气中发射光谱是0.3～0.5um和0.8～1.4um，如图2-3所示，这就意味着波长范围在0.3～0.5um和0.8～1.4um的红外光线的辐射度在大气中有最小的衰减。通过分析，如果摄像头的敏感光谱在上述波长范围内，则采集的图像将几乎不受可见光的影响。

图3-2 大气中红外线的发射光谱

从上面的分析与研究可知，只有选用在近红外区域内感受能力非常敏锐的

CCD/CMOS摄像机，才能获得满足要求的手指静脉图像，同时考虑到近红外光源的因素，

本文将选用敏感光谱为0.8～1.5um的CCD/CMOS摄像机。 3.2.2 光源系统的设计

光源系统是手指静脉识别系统中最关键的部分。一个好的光源系统能够很好地提高所获得静脉图像的质量，包括增大静脉血管与背景的对比度，降低经脉图像的噪声等。

近红外光线可射入人生物体组织的深度大约只有3mm，可获得的生物信息是很有限的，因而，获得的静脉图像在质量上受到一些限制。这个过程与基本的光学系数有关：吸收系数和散射系数。

吸收系数决定光在保持最初的传播路径上失去亮度前能够传播多远，而散射系数决定光在失去最初相位和改变方向能传播多远。

考虑到这些光学因素，光源发射的红外光应比较均衡的照射到手掌上，在获取图像的过程中光源发射的近红外光的强度应保持不变，获得的图像的对比度应足够大，以便降低后续图像预处理算法的复杂性。

（1）照明系统结构

对一系列光源进行比较后发现，用波长范围为800～940nm的大功率近红外LED

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