【摘要】 21世紀是日益復雜化、移動化以及交互頻繁化的信息時代,各個角落都充滿了信息交互,這也就催生了對信息安全的要求。而作為“敲門磚”的傳統(tǒng)身份認證方法由于其結構相對簡單、盜取較為容易,正面臨著越發(fā)完善地被仿造的危險。另一方面,基于生理特征或行為特征形成的生物識別方法,憑借其隨身“攜帶”、不易遺忘、不會丟失、較難偽造和隨時隨地可用等特點,得到了廣泛的關注并有眾多研究者開展了相關工作,而且在金融、政府部門以及基礎建設等領域都有所應用。根據(jù)相關調查,生物識別市場還處于一個新興市場,并且每年保持較高的增長率在快速發(fā)展,未來生物識別技術將會成為保證信息安全的一個主要方向。而手背靜脈作為生物特征的一個分支,屬于一門新興技術,主要利用血液對近紅外光特殊的吸收能力可以形成包含手背靜脈血管紋理結構的圖像的特點。目前這項技術在亞洲地區(qū)的發(fā)展非常迅速,并且有不少成型的商業(yè)產(chǎn)品已經(jīng)推出,特別是2008年北京夏季奧運會的手背靜脈識別系統(tǒng)就是一次很好的應用。本文也是鑒于該項技術巨大的潛力以及廣闊的發(fā)展空間開展了相關工作。本文在豐富了手背靜脈圖像數(shù)據(jù)庫的基礎上,介紹了靜脈圖像的預處理等工作,主要創(chuàng)新工作如下：1)針對數(shù)據(jù)源的優(yōu)劣在一定程度上決定了系統(tǒng)的性能,結合實驗中遇到的問題和為日后研究工作考慮,開展了手背靜脈圖像的質量評價工作。根據(jù)手背靜脈圖像的構成特點,參照其他生物識別方法的相關工作,最終選取了對比度、有效區(qū)域、清晰度、位置偏移以及信息熵等指標,并利用加權平均的方法計算各個指標的綜合量化分數(shù)作為手背靜脈圖像質量評價的依據(jù)。2)考慮任何已知系統(tǒng)都不可避免的面臨防偽問題,本文也做了手背靜脈活體確認方面的研究工作。自主設計制作并采集了包含活體手背和偽造手背樣本的數(shù)據(jù)庫,根據(jù)靜脈圖像形成的原理,在時域和頻域分別開展了鑒別工作,最終確定在頻域中利用區(qū)域塊能量特征來進行活體確認的方案。

1. 緒論

1.1生物特征識別概述
生物識別市場在過去的3年一直保持將近每年增長30%的速度在飛速發(fā)展，據(jù)IBG(International Biometric Group)對生物識別市場狀況調查的報告顯不[2], 2009年全球生物識別產(chǎn)業(yè)收入為34.22億美元，2014年這一數(shù)值預計會達到93.68億美元（見圖1)。而另一家市場研究機構 AMI (Acuity Market Intelligence)的一份基于2009年數(shù)據(jù)統(tǒng)計的報告，估計2017年這個市場的預期收益將達到110億美元，并指出其增長點源于成指數(shù)增長的數(shù)字交易，這種超高頻率的行為不可避免的需要類似生物認證技術級別的方式，同時，一些原本用于國家安全、法律限定、特殊管制等方面的技術，隨著商業(yè)化的考慮會逐漸放開，從而得到迅速發(fā)展。掌紋是指手腕與手指之間的手掌表面上的各種紋線，它由遺傳基因控制，即使由于某些原因致使表皮剝落，新生的掌紋紋線仍會保持原來的結構。掌紋主要包括紋線特征、點特征、紋理特征、幾何特征，這些特征中幾條清晰的主紋線基本上是一生不變的，甚至在低分辨率和低質量旳圖像中仍可以清晰辨認。因此，從理論上講，掌紋比指紋具有更好的辨識能力，但掌紋設備維護率高，易產(chǎn)生磨損誤差。

1.2手背靜脈識別的研究和發(fā)展
由于亞洲國家在風俗習慣上對指紋識別持有抵觸情緒，使得手背靜脈技術在亞洲得以飛速發(fā)展。1992年，日本北海道大學生物工程系的K. Shimizu發(fā)表文章討論了利用人體手部血管紅外圖像作為身份識別的依據(jù)，此文也揭開了日本和韓國進行手部靜脈識別技術研究的序幕。1997年，韓國BK System公司發(fā)布了一系列商用手背靜脈識別產(chǎn)品BK-100，BK-200, BK-300以及BK-500等。2000年Techsphere公司成立，最終推出VP-II，該產(chǎn)品聲稱適用于99. 98%的人群，并成功在機場、銀行、醫(yī)院等領域得到應有。而在在日本則興起了基于手掌靜脈和手指靜脈識別技術的研究和開發(fā)，日立公司推出了 TS-E3F1系列手指靜脈識別產(chǎn)品；富士通公司則推出了手掌靜脈識別產(chǎn)品Palm Secure，并宣稱在14000只手掌規(guī)模樣本測試中，錯誤拒絕率可達0.01%，而錯誤接受率僅為0.0008%; Bionics公司推出了商用型VA100和工業(yè)性VA200手指靜脈識別系統(tǒng)，宣稱其產(chǎn)品錯誤接受率小于0.0001%，拒真率小于0.01%; 2009年索尼公司推出了裝載有手指靜脈識別鎖閉系統(tǒng)的移動設備。
................

2.手背靜脈圖像的采集和數(shù)據(jù)庫介紹

2.1手背靜脈圖像成像原理
人體手背指的是手掌的方面，手部外側，主要由皮膚、血管以及肌肉等組織構成。皮膚組織主要由水、蛋白質以及脂質構成。血管由血管壁和流經(jīng)的血液構成，按照流經(jīng)血液的不同，可分為動脈和靜脈，靜脈較動脈的位置淺，位于皮膚下方。眾所周知，物體在同一束光線照射下會呈現(xiàn)不同的顏色和明暗，是因為其對光的吸收和反射作用不同，這就產(chǎn)生了生物學上所謂的“生物組織光學窗口”[9]，它指的是光線在生物組織內穿透深度達到最大值的波長區(qū)間，一般處于近紅外波長區(qū)間（波長范圍750nm-1400nm)。窗口的范圍主要由受組織吸收的限制，其下限由血液的吸收所決定，上限則由水的吸收所決定，血液中影響光吸收的主要是氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白，圖2.1顯示了歸一化后的氧合血紅蛋白、脫氧血紅蛋白以及水的吸收能力。

2.2手背靜脈圖像米集系統(tǒng)
由于手背靜脈身份驗證研究屬于新興方向，且國內在此領域開展工作相對較晚，在手背靜脈圖像獲取方面有一定的困難，同時圖像數(shù)據(jù)采集設備本身也是一個很重要的研究方向，因此實驗室研究人員自主設計了一款基于近紅外發(fā)射成像的手背靜脈圖像采集設備，并歷經(jīng)多次更改器件、調整設計，得到了目前最新一款工程樣機，如圖2.2所示。

3手背靜脈圖像的預處理 ..............8
3.1靜脈圖像的噪聲抑制.................. 8
3.2靜脈圖像的灰度歸一化.................9
3.3靜脈圖像的矯正...................9
4手背靜脈圖像的質量評價 ..................15
4.1圖像質量評價概述 .............15
4.1.1圖像質量主觀評價 ...........16
5手背靜脈的活體確認研究............ 35
5.1手背靜脈活體確認概述................ 37
5.2手背靜脈活體確認的時域分析............................ 40
5.2.1粗特征分析.................... 42

5手背靜脈的活體確認研究 

5.1手背靜脈活體確認概述
其中，（x，y)表示入射點位置，為在(^y)處的光反射強度，Ao(x?y)表示在目標位置(x 
5.2手背靜脈活體確認的時域分析
某一個灰度值，可以完美的對真假手背進行區(qū)分，但是從圖中可以看到，這樣的線是不存在的，而且真假手背圖像的平均灰度在很大一個范圍內是相互重疊的。細特征分析粗特征的辨識效果之所以不理想是因為圖像的平均灰度尺度太大，由于每個人手背組織的成分、厚度就有比較大的差異，再加上每個人的手背紋理在圖像中所占比例也不相同，因此即使不同材質對紅外光的反射有一定區(qū)別，反應到灰度上之后也無法超過上述原因造成的

.............

6結論

手背靜脈識別技術作為生物識別方法的一個重要分支，具有不易偽造、高識別率、識別迅速和非接觸性等特點，正在國家安全、商業(yè)活動以及個人認證等領域發(fā)揮著越來越重要的作用。本文從生物識別技術的發(fā)展入手，簡要介紹了幾種主要生物認證技術，并概述了手背靜脈的優(yōu)勢和發(fā)展應用。隨后對本文實驗所用的采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫進行了描述，并分析了前期預處理操作中各個步驟采用的方法，主要精力集中在了手背靜脈圖像質量評價和活體認證等方面的研究工作。本文的主要創(chuàng)新工作如下：1)針對數(shù)據(jù)源的優(yōu)劣在一定程度上決定了系統(tǒng)的性能，結合實驗中遇到的問題和為日后研究工作考慮，開展了手背靜脈圖像的質量評價工作。

..............

參考文獻:

• [1] 姜楠.  手背靜脈圖像容量與可分性研究[D]. 北方工業(yè)大學 2014
• [2] 張科.  大樣本手背靜脈特征及分類器設計研究[D]. 北方工業(yè)大學 2014
• [3] 廖衛(wèi)平.  基于特征編碼的手背靜脈識別[D]. 北方工業(yè)大學 2013
• [4] 王琳琳.  基于區(qū)域碼的手背靜脈識別技術研究[D]. 遼寧科技大學 2012
• [5] 陳芳.  基于近紅外成像的手背靜脈識別系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 安徽大學 2013
• [6] 王爇.  手背靜脈識別算法研究[D]. 沈陽工業(yè)大學 2010
• [7] 鄭懷耿.  手背靜脈血管老化圖像研究[D]. 北方工業(yè)大學 2013
• [8] 楊美玲.  非接觸成像條件下手背靜脈識別方法的研究[D]. 沈陽工業(yè)大學 2011
• [9] 王昕.  手背靜脈在軍工識別系統(tǒng)中的研究與實現(xiàn)[D]. 電子科技大學 2012
• [10] 姚吉.  手背靜脈識別圖像的預處理方法研究[D]. 長春理工大學 2009