导读:本文包含了手指静脉网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:指静脉识别,血管网络修复,Gabor滤波,方向图
手指静脉网络论文文献综述
贾桂敏,李振娟,杨金锋,李乾司茂[1]（2019）在《手指静脉红外图像血管网络修复新方法》一文中研究指出由于手指静脉位于皮下,手指中的生物组织、手指解剖结构、皮肤结构成像特性等固有原因都给手指静脉成像造成不利影响。针对手指静脉图像中普遍存在的局部血管残缺问题,首次提出一种指静脉红外图像血管网络修复方法。首先,利用多尺度Gabor滤波对手指静脉图像进行增强,减少图像整体退化性模糊;然后,对指静脉图像进行二值化并提取血管骨架网,以便对血管网络缺损位置进行判断;再将提取的血管骨架端点、二分叉点作为血管骨架网络修复的源点,根据最小路径原则实现手指静脉图像血管骨架网络修复;最后,将Gabor增强方向图作为约束条件,复原血管网络的管径信息得到修复后的手指静脉二值化图像。实验结果表明:该方法可以实现手指静脉图像局部血管网络残缺修复,得到更加完整、稳定的血管网络结构,利用修复后的图像可以进一步提高手指静脉识别精度。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年04期）
刘霞,秦华锋[2]（2018）在《基于深度置信网络的假手指静脉图像检测算法》一文中研究指出针对伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,从而使得其识别系统安全性能大大降低的问题,提出了一种基于深度置信网络的手指静脉防伪检测的方法;通过逐层无监督的学习方法预训练深度网络的权值参数,以及有监督的BP神经网络微调深度网络的权值参数,从而提取到手指静脉图像的特征,用于静脉图像的检测;实验结果证明所提出的手指静脉防伪检测方法能够有效地识别出假手指静脉图像;通过对比性实验研究,发现此方法提高了手指静脉识别系统的安全性能。(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
胡慧[3]（2018）在《基于卷积神经网络的手指静脉认证算法研究》一文中研究指出指静脉认证技术作为一种新型的生物特征技术,因为其具有极高安全性,便捷性等优势而受到广泛关注。然而,指静脉采集过程中存在的静脉图像模糊所导致的识别精度下降,以及较大自由度下存在的指静脉图像偏移所导致的类内认证难度增加等问题,依旧是该领域中具有挑战性的难题。为此,本文研究了一种基于深度卷积神经网络技术的指静脉认证算法,旨在提高指静脉系统对这一类问题的鲁棒性。此外,针对具有较高空间和时间复杂度的卷积神经网络(CNN)难以直接应用到指静脉认证设备上的问题,本文还提出一种模型轻量化的思路对常规卷积网络模型进行压缩和加速。本文的主要贡献如下:第一,提出一种基于深度卷积神经网络的指静脉认证算法,使用该网络来提取具有更强表征能力的特征。近年来深度学习算法在计算机视觉的各个领域取得了很大的成就,然而指静脉领域由于训练数据不足一直限制了其发展。为此,我们采用预训练模型对网络部分权重进行初始化,并使用数据增强策略对样本进行扩充,从而有效的减小训练样本不足对深度学习算法的影响。第二,提出一种类模板匹配策略用于CNN的特征匹配,并为此设计CNN结构提取包含空间信息的特征。基于这种方法可以很大程度的提高系统的抗旋转偏移能力。众所周知,CNN往往需要通过学习大量具有旋转偏移特性的样本才能获得对旋转偏移鲁棒的特征,然而指静脉领域目前还无法提供足量的这种样本,以致很难直接获得对旋转偏移鲁棒的特征。而传统方法中的“模板匹配”并不需要特征对旋转偏移具有较高的鲁棒性,它是在匹配阶段处理旋转偏移的影响;受此启发,我们以特征图的形式提取指静脉特征,并据此设计相应的匹配策略来提高系统的抗旋转偏移能力。第叁,提出一种模型轻量化的思路对常规CNN模型进行压缩并加速。常规CNN模型因为具有大量的参数和很高的计算复杂度,难以在嵌入式设备上获得较好的应用。为此,本文首先基于可分离卷积构建轻量型的网络模型,然后采用“知识蒸馏”算法训练轻量型网络提高模型的性能。使用这种方式获得的轻量型模型不仅具有极高的压缩率和加速比,同时基本保持了性能的不下降。本文在叁个公开的数据库上设置了多组对比实验,并通过实验结果验证了本文所提出方法的有效性,最终通过结合所提出的这些方法不仅能够有效的提升系统的抗旋转能力并获得优秀的性能表现,同时还能极大的压缩和加速网络模型使其更适用于嵌入式设备。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-03-02）
陈朋,姜立,王海霞,陈培[4]（2018）在《基于散射卷积网络的手指静脉识别方法研究》一文中研究指出针对手指静脉特征提取及匹配识别问题,设计了一套嵌入式小型化手指静脉采集装置,并提出了一种基于散射卷积网络算法的手指静脉识别方法.对采集到的原始手指静脉图像进行感兴趣区域提取和预处理,利用多层散射卷积网络提取每张图像的散射能量分布特征,计算每个子块图像能量均值和方差作为特征向量,利用支持向量机进行样本训练和匹配识别.实验结果表明:该方法用于手指静脉识别相比于目前的其他方法能有更好的效果,识别率达到100%.(本文来源于《浙江工业大学学报》期刊2018年01期）
蒋秀娟,杨晨[5]（2015）在《手指静脉认证，身份识别“利器”》一文中研究指出随着网络信息技术的飞速发展，如今通过计算机利用人体固有的生理特征或行为特征鉴别个人身份的应用已经越来越广泛了。包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别、掌纹识别、静脉识别及多种生物特征综合识别等，这些技术具有不易遗忘和丢失、不易伪造和被盗、可以“随身携带”、随时(本文来源于《科技日报》期刊2015-07-02）
刘鹏[6]（2009）在《基于手指静脉网络特征的认证技术研究》一文中研究指出随着当前社会的信息化、数字化、网络化的飞速发展,生物认证技术成为保障信息安全的一种重要手段。手指静脉网络与其它生物特征认证方式相比,具有不易受日常损伤、成像不易形变、受外界环境影响小和不易伪造等特点,日益成为一种备受关注的生物认证方式。本文针对手指静脉网络特征的采集与认证的关键技术进行了深入研究。主要的工作包括:1.设计并实现了一种基于红外光采集器的手指静脉图像采集装置的初级原型系统,为以后实现实用化的采集设备提供了初步的基础。2.提出了基于局部熵的反锐化掩膜红外手指静脉图像增强算法。有效改善了手指静脉图像中存在的血管清晰度不高,图像灰度分布不均匀的问题。3.首次提出将基于曲率的屋脊边缘提取算法用于手指静脉网络的构造,直接得到单像素的手指静脉网络骨架。与传统的先分离静脉图像再提取静脉网络骨架的算法相比,该算法简单,而且提高了静脉骨架提取的精度。在静脉骨架基础上采用最小二乘直线拟合法对手指静脉网络进行二次特征提取,得到静脉网络线特征。并通过构造稀疏矩阵得到了稳定的维数统一的特征向量。4.最后论文尝试了采用四元数模型进行多特征的融合,四元数模型由线段斜率,截距,中点横坐标,中点纵坐标四组特征向量构成。此特征融合算法简单,而目识别率高。(本文来源于《北京交通大学》期刊2009-06-27）
手指静脉网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,从而使得其识别系统安全性能大大降低的问题,提出了一种基于深度置信网络的手指静脉防伪检测的方法;通过逐层无监督的学习方法预训练深度网络的权值参数,以及有监督的BP神经网络微调深度网络的权值参数,从而提取到手指静脉图像的特征,用于静脉图像的检测;实验结果证明所提出的手指静脉防伪检测方法能够有效地识别出假手指静脉图像;通过对比性实验研究,发现此方法提高了手指静脉识别系统的安全性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
手指静脉网络论文参考文献
[1].贾桂敏,李振娟,杨金锋,李乾司茂.手指静脉红外图像血管网络修复新方法[J].红外与激光工程.2019
[2].刘霞,秦华锋.基于深度置信网络的假手指静脉图像检测算法[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2018
[3].胡慧.基于卷积神经网络的手指静脉认证算法研究[D].华南理工大学.2018
[4].陈朋,姜立,王海霞,陈培.基于散射卷积网络的手指静脉识别方法研究[J].浙江工业大学学报.2018
[5].蒋秀娟,杨晨.手指静脉认证，身份识别“利器”[N].科技日报.2015
[6].刘鹏.基于手指静脉网络特征的认证技术研究[D].北京交通大学.2009