摘要：手背静脉识别技术是一种利用手背静脉特征来实现身份识别的技术,作为一种新颖的身份识别技术,近年来得到了一些学者的关注.研制了一套手背静脉识别系统,能够完成手背静脉红外图像的采集、预处理、特征提取和匹配.首先设计了一种改良的手背静脉图像采集设备来获得手背静脉原始图像,然后对图像进行小波去噪、灰度拉伸、NiBlack二值化、图像细化等预处理操作,得到手背静脉骨架图像,最后使用随机投影算法进行特征提取并用最邻近分类器进行匹配.实验测试结果表明本系统有96%的识别率,具备一定实用价值,对手背静脉识别系统的研制有一定的参考借鉴意义.

摘要：作为生物特征识别技术之一,手背静脉识别技术提高了解决身份识别安全问题的便利性和准确性。针对手背静脉识别中特征提取困难、识别率低等问题,文中研究了人体手背的静脉识别方法并进行了系统化设计。采集人体手背静脉的图像,使用采集到的图像建立数据库,并对图像进行预处理;对手背图像进行Gabor滤波特征提取,采用二次匹配方法匹配图像,利用MATLAB软件实现编程语言中手背静脉图像的特征识别;针对目标需求,研究手背静脉血管的身份识别算法,并对现有算法进行改进,从而满足高效智能手背静脉血管自动身份识别设计需求。从实验结果可以看出,文中所使用的方法在识别率上有所提高,具有广泛的应用前景。

摘要：提高手背静脉识别的准确度,实现高精度识别已经成为了关注的焦点。针对这一问题,本文提出了基于多比特位面图序列,利用SqueezeNet网络的手背静脉图像识别方法。本文在位面图筛选时,引入欧氏距离,筛除掉信息较少的位面,形成新的比特位面图序列,大大提升了图像的识别准确率。所提算法在真实的手背静脉数据库上实验,识别准确率超过99%。证明了本文算法的有效性,得到一种优秀的手背静脉身份识别方法。

摘要：手背静脉识别是新颖的身份认证技术,与指纹识别相比,具有活体识别、内部特征、非接触式等优点。基于近红外技术的手背图像采集设备具有制作成本低的优势,是实际应用中首选的技术。文章研究了基于近红外技术的手背静脉图像采集系统及制作,实验结果表明,在850nm的近红外光波下,可以采集到高对比度的手背静脉图像。对手背静脉身份识别系统制作具有参考价值。