Advertisement

基于机器视觉的创新应用——手指和手掌静脉识别（Matlab实现）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究利用MATLAB开发了一种先进的生物识别技术，通过机器视觉分析手指及手掌静脉图案的独特性，实现高精度的身份验证。 1. 课题名称：手部静脉图像预处理算法实验研究 2. 整体方案设计：对手指和手掌静脉识别系统的整体结构框架进行设计，并详细描述每个环节的工作过程，包括静脉图像采集、手部轮廓分割、感兴趣区域（ROI）截取、静脉纹理增强及静脉纹理分割等静脉图像预处理算法的设计。 3. 使用的Matlab版本为R2021a。 4. 注意事项：手指和手掌静脉图像是人体生物信息的一部分。因此，本资源不提供相关图像样本，如有需要，请自行通过网络搜索或实验室设备获取所需数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于机器视觉的创新应用——手指和手掌静脉识别（Matlab实现）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种先进的生物识别技术，通过机器视觉分析手指及手掌静脉图案的独特性，实现高精度的身份验证。 1. 课题名称：手部静脉图像预处理算法实验研究 2. 整体方案设计：对手指和手掌静脉识别系统的整体结构框架进行设计，并详细描述每个环节的工作过程，包括静脉图像采集、手部轮廓分割、感兴趣区域（ROI）截取、静脉纹理增强及静脉纹理分割等静脉图像预处理算法的设计。 3. 使用的Matlab版本为R2021a。 4. 注意事项：手指和手掌静脉图像是人体生物信息的一部分。因此，本资源不提供相关图像样本，如有需要，请自行通过网络搜索或实验室设备获取所需数据。
     
  • 掌静脉识别_掌静脉光源_静脉识别_掌静脉_静脉_掌静脉识别_
    优质
    掌静脉识别技术通过检测手掌内部静脉的独特图案进行身份验证，具有高安全性和隐蔽性。该系统使用特定光源穿透手掌以捕捉静脉图像，并与数据库中的记录对比实现快速准确的认证。 使用C++编程进行掌静脉识别，并附有相关图片以辅助理解。
     
  • Matlab中的手指静脉识别
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境中实现手指静脉识别技术的方法和应用。通过分析静脉图案的独特性，结合图像处理算法，以提高生物认证的安全性和准确性。 余文波的生物特征识别手指静脉识别技术第九章中的MATLAB代码。
     
  • 手指静脉识别代码
    优质
    手指静脉识别技术是一种生物识别方法，通过读取个人手指内部静脉的独特图案进行身份验证。该系统利用近红外线照射手指，捕捉静脉图像，并转化为唯一代码以确保安全访问和认证过程。 手指静脉识别的代码包括预处理和识别两部分，并附有图片和详细注释。
     
  • 基于Gabor小波与NBP算法的手掌静脉识别方法
    优质
    本文提出了一种结合Gabor小波变换和NBP（非二进制相位）算法的手掌静脉识别方法，旨在提升生物特征识别的安全性和准确性。通过优化特征提取过程，该方法能够有效抵抗光照变化和图像噪声的干扰，为个人身份认证提供了可靠的解决方案。 为了提取手掌静脉图像的纹理特征并有效提高其识别率, 提出了一种基于Gabor小波与近邻二值模式(NBP)相结合的方法来提取纹理特征。此方法利用掌静脉结构中血管粗细及延伸方向不同的特点，通过将感兴趣区域与4尺度、4方向的Gabor小波卷积获得多个幅值特征，并在不同尺度下求取均值得到Gabor尺度均值模式(GSP)，再使用NBP描述算子提取局部邻域关系模式（即GSPNBP）。接下来，将多尺度和多方向下的GSPNBP分块区域编码序列的总和作为掌静脉图像特征向量。最后通过计算这些特征向量之间的汉明距离来衡量静脉图像相似程度并确定识别率，在PolyU图库与自建图库中的实验结果显示该算法获得的最佳识别率分别可达99.7935% 和 99.3965%，且其识别时间均在1秒以内，从而有效增强了算法的稳健性。
     
  • 指静脉识别_静脉识别_
    优质
    简介：指静脉识别是一种生物识别技术，通过检测手指内部静脉的独特模式来验证个人身份。相较于其他生物识别方式，它具有极高的安全性和稳定性，难以被伪造或复制，广泛应用于金融、社保等领域以确保用户信息安全与隐私保护。 手指静脉识别系统包含数据库和全部代码，并且已经打包成可以直接运行的exe文件。
     
  • 基于MATLAB的手指静脉识别项目源码及实验报告.zip
    优质
    本资源包含基于MATLAB开发的手指静脉识别系统完整源代码和详细的实验报告。适合研究和学习生物特征识别技术的学生与开发者使用。 《基于MATLAB实现的手指静脉识别技术详解》 在当今的生物识别技术领域里，手指静脉识别因其安全性高、误识率低而备受关注。本项目利用MATLAB环境提供了一整套源代码，旨在帮助读者理解和实践这一先进的身份验证方法。通过解压缩文件“基于matlab实现手指静脉识别项目源码+实验报告.zip”，我们可以深入探讨该技术的核心概念和技术流程。 一、手指静脉识别原理 手指静脉识别依赖于人体内特定区域的血管图案来确认个体的身份，由于血液中的血红蛋白在近红外光照射下会吸收光线，因此通过使用红外摄像头可以捕捉到手指内部的静脉分布。此方法主要基于两个关键特性：一是每个个体的手指静脉图案独一无二；二是这些静脉结构具有稳定性，这使得该技术成为一种可靠的生物识别手段。 二、MATLAB的应用 作为强大的数值计算与科学分析平台，MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱来支持手指静脉识别过程。项目中的源代码主要涵盖以下几个关键步骤： 1. 图像预处理：包括去噪、增强对比度和进行二值化等操作，以突出手部的静脉结构。 2. 特征提取：通过霍夫变换确定中心线位置，并利用细化算法提取出具体的特征轮廓信息。 3. 特征匹配：计算不同图像间的相似性（如欧氏距离或汉明距离），并寻找最佳匹配点。 4. 识别决策：根据匹配结果，使用一定的阈值策略来判断个体身份。 三、源码结构分析 在项目文件夹中的“code”目录下包含了主要的代码实现部分。这些文件通常被划分为如下几个模块： 1. 图像获取与预处理：负责采集和初步加工原始红外图像。 2. 特征提取：包括检测静脉中心线及轮廓特征的方法。 3. 特征匹配：执行不同图像间特征比较的功能。 4. 训练与识别：建立用于身份验证的模型，并对新样本进行分类判断。 5. 实验报告：记录了项目的实施过程、遇到的技术难题及其解决方案，是理解代码和改进的重要参考资料。 四、实验与评估 在提供的文档中详细介绍了实验环境配置、数据集描述以及性能测试的结果。通过这些实验，我们可以了解到系统的识别率、误识率等关键指标，并能分析影响其表现的因素（如光照条件和手指姿势变化）。 五、未来发展方向 尽管目前的手指静脉识别技术已经相当成熟，但仍有许多改进空间。例如可以考虑提升处理速度、优化特征选择以及增强系统的抗干扰能力等方面。此外，结合深度学习等先进技术可能会进一步提高该方法的准确度及鲁棒性。 总结而言，《基于MATLAB实现的手指静脉识别项目》不仅为读者提供了全面了解生物识别技术实践的机会，同时也能够锻炼相关的编程技巧和图像处理技能。无论是在学术研究还是实际应用中都具有很高的参考价值。
     
  • 二维平方FPCA手指静脉识别算法的MATLAB实现-主成分分析应用
    优质
    本研究介绍了二维平方FPCA手指静脉识别算法在MATLAB中的实现方法及其优化过程，重点探讨了主成分分析技术的应用与效果。 主成分分析的MATLAB代码实现基于（2D）^2FPCA的手指静脉识别算法的Matlab实现关于（2D）^2FPCA双向二维费舍尔主成分分析是机器学习中降维算法的一种改进版本，它结合了PCA和FLD算法以达到降低数据维度的目的。该方法首先在列方向上应用2DPCA，然后在行方向使用2DFLD来处理指静脉图像的分类识别任务。 以下是（2D）^2FPCA的手动流程概述： - 训练阶段：对输入的数据集进行预处理，并根据算法步骤执行降维。 - 测试阶段：利用训练得到的模型和参数，完成新数据样本的特征提取及分类工作。 该程序使用MATLAB语言编写。用户需要修改代码中的路径设置以适应自己的数据集位置。实验中测试了不同维度下的识别效率，尝试找到最合适的特征映射维度，并得到了相应的结果报告。 参考文献： [1] 余成波, 秦华锋．生物特征识别技术:手指静脉识别技术[M].清华大学出版社,2009. [2] 王杰, 李海, 等. 基于(2D)2FPCA的静脉识别[J]. 国际信号处理、图像处理和模式识别杂志， 2013年，6(4): 323-332.
     
  • 手静脉识别技术-MATLAB开发
    优质
    本项目基于MATLAB平台，专注于研究与实现手静脉识别技术。通过图像处理和模式识别算法，提取手背静脉的独特特征以进行身份验证，具备高安全性和不可复制性。 手静脉识别是一种生物识别技术，通过分析手部静脉的图案来进行身份验证。这种方法利用近红外线摄像机捕捉手背下的静脉图像，并将其与数据库中的记录进行比对以确认用户的身份。由于每个人的静脉模式都是独一无二且终生不变的，因此这种技术具有很高的安全性和准确性，在金融、医疗和安保等领域有着广泛的应用。
     
  • 手指静脉识别技术资料.zip
    优质
    本资料集包含了关于手指静脉识别技术的基础理论、应用实践以及最新研究进展等内容，适用于从事生物特征识别领域的研究人员和工程师。 这篇论文非常详细地介绍了手指静脉识别的全过程。