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手掌静脉图像采集与识别系统研究

作　者: 杨国天
导　师: 苑玮琦
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 手掌静脉 光学结构 近红外 DM6437
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


手掌静脉识别在生物识别领域属于较新课题。清晰手掌静脉的采集也是课题的难点,所采集手掌静脉图像质量对手掌静脉的提取和识别率起着关键作用。因此对课题的研究具有重要意义。本文选用近红外发光二极管组作为手掌静脉采集光源。通过对LED发光规律的研究,采用最小方差法计算LED之间的分布距离和空间结构,最后设计出一种以等腰三角形为基本单元的LED面阵光源,该光源发光均匀,能够满足非接触式手掌静脉采集均匀光源的要求。选用带有OV5116传感器的摄像机采集手掌静脉,同时在镜头前加上长波通滤光片,避免可见光的影响。根据手掌静脉采集原理,本文选用760nm、850nm、890nm和960nm四种单波长及两两组合的近红外圆头形LED组光源垂直照射手掌采集手掌静脉,总样本数为2500幅手掌静脉图像,然后利用提取的有效区域中手掌静脉平均灰度与非手掌静脉平均灰度的比值为波长选择标准对所采集的样本图像质量进行比较,结合理论分析,最后选择在760nm和960nm混合波长下采集手掌静脉,该组合波长能够克服脂肪偏厚人群的手掌静脉采集困难问题。本文设计了一种以TM320DM6437为核心的手掌静脉采集与识别系统,利用设计的光学结构和选择的波长采集手掌静脉,通过对TVP5146视频解码芯片亮度和对比度寄存器的分别设置,连续采集手掌静脉图像和手形的高对比度图像,利用手形图像精确定位手掌静脉有效区域,然后在包含手掌静脉信息的图像中截取对应有效区域。该系统采用非接触式采集手掌静脉,脱机完成工作,具有文字和语音提示功能,身份认证时间小于1s。同时该系统能够采集完整的手形图像,为手形识别和多模态识别提供了一个设计平台。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 课题研究意义  9-10
  1.2 研究现状  10-12
  1.3 本文的主要研究内容与章节安排  12-13
  1.4 小结  13-14
第二章 手掌静脉采集原理与系统的整体设计  14-18
  2.1 手掌静脉采集原理  14-15
  2.2 系统的整体设计  15-17
    2.2.1 硬件系统设计  15-16
    2.2.2 软件系统设计  16-17
  2.3 小结  17-18
第三章 光学系统设计与波长选择  18-38
  3.1 摄像机的选择  18-19
  3.2 滤光片的选择  19-20
  3.3 光学结构设计  20-34
    3.3.1 富士通手掌静脉认证装置PalmSecure光学结构  20-21
    3.3.2 其他手掌静脉采集光学结构  21-22
    3.3.3 单个近红外LED光照规律分析  22-26
    3.3.4 光学结构设计  26-31
    3.3.5 LED型号选择  31-34
  3.4 背景选择  34
  3.5 手掌静脉采集装置框架  34-35
  3.6 近红外波长选择  35-37
  3.7 小结  37-38
第四章 硬件系统设计  38-47
  4.1 EL_DM6437特性简介  38-39
  4.2 键盘操作模块  39-40
    4.2.1 DM6437 GPIO口介绍  39
    4.2.2 键盘模块电路与操作  39-40
  4.3 手掌静脉采集模块实现  40-43
    4.3.1 DM6437 I2C总线介绍  40-42
    4.3.2 手掌静脉采集实现  42-43
  4.4 系统提示模块实现  43-45
  4.5 Nor FLASH电路连接与功能  45-46
  4.6 小结  46-47
第五章 软件系统设计  47-58
  5.1 图像存储  47
  5.2 手掌静脉有效区域提取  47-52
    5.2.1 图像二值化  47-48
    5.2.2 手掌边缘提取  48-50
    5.2.3 指跟定位  50-51
    5.2.4 提取有效区域  51-52
  5.3 软件优化  52-55
    5.3.1 编译器的选择  53-54
    5.3.2 变量的定义  54
    5.3.3 使用关键词和字对齐  54
    5.3.4 使用内联函数  54-55
    5.3.5 其他优化技巧  55
  5.4 Nor Flash烧写  55-57
  5.5 小结  57-58
第六章 结论  58-60
  6.1 本文的主要工作  58
  6.2 后续工作建议  58-59
  6.3 小结  59-60
参考文献  60-62
在学研究成果  62-63
致谢  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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