一種手臂靜脈特征提取與匹配的算法

陳曉騰 王彪 唐超穎 蘇菡 魏祥灰

摘 要：針對手臂靜脈這一全新的生物特征提出一種特征提取及匹配的算法。首先利用限制對比度自適應直方圖均衡化方法對近紅外圖像進行對比度調整，接著利用Gabor濾波器提取靜脈，并進行方向和尺度的標準化；在曲線修復和分割的基礎上，提取描述曲線段的方向特征、位置特征和描述曲線形狀的Hu不變矩特征；然后搜索匹配曲線對，并利用粒子群算法計算最優空間變換關系，最后進行靜脈的匹配。針對150人數據庫的匹配實驗結果表明，該算法的識別率優于其他方法，說明手臂靜脈作為一種新的生物特征具有良好的應用前景。

關鍵詞：生物特征；手臂靜脈；粒子群優化；識別；

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

Abstract：A feature extraction and matching algorithm is proposed for arm veins. Firstly， the contrast of near infrared （NIR） images is adjusted using the contrast limited adaptive histogram equalization （CLAHE） method. Then the Gabor filters are adopted to extract veins. The orientation and scale of veins are normalized， and the renovation and segmentation of veins are performed. For each curve segment， the direction， position and Hu invariant moment features are extracted. Matching curve pairs are searched， and the optimal space transformation is calculated using the particle swarm optimization （PSO） method. Finally the veins are matched. The algorithm is evaluated in a database of arm vein images collected from 150 people. The experimental results show that the matching accuracy is better than other methods， which indicates that arm veins owe a good application prospect.

Key words：biometrics；arm veins；particle swarm optimization；recognition；

生物特征識別技術是利用人自身的生理或者行為特征進行身份識別的方法。靜脈作為一種新型的生物特征具有其它生物特征不可比擬的優越性。靜脈無法偽造或是手術改變，具有很強的普遍性、唯一性和穩定性；靜脈是非接觸性的信息采集，且采集過程友好。目前的靜脈識別研究都是基于手部（手指、手背、手掌）的。Mirmohamadsadeghi等[1]提出一種基于局部二值模式和局部微分模式的方法，對手掌靜脈圖像的局部紋理特征進行提取和識別；周宇佳等[2]通過提取掌靜脈圖像的方向特征，得到了對靜脈紋理響應最小的方向濾波器索引值矩陣，并對其進行編碼和匹配；林森等[3]利用局部區域相鄰像素之間的灰度大小關系，對掌靜脈圖像進行近鄰二值模式編碼，利用漢明距離進行匹配。……