基于WINCE手指静脉特征提取的研究.docx

基于WINCE手指静脉特征提取的研究
手指静脉识别技术是指通过对手指内部的静脉图像进行采集和处理，并利用其独特性质进行身份鉴别的一种生物识别技术。随着安全需求的不断提高，手指静脉识别技术开始被广泛应用于各种场合，例如金融、保险、医疗和公共安全等领域。本文针对WINCE平台开发的手指静脉识别系统，重点探讨其中的特征提取技术及其应用。
一、手指静脉识别系统的工作原理
手指静脉识别系统由硬件和软件两部分组成。硬件部分包括摄像头、移动终端设备等，用于采集手指静脉图像；软件部分则包括图像预处理、特征提取、模式分类等算法，通过对采集到的图像进行处理，最终实现对手指静脉的识别。
系统的工作流程如下：
1.采集手指静脉图像：用户将手指放置于设备的拍摄区域，摄像头拍摄静脉图像。
2.静脉图像预处理：对采集到的静脉图像进行噪声去除、增强等预处理操作，使得后续处理更加准确。
3.特征提取：通过对静脉图像进行边缘检测、局部二值化等操作，提取出静脉图像中的特征信息。
4.模式分类：将提取出的特征信息与预先存储的模板进行比对，根据相似度值判断输入的静脉图像是否是预先注册的用户。
二、手指静脉图像的特征提取
手指静脉识别技术的核心是对采集到的静脉图像进行特征提取。与指纹和人脸识别技术相比，静脉识别技术具有更高的性能与更大的应用前景。主要原因是静脉识别技术的特征不同于指纹和人脸，它只能在活体条件下才能采集到，因此更具有安全性。
在手指静脉识别系统中，特征提取是决定识别率的关键步骤。本文将几种常用的特征提取方法进行简要介绍。
1.Gabor滤波器
Gabor滤波器是一种能够提取出图像中局部空间频率、局部方向和速度等信息的滤波器。相对于其他滤波器，Gabor滤波器具有更高的时间和空间频率选择性，因此更适合于对静脉图像中的纹理特征进行提取。
2.一维Gabor滤波器
一维Gabor滤波器是一种仅在方向上进行分析的滤波器。它基于人类视觉系统中方向选择性细胞的工作原理，能够有效地提取纹理特征。实际应用中，一维Gabor滤波器经常被用于静脉识别中。
3.小波变换
小波变换是一种具有时间和频率分析能力的处理方法，被广泛用于图像处理中。小波变换具有多重分辨率特点，能够在不同尺度上捕捉到图像中的局部纹理特征。
4.二维离散余弦变换
二维离散余弦变换是一种将图像分解为不同频率成分的方法。它能够有效地提取出图像中的特征信息，被广泛应用于图像压缩、特征提取和模式分类等领域。
三、WINCE手指静脉识别系统的优缺点
WINCE平台是一种适用于移动设备的操作系统。它能够在较小的内存和处理器容量下运行嵌入式应用程序，具有良好的资源管理和安全性能。
利用WINCE平台开发手指静脉识别系统，具有如下优缺点：
优点：
1.移动性好：WINCE平台适用于手机、PDA等移动设备，能够方便的进行身份认证。
2.安全性高：利用手指静脉进行身份认证，具有高度的安全性，防止被核对者冒邪用。
3.稳定性好：采用WINCE操作系统开发的手指静脉识别系统，具有较好的稳定性和可靠性，能够在复杂环境下正常工作。
缺点：
1.特征提取时间长：利用WINCE平台进行手指静脉图像的特征提取，时间较长，影响用户体验。
2.受设备限制：WINCE平台的移动设备资源受限，可能会对手指静脉图像的采集和处理产生一定的影响。
四、结论
本文针对WINCE平台开发的手指静脉识别系统进行了探讨。手指静脉识别技术具有独特的安全性和可靠性，能够在金融、保险、医疗和公共安全等领域得到广泛的应用。同时，WINCE平台具有较好的移动性和安全性，能够提供良好的开发环境，推进手指静脉识别技术的发展。该技术还可以结合其他生物识别技术作为多重身份认证方式，提高身份认证的安全性和可靠性。