Extraction of intersecting palm-vein and palmprint features for cancellable identity verification

A novel method based on the cross-modality intersecting features of the palm-vein and the palmprint is proposed for identity verification.Capitalising on the unique geometrical relationship between the two biometric modalities,the cross-modality intersecting points provides a stable set of features for identity verification.To facilitate flexibility in template changes,a template transformation is proposed.While maintaining non-invertibility,the template transformation allows transformation sizes beyond that offered by the con-ventional means.Extensive experiments using three public palm databases are conducted to verify the effectiveness the proposed system for identity recognition.

一种基于改进多任务学习的手背静脉识别方法与系统

针对当前手背静脉识别产品较为缺乏的问题,为了促进深度学习技术在手背静脉识别领域的落地应用,提出一种基于改进多任务学习的手背静脉识别方法,同时开发一套基于软硬件协同的手背静脉识别系统。来自采集手背静脉数据集上的实验结果显示,改进算法在嵌入式设备上能够取得99.59%的准确率、0.437%的等误率、小于1 s的识别时间,足以满足大多数常见应用场景对识别性能的需求,为手背静脉识别方法的落地应用提供了一种有效的解决方案。

Palm Vein Authentication Based on the Coset Decomposition Method

The palm vein authentication technology is extremely safe, accurate and reliable as it uses the vascular patterns contained within the body to confirm personal identification. The pattern of veins in the palm is complex and unique to each individual. Its non-contact function gives it a healthful advantage over other biometric technologies. This paper presents an algebraic method for personal authentication and identification using internal contactless palm vein images. We use MATLAB image processing toolbox to enhance the palm vein images and employ coset decomposition concept to store and identify the encoded palm vein feature vectors. Experimental evidence shows the validation and influence of the proposed approach.

基于双波长的手部红外静脉图像增强算法研究

针对临床中大多数手部红外静脉图像增强算法存在成像质量差、成像过程中容易断点而无法连续高质量成像的问题,文章在已有AGC和Frangi算法的基础上,设计一种基于双波长的手部红外静脉图像增强算法,该算法能够有效解决单一的AGC和Frangi算法在图像成像上不连续、图像成像质量差的问题。在对不同波长进行测试后,采用波长为850 nm+940 nm的红外光照射获得原始静脉图像,可提高红外静脉图像增强算法的性能,对提高红外静脉图像产品的临床应用效果具有重要价值。

嵌入式人体手背静脉图像采集系统的研制

针对手背静脉识别技术的应用,基于嵌入式系统研制了一套人体手背静脉血管图像采集装置。根据手背静脉成像的原理和特点,设计了该图像采集系统的结构。首先利用光学仿真软件LightTools对光源的参数进行最优化选择,并根据仿真结果设计制作了高均匀度近红外光源;然后以TMS320DM642和CMOS图像传感器为核心,构建了集图像采集和处理于一体的嵌入式处理模块,并利用灰度形态学方法对采集的图像进行预处理,进一步改善了图像质量。实验结果显示,本系统不仅可获取高质量的手背静脉血管图像,而且为手背静脉识别研究提供了嵌入式开发平台。

基于SURF算子的快速手背静脉识别

提出基于加速鲁棒性特征(speeded-up robust features,SURF)的手背静脉识别算法。首先对手背静脉图像进行预处理,提取手背静脉感兴趣区域(ROI),然后提取手背静脉的局部SURF特征,基于欧式距离实现测试样本和注册样本特征点的匹配,并剔除错误匹配对,最后计算匹配率作为待识别样本和注册样本之间的相似度测试实现身份识别。利用TJU手背静脉图像数据库对算法性能进行测试,在认证模式下等错率为0.07%,平均识别时间0.153 s。实验结果证明该算法可以快速有效地实现手背静脉识别。

基于SVM的多生物特征融合识别算法

针对单生物特征识别的局限性,提出融合手背静脉和虹膜两种生物特征实现身份识别.基于尺度不变特征变换(SIFT)提取手背静脉的局部SIFT特征并对特征点进行匹配,利用特征匹配率作为手背静脉图像的相似度测度.通过Haar小波变换实现虹膜特征编码,利用加权汉明距对虹膜进行相似度测试.最后基于支持向量机(SVM)实现两种生物特征在匹配层的融合识别.利用CASIA虹膜数据库和TJU手背静脉数据库对算法性能进行测试,其等错率为0.02%,实验结果表明,该融合算法具有很高的识别性能,为生物特征识别研究提供了新思路.

基于静脉识别的身份认证方法研究

首先简要介绍了身份认证技术与生物特征识别,然后指出目前应用最广泛的生物特征身份认证方法———指纹识别的缺点和不足,在此基础上提出了一种新的生物特征身份认证方法———静脉识别。分析了静脉识别的理论依据、特点和难点,提出了一种新的图像阈值分割方法和静脉图像特征匹配方法,进行了特征匹配实验,得出了较好的实验效果。

3种不同静脉穿刺部位对小儿静脉留置效果的影响

目的探讨采取头部静脉、手部静脉和足部静脉3种不同的穿刺部位对静脉留置效果的影响。方法将150例行静脉穿刺的患儿,按入院的先后顺序随机分为头部穿刺组、手部穿刺组及足部穿刺组,每组各50例。结果3组行静脉穿刺患儿以头部穿刺组的留置时间最长,为(4.12±1.93)d,其次为手部穿刺组,为(3.43±1.6)d,最短为足部穿刺组,为(2.71±1.59)d,经统计学分析,F=9.76,P<0.05,差异具有统计学意义;3组患儿并发症发生率依次为:手部穿刺组(32.0%)、足部穿刺组(26.0%),最低为头部穿刺组(12.0%),经统计学分析,χ2=5.01,P<0.05,差异具有统计学意义。结论为1-3岁患儿使用静脉留置针输液时,应首选头皮静脉,其次选手背静脉,尽量避免选用下肢静脉。

基于Bandelet变换的手背静脉识别算法

提出一种基于Bandelet变换的手背静脉识别算法,该算法利用Bandelet变换对静脉图像进行特征点提取,通过提取的特征点构造了表征静脉纹理特征的特征向量,通过计算待识别样本特征向量与目标样本特征向量的相关系数得出其相似度,并在利用自制采集设备采集的样本库上对算法进行测试,给出了实验结果.

基于优化纹理特征的手背静脉识别系统

为了有效提取手背静脉纹理特征,并对其进行识别匹配,提出了一种基于优化Gabor核纹理特征的手背静脉识别系统。首先,设计了一套手背静脉采集装置采集静脉图像。然后,对采集到的手背静脉图像预处理后进行三层Haar小波分解,再使用不同尺度和方向的Gabor核提取低频子带图像的纹理特征,之后使用主成分分析(PCA)法对纹理特征进行降维。最后,采用基于欧式距离的最近邻分类器进行识别。本文通过采集装置建立了具有较高质量的吉林大学手背静脉图像数据库,并在其上对本系统进行了性能测试。整体实验结果表明:该手背静脉识别系统能有效提高特征的识别速度,同时可达到98.5%的识别准确率,具有一定的应用前景。

基于直方图均衡化的手背静脉图像对比度增强

手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化(HE)及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法(POSHE)不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。

手部动静脉伴行关系及临床意义

目的 :为手外科提供手部动、静脉伴行关系的规律性。方法 :10例新鲜带前臂的手部标本 ,血管分别灌注过氯乙烯乙酸乙酯或乳胶填充剂 ,制成动、静脉分色腐蚀铸型标本和解剖剥制标本 ,观察手部动、静脉伴行关系。结果 :手部浅、深血管弓 ,掌心血管 ,指掌侧总血管动、静脉呈紧密伴行关系。手掌侧和背侧部浅血管以及手指的掌侧和背侧部血管 ,动、静脉无伴行关系或伴行不紧密。结论 :手部动静脉血管配布规律是 :浅层血管呈网络型分布 ,动静脉无伴行关系 ,越接近深部 ,动静脉伴行关系越紧密。指部血管伴行关系都不紧密或没有伴行关系。

基于手背静脉虹膜和指纹融合身份识别算法

针对单模态生物特征识别的局限性,提出融合手背静脉、虹膜和指纹三种生物特征实现身份识别。首先分别对手背静脉图像、虹膜图像和指纹图像进行独立的图像预处理、特征提取和特征匹配,输出各自的匹配分数。分析匹配分数归一化对识别性能的影响,采用Tanh归一化方法对三种生物特征的匹配分数进行归一化处理,最后利用加权求和法则实现匹配分数的融合,利用最小距离分类器实现身份识别。实验结果表明,融合识别算法的等错率为0.009%,当错误接受率接近0时,对应的错误拒绝率仅为0.2%。

手部静脉的解剖学研究技术

目的：为手外科解剖学研究提供技术方法。方法：用８例新鲜尸体前臂标本进行静脉血管灌注。结果：手掌和手指末梢的细小静脉均能显示。结论：病死性标本应行血管冲洗，外伤大失血致死标本可不行血管冲洗。童尸静脉瓣柔弱或丧失；福尔马林固定作用可使成人的静脉瓣功能减弱或丧失。上述２种情况加压灌注均可突破静脉瓣的阻力，使填充剂逆行到达末梢静脉。动脉插管顺血流循环途径灌注静脉系，可避开静脉瓣的阻力。

基于手背静脉图像多特征稀疏表示的身份识别

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种对采集静脉图像的全局特征和局部特征进行稀疏表示的识别算法。该算法首先应确定静脉样本库中所有的静脉对象,并在不同光强下对每一手背静脉进行采集,此外将采集图像进行适当压缩与旋转,并将变换后的所有图像作为库中描述该静脉对象的样本;其次,分别提取该静脉对象所有样本的全局特征与局部特征,并通过求解每一特征系数向量的最小1范数,对未知静脉图像的全局与局部特征进行稀疏表示;最后,融合稀疏表示结果,完成静脉识别的过程。通过在3种光强下对200个人的手背静脉进行采集,并经过图像压缩与旋转调整后建立实验所需的静脉样本数据库,识别实验表明该识别方法正确识别率达到98%以上,并且对于采集时出现多种不合作因素具有较好的鲁棒性,同时具有较好的实用价值。

手背浅静脉和皮神经位置关系的局部解剖

目的 :为手背浅静脉穿刺提供解剖学基础。方法 :在 74具成人尸体 14 8只手标本上观察手背浅静脉和皮神经的分布及两者间的位置关系。结果 :4条掌背静脉与拇指桡侧指背静脉和小指尺侧指背静脉一起吻合成手背静脉网 ,再向近侧延续为贵要静脉、头静脉及副头静脉 ;手背皮神经主要来自桡神经浅支和尺神经手背支 ,皮神经行程较浅静脉直 ;12 5只手 (84.5 % )皮神经主干只跨过浅静脉深面或与其伴行 ,94.8%的掌背皮神经位于掌背静脉的外侧 ;由尺骨茎突、桡骨茎突和第三掌骨头围成的三角形区域内皮神经分布较少 ,且浅静脉与皮神经呈交叉关系。结论 :手腕背侧和手背中部的三角形区域为手背浅静脉穿刺的相对“安全区” ,掌背静脉外侧区域为穿刺的相对“危险区”。

手背静脉图像预处理算法研究

作为一种新颖的身份认证方式,手背静脉识别技术具有非常重要的现实意义和市场潜力。手背静脉识别通常基于静脉纹路的细节特征点对个人身份进行识别。为了准确地提取手背静脉图像的细节特征点,本文首先提取手背静脉图像中的有效区域并对其进行归一化;再利用子块部分重叠局部直方图均衡化算法对图像进行对比度增强并去除其中的斑点噪声和扫描噪声;最后分别采用NiBlack法和Hilditch算法对图像进行分割和细化处理,得到手背静脉图像的纹路信息。

动静脉泵预防和治疗脑卒中合并肩手综合征

目的观察动静脉泵对脑卒中后合并肩手综合征(SHS)的偏瘫患者的治疗效果。方法选取80岁以下脑卒中后合并SHS的偏瘫患者60例。在康复训练的基础上,将患者随机分为对照组和治疗组,治疗组给予动静脉泵治疗。5个月后评定上肢疼痛、水肿及综合性运动功能,比较2组患者治疗前后肘正中静脉的血流量和血流速度的变化。结果治疗后治疗组约85%的患者患肢局部水肿、疼痛及运动功能比治疗前明显改善(P<0.05);治疗组所有患者治疗后肘正中静脉血流量和血流速度较治疗前增加。结论对于脑卒中合并SHS的偏瘫患者,动静脉泵可以有效改善上肢水肿,有利于患肢的神经营养和功能活动恢复。

手背皮神经的分布对浅静脉穿刺部位选择的影响

目的为静脉穿刺时减少损伤皮神经,减轻疼痛,提供解削学资料。方法解剖148例手标本,观察手背皮神经和浅静脉的分布及两者间的位置关系。结果 (1)84．5％皮神经主干只跨过手背静脉网及其延续的静脉深面或与部分静脉伴行;(2)94．8％的掌背皮神经位于掌背静脉的桡侧,94．6％的小指尺侧指背神经伴行于同名静脉尺侧,97．2％的拇指桡侧指背神经伴行于同名静脉桡侧。结论熟悉手背皮神经和浅静脉之间的位置关系,有助于提高静脉穿刺的质量。