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利用手背静脉特征进行身份识别的研究
  • ISSN号:1002-0470
  • 期刊名称:《高技术通讯》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北方工业大学信息工程学院,北京100144
  • 相关基金:国家自然科学基金(61271368)和北京市自然科学基金重点(No.KZ201410009013)资助项目.
中文摘要:

在持续研究基于手背静脉特征的身份识别方法和按传统识别流程设计了适合用手背静脉特征识别身份的系统的基础上,对手背静脉识别领域的研究成果和关键问题进行了全面且深入的总结和探讨。首先梳理了手背静脉识别的发展历程和研究现状,并通过比较不同生物特征包含的熵,论证了手背静脉作为生物特征识别的可行性,接着从图像采集、图像预处理、特征提取和特征匹配四方面对当前国内外研究成果进行了详细的阐述、对比和分析,在探讨手背静脉特征提取算法时,将已有方法分为空域变换和非空域变换,在空域变换基础上又分为纹理特征提取算法和结构特征提取算法。最后指出了当前研究的待解问题和发展趋势。

英文摘要:

Based on the continuous study of the personnel identification using hand-dorsa vein recognition and the design of a personal authentication system using hand-dorsa vein recognition according to a conventional recognition procedure, the key questions and important achievements in the research field of hand-dorsa vein recognition are systematically analyzed and investigated. Firstly, the hand-dorsa vein recognition' s development history and research status are introduced, and the feasibility of the hand vein recognition is demonstrated by comparing different types of features' entropies, and then, the current techniques in hand-dorsa vein recognition in the world are expounded, compared and analyzed in detail from the four respects including image capturing, image preprocessing, vein feature extraction and feature matching. Notably, the algorithms for feature extraction are classified into the spatial domain and the transformational domain, while space domain contains texture features and structural features. A serial of results in recent years on vein recognition with highly identification rate algorithms are analyzed, and the problems need to be solved and the development tendency are discussed.

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期刊信息
  • 《高技术通讯》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国科学科技部
  • 主办单位:中国科学技术信息研究所
  • 主编:赵志耘
  • 地址:北京市三里河路54号
  • 邮编:100045
  • 邮箱:hitech@istic.ac.cn
  • 电话:010-68514060 68598272
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0470
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2770/N
  • 邮发代号:82-516
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据》刊源,《中国科技论文统计与分析》刊源
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:12178