基于dsp的手背静脉识别系统研究

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1、分类号：ＴＰ３９１．４单位代码：１０１８３：研究生学号：２０１３５２２１１０密级公开戀吉林大学硕古学位ｉ含文（学术学位）基干ＤＳＰ的手背静脉识别系统研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＨａｎｄＶｅｉｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＤＳＰ作者姓名：任桐慧专业：系统王程研究方向：模式识别与人工智能指导教师：刘富教授培养单位：通信工程学院２０１６年６月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的

2、任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、、发行出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使。否则用不在此限），应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人巧指导教师的指导下，独立进行研究工作所耿得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作。对本文的研究做出重耍贡献的个人和集体品成果，均已在文中ｙｘ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结

3、果由本人承担。学位论文作者签名；日期：訓么年＾月ｆ日—————————————————————基于DSP的手背静脉识别系统研究—————————————————————ResearchonHandVeinRecognitionSystemBasedonDSP作者姓名：任桐慧专业名称：系统工程指导教师：刘富教授学位类别：工学硕士答辩日期：ϮϬϭϲ年ϲ月ϰ日摘要摘要随着社会不断地发展，人们对安全的可靠性要求越来越高，许多场合都需要对人的身份进行认证与识别，因此生物特征识别技术显得越来

4、越重要。而人体手背静脉作为一种崭新的生物特征识别技术，与视网膜技术、指纹技术、虹膜技术等相比，它具有内部特征、活体识别、安全等级高和非接触式等优点，表现出明显优势，并且手背静脉识别技术处于刚刚起步的阶段，所以人们对手背静脉识别技术的深入研究非常有必要和实用意义。目前，手背静脉识别一般都是利用PC机来处理，但这样的识别系统体积过于庞大，而利用DSP来进行手背静脉识别就能较好的解决此类问题。本文使用的DSP芯片型号为TI公司推出的TMS320DM642，该数字图像处理芯片是专用于图像以及视频处理方面的，

5、并且主频最高可以达到300Mhz。国内手背静脉识别产品的核心技术大多数都是从韩国NEXTERN公司购买的，并且将DSP应用于生物特征识别设备中，可以有效降低成本，便于产品化，所以本文设计了一套基于DSP的手背静脉识别系统。本文采用MohamedShahin博士手背静脉图像库，共选取200幅手背静脉图像，对基于DSP的手背静脉识别系统进行深入研究，本文主要的研究内容为：(1)针对现有手背静脉识别利用的手背静脉特征较少，识别率较低等缺点，本文提出了一种基于特征点距离的手背静脉特征融合的方法。该方法首先提

6、取7个不变矩，再提取手背静脉的端点及交叉点，将几何特征和局部特征相融合，实验结果准确率可达96.75%。(2)本文介绍了手背静脉识别系统的硬件平台，本系统的硬件平台包括系统的选型、系统的结构及各模块设计。本文通过对比几款DSP，最终选取DM642芯片作为系统的核心处理器。(3)本文设计了手背静脉识别系统的软件框架，并且介绍了软件的开发环境、DSP/BIOS操作系统等。为本文成功完成基于DSP的手背静脉识别算法移植的后续工作做出铺垫。(4)本文设计了一套基于DSP的手背静脉识别系统，将本文研究的两种手

7、背静脉识别算法移植到DSP上，该算法能成功判断是否为同一个人的手背静脉，实验结果准确率可达93.5%，验证了本文算法的实用性和可靠性。本文利用Hu的7个不变矩方法与豪斯多夫距离法进行算法融合，成功完成了基于DSP的手背静脉识别算法移植。关键词：手背静脉识别；Hausdorff距离；不变矩；特征融合；DSPIAbstractAbstractWiththedevelopmentofsociety,nowpeoplearepayingmoreandmoreattentiontosafety,manyocc

8、asionsneedtoauthenticateandidentifytheidentityoftheperson,sobiometricidentificationtechnologyisbecomingmoreandmoreimportant.Asanewbiometrictechnologyofhumanhandvein,whenthetechnologyiscomparedwithretinaltechnology,fingerprinttechnologya