【指静脉识别技术】 指静脉识别技术是一种生物特征识别技术，它是基于人体内部的生物特征进行身份认证，相比指纹、面部识别等外部特征，具有更高的安全性与防伪性。这项技术利用了人体手指内部的静脉分布图案作为独特的生物特征，因为静脉结构不易被复制，且在体内，因此不易受到外界环境的影响。 【山东大学的贡献】 山东大学在生物识别领域，特别是指静脉数据库的建设上，做出了重要贡献。这个数据库包含了大量的指静脉图像数据，为科研人员提供了丰富的资源，以便进行算法研发、系统优化和性能评估。这些数据可能经过严格的采集流程，包括受试者的同意、专业的图像获取设备以及标准化的数据处理，确保了数据的质量和可靠性。 【数据库设计与管理】 数据库的设计和管理是信息科技中的核心部分。在这个指静脉数据库中，可能包括了多个表，如用户信息表、静脉图像表、采集时间戳等，以结构化的方式存储数据，便于查询和分析。同时，数据库还需要考虑数据的完整性、安全性和隐私保护，可能采用了加密技术来保护敏感的生物特征信息。 【生物特征识别研究】 在生物特征识别领域，算法是关键技术。针对指静脉数据库，研究人员可能会开发各种机器学习或深度学习模型，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，用于特征提取和分类。这些模型的训练和验证都离不开大量的数据，山东大学的指静脉数据库为此提供了宝贵的实验平台。 【应用前景】 指静脉识别技术因其独特的优势，有着广阔的应用前景。在安全要求较高的领域，如金融、军事、医疗、数据中心访问等，可以替代传统的密码或钥匙，提高安全性。此外，随着物联网和智能家居的发展，指静脉识别也可能成为便捷的身份验证方式，提升用户体验。 【挑战与未来趋势】 尽管指静脉识别技术表现出色，但仍然面临一些挑战，如设备小型化、识别速度、误识率等。随着技术的进步，预计这些问题将逐步得到解决，指静脉识别将会更加普及和成熟。未来的趋势可能包括与其他生物特征识别技术的融合，以及在云计算和大数据环境下，如何高效、安全地管理和使用生物特征数据。 山东大学的指静脉数据库不仅推动了生物识别技术的研究，也为相关领域的创新和发展提供了坚实的基础。通过对这一数据库的研究，我们可以期待更智能、更安全的身份认证解决方案出现在我们的生活中。

山东大学指静脉数据集

基于图像处理和VGG19实现的指静脉识别系统python源码+GUI界面+项目使用说明.zip 【代码说明】 源代码在finger.py 根据源代码生成的可执行文件为finger.exe，可直接运行 编译源代码所需Python环境为3.7，其他库在requirements.txt 【使用说明】 可直接运行finger.exe 参数说明 单人手指图片个数：训练集中一根手指录入的图片数，本例子设为7，因为训练集中总共21张图片，每根手指7张图片，总共三根手指。 随机选取的图片测试个数：识别时，在训练集中随机选取的与待识别图片比对的图片数，取值范围应为[1~7]之间，若取5，意义则为从每根手指的7张图片随机选取5张与待识别的图片进行5次比对，求得相似度平均值。 训练集图片文件夹：训练集图片所在文件夹，训练完毕后会在该文件夹下生成trained文件夹，存储处理完成后的图片，本例子为HighGuardFinger。 待识别图片文件夹：待识别的图片文件夹，本例子选取了7张图片为训练集，剩下的第8张图片作为测试图片，文件夹在HighGuardTest。 首次运行识别时，会下载VGG16的预训练模

指静脉系统生物识别统一身份系统-解决方案v1.0（完整版）.docx

手指静脉识别，包含数据库和全部代码，且整个识别已经打包，可以直接运行exe文件

指静脉提取与匹配 掌静脉提取与匹配 其他静脉提取与匹配

重复线跟踪 指静脉特征提取的重复线跟踪算法的实现 公告 这只是格林威治大学的 Bram Tom 实现的 Matlab 代码的重新实现。 原始代码可见： : 例子 原图 使用 CLAHE 增强 200,000 次迭代； r = 1; 宽 = 29

为提高指静脉图像匹配精度，提出了一种基于OpenCV计算机视觉库的指静脉图像识别匹配方法。首先，针对图像采集设备获取的指静脉图像存在无效信息导致识别难度增大的问题，对原始图像进行ROI提取；然后对ROI提取的图像进行灰度化、滤波、Sobel算子边缘化、特征向量提取、特征向量描述等处理；最后实现指静脉图像匹配结果的输出。实验结果表明，该方法实时性强，识别率高、匹配度好，较好地解决了存在无效信息情况下的指静脉图像匹配问题。

最大曲率： 此方法将尝试提取静脉的中心线。 这是通过计算静脉图像横截面轮廓中的局部最大曲率来完成的。 该方法应该对变化的静脉宽度和不均匀的亮度具有鲁棒性。 重复线跟踪： 该算法将从几个随机点开始，并尝试跟踪一条线。 如果一个像素被线跟踪算法多次访问，它很可能是一条静脉。 可以在此处找到展示算法运行的电影： https://vimeo.com/51757793 文学： - N. Miura、A. Nagasaka 和 T. Miyatake “基于重复线跟踪的手指静脉模式特征提取及其在个人识别中的应用”机器视觉和应用。 doi：10.1007/s00138-004-0149-2 - N. Miura、A. Nagasaka 和 T. Miyatake “使用图像轮廓中的最大曲率点提取手指静脉图案。” IAPR 机器视觉应用会议 9 (2005)。 用法： 文件“miura_usage.m

针对AlexNet在手指静脉识别系统中训练耗时过长,识别准确率较低的问题,提出AlexNet的改进网络结构。针对AlexNet模型输入图像尺寸限制性强,自适应能力差的问题引入空间金字塔池化模式的网络结构。为了加快网络训练速度和降低网络模型的复杂度,对AlexNet的卷积核尺寸、网络深度和全连接层等进行调整。实验结果表明,改进后的网络模型在公开和自有指静脉数据集上的识别准确率及训练时长较AlexNet模型均有明显改善。