手指静脉识别技术促使了多光谱手指静脉图像采集的进一步发展。对于多光谱手指静脉采集系统而言,获得更加合理的光源控制电路,设计出更加合理的光源光路结构形式已经变得非常重要。因此本设计以这两个关键点为目标,对现有的采集系统进行了优化改进。首先从设计硬件电路出发,优化了光源控制电路;同时对采集装置外壳进行了重新设计,并改善了光源光路结构形式,建立了新的多光谱手指静脉成像系统,然后在硬件的基础上对其相应的软件支持进行完善,最后搭建成新的采集系统,通过详细的比较实验,验证了本文设计的有效性。

基于传统图像处理方法实现手指静脉识别Matlab源码99.56%准确率+项目操作说明（毕设项目）.zip 【项目介绍】 本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。 在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配，检测其匹配度。 SIFT——正确率93.625%

随机森林图像matlab代码指静脉生物特征识别 使用机器学习的手指静脉生物识别 使用机器学习算法分析人的手指静脉数据的MATLAB应用程序。 手指静脉生物识别技术是最先进的身份验证系统之一，它解决了现有身份验证系统的许多问题。 支持向量机（具有线性，RBF，MLP，二次和多项式内核），随机森林，决策树，线性和逻辑回归，K均值，DB扫描，最近邻居，K最近邻居是用于训练的一些算法并测试数据集。 使用过的CCD扫描图像数据。 这些图像经过预处理，过滤并使用所得数据。 2D绘图显示了分类结果和精度。 源代码具有静态文件路径，如果处理不当，可能会出错。

手指静脉数据库

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基于鲁棒边缘检测和灵活滑动窗口的手指静脉ROI提取

手指静脉识别技术作为一种新型的非接触式生物认证技术,具有可靠性高,验证便捷,识别精度高和活体识别等特点。与传统认证技术不同,它在易用性与可靠性之间达到较好的平衡,但是该技术在图像采集、预处理和特征提取与匹配等方面仍存在一些问题,而本文研究目的就在于研究和解决上述问题。 本文分析了手指静脉识别技术的基本原理,设计了手指静脉图像处理流程,研究了图像采集、静脉图像区域定位、静脉纹路提取、静脉特征提取与匹配等原理与实现, Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性。虽然Gabor小波本身并不能构成正交基，但在特定参数下可构成紧框架

最大曲率 Max Curvurature算法在手指静脉特征提取中的实现 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 最大曲率

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。

基于matlab的指纹识别系统源码 手指静脉识别项目 本项目详细介绍请参阅：图像处理创新实践.pdf 本项目开源许可协议：GPL 3.0（除SIFT算法软件包，此部分软件包另有原作者的许可协议） 项目方案设计介绍 本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。 在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 算法分为以下几个过程： 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹