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

在python中编程实现，研究手指静脉图像的预处理算法，具体为手指静脉图像的轮廓分割、感兴趣区域截取、静脉纹理增强、静脉纹理分割。最后分别使用LBP特征和二值纹理特征对预处理后的静脉图像进行测评，获得两张静脉图像的相似度。

手指静脉图像数据库（64个手指样本，每个样本采集15次）。