人体手部皮肤的摩擦特性实验研究

采用微观摩擦磨损试验机对20名男女志愿者双手不同部位的摩擦系数进行测试.结果表明:男性手背皮肤的摩擦系数比女性偏低(女性为0.48～0.49,男性为0.38～0.39);男、女手掌的摩擦系数相差不大(女性为0.60～0.67,男性为0.62～0.70);男、女指纹的摩擦系数比较接近(女性为0.78～0.65,男性为0.77～0.68);男、女指甲的摩擦系数分别为女性0.25～0.21,男性0.23～0.21.在人体手部的手背、手掌、指纹和指甲4个部位中,摩擦系数的高低依次为指纹＞手掌＞手背＞指甲.     

基于LBP和多层次结构的异质手背静脉身份识别

针对多源异质的手背静脉异质图像的识别研究,提出了基于LBP和多层次结构的识别算法;首先对图像做适当的预处理,然后将LBP特征提取算法编码的手背静脉纹理特征图像作为多层次结构的输入,通过多层次结构的逐层由具体到抽象的特征提取,得到的特征具有更大的鲁棒性;最后该算法在多源异质的手背静脉图像库得到的识别率比传统的算法识别率高,达到96.57%;进一步表明该算法能够较好地解决由于多源异质问题对手背静脉识别所造成的识别率低的影响。     

手背静脉穿刺时握拳与不握拳的比较

静脉穿刺是一种最常用的操作技术,一直以来,临床上行静脉穿刺时,总是嘱病人握拳,使静脉充盈明显,然后再行穿刺.但通过临床实践发现,这种方法用于手臂上或手腕部静脉穿刺合适,但行手背静脉穿刺时以不握拳为宜. 　　……     

具有活体检测功能的手背静脉身份识别方法研究

针对身份识别容易被仿冒和造假的问题,提出了一种利用近红外相机捕获手背静脉同时具有活体检测功能的身份识别方法,手背静脉图像提供静脉特征作为身份识别的依据,与此同时获取的脉搏波的周期性特征作为活体检测的标志。利用自行搭建的手背静脉和脉搏波捕获实验装置,研究了70个个体的手背静脉图像以及活体和假体的静脉图像特征,并提出了提高身份识别准确率的算法。采用主成分分析对活体静脉特征向量进行降维,降低分类算法的复杂度,结合马氏距离去除异常样本,以提高识别精度,再采用参数优化的随机森林算法和支持向量机算法实现了手背静脉的精准识别。结果表明:基于手背静脉特征结合随机森林算法和支持向量机算法可以对不同个体进行身份识别,识别准确率分别为99.28%和99.86%,识别时间分别为0.368 s和0.110 s。