非控制环境下手指静脉纹路提取及识别方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61703235
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    杨璐
  • 依托单位：
    山东财经大学
  • 学科分类：
    F0605.模式识别与数据挖掘
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Finger vein recognition is one essential biometric technique as its inherent advantages (e.g., living body identification and internal characteristic). In recent years, some improvements have been achieved in finger vein recognition, but there are still some challenges. Two urgent ones are: (1) Finger vein pattern extraction and recognition; (2) The effect of the uncontrolled environment to vein pattern based recognition. So, this project focuses on the vein pattern extraction and recognition under uncontrolled environment, and tries to study: (a) The integrated correction method to enhance the robustness of finger vein recognition system to the image deformation problem; (b) Robust vein pattern extraction method to overcome the image quality problem; (c) Vein feature based recognition (i.e., matching and indexing) method to improve the accuracy and efficiency of the recognition system. The overall goal of this project is aiming at the applications in uncontrolled environment and establishing vein pattern based recognition system to heighten the performance and robustness of finger vein recognition.
手指静脉识别因其具有活体识别、内部特征等固有优势已成为生物识别家族中不可缺少的一员。近年来，手指静脉识别的研究取得了很大进展，但仍存在一些困难和挑战亟待解决。较为突出的两个问题为：（1）手指静脉纹路的提取及识别；（2）非控制环境对静脉纹路提取及识别的影响。针对这两个问题，本项目拟从非控制环境下手指静脉纹路提取及识别入手展开深入研究：（a）研究静脉纹路形变的一体化校正方法，增强手指静脉识别系统对图像形变的鲁棒性;（b）研究静脉纹路的可靠提取方法，增强静脉纹路提取方法对图像质量差异的鲁棒性;（c）研究基于静脉纹路特征挖掘和利用的手指静脉识别（匹配和索引）方法，提高手指静脉识别系统的识别精度和识别速度。项目的总体目标是，以非控制环境为应用背景，建立以静脉纹路为主线的手指静脉识别技术体系，增强识别系统的识别性能和鲁棒性。

结项摘要

近年来，手指静脉识别的研究取得了很大进展，但仍存在一些困难和挑战亟待解决。较为突出的两个问题为：（1）手指静脉纹路的提取及识别；（2）非控制环境对静脉纹路提取及识别的影响。.针对非控制环境下手指静脉纹路识别，本项目就图像形变问题、静脉纹路提取及匹配问题、静脉纹路检索问题展开深入研究。主要研究内容有：研究手指静脉图像校正方法，增强识别系统对静脉纹路形变的鲁棒性；研究静脉纹路提取及匹配方法，提高静脉纹路识别系统的识别精度；研究静脉纹路检索方法，提高静脉纹路识别系统的识别速度。.经过三年的努力，取得了以下研究结果：（1）增强了手指静脉识别系统的识别性能和鲁棒性，推动了手指静脉识别在非控制环境及大规模人群场景中的应用。（2）作为本项目的基础性工作，深入研究了图像形变、静脉纹路匹配、静脉纹路检索等对手指静脉识别性能的影响。（3）在非控制环境下手指静脉纹路识别方面，取得了多项原创性研究成果，主要包括基于手指几何形状的手指静脉图像形变检测及校正方法、静脉结构辅助静脉纹路的手指静脉识别框架、手指静脉纹路方向编码检索方法等。（4）已在学术期刊和会议上发表论文12篇（SCI收录论文9篇，EI收录论文3篇）。（5）应IET Biometrics主编邀请，与山东大学杨公平教授合作撰写《Hand-based Biometrics Methods and Technology》一书中Chapter 11: Finger vein recognition and new processing approaches。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
Learning binary hash codes for finger vein image retrieval
学习用于手指静脉图像检索的二进制哈希码
  • DOI：
    10.1016/j.patrec.2018.12.006
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Pattern Recognition Letters
  • 影响因子：
    5.1
  • 作者：
    Su Kun;Yang Gongping;Yang Lu;Li Dunfeng;Su Peng;Yin Yilong
  • 通讯作者：
    Yin Yilong
Learning personalized binary codes for finger vein recognition
学习指静脉识别的个性化二进制代码
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2019.07.057
  • 发表时间：
    2019-11
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Haiying Liu;Gongping Yang;Lu Yang;Yilong Yin
  • 通讯作者：
    Yilong Yin
Geometric shape analysis based finger vein deformation detection and correction
基于几何形状分析的指静脉变形检测与校正
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2018.05.044
  • 发表时间：
    2018-10-15
  • 期刊：
    NEUROCOMPUTING
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Chen, Qing;Yang, Lu;Yin, Yilong
  • 通讯作者：
    Yin, Yilong
Point Grouping Method for Finger Vein Recognition
指静脉识别的点分组方法
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2901017
  • 发表时间：
    2019-03
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Lu Yang;Gongping Yang;Kuikui Wang;Haiying Liu;Xiaoming Xi;Yilong Yin
  • 通讯作者：
    Yilong Yin
Human identification using finger vein and ECG signals
使用手指静脉和心电图信号进行人体识别
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2018.12.015
  • 发表时间：
    2019-03
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Kun Su;Gongping Yang;Bo Wu;Lu Yang;Dunfeng Li;Peng Su;Yilong Yin
  • 通讯作者：
    Yilong Yin

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  • 通讯作者：
    Hu Ronggui

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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