基于指静脉识别的校园安全保障系统设计与实现

本程序用于指静脉图像的识别，需与MySQL结合使用。

使用步骤

一、设置MySQL

1. MySQL用户名设为“root”，密码设为“123456”。
2. 建立名为“FVRT”的数据库。
3. 在“FVRT”数据库下通过下列语句建立名为“image”的数据表：
   CREATE TABLE if NOT EXISTS image ( id int unsigned primary key auto_increment,imname text NOT NULL,imdata mediumblob NOT NULL, imcount INT NOT NULL,KEY(imname(15)))character set = utf8;

二、运行程序（1、2任意一种方法）

1. 编译脚本
   在您的IDE（建议Pycharm）中建立文件夹，将路径为“./源码”的源码拷入。因本程序用wxPython编写GUI以方便使用，故从路径为“./源码/FVRT_FrameStart.py”中的代码开始启动本程序界面，结合路径为“./指静脉样本”中附带的指静脉样本运行。
2. 运行可执行文件
   路径为“./exe.win-amd64-3.5.7z”的文件为可执行文件，结合路径为“./指静脉样本”中附带的指静脉样本运行。

注意

1. 名为“指静脉样本”的文件中包含采集的指静脉样本图像，文件名格式为“FXXYY.bmp”，其中文件名内的“XX”表示被采集指静脉图像的志愿者的身份编号，文件名内的“YY”表示对编号为“XX”的志愿者所采集到的指静脉图像的编号。图像资源大小为64（个志愿者）×15（张图/志愿者）。
2. 核心算法在路径为“./源码/FVRT.py”的FVRT.py文件中。

缺陷

该项目因是本人大学时所设计，尚不成熟，还有很多改进的余地：

1. 图像搜索速度：没有利用搜索算法对指静脉样本的特征值进行整合，降低了程序运行的效率。
2. 数据库设计：对MySQL一定要设置特定的用户名和密码才能执行，这给使用的人带来一些麻烦。
3. UI架构选取：写界面时为了贪快只考虑wxPython的灵活性，没有注意到PyQt的文档更全面，给后续开发带来不便。

程序运行截图

一、程序界面

主界面

图像匹配界面

图像处理界面

图像输入界面

图像输出界面

二、指静脉图像匹配结果示例

待识别的图像_原图：“F0101.bmp”

待识别的图像_尺寸归一化

待识别的图像_灰度归一化

待识别的图像_方向谷型检测

待识别的图像_模糊增强

待识别的图像_阈值分割

待识别的图像_去噪

待识别的图像_细化

待识别的图像_去除残余斑点

与之匹配的图像：“F0108.bmp”

声明

Finger_Vein_Recognition为本人（bmxbmx3）参与2017年南京邮电大学大学生创新训练计划独自设计的作品，主要用于指静脉识别的实现，仅供学习研究之用，请勿用于非法用途，如有疑问欢迎提issue留言。