[论文解读] A Database of Dorsal Hand Vein Images

Felipe Wilches‐Bernal, Bernardo Núñez-Álvares+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2020

Biometric Identification and Security参考文献 17被引用 8

一句话总结

本文介绍了在2007–2008年于Pontificia Universidad Javeriana使用自定义的红外照明成像系统，以标准化的手部位置采集的两个公开可用的背手静脉图像数据库。这些数据集分别包含1,104幅图像（数据库1）和678幅图像（数据库2），旨在支持生物特征识别研究，特别是基于机器学习和图像处理技术的静脉身份认证。

ABSTRACT

The dorsal hand vein has been demonstrated as a useful biometric for identity verification. This work details the procedure taken to collect two databases of dorsal hand veins in a biometric recognition project. The purpose of this work is to serve as a reference for the databases that are being shared with the public.

研究动机与目标

• 开发并记录一种可重复的高可见度背手静脉图像采集方法，使用低成本、自定义的成像装置。
• 创建两个公开可访问的背手静脉图像数据库，以支持生物特征识别和图像处理研究。
• 通过提供标准化、匿名化的数据集，使未来基于机器学习和人工智能的静脉身份验证研究成为可能。
• 解决公开可用、高质量的背手静脉图像数据库缺乏的问题，以支持基准测试和算法开发。
• 通过将数据集发布到公共存储库，支持教育和协作研究，与科学界共享数据。

提出的方法

• 构建了一个木箱式结构（32×29×35 cm），内壁衬有聚苯乙烯泡沫，以最小化环境光并增强红外对比度。
• 在结构顶部安装四组定制LED灯（共100个，每组25个），峰值波长为880 nm，以最大化脱氧血红蛋白的吸收。
• 在LED灯上方加装一层羊皮纸，以扩散光线并减少热点，从而改善光照均匀性。
• 集成一个符合IEEE-1394标准的红外摄像头（ISG LW-1.3-S-1394），通过软件控制实时调节曝光、增益、亮度和帧率。
• 设计了一根带中心导引的把手定位杆，以标准化手部放置并促进一致的握拳动作，从而提高静脉可见度。
• 每名受试者每次会话采集3–4幅手部图像，帧率为15 fps，确保运动模糊最小化，并在约0.67秒内实现一致的图像采集。

实验结果

研究问题

• RQ1 低成本、自定义构建的成像系统是否能可靠地捕获适合生物特征应用的高对比度背手静脉图像？
• RQ2 标准化手部位置和光照条件在多大程度上提高了不同个体之间背手静脉图像的一致性和质量？
• RQ3 图像采集参数（如距离、光照）的变化在多大程度上影响了背手静脉数据库在识别任务中的可用性？
• RQ4 公开共享的、匿名化的背手静脉图像数据库是否能支持生物特征识别和机器学习研究的可重复性？
• RQ5 长期数据保存和格式转换（如从原始数据转换为带匿名化的.tif格式）对生物特征图像数据集的完整性与实用性有何影响？

主要发现

• 自定义成像系统成功从138名个体中捕获了1,104幅背手静脉图像，构成数据库1，每人每只手采集4幅图像。
• 数据库2包含来自113名个体的678幅图像，每人每只手采集3幅图像，采集时间比第一次会话晚两个月。
• 所有图像均以约20 cm的固定距离从相机捕获，确保数据集内的一致性。
• 图像分辨率为752×560像素，采用16位量化，以.tif格式存储，以保留高保真数据。
• 2020年使用基于Python的算法对数据集完成完全匿名化后重新发布，以确保参与者隐私。
• 数据库通过GitHub仓库公开获取，命名规范清晰：person_[xxx]_db1_[yz].tif 和 person_[xxx]_db2_[yz].tif，便于集成到研究工作流中。