Finger-Vein

作品介紹

本作品由本人獨力完成，利用OpenCV針對FVUSM、SDUMLA指靜脈的開放資料集進行影像處理並擷取ROI區域，其目的是為了獲取含有指靜脈區域圖片，排除手指邊緣與雜訊等，其處理後的資料圖像可做為日後訓練CNN模型分類使用。

作品之實驗內容如下：

1. 利用OpenCV對指靜脈圖片進行：高斯雙邊濾波→Sobel邊緣檢測→圖像線性融合與疊加→Canny多級邊緣檢測→形態學轉換(開運算)，去除雜訊與提取手指邊緣
2. 利用邊緣設計感興趣區域(ROI)定位演算法，確保只擷取含指靜脈區域之圖像
3. 對指靜脈之圖像進行Haar小波轉換
4. 利用AlexNet CNN模型進行指靜脈分類訓練

成果截圖：

影像處理各過程結果

感興趣區域(ROI)定位矯正+區域旋轉矯正

ROI定位比較

Haar小波轉換加強影像特徵

Alexnet訓練結果準確度達約97%