DiffVein：用于指静脉分割和身份验证的统一扩散网络.docx

JOURNALOFLATEXCLASSFILES,VOL.14,NO.8,AUGUST20151

DiffVein：用于指静脉分割和身份验证的统一扩散网络

YanjunLiu,WenmingYang*,SeniorMember,IEEE,QingminLiao,SeniorMember,IEEE,

Abstract—指静脉鉴定以其高安全性和特异性而著称，已成为生物识别研究的焦点。传统方法主要集中在用于判别建模的静脉特征提取上，对生成方法的探索有限。由于验证失败，现有方法往往无法通过分割获得真实的静脉模式。为了填补这一空白，我们引入了DiffVein，这是一个基于统一扩散模型的框架，可同时解决静脉分割和身份验证任务。DiffVein由两个专用分支组成：一个用于分割，另一个用于去噪。为了更好地实现这两个分支之间的功能交互，我们引入了两个专门的模块来提高它们的集体性能。第一个是掩模条件模块，将来自分割分支的静脉模式的语义信息整合到去噪过程中。此外，我们还提出了一种语义差分转换器（SD-Former），它采用傅里叶空间自注意力和交叉注意力模块来提取类别嵌入，然后再将其提供给分割任务。通过这种方式，我们的框架允许扩散和分割嵌入之间的动态相互作用，因此静脉分割和认证任务可以在联合训练中相互通知和增强。为了进一步优化我们的模型，我们引入了傅里叶空间结构相似性（FourierSIM）损失函数，该函数旨在提高去噪网络的学习效率。对USM和THU-MVFV3V数据集的广泛实验证实了DiffVein的卓越性能，在静脉分割和身份验证任务中树立了新的基准。

IndexTerms—Fingerveinauthentication,Fingerveinsegmentation,Diffusionmodel,Transformer

I.介绍

随着智能设备在工业和日常环境中的普及，生物识别技术因其卓越的安全性和便利性而越来越多地取代密码和密钥等传统身份验证方法。在这些技术中，指静脉认证是一种特别有前途的方法。这种技术依赖于人类手指静脉的独特特征，与其他生物识别方法相比，具有多项技术优势。值得注意的是，手指静脉位于手指深处，其模式主要由遗传因素决定，这使得它们几乎不可能复制。此外，与面部或指纹识别等更普遍的方法相比，指静脉身份验证降低了侵犯隐私的风险。因此，基于指静脉的认证引起了研究界和商业界的一致关注。指静脉鉴定的常见做法是捕获手指腹侧的图像以分析静脉模式。这个过程依赖于静脉中的血红蛋白吸收特定波长的近红外光的原理[?]，这使得静脉在其他组织的浅色背景下显得像黑线一样突出。理想的图像捕获可产生清晰且不间断的静脉网络，这对于准确识别至关重要。然而，静脉图像的质量可能会受到血流不一致、静脉深度变化以及周围组织可能闭塞等因素的影响。这些因素可能导致静脉图像过于明亮或过于微弱，使其难以与相邻的背景组织区分开来。因此，指静脉鉴定系统的整体性能依赖于在成像条件的自然变化中始终如一地识别和分析这些静脉模式。为了应对这些挑战，复杂的算法对于精确提取静脉模式至关重要。用于指静脉识别的传统特征提取方法通常侧重于提取显性或隐性特征。显性特征通常是基于人类先验设计的，其中包括图像强度和对比度等信息，

YanjunLiu,WenmingYangandQingminLiaoarewiththeShen-zhenInternationalGraduateSchool,TsinghuaUniversity,Shenzhen518055,China.

ManuscriptreceivedXXX;revisedXXX.Correspondingauthor:WenmingYang(email:yang.wenming@).

以区分静脉区域和背景。这种方法的主要局限性是它在从捕获不佳的手指图像中提取静脉时性能欠佳，导致静脉不明显的区域存在潜在错误。另一方面，隐式特征涉及将手工制作的特征或局部静脉图像斑块编码为矩阵或向量