全球视角下的指静脉识别分析

张 亚，贾振军

（1.中国人民公安大学研究生院，北京 100038；2.中国人民公安大学侦查与刑事科学技术学院，北京 100038）

0 引言

大数据时代，各种互联网智能设备的不断发展和普及[1]，如何保护个人隐私不外泄逐渐成为当下的热门议题，与之相关的生物特征识别技术蓬勃兴起。生物特征识别技术是一种基于人脸、指纹、血管模式或击键、步态等特征的身份认证方法[2]，相较于传统的密钥技术具有更高的安全性能，而其中的指静脉识别由于具有采集设备便携、无接触、抗攻击能力强、活体等其他生物特征所不具有的优势[3]，成为相关学者的研究焦点，发展迅速。目前，指静脉识别作为第二代活体生物特征识别技术[4]，最先在全球开始产业化应用，发展前景广阔，许多国家都致力于指静脉识别的相关研究，成果显著，文献颇丰。而文献是科研信息的载体，具有重要的参考价值，采用统计学的方法对文献信息进行统计分析，以数据来描述或揭示文献的数量特征和变化规律，可以帮助作者准确把握该领域的最新信息[5-7]。本文采用文献计量和可视化分析的方法对指静脉识别的研究现状、总体趋势、高产研究力量分布、主要研究内容、研究热点及方向进行探究，为相关学者提供参考，辅助科学研究。

1 文献来源及研究工具

1.1 文献来源

采用web of science 核心合集数据库，选择关键词finger vein recognition，时间不限，搜索相关文献，文献最早可追溯至1999年，将搜索到的452篇文献的标题、作者、关键词、期刊、机构、出版年份等信息保存为纯文本格式，并导入到Excel 中进行储存，以便后期分析，其中英文文献447篇，中文3篇，西班牙语1篇，土耳其语1篇。

1.2 研究工具

采用Excel 制表功能对文献年度发表量、发表形式、涉及学科相关数据绘制图表进行分析，采用陈超美教授开发的CiteSpace 软件对导入的txt 数据进行主要研究力量分析、主要研究内容、研究热点和方向的分析，把握指静脉识别领域发展新趋势和新动态。

2 结果

2.1 文献发表量总体趋势分析

图1统计结果显示，年度文献发表量呈现波浪式增长，其中，2016-2019年连年稳定增长，总占比50%，文献贡献比非常高，大胆预测，近年来文献发表量将会继续持续上升。

图1 文献发表走势图

2.2 文献发表形式分析

表1统计结果显示，以学报论文形式发表的文献总计230篇，而以期刊论文形式发表的文献总计223篇，其余7篇为待出版论文和审查阶段论文，可见目前论文是文献的主要发表形式，选择学报比期刊的可能性略高。

表1 文献发表形式

2.3 涉及学科类别分析

图2统计结果显示，纳入文献涉及学科25种，其中电子电气工程、计算机科学人工智能、计算机科学理论方法、计算机科学信息系统、光学位居前列，占比非常高，可见目前涉及学科发展还不均衡，涉及范围还较窄，具有很大的发展空间。

图2 涉及学科类别

2.4 重点机构分析

文献共涉及240个机构，总体呈“大分散、小集群”分布，如图3所示，分布密度为0.0052，可见机构间合作关系不密切，缺乏交流。其中引用次数排名最高的是中国山东大学，引用计数为52，第二个是中国民航大学，引用计数为36，第三个是韩国的东国大学，引用计数为20。其后的依次是引用计数为12的韩国全北国立大学，引用计数为11的中国天津大学科技学院、北京大学，引用计数为10的黑龙江大学、杭州师范大学，引用计数为9的哈尔滨工业大学。马来西亚大学、中国科学院大学、韩国木浦国立大学、挪威基约维克高等学院引用次数均为8，并列第10。位于前列的机构里，中国高校占比近62%，韩国占比近23%，总体来说亚洲地区的贡献比非常高。图4突变分析图谱显示，近年来，中国山东大学的研究备受瞩目，引用频次高。

图3 机构分布图谱

图4 机构引用频次突变分析

2.5 主要作者分析

文献涉及作者385 个，中国的杨金锋、尹义龙、杨公平、杨璐、石一华学者，韩国东国大学的Kang Ryoung Park 学者，韩国北立大学的Dongsun Park 博士，奥地利萨尔兹堡大学的安德烈亚斯、乌尔教授，中国的袭肖明、杨居成学者分别位居前10。位于前列的作者均为团队协作，团队间合作关系密切，但团队外缺乏经验交流，如图5所示。

图5 主要作者分布

2.6 重点国家分析

文献共涉及44个国家，分布密度为0.037，国家间合作关系较为密切。表2统计结果显示，中国的引用频次远超其他国家，稳居首位。印度、韩国、马来西亚、美国、奥地利、挪威、意大利、瑞士、阿尔及利亚引用频次相继位居其后。表3数据统计显示，在中介性层面，中国、美国、马来西亚、英国、意大利、瑞士、韩国、印度、挪威、阿尔及利亚中介性数值依次位居前列。与表2相比，可以发现排名发生了巨大的变化，还新增英国，可见引用频次高不代表该国家在指静脉识别发展过程中的中介性强。表4统计结果显示，在创新性层面，英国、中国、瑞士、马来西亚、美国、印度、意大利、韩国、挪威、突尼斯位居前列。

表2 国家引用频次

表3 中介性统计表

表4 Sigma值统计表

0.10 印度 5 0.09 意大利 2 0.06 韩国 5 0.05 挪威 5 0.05 突尼斯 1

2.7 主要研究内容及发展脉络

图6关键词共现分析聚类结果显示，指静脉识别的主要研究内容为局部二值模式、指静脉融合、指静脉验证、指静脉图像、图像增强、线性判别分析、卷积神经网络、静脉识别、指静脉、手指几何识别，其中融合和卷积神经网络这两个主要研究内容的平均年份分别为2016和2017年。

图6 关键词聚类分析

图7关键词时区分析结果显示，关键字引用次数排名最高的指静脉识别自2004年开始出现一直引用到现在，引用次数排名第三的多模态生物特征首次提出在2006年，而关键字提取引用次数第二，在2008年首次提出。引用次数排名第四的局部二值模式首次出现在2011年，引用次数排名第五的图像增强首次提出在2008年，排名第六的融合首次提出在2010年，排名第七的验证首次提出在2004年，排名第八的系统首次提出在2014年，排名第九的分类首次提出在2009年，排名第10的卷积神经网络首次提出在2016年。

图7 关键词时区图

2.8 研究热点及前沿分析

图8统计结果显示，近年来文献共引分析的主要内容为静脉纹理、结合各向异性扩散、使用深度神经网络、基于卷积神经网络的手指静脉识别、准确的手指静脉、二叉树模型、指关节、基于熵的欧氏距离、探索手背静脉模式、图像模糊增强；作者共引分析的主要研究内容为静脉、生物特征、多生物特征、局部编码、区间类型2模糊集、指关节、掌纹。

图8 2015-2020年文献共被引分析（左）、作者共被引分析的主要研究（右）

图9统计结果揭示了近年来主要研究内容的时间发展，可见局部编码、静脉识别算法、canny 边缘检测、指关节、二元模型决策级融合、卷积神经网络、全视角3D 手指静脉验证技术一直是当前研究的主要内容，而特定质量的手静脉识别系统自提出后大于2019年没有了热度，不再是研究重点内容。

图9 2015-2020年关键词聚类时间线图

综合上述分析，可见当下的研究热点为二元模型生物特征的手指静脉融合、深度学习与神经网络相结合、3D 手指静脉识别技术、图像增强技术。

当下，互联网技术发展迅速，保护信息安全刻不容缓[8]，大胆预测，多模型生物特征的手指静脉融合技术、多视角下的手指静脉识别技术将是未来的研究重点。

3 结束语

文章采用文献计量和可视化相结合的方法，通过对1999-2020年全球指静脉识别相关文献的年度发表量、文献发表形式、涉及学科、重点机构、主要作者、主要国家、关键词聚类的分析，预测了未来的发表趋势，高产研究分布、主要的研究内容及发展脉络，通过对2015-2020年文献共引分析、作者共引分析、关键词聚类时间线的挖掘，多角度分析了当下的研究热点，预测了研究方向。此外，文章也存在一定的局限，2020年文献发表的时间尚短，对统计结果有一定程度的影响。