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针对静脉图像采样过程中存在的旋转、平移等非线性因素造成手指静脉图像定位困难的问题,考虑图像非接触式采集特点,提出一种采用旋转校正的手指静脉图像感兴趣区域提取方法.首先对读入的手指静脉图像采用Kapur熵阈值法分割出手指区域,再依据图像的质心对图像进行旋转校正,最后根据图像中每列像素竖直方向上的投影值和手指区域的边缘轮廓,确定出感兴趣区域的位置.实验结果表明,该方法能够准确地提取出静脉图像的感兴趣区域,有效地提高识别系统的性能. 相似文献
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针对单一模态生物特征识别系统性能受图像质量影响较大问题,提出一种基于图像采集质量评价的指纹与指静脉识别的决策级融合方法。该方法不仅对指纹图像进行质量评价,并首次根据指静脉图像特性设计图像采集质量评价指标,以达到克服图像质量对识别结果影响的目的。再针对这两种模态图像特点分别进行分类器设计,得出各自的识别结果后,结合上述得到的图像采集质量评价分数进行决策级融合,将融合后的结果作为最终的识别结果。实验表明,该方法有效克服图像质量对识别结果的影响,提高识别系统的性能,为多生物特征身份识别提供一种有效途径。 相似文献
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指静脉识别研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
指静脉识别因其独特的优势具有巨大的市场潜力,并得到了国内外各研究团体和工业界的高度关注。本文介绍了指静脉识别的主要研究内容及其研究现状,包括指静脉成像方法及图像增强技术、特征提取方法及与指静脉有关的多模态、多特征融合方法。其中详细介绍了指静脉特征提取方法,并将其划分为4类,即指静脉纹路特征、纹理特征、细节点特征及使用机器学习方法获得的特征。在此基础上进一步对指静脉识别及其应用面临的挑战性问题做了分析,这些问题主要包括降低采集设备价格、提高采集图像质量,及减小各种因素,如低质量图像、手指姿态变化、大规模用户群及室外采集等对识别性能的影响,这些问题为今后的指静脉识别的相关研究提供了思路和启迪。 相似文献
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相对于指纹识别等传统生物特征识别手段,手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。本文设计了具有自适应光源系统的手指静脉采集仪,能够自动获得亮度均匀的手指静脉图像;提出了一种基于模板匹配的手指静脉识别算法,采用基于多方向灰度谷底搜寻方法提取手指静脉特征,然后将从同一手指多个图像中提取的静脉特征合成模板,并通过门限阈值消除模板中的随机差异信息。实验结果表明,运用本研究提出的基于模板匹配的手指静脉识别算法能有效提高识别准确性,具有99.10%的识别准确率和1.03%的等错误率。 相似文献
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相对于指纹识别等传统生物特征识别,手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。综述了手指静脉识别的基本原理和关键技术,包括手指静脉图像采集、预处理、特征提取和匹配等;对与手指静脉识别有关的多生物特征技术进行了归纳总结,并对手指静脉识别技术存在的问题和未来的研究方向进行了讨论。 相似文献
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提出一种基于局部感兴趣区域中熵与梯度函数优化的近红外手背静脉图像分割算法。该算法首先基于压缩感知理论对图像进行去噪。其次,通过条带波变换提取存在静脉信息的感兴趣区域,在这些区域中对建立的关于熵和梯度的函数进行约束与优化,实现静脉与背景分离。最后,融合所有区域的分割结果,完成静脉图像的分割。实验表明在处理近红外静脉图像分割问题时,该算法相对其它算法能保留更完整的静脉特征。此外,该算法对于具有纹理特征的指静脉、掌静脉图像的分割具有较好的借鉴价值。 相似文献
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提出了一种基于特征融合的手背静脉识别算法,首先对手背静脉图像感兴趣区域进行预处理,然后采用均衡离散曲率波变换对感兴趣区域进行变换,接着对变换系数进行相位编码,并计算编码统计直方图的卡方距离,当此距离与阈值相差较大时,得到识别结果;否则,对预处理后的图像提取静脉骨架,确定相关的特征点,通过三角测量法来计算匹配距离,对和采用加权平均法来获得最终的识别结果.该方法在识别时间没有明显增加的情况下,而识别的效果却得到了提高. 相似文献
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手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化 (HE) 及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法(POSHE)不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。 相似文献
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提出了一种基于Gabor相位编码的手背静脉识别算法.该算法主要分为两部分:一个是对手背静脉图片的预处理部分,包括滤波去噪和感兴趣区域(ROI)提取;另一个是静脉特征提取和匹配识别部分,该部分主要利用静脉图像的Gabor相位编码作为静脉识别的有效特征,同时利用海明距离实现特征匹配识别.该算法应用于自制的手背静脉图库,可达到100%的识别率和0%的误识率.结果表明,该算法是一种有效的生物特征识别方法. 相似文献
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手指静脉识别是一种更优于指纹识别的生物特征识别技术,具有广阔的应用前景。核主成分分析法是一种非线性特征提取方法,克服了线性提取方法未能利用图像中高阶统计信息和多个像素间非线性相关性的缺点。二维核主成分分析法解决了一维操作中出现的矩阵过大导致计算量过大的问题,但却需要更多的系数来表达图像信息,压缩效果远不如一维操作方法。文章基于核主成分分析法,结合线性判决分析法和最大边界准则分析法,对图像的垂直和水平方向分别进行二维分析,使得手指静脉识别取得了最优效果。 相似文献
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为了准确高效地提取手指静脉纹路,提出一种新的基于方向滤波的手指静脉纹路提取方法。该方法结合静脉纹路特点设计手指静脉图像的方向图及方向滤波器,根据所得的方向图及方向滤波器对图像进行滤波增强,对增强后的图像提取手指静脉模式。与传统的二值化方法相比,在进行二值化操作前,先对图像进行方向滤波处理,使得该方法提取出的手指静脉纹路连通性与光滑性好、噪声与伪特征少,且其不仅对高质量图像能够准确有效地提取出静脉纹路,对低质量图像处理效果也比较理想。 相似文献
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针对携带污染噪声的指静脉图像中背景区域、静脉区域和噪声区域的稀疏特性,提出一种改进的指静脉图像去噪算法。利用指静脉稀疏结构特性建立鲁棒主成分分析(RPCA)模型,通过交替方向乘子法求解RPCA模型获得含稀疏目标的前景图像并对其进行阈值分割以提取噪声分布图,同时根据提取结果建立修复优先度规则和自适应选择性滤波模板,实现指静脉图像的去噪处理。实验结果表明,与自适应非局部均值去噪算法和基于分数阶微分梯度噪声检测的去噪算法相比,在零误识情况下该算法处理后的带噪指静脉图像拒识率平均降低5.95%和3.64%,有效提升了带噪指静脉图像的识别性能。 相似文献
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手指静脉识别是针对手指皮肤内部的静脉特征进行活体识别,具有非接触和安全性高等优点,但存在特征数量少的缺点;手指指节折痕位于皮肤表面,且具有稳定的生物学特性。因此,为解决单一模态手指静脉的可提取特征数量不足的缺点,设计了一种双模态生物特征图像采集系统,即针对手指相同位置,采集皮肤内部手指静脉和皮肤表面指节折痕2种不同类型图像。图像采集系统硬件主要包括USB 2.0控制器、200万像素CMOS摄像头模组、可见光与红外光切换电路、微型步进电机驱动电路和I2C电路等。实验结果表明:该系统具有实时性,能够连续采集手指静脉和指节折痕2种清晰、稳定生物特征图像,为双模态生物特征识别系统提供了良好的软硬件基础平台。 相似文献