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基于局部SIFT分析的手背静脉识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对新兴的手背静脉识别技术,提出了一种具有位移和旋转不变性的局部尺度不变特征(SIFT,scale in-variant feature transform)分析方法.首先确定手背静脉图像的感兴趣区域(ROI)并对其进行滤波去噪,然后提取手背静脉血管的SIFT并对特征点进行匹配,最后计算注册样本和待识别样本的特征匹配率并以此作为相似性测度进行身份识别.利用我们建立的手背静脉血管图像数据库对该算法进行了性能测试,并与目前最典型的识别方法进行了对比.实验结果表明,本算法具有更好的识别性能,其中识别速度得到了很大的提高. 相似文献
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基于Contourlet子带能量特征多HMM融合的静脉识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像序列;而后,将每一静脉图像进行Contourlet变换,并计算不同尺度下每一子带的能量,以3个尺度下子带能量作为特征观测值建立3个HMM;最后,融合3个HMM计算得到的观测值发生概率,将融合结果与阈值作比较,从而完成静脉识别过程。实验结果表明,提出的算法可以使真实匹配与虚假匹配的区分度最大化,与基于特征点或静脉信息融合的识别算法相比,正确识别率得到了提高。 相似文献
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手背静脉识别是新兴的身份认证技术,与指纹识别相比,具有活体识别、内部特征、非接触式等优点,其关键点之一是对静脉图像感兴趣区域精准定位。文章提出了结合Canny边缘检测算法和Freeman链码的手背静脉感兴趣区域定位算法。实验结果表明,该算法能够克服手形姿势变化的影响进行准确定位,具有良好的鲁棒性,对手背静脉身份特征识别技术研究具有参考价值。 相似文献
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吴攀 《信息安全与通信保密》2007,(11):46-48
生物特征识别技术是通过人体本身所固有的、唯一的生理特征来自动地识别一个人。针对掌纹图像具有终身不变性、唯一性、主要特征明显、细节特征唯一等特点,论文提出了一种有效提高掌纹识别率的方法,即结合图像中的主元特征、不变矩特征和线特征的提取方法。该方法与单独使用主元特征提取、不变矩特征提取和线特征提取的方法进行了比较实验,结果证明新方法的识别率有明显提高。 相似文献
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针对电力设备的智能化巡检需求,提出了一套基于智能识别与增强现实的电力设备巡检技术方案。该方案依托于智能设备图像采集,使用增强现实技术建立图像数据库,并利用CNN模型实现电力设备图像的显著性计算及焦点定位。在此基础上,采用DCNN网络图像进行预训练和多维度特征提取,结合随机森林算法对增强后的图像进行智能识别。实验测试数据结果表明,相比于现有算法,所提技术方案对于不同类型的电力设备缺陷均具有更高、更稳定的识别率,同时在训练时间与识别效率上有较为显著的提升。 相似文献
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面向考场的身份认证系统的设计与分析 总被引:4,自引:2,他引:2
为了克服考场上传统身份识别的弊端,文中设计了基于指纹识别技术的身份认证系统.为了提高指纹识别率,文中对指纹识别核心技术,即指纹特征提取和指纹匹配算法进行了设计.最后对系统的认证协议、运行效率、安全性进行了定性分析. 相似文献
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张明悦 《信息技术与信息化》2022,(3):126-129
信息技术的发展壮大和应用的快速普及,利用计算机技术在图像处理方面的研究,并对视频图像中的人体行为进行特征提取和有效识别已成为日益关注的热点问题。然而如何构造有效的特征来对视频当中的人体动作进行描述一直是一个非常有挑战性的问题。对视频图像中的人体特征进行识别,是对视频图像的序列进行分析处理,并对检测出的人体运动目标进行特征提取和分类识别,从而达到理解和描述其行为的目的。人体行走的身体轮廓具有唯一性,是运动时的静态特征。同时人在行走运动中会带动上百处肢体的同步运动,人体的这些肢体角度包含了大量的运动信息,用于描述人体动态特征,可以很好地表示人的身份,并且容易与其它特征相结合。人体行为特征的提取与识别需要生物识别技术来识别和判断运动中的人的行为、区别个体身份。 相似文献
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Fisher鉴别是一种有监督的特征提取技术,因其计算简单、分类效果良好而得到广泛应用。文中使用基于Fisher鉴别数值分析技术,对人脸数据进行特征提取,再使用最小距离分类器进行分类识别。该算法在ORL和YALE人脸库进行了实验,根据统计对ORL人脸库和YALEA人脸库的识别率分别为94.00%和89.33%。实验结果表明,Fisherfaces算法对于人脸库中的图像有较高的识别率。 相似文献
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《现代电子技术》2015,(24)
传统的人脸识别算法主要解决二维正面图像识别,如果人体姿态发生明显变化,或外界环境发生显著变化,则算法性能大大降低,无法获取准确的识别结果。体绘制算法针对三维数据场进行绘制,绘制的图像能够描述人脸的内部细节,可提高人脸识别精度。因此,提出一种基于体绘制思维的人脸识别算法,依据聚类思想对二维人脸库进行聚类,在各分类的基础上,构建人脸相似模型。通过错切变形体制算法,构建人脸体数据,实现人脸体数据坐标系统的转换以及人脸三维图像的合成,从人脸三维图像中采集人脸特征,利用相似性模型对人脸关键特征同数据库已有的特征进行匹配分析,完成人脸身份识别。实验结果说明,所提算法对于不同表情和不同光照条件下的人脸图像,都具有较高的识别率和鲁棒性。 相似文献
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为了避免传统静脉图像识别中分割细化步骤的错误,文中提出了一种基于分水岭算法的近红外手背静脉图像识别方法.该方法利用分水岭算法从灰度静脉图像中取得静脉的的骨架特征,根据骨架的交叉点和端点等特征点,运用改进的Haudorff距离来计算手背静脉模式的相似度.在手背静脉样本库上进行测试,取得了0.1%的等错误概率(EER) 实验结果表明该算法可以作为一种有效的身份认证方法. 相似文献
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