基于融合哈希粗匹配的快速手指静脉识别方法

针对基于模板匹配的手指静脉识别过程中存在大量异源匹配导致匹配时间长的问题,提出一种融合哈希粗匹配和加权LTS-HD精确匹配相结合的二次匹配特征识别方法.首先,在特征提取过程自适应设置检测算子的移动步长,减少宽线检测算法中的冗余计算;然后,使用均值哈希算法和差值哈希算法计算静脉图像相似度进行加权融合,利用遗传算法进行权重...     

基于手势识别算法的鼠标终端

提出了一种基于静态手势与动态手势的识别算法,并结合Windows API的鼠标类函数实现鼠标操作.首先,通过图像处理技术把从摄像头捕捉的原图像转换为可信度较高的二值图像;其次,调用静态手势识别算法识别展开的手指个数,根据手指个数,结合Windows API的鼠标类函数实现鼠标双击及移动功能;最后,当检测到手指个数为5时,调用动态手势识别算法来识别手势的上下左右四个方向,并结合Windows API的鼠标类函数模拟鼠标左右键按下、抬起及滚轮滑动等操作.实验表明,该手势识别算法的识别率达到了94.11%,对于一些开发平台没有鼠标或在使用鼠标不方便的情况下,用手势来替代鼠标输入具有一定的研究价值和意义.     

基于手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法

近年来手指静脉识别成为一种有前途的身份验证技术.采集图像时,手指的姿势或光照的变化会严重影响算法的性能.多生物特征识别可以在一定程度上克服这些限制,提高识别性能.相比其他的生物特征融合,手指静脉和手指轮廓融合的优点是采集图像比较方便,只需要手指静脉采集设备即可获得这两种生物特征的图像.基于此,提出了一种基于手指静脉和手指轮廓的个性化加权融合识别方法.首先根据原始得分对样本进行分类,然后依据分类结果求得样本的分类置信度得分.相比原始得分,分类置信度得分加入了分类信息,能够为后面的融合提供更多的有效信息.最后,为了体现个体之间的差异,使用个性化权重将分类置信度得分进行融合.在自建数据库上的实验结果验证了该方法的有效性.     

一种基于模板匹配的手指静脉识别算法

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。     

基于Fisher准则的多指静脉融合

针对单特征手指静脉识别中识别率难以继续提高的技术瓶颈,采用多特征融合技术不仅可以提高识别率,而且可以降低误识率.为此提出一种基于Fisher准则的手指静脉融合算法.首先对手指静脉图像进行特征点提取,分别计算待匹配图像特征点与注册图像特征点的正向平均豪斯道夫距离(FMHD)和反向平均豪斯道夫距离(RMHD),然后基于Fisher准则确定FMHD和RMHD的融合参数,将融合得到的豪斯道夫距离作为新的匹配分数;在上述算法的基础上,将得到的食指、中指和无名指3根手指静脉的匹配分数进行融合,以进一步提高手指静脉的识别率.实验结果表明,与通常采用的FMHD相比,采用融合后的豪斯道夫距离的误识率有明显降低;而采用三指静脉融合后,误识率由单个手指的1.95％降低到0.27％.     

基于视觉的多点触摸基本技术实现方法

高性能的图像处理技术是基于视觉的多点触摸技术的关键,对于特征点的检测和跟踪是完成多点触摸系统的基础.文中主要介绍了几种算法用来解决特征点的识别和跟踪的问题.首先,图像轮廓变换算法用来分析手指与屏幕的接触区域,以及在此基础上采用中心计算算法确定特征点的中心坐标;再次,最小距离优先(MDF)算法对在两个相邻图像中的相应的特征点进行识别和跟踪,为随后的事件检测和手势识别提供了前提条件.实验结果表明,算法的性能满足多点触摸系统的实时要求.     

基于BP-AdaBoost神经网络的多参数掌静脉图像质量评价法

手掌静脉纹识别技术作为新一代高精度的生物特征识别技术,被广泛用于个人身份鉴定领域.然而,其识别效果受限于图像的质量,低质量的图像往往造成识别准确度偏低,如何有效的对图像质量进行评价从而筛选出高质量的图像成为掌静脉识别技术中的一项重要研究内容.本文旨在解决这一问题,提出了一种基于BP-AdaBoost神经网络的多参数的掌静脉图像质量评价法.根据掌静脉图像质量特点,提出多个参数的评价指标(对比度(contrast)、信息熵(entropy)、清晰度(sharpness)和等效视数(enl)).利用BP网络优良的非线性拟合特点,以多个评价参数为网络输入,分类结果为网络输出,训练10个BP弱分类器;在此基础上利用AdaBoost算法得到最终的强分类器.实验结果显示,对比传统加权融合的评价分类方法,分类的结果准确度较高,系统具有具有良好的应用价值.     

改进的单幅近红外掌纹掌静脉图像融合识别*

现有的单幅近红外掌静脉掌纹融合识别算法不能很好的突出掌纹与掌静脉结构。针对这个问题,提出一种改进的融合识别算法。首先,采用分块模型去除图像中的掌静脉得到掌纹结构,通过隶属度函数对掌纹结构进行模糊化,再进行反锐化掩模增强,突出掌纹结构信息;然后,使用边缘检测加权引导滤波对掌静脉结构进行增强,突出掌静脉结构;最后,将掌纹和掌静脉图像进行融合。实验结果表明,改进后的融合识别算法的识别率达到了99.81%。     

小波去噪与Blob算法在零件位置识别中的应用

本文以工业制造自动生产线中的零件位置识别为研究主题,采用图像处理等方法来自动智能识别零件位置.首先使用二维单目的方式,采集数据集中的零件图像,然后对图像进行均衡化处理、灰度化与小波去噪算法等一系列预处理,使用基于区域算法与最优化算子Canny边缘检测方法的图像分割模型,对同一空间中的两个不同零件进行分割,得到的两个零件的图像分别作为基于Blob算法的零件位置识别模型的输入,从而识别出附件中两个不同零件的位置坐标.     

一种骨髓细胞识别方法的研究

针对骨髓细胞图像的特点,采用连续小波变换对图像进行了处理,在消除原始图像噪声的同时,从不同的角度检测出图像的主要边缘.采用两级神经网络,利用基于神经网络的GHA算法获得图象的三个主分量,然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别,获得了较好的识别效果.     

基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法

常规的小波压缩算法在低比特率情况下将不可避免地在图像强边缘附近产生振铃效应。为此提出了一种基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法。在编码端，先检测出图像的强边缘并将其作为附加信息进行编码；然后，利用强边缘信息将图像沿行列方向分割成一些独立的数据段分别进行小波变换；最后，利用EBCOT算法对得到的小波系数进行编码。特别地，从图像的成像机理出发，提出了一种克服分段数据边界效应的新方法。实验结果表明，这种边缘自适应小波变换即使在比特率极低的情况下也可以保持图像轮廓的清晰，强边缘附近的振铃效应也得到有效的抑制。由于附加信息的存在，压缩图像的PSNR值相比于常规方法通常会有所降低，但图像的主观视觉质量却有明显的提高。     

结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测

目的边缘检测是有效利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。高分辨率遥感图像地物类型复杂,细节信息过于丰富,使得基于相位一致的边缘检测结果中存在过多的噪声与伪边缘。为此提出了一种结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测方法。方法根据相位一致原理,应用Log Gabor构造的2维相位一致模型,引入全变差去噪模型对基于相位一致的边缘强度图进行改进。结果借助有界变差空间对图像光滑性的约束,实现了高分辨率遥感图像噪声去除与伪边缘抑制,利用改进后的相位一致边缘强度图可有效检测高分辨率遥感图像的边缘。结论实验结果表明,与相位一致模型、Canny算法相比,该方法能消除了高分辨率遥感图像中同类地物内部细节特征形成的噪声,抑制相位一致边缘检测结果中的伪边缘,突出地物的真实边缘,并能正确地提取地物目标的整体轮廓信息,有助于后续地物目标的自动识别。     

使用方向滤波技术的手指静脉纹路提取方法

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。     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

基于矢量Prewitt算子的多尺度彩色图象边缘检测方法

在矢量Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的基础上,引入多凡度组合正则化处理,提出了一种新的彩色图象边缘检测方法,实验表明,若对检测精度,边缘完整性,抗噪性等方面进行综合评价,该方法优于标量算子和单一尺度下的矢量算子。     

采用旋转校正的指静脉图像感兴趣区域提取方法

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.     

一种复杂环境下的跑道识别的新方法

针对机场在遥感图像中成像的复杂性与多样性,提出一种新的机场跑道的自动识别方法。该方法将跑道识别分为定位和识别两个步骤。首先在定位步骤中基于变形模板模型理论,建立了跑道的平行线模型及似然函数,并采用Meropolis算法确定跑道的准确边界;其次,通过分析跑道的标志特征和结构特征确立了跑道识别的通用性判别规则。通过对Spot图像的实验证明,该方法能够实现复杂环境下的跑道自动识别。     

普通光照下叶片图像特征信息抽取

在光照不均匀,存在阴影以及存在背景小杂色块干扰的图像中准确辨识出叶片图像,并将其显著特征抽取出来是叶片图像特征的研究重点。对实际叶片图像的处理,提出了先综合利用图像边界探测算法以及连接线、连通域抽取及变形算法确认叶边缘和叶脉图像,去除了光影,杂色轮廓的干扰,接着综合利用Hough变换、角点检测等算法来抽取树叶叶形,叶脉特征。实验中利用SVM（Support Vector Machine,支持向量机）算法对抽取特征进行分类测试,分类正确率超过了90%。     

基于稀疏结构噪声检测的指静脉图像去噪算法

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...     

手指静脉图像感兴趣区域提取研究综述

近年全球的疫情促使生物识别技术进一步发展,指静脉识别作为第二代生物识别技术因其具有极高的安全性等优点而被应用于各个领域。指静脉图像感兴趣区域提取作为指静脉识别系统至关重要的一部分,是识别系统性能与适应不同应用场景的保证。分别介绍了商用指静脉识别产品与科研用指静脉采集设备,对其公开数据集进行了整理与分析;重点论述了指静脉图像预处理中感兴趣区域提取的主要工作,对各个步骤的代表性方法进行了深入梳理与分析,并对指静脉特征提取与匹配认证进行了概述;最后对其今后的发展与应用进行了总结与展望。