【摘 要】
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提出基于加速鲁棒性特征(speeded-up robust features,SURF)的手背静脉识别算法。首先对手背静脉图像进行预处理,提取手背静脉感兴趣区域(ROI),然后提取手背静脉的局部SURF特
【机 构】
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天津大学精仪学院光电信息技术科学教育部重点实验室,北京工业大学应用数理学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(2010CB327802);国家自然科学基金(60627002,30770597);天津市应用基础研究计划(06YFJZJC00400);教育部博士点新教师基金(200800561020)、教育部博士点基金(20090032110051);天津大学青年教师培养计划(TJU-YFF-08B47)资助项目
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提出基于加速鲁棒性特征(speeded-up robust features,SURF)的手背静脉识别算法。首先对手背静脉图像进行预处理,提取手背静脉感兴趣区域(ROI),然后提取手背静脉的局部SURF特征,基于欧式距离实现测试样本和注册样本特征点的匹配,并剔除错误匹配对,最后计算匹配率作为待识别样本和注册样本之间的相似度测试实现身份识别。利用TJU手背静脉图像数据库对算法性能进行测试,在认证模式下等错率为0.07%,平均识别时间0.153 s。实验结果证明该算法可以快速有效地实现手背静脉识别。
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