【摘 要】
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非接触式采集是手掌静脉识别的主流,但其低约束性可能导致掌静脉存在平移、旋转和比例缩放,同时,手掌过度伸展可能导致部分静脉分布信息丢失,这些都可能影响掌脉识别结果。针
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60972123);高校博士点专项科研基金(20092102110002);沈阳市科技计划项目(F12-277-1-10)资助
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非接触式采集是手掌静脉识别的主流,但其低约束性可能导致掌静脉存在平移、旋转和比例缩放,同时,手掌过度伸展可能导致部分静脉分布信息丢失,这些都可能影响掌脉识别结果。针对以上问题,提出一种新的掌静脉特征识别方法。首先,获取靠近指根部的手掌内切圆,利用内切圆内静脉交叉点和内切圆圆心定义相对半径及相邻夹角参数;其次,由相对半径和角度参数建立二维特征向量空间,将静脉交叉点转换成该特征向量空间内的一系列特征点;最后,计算特征点间的特征向量距离作为匹配点对的判断依据,根据匹配点对的比例得到匹配率。通过自建的掌静脉图库和CASIA图库对算法性能进行验证,分别得到等误率0.97%和4.98%。结果表明,该方法在手掌静脉产生比例缩放、旋转和平移后仍可获取较好的识别效果,同时具有特征点提取容错性。
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