【摘 要】
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在不同采集设备、测试环境和手背姿态等弱约束条件下,采集到的手背静脉图像存在光照对比度差异、位置偏移以及角度旋转等问题,导致图像识别精度较差。针对该问题,提出一种基于二维小波分解提取关键点和基于生物视觉生成特征描述子的手背静脉识别方法。依据手背静脉的纹理特征,使用小波分解提取其高频分量,最终选定垂直+对角分量确定更鲁棒的关键点;基于生物视觉特性,调整描述子的结构参数使其更适用于手背静脉。将该方法用于
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61673021)。
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在不同采集设备、测试环境和手背姿态等弱约束条件下,采集到的手背静脉图像存在光照对比度差异、位置偏移以及角度旋转等问题,导致图像识别精度较差。针对该问题,提出一种基于二维小波分解提取关键点和基于生物视觉生成特征描述子的手背静脉识别方法。依据手背静脉的纹理特征,使用小波分解提取其高频分量,最终选定垂直+对角分量确定更鲁棒的关键点;基于生物视觉特性,调整描述子的结构参数使其更适用于手背静脉。将该方法用于两个不同设备采集的手背静脉数据库,其识别率达到93.4%。
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