基于改进LBP的手指静脉识别算法

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为进一步提高手指静脉识别算法识别率,在图像预处理阶段提出了将直方图均衡化算法与局部对比度增强算法相结合,在扩大静脉图像动态范围的同时增强图像的细节。在图像识别阶段,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的改进算子用来描述图像局部纹理特征,并结合权重分配和分块LBP特征算法对图像进行特征提取。最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法对图像特征进行训练。实验结果表明,上述算法识别率高达99.33%,与传统的识别算法相比具有明显的准确
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