【摘 要】
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为更好地解决手异质背静脉图像识别问题,本文综合分析了图像采集过程及手背图像的自身特性.图像的有效区域、旋转、位置偏移、对比度、模糊度是造成异质的重要参数.为解决异
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61271368）, 北京市自然科学基金重点项目（KZ201410009012）
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为更好地解决手异质背静脉图像识别问题,本文综合分析了图像采集过程及手背图像的自身特性.图像的有效区域、旋转、位置偏移、对比度、模糊度是造成异质的重要参数.为解决异质手背图像识别问题,提升同类样本的结构相似度,对上述5个质量参数进行优化调整,然后通过实验找出适合不同算法的最佳感兴趣区域（ROI）尺寸.实验结果表明,该方法可以有效提升不同算法对异质手背图像的识别率.
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