【摘 要】
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针对传统的局部二值模式(LBP)手指静脉特征识别率不高的问题,提出基于多块均值近邻二值模式(MMNBP)的手指静脉识别方法。对LBP算法改进,提出基于近邻二值模式(NBP)的特征提取
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司
【基金项目】
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国家辽宁省教育厅科学研究一般项目(L014132);辽宁省自然科学基金面上资助项目(2015020100)
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针对传统的局部二值模式(LBP)手指静脉特征识别率不高的问题,提出基于多块均值近邻二值模式(MMNBP)的手指静脉识别方法。对LBP算法改进,提出基于近邻二值模式(NBP)的特征提取方法;将指静脉图像分块并取子块均值,对所有子块均值构成的图像采用NBP方法提取特征,从而形成MMNBP方法;利用汉明距离进行匹配。在国外和国内两个图库上与几种典型算法进行对比实验,结果表明,提出的方法可获得最低等误率分别为2. 4611%和0. 3137%,证明MMNBP方法能够进一步提高身份识别的鲁棒性,具有较好的稳定性和有
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