【摘 要】
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大部分手指静脉识别算法使用单个特征识别,识别的基本是静脉区域特征。研究发现背景区域对静脉识别也有辅助作用,为此,提出一种融合静脉曲率灰度特征、曲率细线特征及背景曲
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目(2014M562302);浙江省新苗人才计划资助项目(2017R407077)
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大部分手指静脉识别算法使用单个特征识别,识别的基本是静脉区域特征。研究发现背景区域对静脉识别也有辅助作用,为此,提出一种融合静脉曲率灰度特征、曲率细线特征及背景曲率灰度特征的阈值识别算法。用高斯模板对图像进行曲率特征提取和分解,得到背景曲率灰度特征和静脉曲率灰度特征,再通过提取曲率特征得到曲率细线特征,并用阈值融合算法将3种静脉图像特征融合起来进行识别。实验表明,所提算法的性能优于基于方向滤波提取细线特征的算法和基于Hessian矩阵提取细线特征的算法。训练样本中,认假率为10-6时,其拒真率最低降至9.
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