【摘 要】
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生物特征在身份识别领域有着广泛的应用,手指静脉因其自身特性,近年来许多相关的研究与产品被相继推出,具有较高的研究价值。手指静脉图像的特征提取对静脉识别系统的性能有着至关重要的作用,特征的提取与优化,能够提升算法的识别性能,提高系统的识别能力与效率。为实现特征算子识别率的提升与等误率的降低,本文对图像的预处理、特征提取、匹配算法等过程进行了研究,分析了降维、匹配方式对算法性能的影响,并做了如下工作:
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生物特征在身份识别领域有着广泛的应用,手指静脉因其自身特性,近年来许多相关的研究与产品被相继推出,具有较高的研究价值。手指静脉图像的特征提取对静脉识别系统的性能有着至关重要的作用,特征的提取与优化,能够提升算法的识别性能,提高系统的识别能力与效率。为实现特征算子识别率的提升与等误率的降低,本文对图像的预处理、特征提取、匹配算法等过程进行了研究,分析了降维、匹配方式对算法性能的影响,并做了如下工作:（1）根据手指静脉图像中手指边缘清晰这一特点,提出了基于边角点定位的感兴趣区域（Region of Interest,ROI）提取方法。首先结合手指静脉的成像原理,对手指区域进行初定位;其次通过边缘滤波、二值变换量化手指边缘的关键点,得到手指区域的四个边角点;然后通过霍夫坐标变换实现手指的旋转矫正,最后根据边角点得出的基准线裁剪得到手指静脉区域。结果表明,该方法得到的静脉感兴趣区域能够保留手指静脉的主要信息,去除了手指周围背景的干扰,同时提取速度满足普遍情况下的实时性要求。（2）基于传统局部二值模式（local binary patterns,LBP）的原理分析,构建了改进型的局部平均二值模式（Local Average Local Binary Patterns,LALBP）特征。在改进二值编码的基础上,结合信息熵得到熵值加权的局部二值模式（Entropy weighted Local Binary Patterns,ELBP）特征,该特征通过分块加权的方式,突出了图像关键区域的信息表达,提升了单一特征的表达能力。在静脉数据集上的仿真结果表明,改进后的算法较原始特征在SDUMLA数据集与天津数据集上识别率分别提升了2.68%、1.04%,相较与其它的特征算子,在识别率、等误率与时间上也具有一定的优势。（3）针对图像的单一特征表达局限性,设计了基于韦伯局部描述符（Weber Local Descriptor,WLD）与LALBP的融合特征。从特征互补的角度,通过LBP弥补WLD特征在图像高频部分的缺陷。该算法以二维离散小波分解作为媒介,提取出图像的高频区域,以识别率为参考指标,分析了不同融合方式的性能,得到两种特征的最佳融合方式。通过在不同数据集的实验分析验证,本文提出的融合特征在SDUMLA数据集上的最佳识别率为99.84%,在天津数据集上的最佳识别率为99.89%,与其它算法相比均有提升。（4）基于本文提出的算法与对比算法,开发了一个静脉识别软件,该软件包括算法性能对比与身份识别两个子系统。算法性能对比系统可显示文中提出算法与对比算法在输入数据集下的识别率、等误率、识别时间等评价指标。身份识别系统是基于文中融合特征所设计,可进行静脉图像的录入与识别,模拟身份识别系统的工作过程。
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