【摘 要】
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针对现有手背静脉识别利用手背静脉特征较少,识别率较低的问题,提出了一种基于特征点距离的手背静脉特征融合方法。该方法首先对手背静脉进行细化,对不变矩特征的量化值求和
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,吉林大学交通学院,长春光华学院电气信息学院
【基金项目】
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吉林省科技厅基金资助项目（201402040467）
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针对现有手背静脉识别利用手背静脉特征较少,识别率较低的问题,提出了一种基于特征点距离的手背静脉特征融合方法。该方法首先对手背静脉进行细化,对不变矩特征的量化值求和再进行匹配;然后提取手背静脉的端点及交叉点,利用改进的Hausdorff距离进行匹配,从而去除零距离点的影响,提高两幅图之间的非相似性;最后将这两种匹配方法进行加权融合。实验证明,该融合算法识别率可达96.75%,且运行时间仅为0.97 s。
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