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为了在拓扑结构简单的指静脉图像上提取更完整的纹理信息并提高识别效率,提出一种从粗到细的指静脉识别算法。在粗识别阶段,利用测试样本与每类中的一个样本之间的相似性,排除冗余训练类;在精识别阶段,引入Gabor进行图像表示,更清楚地描述图像纹理的局部空间尺度特征和方向特征;将韦伯局部圆梯度模式(Weber local circle gradient pattern,WLCGP)与多方向对称局部图结构(multidirectional symmetrica local graph structure,MSL