發(fā)布時間：2018-03-21 20:54

  本文選題：圖像處理　切入點：手掌靜脈識別　出處：《激光與光電子學進展》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提取手掌靜脈圖像的紋理特征,并有效提高其識別率,在聯(lián)合Gabor小波和近鄰二值模式(NBP)的基礎上提出了一種紋理特征提取方法。該方法利用靜脈結構中血管粗細與延伸方向不同的特點,將掌靜脈圖像感興趣區(qū)域與4尺度、4方向的Gabor小波卷積獲得多個幅值特征,并在4個不同的尺度下分別求取均值,獲得Gabor尺度均值模式(GSP),在每個GSP分塊上使用NBP描述算子來提取局部鄰域關系模式(GSPNBP)。然后將這些多尺度、多方向的GSPNBP分塊區(qū)域的編碼序列的總和作為掌靜脈特征向量。最后通過求特征向量間漢明距離衡量靜脈圖像的相似程度來計算識別率,并在PolyU圖庫和自建圖庫中進行實驗。實驗結果顯示,該算法獲得的識別率最高可分別可達99.7935%和99.3965%,識別時間都在1s以內,有效增強了算法穩(wěn)健性。
[Abstract]:In order to extract the texture feature of palm vein image and improve the recognition rate effectively, Based on the combination of Gabor wavelet and nearest neighbor binary mode, a texture feature extraction method is proposed, which makes use of the different direction of blood vessel thickness and extension in vein structure. The region of interest of palmar vein image is convoluted with Gabor wavelet in 4 scales and 4 directions, and the mean value is obtained under four different scales. The Gabor scale mean value model (GSPN) is obtained, and the NBP description operator is used on each GSP block to extract the local neighborhood relation pattern (GSPNBPN). The sum of coding sequences in the multi-directional GSPNBP block region is taken as the palmar vein feature vector. Finally, the recognition rate is calculated by calculating the hamming distance between the feature vectors to measure the similarity of the vein image. Experiments are carried out in the PolyU library and the self-built map library. The experimental results show that the recognition rate of the algorithm can reach 99.7935% and 99.3965%, respectively, and the recognition time is within 1 s, which effectively enhances the robustness of the algorithm.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學電子與信息工程學院;中國農業(yè)科學院蜜蜂研究所;
【基金】：遼寧省教育廳科學研究一般項目(L2014132) 遼寧省科技廳面上項目(2015020100)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1645505