本文選題：機(jī)器視覺 + 靜脈識別��； 參考：《光學(xué)學(xué)報》2016年05期

【摘要】：針對手臂靜脈這一生物特征,提出一種基于鏈碼表示的靜脈特征提取及匹配算法.由近紅外手臂圖像中提取出靜脈的骨架結(jié)構(gòu),并將其分割為若干條曲線段,通過曲線的相對方向、相對位置及形狀特征計算匹配曲線對,利用粒子群算法計算匹配曲線間的最優(yōu)空間變換關(guān)系,根據(jù)靜脈全局變換后點(diǎn)集的重疊情況判斷匹配程度.針對來自9個國家的110位實(shí)驗(yàn)者組成的手臂圖像庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn),Rank-1和Rank-10%識別率分別為74.5%和93.6%,優(yōu)于改進(jìn)Hausdorff距離及模板匹配方法,表明手臂靜脈可作為一種新的生物特征來進(jìn)行身份認(rèn)證.
[Abstract]:Aiming at the biometric feature of arm vein, an algorithm of vein feature extraction and matching based on chain code representation is proposed. The skeleton structure of the vein was extracted from the near infrared arm image and divided into several curve segments. The matching curve pairs were calculated by the relative direction, relative position and shape characteristics of the curve. Particle swarm optimization algorithm is used to calculate the optimal spatial transformation relationship between matching curves, and the matching degree is judged according to the overlap of points set after global venous transformation. The recognition rates of Rank-1 and Rank-10% were 74.5% and 93.6% respectively, which were superior to the improved Hausdorff distance and template matching method. It suggests that the arm vein can be used as a new biometric feature for identification.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61403196) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20140837) 教育部博士點(diǎn)基金(20133218120018)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1899333