發(fā)布時(shí)間：2017-06-10 20:10

  本文關(guān)鍵詞：基于分塊LBP和分塊PCA的指靜脈識(shí)別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)單獨(dú)提取傳統(tǒng)的局部二元模式(local binary pattern,LBP)指靜脈特征識(shí)別率不高的問題,提出一種結(jié)合分塊LBP和分塊主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法。首先對(duì)手指靜脈感興趣區(qū)域(region of interested,ROI)進(jìn)行分塊,提取分塊LBP特征;然后,采用分塊PCA對(duì)所提取特征進(jìn)行降維除冗,得到一組新的降維后特征;最后計(jì)算歐氏距離并采用最近鄰分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,論文提出方法識(shí)別率可達(dá)99.33%,等誤率(equal error rate,EER)低至0.21%。與傳統(tǒng)的3種算法進(jìn)行比較,該方法的識(shí)別率有很大提高,且具有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院機(jī)器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 局部二元模式 主成分分析 特征提取 指靜脈識(shí)別
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61175075,61271382) 國家科技支撐計(jì)劃(2015BAF13B00)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言近年來,隨著人們對(duì)生物特征識(shí)別技術(shù)的需求越來越多,要求越來越高,手指靜脈識(shí)別作為一種新的生物識(shí)別方式,開始被人們研究并應(yīng)用。它通過對(duì)手指內(nèi)部靜脈成像來進(jìn)行身份認(rèn)證。手指靜脈存在于活體內(nèi)部,靜脈紋路清晰,不易磨損,不可復(fù)制,難以偽造,且不受年齡限制。此外,指靜

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