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用于提高军事信息安全的掌静脉识别方法

火力与指挥控制 2022年第12期47卷 175-178,185页

作者：罗秋伟李学双苏博远蓝师伟圣点世纪科技股份有限公司太原030006

随着对军事信息安全性需求的提高,提出一种基于夹角-距离波峰曲线图提取手掌区域静脉识别方法。对手掌图像二值化处理,计算图像中心点和边界点坐标,得到夹角-距离波峰曲线图;曲线图与掌静脉二值图相互映射计算手部特征点坐标和进行左右... 详细信息

随着对军事信息安全性需求的提高,提出一种基于夹角-距离波峰曲线图提取手掌区域静脉识别方法。对手掌图像二值化处理,计算图像中心点和边界点坐标,得到夹角-距离波峰曲线图;曲线图与掌静脉二值图相互映射计算手部特征点坐标和进行左右手判断;根据上述信息进行手掌区域提取和掌静脉识别。实验结果表明,该方法提取的手掌区域具有很好的方向性和一致性,手掌区域提取成功率为99.07%,掌静脉识别成功率99.75%。

关键词：军事信息安全波峰曲线图手掌区域提取静脉识别

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基于迁移孪生非负矩阵分解的静脉识别算法

计算机应用 2021年第3期41卷 898-903页

作者：王锦凯贾旭辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001

针对某一静脉图像数据集下获得的识别算法对于其他数据集缺少普适性的问题,提出了一种具有迁移性的孪生非负矩阵分解(NMF)模型。首先,通过采用两个结构相同且参数共享的NMF模型实现了对源数据集中带有相同标签静脉图像的有监督学习;然后... 详细信息

针对某一静脉图像数据集下获得的识别算法对于其他数据集缺少普适性的问题,提出了一种具有迁移性的孪生非负矩阵分解(NMF)模型。首先,通过采用两个结构相同且参数共享的NMF模型实现了对源数据集中带有相同标签静脉图像的有监督学习;然后,通过使用最大均值差异约束降低了不同数据集之间静脉特征的差异性,即将源数据集中的知识迁移至目标数据集中;最后,基于余弦距离实现静脉图像的匹配。实验结果表明,所提的识别算法不仅可以在源数据集下上获得较高的正确识别率,而且仅利用目标数据集中的少量静脉图像便可使得在目标数据集上的平均错误接受率(FAR)与平均错误拒绝率(FRR)分别降低至0.043与0.055。此外,所提算法平均0.56 s的识别时间可以满足识别的实时性要求。

关键词：静脉识别孪生模型非负矩阵分解迁移学习梯度下降法

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

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北京理工大学学报 2018年第8期38卷 848-853,860页

作者：周雅齐勇胡晓明胡馨然王楠北京理工大学光电学院北京100081 北京理工大学生命学院北京100081

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三... 详细信息

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.

关键词：静脉识别三维重建点云匹配正态分布变换

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基于纹理特征的手指静脉识别算法研究

基于纹理特征的手指静脉识别算法研究

作者：杨训根江西理工大学

学位级别：硕士

生物特征在身份识别领域有着广泛的应用,手指静脉因其自身特性,近年来许多相关的研究与产品被相继推出,具有较高的研究价值。手指静脉图像的特征提取对静脉识别系统的性能有着至关重要的作用,特征的提取与优化,能够提升算法的识别性能,... 详细信息

生物特征在身份识别领域有着广泛的应用,手指静脉因其自身特性,近年来许多相关的研究与产品被相继推出,具有较高的研究价值。手指静脉图像的特征提取对静脉识别系统的性能有着至关重要的作用,特征的提取与优化,能够提升算法的识别性能,提高系统的识别能力与效率。为实现特征算子识别率的提升与等误率的降低,本文对图像的预处理、特征提取、匹配算法等过程进行了研究,分析了降维、匹配方式对算法性能的影响,并做了如下工作:（1）根据手指静脉图像中手指边缘清晰这一特点,提出了基于边角点定位的感兴趣区域（Region of Interest,ROI）提取方法。首先结合手指静脉的成像原理,对手指区域进行初定位;其次通过边缘滤波、二值变换量化手指边缘的关键点,得到手指区域的四个边角点;然后通过霍夫坐标变换实现手指的旋转矫正,最后根据边角点得出的基准线裁剪得到手指静脉区域。结果表明,该方法得到的静脉感兴趣区域能够保留手指静脉的主要信息,去除了手指周围背景的干扰,同时提取速度满足普遍情况下的实时性要求。（2）基于传统局部二值模式（local binary patterns,LBP）的原理分析,构建了改进型的局部平均二值模式（Local Average Local Binary Patterns,LALBP）特征。在改进二值编码的基础上,结合信息熵得到熵值加权的局部二值模式（Entropy weighted Local Binary Patterns,ELBP）特征,该特征通过分块加权的方式,突出了图像关键区域的信息表达,提升了单一特征的表达能力。在静脉数据集上的仿真结果表明,改进后的算法较原始特征在SDUMLA数据集与天津数据集上识别率分别提升了2.68%、1.04%,相较与其它的特征算子,在识别率、等误率与时间上也具有一定的优势。（3）针对图像的单一特征表达局限性,设计了基于韦伯局部描述符（Weber Local Descriptor,WLD）与LALBP的融合特征。从特征互补的角度,通过LBP弥补WLD特征在图像高频部分的缺陷。该算法以二维离散小波分解作为媒介,提取出图像的高频区域,以识别率为参考指标,分析了不同融合方式的性能,得到两种特征的最佳融合方式。通过在不同数据集的实验分析验证,本文提出的融合特征在SDUMLA数据集上的最佳识别率为99.84%,在天津数据集上的最佳识别率为99.89%,与其它算法相比均有提升。（4）基于本文提出的算法与对比算法,开发了一个静脉识别软件,该软件包括算法性能对比与身份识别两个子系统。算法性能对比系统可显示文中提出算法与对比算法在输入数据集下的识别率、等误率、识别时间等评价指标。身份识别系统是基于文中融合特征所设计,可进行静脉图像的录入与识别,模拟身份识别系统的工作过程。

关键词：静脉识别感兴趣区域局部二值特征 WLD特征二维离散小波

基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

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系统工程理论与实践 2014年第2期34卷 428-436页

作者：王华彬陶亮周健安徽大学教育部智能与信号重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带... 详细信息

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.

关键词：静脉识别生物特征识别特征提取小波分解

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基于有监督双正则NMF的静脉识别算法

计算机科学 2018年第8期45卷 283-287页

作者：贾旭孙福明李豪杰曹玉东辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001 大连理工大学软件学院辽宁大连116024

为使提取的静脉图像特征具有较好的聚类特性以更利于正确识别,提出了一种基于有监督非负矩阵分解的识别算法。首先,对静脉图像进行分块处理,通过融合所有的子图像特征形成静脉的原始特征;其次,采用特征的稀疏性与聚类属性双正则项,对原... 详细信息

为使提取的静脉图像特征具有较好的聚类特性以更利于正确识别,提出了一种基于有监督非负矩阵分解的识别算法。首先,对静脉图像进行分块处理,通过融合所有的子图像特征形成静脉的原始特征;其次,采用特征的稀疏性与聚类属性双正则项,对原始的非负矩阵分解模型进行改进;然后,基于梯度下降法对改进的非负矩阵分解模型进行求解,实现对原始特征的降维与优化;最后,利用最近邻算法对新的特征进行匹配,从而获得识别结果。实验结果表明,对于3种静脉样本数据库,所提识别算法的错误接受率与错误拒绝率分别可以达到0.02与0.03;此外,其2.89s的识别时间可以满足实时性要求。

关键词：静脉识别生物特征非负矩阵分解特征降维稀疏表示

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基于改进非负矩阵分解的手背静脉识别算法

信息与控制 2016年第2期45卷 193-198页

作者：贾旭崔建江孙福明曹玉东辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

为提高手背静脉识别过程中特征的有效性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的识别算法.首先,静脉图像经过分块后,将每一块子图像的像素均值与平均梯度幅值作为图像原始特征;其次,将所有训练样本原始特征形成的特征矩阵进行非负矩阵分... 详细信息

为提高手背静脉识别过程中特征的有效性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的识别算法.首先,静脉图像经过分块后,将每一块子图像的像素均值与平均梯度幅值作为图像原始特征;其次,将所有训练样本原始特征形成的特征矩阵进行非负矩阵分解,其中对分解后的系数向量加以稀疏性与可区分性约束,从而形成改进的非负矩阵分解模型;再次,基于梯度投影法对提出的非负矩阵分解模型进行求解,获取新的特征基与特征向量;最后,利用最近邻匹配算法对特征向量进行分类,实现身份的识别.实验结果表明,提出的识别算法可获得较高的识别率,处理过程具有较好实时性.

关键词：非负矩阵分解静脉识别特征提取梯度投影法

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基于区域分割和二次判别的手静脉识别

数据采集与处理 2013年第5期28卷 658-663页

作者：孟昭慧顾晓东复旦大学电子工程系上海200433

提出了一种基于区域分割和二次判别的手静脉识别方法,首先,将静脉图像分割成一些相同大小的互不重叠的子区域,在每一个小的子区域内抽取仅带有该区域局部特征的Gabor相位信息,再将这些特征信息级联成整幅图像的特征矢量,进行静脉识别。... 详细信息

提出了一种基于区域分割和二次判别的手静脉识别方法,首先,将静脉图像分割成一些相同大小的互不重叠的子区域,在每一个小的子区域内抽取仅带有该区域局部特征的Gabor相位信息,再将这些特征信息级联成整幅图像的特征矢量,进行静脉识别。在抽取特征的过程中,使用Fisher线性判别(Fisher linear discriminant,FLD)降低特征矢量维度。最后,利用得到的相位信息重建一幅静脉图像,并根据阈值将图像二值化,从而分割出手静脉骨架,结合静脉骨架的相似性得到手静脉的二次识别。在香港理工大学的数据库上测试了算法性能,实验结果表明,通过区域分割获取局部特征在手静脉识别中起到了关键作用,在进一步结合了二次判别后,本文提出的手静脉识别方法取得了0.09%的等错误概率(Error equation rate,EER)。

关键词：静脉识别局部特征区域分割二次识别

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基于分块脊波变换的手背静脉识别算法

模式识别与人工智能 2011年第3期24卷 346-352页

作者：贾旭薛定宇崔建江刘晶东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

提出一种分块提取局部方向特征,并将所有特征融合的静脉识别算法.首先,静脉图像经预处理后,利用改进的细化算法对获得的二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;其次,将细化后的静脉图像进行分块,对分块后所有的子图像进行脊波变换... 详细信息

提出一种分块提取局部方向特征,并将所有特征融合的静脉识别算法.首先,静脉图像经预处理后,利用改进的细化算法对获得的二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;其次,将细化后的静脉图像进行分块,对分块后所有的子图像进行脊波变换,并对脊波分解系数进行主成分分析(PCA)降维,得到静脉图像的特征向量;最后,基于图像特征向量,利用支持向量机(SVM)对静脉图像进行分类匹配.试验表明,该算法获得的静脉图像特征具有较高的区分度,识别效果受图像采集和预处理过程出现的误差影响较小,正确识别率可达到97%以上.

关键词：静脉识别脊波变换特征提取分类匹配