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指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别

重庆大学学报（自然科学版） 2012年第9期35卷 86-93页

作者：杨永明林坤明韩凤玲张祖泷重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400030 澳大利亚皇家墨尔本理工大学计算机科学与信息学院墨尔本3001

结合指纹与指静脉两种生物特征的优点进行多模态特征识别,提出一种特征层动态加权融合匹配算法。在图像预处理的基础上分别提取两模式源的有效特征矢量,根据近邻消除和特殊区域保留原则对特征矢量进行降维;从待识别特征角度对特征点集... 详细信息

结合指纹与指静脉两种生物特征的优点进行多模态特征识别,提出一种特征层动态加权融合匹配算法。在图像预处理的基础上分别提取两模式源的有效特征矢量,根据近邻消除和特殊区域保留原则对特征矢量进行降维;从待识别特征角度对特征点集的相对质量进行评价,根据对双模态特征优和差的分类引入动态加权策略,提高质量较好特征所占权重,削弱低质量及伪特征对识别结果的影响,实现了特征层特征自适应优化融合。在FVC2000公开指纹库和指静脉自建数据库上的测试取得了98.9%的识别率,较指纹、指静脉单模态识别分别提高了6.6%和9.6%,较匹配层加权平均融合识别提高了5.4%。

关键词：自动指纹识别静脉识别特征抽取特征层融合动态加权

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基于DSP的静脉识别系统

光学技术 2009年第5期35卷 739-741页

作者：王元铂何玉青侯雨石刘婷北京理工大学光电工程系北京100081 虹彩模识(北京)科技有限公司北京100081

提出了一种基于ADSP-BF533的静脉识别系统设计方法。整个系统由静脉图像采集、静脉图像处理和识别两个模块组成。静脉图像由普通黑白模拟摄像机在近红外光照下获取;静脉图像处理和识别的核心单元是一颗ADI生产的Blackfin 533 DSP(ADSP-B... 详细信息

提出了一种基于ADSP-BF533的静脉识别系统设计方法。整个系统由静脉图像采集、静脉图像处理和识别两个模块组成。静脉图像由普通黑白模拟摄像机在近红外光照下获取;静脉图像处理和识别的核心单元是一颗ADI生产的Blackfin 533 DSP(ADSP-BF533),其速度可以满足后端处理的需要,可以实现静脉图像细化、特征提取及识别等功能。

关键词：静脉识别 DSP 图像获取特征提取特征匹配

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静脉识别系统的研究与开发

静脉识别系统的研究与开发

作者：侯振雷天津理工大学

学位级别：硕士

静脉识别是最近几年才开始发展的一种生物识别技术,它是利用每个人的手背血管分布不同这一特性进行身份认证的。与现在人们所熟知的指纹识别技术相比,具有更安全,非接触性等优点。本文在收集和分析近年来国内外有关生物识别技术研究成... 详细信息

静脉识别是最近几年才开始发展的一种生物识别技术,它是利用每个人的手背血管分布不同这一特性进行身份认证的。与现在人们所熟知的指纹识别技术相比,具有更安全,非接触性等优点。本文在收集和分析近年来国内外有关生物识别技术研究成果的基础上,对静脉识别系统的关键技术进行了研究。主要工作有以下几个方面:(1)静脉图像预处理。其目的是去除原始图像中的各种噪声,增加图像的清晰度,提取静脉的骨架结构,将图像变成只有单象素宽的点线图,以便于下一步的细节特征提取。具体包括静脉图像规一化、二值化、滤波去噪、细化等几个部分。(2)静脉图像的特征提取。其目的是从经过预处理得到的细化图中,提取所有真实的端节点和分支点。文中采用求取8-邻域交叉数算法,提取静脉中所有的端节点和分支点,然后利用纹线跟踪算法去除其中的伪特征点。(3)特征匹配。其目的是根据提取到的骨架中的端节点和分支点,来判断两幅静脉图象是否来自同一个人,主要采用基于点模式和基于计算距离的匹配算法。最后,对系统的每一模块使用Matlab和Visual C++软件进行程序仿真,并达到了一定的效果,为该系统的实用化奠定了基础。

关键词：静脉识别二值化细化特征提取特征匹配

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静脉识别在门禁系统中的应用

微计算机信息 2007年第1S期23卷 289-291页

作者：黄庆南广西工学院电子信息与控制工程系

在论述静脉识别的原理和特点的基础上,提出了一种网络化的静脉识别门禁系统设计方法。文中详细阐述了静脉识别门禁的系统构成和软件设计方法;该系统采用服务器来集中管理多个门禁点,实现远程登陆与控制。

关键词：静脉识别门禁系统生物特征识别网络化

静脉识别技术及偏微分方程在手背静脉图像预处理中的应用

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静脉识别技术及偏微分方程在手背静脉图像预处理中的应用

作者：宋冰东北师范大学

学位级别：硕士

经济日新月异的增长和技术突飞猛进的变革带领着人们进入了高科技的时代,生物特征识别模式的身份认证越来越接近人们的生活.大量的实验证明:生物特征是唯一的,并且与任何人毫不相同,是可自动识别并被测量与验证的生物特征或行为方式.生... 详细信息

经济日新月异的增长和技术突飞猛进的变革带领着人们进入了高科技的时代,生物特征识别模式的身份认证越来越接近人们的生活.大量的实验证明:生物特征是唯一的,并且与任何人毫不相同,是可自动识别并被测量与验证的生物特征或行为方式.生物识别是利用人自身的生理特征与生物特征,不存在遗忘或者丢失的问题,也很难被窃取.现在指纹识别技术已经非常成熟,但是其自身还存在着污染和生物信息缺损等缺点,而人体手背静脉的具有很强的抗伪性和抗干扰性,所以我们开展对人体手背静脉识别系统的研究.本文的主要工作:首先,介绍人体静脉血管识别的课题背景、目的和意义.介绍生物特征识别技术兴起的原因,它相对于其他身份识别的一些优点,以及生物特征识别技术目前的发展情况,指出静脉血管识别技术的优越性.第二,介绍人体静脉血管识别方法的分类,及每种静脉识别方法的研究现状、优缺点和应用价值.对现有关于人体静脉血管识别技术的文献进行归类、总结,分析各种已有人体静脉血管图像处理的方法.第三,在总结前人工作的基础之上,提出一种全新的基于偏微分方程的手背血管静脉图像预处理方法.通常的手背静脉血管图像预处理方法在平滑图像的同时,边界会变得比较模糊,而偏微分方程方法可在平滑噪声的同时保持边界.因此,我们以P-M模型为基础,适当的选取扩散系数函数c ( s )以达到提高模型的去噪和保持边界能力.通过分析手背静脉图像特征和后续识别工作的要求,我们最终确定利用如下平滑系数函数改进模型最后我们进行了数值仿真实验,并对实验结果利用峰值信噪比准则进行客观评价,结果表明,改进的P-M模型在对手背静脉血管图像的处理中比传统的图像处理方法及经典P-M模型更具优势.

关键词：静脉识别预处理偏微分方程方法 P-M模型

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基于单样本的手掌静脉识别方法

计算机工程与应用 2015年第2期51卷 181-184,204页

作者：林建民冯桂华侨大学信息科学与工程学院福建厦门361021

针对单样本手掌静脉识别率较低的问题,研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本,利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别;利用LBP从原单样本手掌静脉提取... 详细信息

针对单样本手掌静脉识别率较低的问题,研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本,利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别;利用LBP从原单样本手掌静脉提取分区特征进行识别;利用决策层融合方法将以上两种方法进行融合。在Poly U手掌静脉库上的实验表明,该方法能有效地解决手掌静脉的单样本识别问题。

关键词：静脉识别单样本虚拟图像二维主成分分析(2DPCA) 局部二值模式(LBP) 决策层融合

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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

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基于有效维度特征的手背静脉识别算法

计算机科学 2016年第1期43卷 315-318,F0003页

作者：贾旭孙福明曹玉东崔建江薛定宇辽宁工业大学电子与信息工程学院锦州121001 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对手背静脉识别过程中采集的图像出现干扰信息的问题,提出了一种基于有效维度特征的识别算法。首先,该算法对采集的图像进行自适应中值滤波去噪;其次,对图像进行分块处理,并基于混合高斯模型与梯度信息对子图像提取特征;然后,依据子... 详细信息

针对手背静脉识别过程中采集的图像出现干扰信息的问题,提出了一种基于有效维度特征的识别算法。首先,该算法对采集的图像进行自适应中值滤波去噪;其次,对图像进行分块处理,并基于混合高斯模型与梯度信息对子图像提取特征;然后,依据子图像间特征相似性,提出了判断子图像是否为干扰信息的方法;最后,融合所有真实静脉区域的特征,形成特征向量,并采用基于稀疏表示的算法对多种有效维度下的特征向量进行匹配。实验表明,该算法具有较高的准确识别率,即使采集的手背静脉图像存在部分遮挡,算法依然能够获得较好的识别效果。

关键词：静脉识别混合高斯模型稀疏表示有效维度

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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