【摘 要】
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网络信息化时代,人们对信息安全的要求不断提高。用户身份鉴别是保护数据安全的第一道屏障,而传统的鉴别方式,如密码、证件等,易被盗用。在此背景下,生物特征识别技术应运而
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网络信息化时代,人们对信息安全的要求不断提高。用户身份鉴别是保护数据安全的第一道屏障,而传统的鉴别方式,如密码、证件等,易被盗用。在此背景下,生物特征识别技术应运而生。手掌静脉识别技术是生物特征识别的一种。本课题设计了手掌静脉识别的模型,针对感兴趣区域提取和特征提取算法存在效果不佳的问题进行改进。对原始的手掌图像进行背景分离和平滑滤波的预处理。针对基于最大内切圆算法的手掌静脉特征提取算法存在算法遍历过多、执行效率低的问题,提出一种改进的提取最大内切圆的算法。对手掌静脉图像添加网格线作为参考,缩小圆心的范围,加快圆心的确定过程,确定初始半径,以网格设置变量,改变内切圆的半径,最终确定最大内切圆。针对局部二值模式(LBP)算法在纹理特征提取过程中存在局部性、维度高的问题,提出基于伽柏(Gabor)小波和改进的LBP算法的手掌静脉图像纹理特征提取算法。依据手掌静脉血管的特征,设计5尺度4方向的Gabor滤波器,获得多个幅值特征。对LBP算法分块、以均匀模式降维,实现LBP算法的改进。对每个幅值特征进行改进的LBP算法处理,提取图像的纹理特征。为了证明改进的算法提取出的手掌静脉特征就有更好的识别性能,设计实验进行特征匹配识别。以三种典型的特征匹配算法对本文提出的算法及参考算法提取的手掌纹理特征进行匹配识别,统计实验数据进行对比。实验表明本文提出的算法系统能够有效地提高手掌静脉识别的识别性能,本文的算法具有一定的实用价值。
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