[发明专利]一种手指静脉特征提取于匹配识别方法有效
申请号: | 201010101020.X | 申请日: | 2010-01-26 |
公开(公告)号: | CN101777117A | 公开(公告)日: | 2010-07-14 |
发明(设计)人: | 王科俊;管凤旭;冯伟兴;马慧;刘靖宇;吴秋雨 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/54;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 手指 静脉 特征 提取 匹配 识别 方法 | ||
1.一种手指静脉特征提取于匹配识别方法,其特征是:
(1)通过图像采集装置进行手指静脉图像的采集;
(2)对采集的手指静脉图像进行预处理,包括:彩色图像进行灰度化、手指 区域提取、采用组合滤波器分别消除椒盐噪声和高斯噪声、采用局部动态阈值 算法分割图像并二值化、然后采用面积消除法去噪、按照手指轮廓标记提取手 指静脉脉络图像,最后将图像的大小标准化为统一的图像;
(3)通过在行列两个方向上都加权的二维线性判别分析算法提取手指静脉 特征;首先采用二维线性判别分析方法,分别计算训练样本在行方向上和列方 向上的特征值和对应的特征向量组;其次将两组特征值分别按从大到小排序, 并计算特征值累积贡献率,分别获取行和列方向上的最优维数d和t;然后按照 最优维数d和t,分别选择其特征值所对应的特征向量组,构成行和列方向上的 最佳投影矩阵X和BT;按照行和列方向上的特征值λ和λ′的大小,将X和BT分别按照行和列两个方向上的进行加权处理,得到投影加权矩阵XW和BTW;最 后将训练样本和测试样本分别在行和列方向上的加权矩阵XW和BTW进行投影, 获得训练样本和测试样本的图像特征矩阵ZW;
(4)通过最近邻分类器进行匹配与识别。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨工程大学,未经哈尔滨工程大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201010101020.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。