[发明专利]基于Gabor小波的近端指间关节纹路识别方法

权利要求书

1.基于Gabor小波的近端指间关节纹路识别方法，其特征在于：

步骤1、分割手指间关节处的兴趣区域ROI：

步骤1.1、对手指图像进行阈值分割，获得四根手指的第一关节处的ROI；

步骤1.2、将四个ROI调整到同样大小，每个ROI的像素调整为w×w，设置w＝60；

步骤2、对第i个ROI，i＝1,2,3,4，进行5尺度8方向的Gabor小波分解，这样得到40个子带，记为S_k，其中k＝1,…,40；

步骤3、拉直子带S_k为一维向量，用表示；

步骤4、对每一个子带利用最大似然方法和Weibull密度函数来估计Weibull分布的参数，记为α_k和β_k；

步骤5、根据步骤4计算的α_k和β_k，用Weibull分布的累积分布函数CDF投影即将里面的像素逐个代入Weibull分布的CDF进行计算，投影后的值是一向量，用F_k表示，F_k的计算如下所示：

步骤6、完成所有F_k后，将其组成矩阵F＝[F₁,F₂,…,F₄₀]，F为40列n行的矩阵，其中n为子带的像素个数，根据F计算其协方差矩阵，表示如下：

其中COV(F_l,F_j)＝E[F_lF_j]-E[F_l]E[F_j]，表示计算向量F_l和F_j之间的协方差；

步骤7、身份识别，假定，当前采集的四根手指的协方差矩阵为R_i,i＝1,…,4，存储器中某合法身份人的手指协方差矩阵为R′_i,i＝1,…,4，计算四根手指近端指间关节的协方差矩阵之间的黎曼距离之和来判别当前身份是否合法，即：

其中表示R_i和R′_i之间黎曼距离，表示R_i和R′_i的泛化特征值。