[发明专利]一种基于LBP和Gabor方向韦伯局部描述子的指静脉识别方法有效
申请号: | 202010236281.6 | 申请日: | 2020-03-30 |
公开(公告)号: | CN111353472B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 姜雪;张自军;杜梦丽 | 申请(专利权)人: | 蚌埠学院 |
主分类号: | G06V40/14 | 分类号: | G06V40/14 |
代理公司: | 昆明合众智信知识产权事务所 53113 | 代理人: | 叶春娜 |
地址: | 233030 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 lbp gabor 方向 韦伯 局部 描述 静脉 识别 方法 | ||
1.一种基于LBP和Gabor方向韦伯局部描述子的指静脉识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、输入指静脉图像I;
步骤2、将获得的LBP图与Gabor滤波器获得的方向特征图联合,构建二维分布直方图,输出LGWLD特征向量H;
输出LGWLD特征向量H包括如下步骤:
步骤20、根据公式:
计算图像I中每个像素点的LBP编码,然后采用均匀模式LBP将其匀量化至M个区域,得到差分激励图ξ;
步骤21、根据公式:
G(x,y,θ,u,σ)=-(1/2πσ2)×exp[-(x2+y2)/2σ2]×cos{2πu(x cosθ+y sinθ)}、构建的Gabor滤波器对I做线性滤波,得到方向图O;
步骤22、分别将ξ、O分割成n个互不重叠的图像块;
步骤23、对每块区域构造特征向量
步骤24、分别对步骤23中得到子特征向量进行首尾相连,顺序拼接成一维整体特征向量H=[H1,H2,...,Hn];
步骤25、对H采用l2范数进行归一化处理:H=H/||H||2。
2.根据权利要求1所述的一种基于LBP和Gabor方向韦伯局部描述子的指静脉识别方法,其特征在于,
步骤20公式中:gc:区域中心点的灰度值,g0,…,gp-1:环形区域P个等分点的灰度值,可近似得出:T≈t(g0-gc,…,gp-1-gc);
用差值符号表示上式T:T≈t(s(g0-gc),…,s(gp-1-gc))
S:符号函数:
P:邻域的像素点数,R:半径。
3.根据权利要求1所述的一种基于LBP和Gabor方向韦伯局部描述子的指静脉识别方法,其特征在于,步骤20公式U:LBP模式中相邻两个二进制值跳变次数,U≤2时为均匀模式,所有非均匀模式为单独的一类。
4.根据权利要求1所述的一种基于LBP和Gabor方向韦伯局部描述子的指静脉识别方法,其特征在于,步骤20公式中:G(x,y,θ,u,σ):Gabor滤波器的实部,θ:函数的方向,u:正弦波的频率,σ:标准差,给定生成方向数nθ后,可以生成方向为θj=jπ/nθ的Gabor滤波器,j=0,1,...,nθ-1,O:滤波器的量化值,j:滤波器量化的方向数,I(x,y):图像。
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