[发明专利]手指静脉特征提取与匹配识别方法无效
| 申请号： | 200710072580.5 | 申请日： | 2007-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN101093539A | 公开（公告）日： | 2007-12-26 |
| 发明（设计）人： | 王科俊;冯伟兴;付斌;袁智;熊新炎 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/80 |
| 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 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种手指静脉特征提取与匹配识别方法。(1)图像采集装置进行手指静脉图像的采集；(2)对采集的静脉图像进行预处理，预处理包括：采用加权平均值法来进行灰度化、采用迭代的方法求取最佳阈值来对图像进行分割、采用组合滤波器来滤除噪声、采用局部动态阈值法进行图像分割、采取面积消除法进行分割后的去噪处理、对分割后的静脉图像进行高度标准化处理；(3)通过将静脉图像分割成特定大小的图像块，采用小波分解算法对子图像进行小波分解及小波矩的提取，进行PCA及LDA变换步骤提取特征；(4)采用模糊化的阈值方法进行匹配与识别。本发明的方法的误识率和拒识率都很低，识别速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 手指 静脉 特征 提取 匹配 识别 方法 | ||
【主权项】：
1、一种手指静脉特征提取与匹配识别方法，其特征是：(1)图像采集装置进行手指静脉图像的采集；(2)对采集的静脉图像进行预处理，预处理包括：采用加权平均值法来进行灰度化、采用迭代的方法求取最佳阈值来对图像进行分割、采用组合滤波器来滤除噪声、采用局部动态阈值法进行图像分割、采取面积消除法进行分割后的去噪处理、对分割后的静脉图像进行高度标准化处理；(3)通过将静脉图像分割成特定大小的图像块，采用小波分解算法对子图像进行小波分解及小波矩的提取，进行PCA及LDA变换步骤提取特征；(4)采用模糊化的阈值方法进行匹配与识别。
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