[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 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种手指静脉特征提取于匹配识别方法。(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；(4)通过最近邻分类器进行匹配与识别。本发明明显地提高了手指静脉的识别速度，识别率稳定且高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 手指 静脉 特征 提取 匹配 识别 方法 | ||
【主权项】：
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；(4)通过最近邻分类器进行匹配与识别。
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