[发明专利]一种指静脉仿生纹理和线状纹理的匹配及识别方法

摘要

本发明公开了一种结合仿生纹理特征和线状纹理特征的手指静脉识别方法，该方法可以有效地利用了手指静脉的仿生纹理特征和线状纹理特征，克服噪声对识别精度带来的不利影响，提高了手指静脉识别系统的识别性能和鲁棒性。它分别提取手指静脉图像的仿生纹理特征和线状纹理特征：仿生纹理特征使用哺乳动物视觉皮层简单细胞接受场模型良好近似的Gabor滤波器提取，用其进行特征识别，效果类似人眼识别物体，具有良好的效果。

主权项

1.一种指静脉仿生纹理和线状纹理的匹配及识别方法，它包括采用指静脉仿生纹理特征和线状纹理特征，其特征是通过计算特征向量之间的海明距离获得两幅手指静脉图像的特征相似度，采用分别计算海明距离，再加权的图像相似度Dist(a，b)进行匹配，如式(7)所示：其中，为异或操作，Dist(a，b)为手指静脉图像a和图像b的相似度，为手指静脉图像a的仿生纹理特征，为手指静脉图像b的仿生纹理特征，为手指静脉图像a的线状纹理特征，为手指静脉图像b的线状纹理特征；其中所述的仿生纹理特征满足二维Gabor滤波器的函数式(1)：其中为给定位置的图像坐标；为滤波器的中心频率；α为滤波器提取纹理特征的方向；σ²为滤波器高斯包络的方差；根据手指静脉图像尺寸与噪声情况，选择并固定适当的Gabor滤波器方差参数σ²，调节滤波器频率参数k_v，和方向参数α，得到一组二维Gabor滤波器并用它们对预处理后的手指静脉图像进行卷积，如式(2)所示：图像中的每一个点都能得到了多个Gabor滤波器响应取其中响应最强的频率参数k_vi，和方向参数α_j作为该点的仿生纹理特征，如式(3)所示：则整张手指静脉图像的仿生纹理特征为其中频率参数k_vi可取8种可能，方向参数α_j可取6种可能；所述的线状纹理特征通过线状纹理滤波器提取，并调节滤波器线宽参数d，和角度参数θ,得到一组线状纹理滤波器并用对预处理后的手指静脉图像进行卷积，如式(4)所示：图像中的每一个点都能得到了多个线状纹理滤波器响应取其中响应最强的线宽参数d_i，和角度参数θ_j作为该点的线状纹理特征，如式(5)所示：则整张手指静脉图像的线状纹理特征为线宽参数d_i可取4种可能，和角度参数θ_j可取6种可能。