[發明專利]基于多尺度二階微分結構模型及改進分水嶺算法的手背靜脈識別方法有效
| 申請號： | 201210059350.6 | 申請日： | 2012-03-08 |
| 公開（公告）號： | CN102622587A | 公開（公告）日： | 2012-08-01 |
| 發明（設計）人： | 王科俊;熊新炎;杜同春;劉靜宇;馮偉興;崔建文;唐墨;付斌 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工程大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 尺度 微分 結構 模型 改進 分水嶺 算法 手背 靜脈 識別 方法 | ||
1.一種基于多尺度二階微分結構模型及改進分水嶺算法的手背靜脈識別方法，其特征是：第一步，利用基于手背目標外部輪廓分析的方法從原始樣本中提取出靜脈樣本的ROI區域；第二步，基于多尺度VLSDM模型對ROI區域的靜脈圖像進行多尺度分析，得到靜脈紋理的形態響應、方向響應及尺度響應；第三步，利用改進分水嶺算法從第二步所得形態響應中提取出靜脈紋理骨架特征；第四步，利用鏈碼及方向空間采樣編碼描述靜脈紋理骨架的結構特征及方向特征，并利用改進的模板匹配方法對特征進行匹配。
2.根據權利要求1所述的基于多尺度二階微分結構模型及改進分水嶺算法的手背靜脈識別方法，其特征是所述提取出靜脈樣本的ROI區域包括手背目標圖像區域提取、手背外部輪廓關鍵點提取、ROI區域位置確定；
所述的手背目標圖像區域提取的方法為：根據靜脈樣本圖像中手部目標圖像區域與背景區域像素點的分布規律，采用閾值分割將手部目標圖像從原始靜脈樣本中分離出來，閾值T的計算公式為：
式中，m表示樣本圖像中非零像素點灰度平均值；
所述的手背外部輪廓關鍵點提取的方法為：第一步，求取有效輪廓點集及距離基準線；第二步，求取有效輪廓關鍵點；第三步，判斷所獲得的關鍵點個數是否為15，如不是則執行第四步；第四步，采用關鍵點修正構建方法獲得關鍵點。
3.根據權利要求2所述的基于多尺度二階微分結構模型及改進分水嶺算法的手背靜脈識別方法，其特征是所述利用改進分水嶺算法從第二步所得形態響應中提取出靜脈紋理骨架特征的方法為：首先提取局部形態響應中的脊線，脊線相當于分水嶺，背景相當與盆地；然后將區域合并融合到盆地標注中，對不同盆地記錄面積和標號；最后將區域合并融合到分水嶺標注中。
4.根據權利要求3所述的基于多尺度二階微分結構模型及改進分水嶺算法的手背靜脈識別方法，其特征是所述利用改進的模板匹配方法對特征進行匹配是：直接采用靜脈骨架結構特征作為識別特征，同時采用不同的特征描述方法對其進行描述，這樣既保持了靜脈骨架的原有形態，又減少了特征存儲量，其平移和旋轉校正在匹配算法中完成。
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