[發明專利]綜合多類型特征的層次主題模型掌紋圖像識別的身份認證方法有效
| 申請號： | 201711112321.0 | 申請日： | 2017-11-13 |
| 公開（公告）號： | CN107944356B | 公開（公告）日： | 2019-02-19 |
| 發明（設計）人： | 陳榮元;周鮮成;徐雪松;余紹黔;申立智;陳浪 | 申請（專利權）人： | 湖南商學院 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113 | 代理人： | 何為;袁穎華 |
| 地址： | 410205 *** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 綜合 類型 特征 層次 主題 模型 掌紋 圖像 識別 身份 認證 方法 | ||
1.一種綜合多類型特征的層次主題模型掌紋圖像識別的身份認證方法，其特征在于，該方法步驟如下：
(1)使用Log-Gabor和Radon變換與線段檢測器相結合的方法提取各掌紋上的掌紋線特征，并使用Moravec算子提取不在掌紋線上的點特征；
(2)采用詞袋模型描述用于LDA模型的掌紋線和點特征，及統計特征；
(3)利用多層的LDA對待注冊的掌紋圖像進行多層分組；
(4)利用訓練好的多層的LDA對待識別掌紋圖像進行定位，進而實現身份認證。
2.根據權利要求1所述的綜合多類型特征的層次主題模型掌紋圖像識別的身份認證方法，其特征在于，所述步驟(1)按如下過程執行：
(1a)線特征提取：利用Log-Gabor和Radon變換與線段檢測器相結合的方法提取掌紋線的長度、位置、方向和寬度信息，以及多條線交叉點；
(1b)點特征提取：利用Moravec算子提取點特征，具體算法如下：
步驟1b1.計算像素點xc,r的興趣值IVc,r,先在以像素點xc,r為中心的(2k+1)×(2k+1)窗口中，計算以像素點xc,r為軸心的橫縱軸線方向相鄰像元灰度差的平方和，再從中選擇最小的值作為IVc,r，其中，k為2、3或4：
IVc,r＝min(V1,V2,V3,V4)，
步驟1b2.根據給定的閾值V，選擇興趣值大于該閾值的點作為特征點的候選點，即如果IVc,r>V，則xc,r為特征點的候選點；
步驟1b3.在該窗口內，刪除所有興趣值不是最大的候選點，興趣值最大的像素即為一個特征點。
3.根據權利要求1所述的綜合多類型特征的層次主題模型掌紋圖像識別的身份認證方法，其特征在于，所述步驟(2)按如下過程執行：
(2a)將從各掌紋圖像提取到的掌紋線特征和點特征存入m×n矩陣F，Fij表示第i個特征的第j個分量，設置詞的個數為N；
(2b)使用K-means方法或高斯混合模型或HIK-K-means對F中的特征進行聚類，類別數即等于詞的個數N,聚類中心存入N維向量W中，W即為字典；
(2c)對F中的每一特征f進行單詞量化，選取再將f記為wi，即用wi來表示f。
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