[發(fā)明專利]一種基于二次篩選與分?jǐn)?shù)融合的指靜脈識(shí)別方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010162093.3 | 申請(qǐng)日： | 2020-03-10 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN111382703B | 公開（公告）日： | 2023-06-23 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 王新年;林義鈞 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 大連海事大學(xué) |
| 主分類號(hào)： | G06V40/10 | 分類號(hào)： | G06V40/10;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 遼*** | 國(guó)省代碼： | 遼寧;21 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 二次 篩選 分?jǐn)?shù) 融合 靜脈 識(shí)別 方法 | ||
本發(fā)明提供一種基于二次篩選與分?jǐn)?shù)融合的指靜脈識(shí)別方法，包括：基于導(dǎo)向?yàn)V波的多尺度Retinex方法對(duì)指靜脈圖像I進(jìn)行預(yù)處理，建立指靜脈特征庫，并生成指靜脈識(shí)別模型；參數(shù)訓(xùn)練建立的指靜脈識(shí)別模型；指靜脈的在線識(shí)別。本發(fā)明提出的基于導(dǎo)向?yàn)V波的多尺度Retinex方法能夠有效提高指靜脈圖像對(duì)比度，進(jìn)而在提取曲率場(chǎng)與二值化時(shí)得到更加準(zhǔn)確的特征。本發(fā)明提出的相似性度量方法復(fù)雜度低，明顯降低識(shí)別時(shí)間。同時(shí)使用二次篩選作為識(shí)別策略，提升識(shí)別性能。加入了彈性分?jǐn)?shù)作為相似度度量的一部分，有效解決手指旋轉(zhuǎn)、手指距離攝像頭距離過近或過遠(yuǎn)的問題。使用兩種相似性度量方法對(duì)指靜脈特征進(jìn)行相似性度量并進(jìn)行分?jǐn)?shù)的加權(quán)融合，提升了匹配精度和魯棒性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，尤其涉及一種基于二次篩選與分?jǐn)?shù)融合的指靜脈識(shí)別方法。
背景技術(shù)
Miura?N[1]等人使用一種模板匹配方法度量指靜脈二值圖的相似度，MunalihAhmad?Syarif[2]等人對(duì)指靜脈的增強(qiáng)最大曲率法的曲率場(chǎng)使用方向梯度直方圖提取指靜脈特征。Lu?Yang[3]等人使用彈性分?jǐn)?shù)(elastic?score)與重合度(overlap?degree)的幾何平均數(shù)來度量指靜脈特征的相似度。He?K[4]等人提出了導(dǎo)向?yàn)V波。Xie?S?J[5]等人使用基于導(dǎo)向?yàn)V波的單尺度Retinex算法對(duì)指靜脈圖像進(jìn)行處理。
目前已有方法存在以下缺陷：
(1)對(duì)原圖的質(zhì)量要求較高，對(duì)于低對(duì)比度的指靜脈圖像特征提取效果不理想。
(2)使用單個(gè)相似性度量方法識(shí)別性能較低。
(3)相似性度量的方法過于復(fù)雜，使得識(shí)別時(shí)間較長(zhǎng)，無法實(shí)際應(yīng)用。
(4)對(duì)于手指尺度與旋轉(zhuǎn)的適應(yīng)性較差。
參考文件：
[1]Miura?N,Nagasaka?A,Miyatake?T.Extraction?of?Finger-Vein?PatternsUsing?Maximum?Curvature?Points?in?Image?Profiles[J].IEICE-Transactions?onInformation?and?Systems,2007.
[2]Munalih?Ahmad?Syarif,Thian?Song?Ong,Andrew?B.J.Teoh,ConnieTee.Enhanced?maximum?curvature?descriptors?for?finger?vein?verification[J].Multimedia?Tools?and?Applications,2017,76(5).
[3]Lu?Y,Yang?G,Yin?Y,et?al.Finger?Vein?Recognition?with?AnatomyStructure?Analysis[J].IEEE?Transactions?on?CircuitsSystems?for?VideoTechnology,2017,PP(99):1-1.
[4]He?K,Sun?J,Tang?X.Guided?Image?Filtering[C].European?Conference?onComputer?Vision.Springer,Berlin,Heidelberg,2010.
[5]Xie?S?J,Lu?Y,Yoon?S,et?al.Intensity?Variation?Normalization?forFinger?Vein?Recognition?Using?Guided?Filter?Based?Singe?Scale?Retinex[J].2015
發(fā)明內(nèi)容
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于大連海事大學(xué)，未經(jīng)大連海事大學(xué)許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010162093.3/2.html，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
