【摘 要】
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针对手指静脉拓扑结构简单、有用识别信息较少的情况,提出一种基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式(NBP)手指静脉识别方法。该方法主要利用Gabor的方向及尺度特性和Curvelet多
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院; 辽宁工程技术大学研究生院;
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2014132);辽宁省自然科学基金面上项目(2015020100)资助
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针对手指静脉拓扑结构简单、有用识别信息较少的情况,提出一种基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式(NBP)手指静脉识别方法。该方法主要利用Gabor的方向及尺度特性和Curvelet多尺度几何分析优势,有效提取手指静脉的纹理特征。首先对指静脉感兴趣区域做5个尺度8个方向的Gabor变换;其次,利用Curvelet变换将每个尺度下的图像进行融合,减小经过Gabor变换后的特征维数,从而获得集成Gabor特征的图像,再对其做NBP编码得到特征向量。最后,利用汉明距离进行匹配。在两个手指静脉数据库上进行实验,结果表明,该方法可获得最高的识别率为99.821 1%、97.359 1%,相比与分块LBP+分块PCA、小波灰度曲面等方法,识别率至少提高0.390 4%和1.074 6%,证明该方法能够进一步提高手指静脉识别率,具有应用前景。
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