【摘 要】
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针对静脉特征图像中静脉边缘和末梢模糊造成匹配困难的问题,提出了一种基于三值模板图像的模糊匹配方法。该方法将提取出的静脉特征图像分割为三值图像,值1代表目标区,0.5代
【机 构】
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重庆科技学院电气与信息工程学院,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40571102)
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针对静脉特征图像中静脉边缘和末梢模糊造成匹配困难的问题,提出了一种基于三值模板图像的模糊匹配方法。该方法将提取出的静脉特征图像分割为三值图像,值1代表目标区,0.5代表模糊区,0代表背景区。三值图像用于模板匹配时,计算模板间非0值区域之间的平均距离作为相似分数,分数越低,则模板越相似。该方法匹配能力强,不要求点与点之间的绝对位置匹配,对模糊的静脉边缘和末梢匹配具有较强的鲁棒性。对实验中采集的456张近红外手指静脉图像进行匹配,正确识别率达99.46%,表明本文方法是可行的和有效的。
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