手背静脉血管识别算法研究

由于指纹识别的易被污染性,虹膜识别给人造成的不舒服感等,为了克服这些已有的生物特征识别技术的缺点,本文对一种全新的生物特征识别方法——基于手背的静脉血管图像的特征识别算法进行了初步研究。提出了一种基于血管细化后的特征提取识别算法。分析了这种识别方法所要求的图像预处理过程,并对小数目样本进行仿真实验。实验证明,只要基于可靠的识别方案,手背静脉模式识别进行个人身份识别是完全可行的,具有良好的应用前景。     

手背静脉识别系统的研究

介绍了手背静脉识别系统的图像处理和相关法识别算法,并通过实验证明了系统的可行性。     

基于Bandelet变换的手背静脉识别算法

提出一种基于Bandelet变换的手背静脉识别算法, 该算法利用Bandelet变换对静脉图像进行特征点提取, 通过提取的特征点构造了表征静脉纹理特征的特征向量, 通过计算待识别样本特征向量与目标样本特征向量的相关系数得出其相似度, 并在利用自制采集设备采集的样本库上对算法进行测试, 给出了实验结果.     

指静脉识别技术研究

目的 分析指静脉识别技术的发展现状,有助于相关学者快速把握该领域的发展动态.方法 围绕指静脉识别技术流程展开,研究当下指静脉图像的采集方式、图像预处理方法、特征提取及匹配的相关算法,并分析各阶段面临的技术难点及可以突破的领域.从多视点融合、多实例融合、多算法融合、多模态融合角度深入分析了近年来兴起的指静脉融合技术,并指...     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除"毛刺"处理.仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架.     

基于脊波变换的手背静脉图像增强及特征提取

根据人体手背静脉图像的结构及特点, 提出一种基于脊波变换的手背静脉图像增强方法, 并应用局部互联神经网络提取静脉图像特征, 加强了该生物识别系统对模糊图像的识别能力. 实验结果表明, 该方法与传统的拉普拉斯法、 平滑算法及小波变换相比有更加显著的效果.     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除毛刺处理。仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架。     

改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别

针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征提取中.重新定义了类间离散度矩阵,融入了每两类类间的距离,当类别均值与总体均值接近时,则用该类和其他各类类间距离组成离散度矩阵.采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行匹配识别.结果表明,在不增加识别时间的情况下,MB2D-LDA平均识别率比B2D-LDA高2％,证明了该算法的有效性.     

电子生物识别技术

电子生物识别技术已经成为身份识别领域的后起之秀。本文简述常见的电子生物识别技术种类和实现原理、特点及未来发展。     

手背静脉图像的降噪和分割研究

手背静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术。根据手背静脉图像的特点,对静脉图像预处理进行了研究。静脉图像预处理分为图像的降噪和静脉图像的分割两部分。提出了一种混合噪声滤除算法,在判断出的脉冲噪声基础上,根据连通性去掉被误判成脉冲噪声的边缘,有效地滤除了静脉图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且较好地保护了静脉图像的细节特征;采用了局部动态阈值算法NIB lack算法对图像进行分割,很好的提取出了手背静脉。     

手背静脉图像的降噪和分割研究

手背静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术.根据手背静脉图像的特点,对静脉图像预处理进行了研究.静脉图像预处理分为图像的降噪和静脉图像的分割两部分.提出了一种混合噪声滤除算法,在判断出的脉冲噪声基础上,根据连通性去掉被误判成脉冲噪声的边缘,有效地滤除了静脉图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且较好地保护了静脉图像的细节特征;采用了局部动态阈值算法NIBlack算法对图像进行分割,很好的提取出了手背静脉.     

谈谈生物识别技术

以电子计算机和其他先进科学技术为主要手段发展起来的指纹识别、声纹识别、面部识别、虹膜识别、DNA识别、体味识别等诸多现代生物识别技术,在当今诸多领域都发挥着不可替代的作用,并且有着极其广阔的发展前景。     

语音识别技术研究进展

文章回顾了语音识别技术的发展历史,综述了语音识别系统的分类、结构及研究的基本方法,并探讨了今后语音识别面临的问题及发展方向。     

纸币号码图像预处理及识别技术

在不去除纸币号码图像背景的前提下,为了进一步提高纸币号码图像识别的工作效率和准确度,本文对纸币号码图像的识别技术做了相应研究。运用图像增强、图像灰度形态学平滑去噪、图像二值化和识别区域的定位等方法对图像进行预处理。以实验分析为基础,应用模板匹配算法和特征结构识别算法相结合来实现纸币号码识别。实验结果表明,该方法针对印度币和人民币号码图像的识别率、识别时间均达到实际使用要求,是能够满足实际需要的综合识别算法。     

基于静脉识别的身份认证方法研究

首先简要介绍了身份认证技术与生物特征识别,然后指出目前应用最广泛的生物特征身份认证方法——指纹识别的缺点和不足,在此基础上提出了一种新的生物特征身份认证方法——静脉识别。分析了静脉识别的理论依据,特点和难点,提出了一种新的图像阈值分割方法和静脉图像特征匹配方法,进行了特征匹配实验,得出了较好的实验效果。     

基于特征点距离的手背静脉特征融合方法

针对现有手背静脉识别利用手背静脉特征较少, 识别率较低的问题, 提出了一种基于特征点距离的手背静脉特征融合方法。该方法首先对手背静脉进行细化, 对不变矩特征的量化值求和再进行匹配; 然后提取手背静脉的端点及交叉点, 利用改进的Hausdorff 距离进行匹配, 从而去除零距离点的影响, 提高两幅图之间的非相似性; 最后将这两种匹配方法进行加权融合。实验证明, 该融合算法识别率可达96. 75%, 且运行时间仅为0. 97 s。     

基于局部宏观特征和微观特征结合的手背静脉身份识别

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21％,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等.     

车联网智能微缩车识别和定位方案设计

视觉轮廓识别和跟踪是进行微缩车联网和微缩车自动行驶的基础和前提性工作。本文主要研究基于红外光和反光材料标记的视觉跟踪系统,在摄像机所能捕捉到的视野中,对微缩车进行识别和定位。系统包括支撑实验硬件材料的选择与装配、微缩车联网视觉识辨方案设计以及仿真实验。通过相机实验标定后的图像预处理、轮廓识别处理和噪声过滤处理,获得微缩车的状态,进行图像跟踪识别和仿真实验,降低了标定误差,验证了方案的可行性。     

多姿多彩的生物识别技术

<正>生物学特征很难在个体之间传递,可以被认为是人类独一无二的标志。生物识别指的是利用可测量的人体生物学或行为学特征来核实个人身份。这些技术包括指纹识别、视网膜和虹膜扫描、手掌几何学、声音识别、面部识别等。对于任何需要确认个人真实身份的场合,生物识别技术都具有巨大的潜在应用市场,以旅     

脊波分析在手背静脉识别中的应用

提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法. 利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点, 对手背静脉特征进行分析. 使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解, 得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征, 再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配. 实验结果表明, 与传统静脉特征提取方法相比, 该方法较完整地保留了静脉的原始信息, 提高了运行速度并降低了算法复杂度.