一种内侧指横纹识别方法

提出了一种新的内侧指横纹识别方法.首先,对图像采集设备进行改进,在采集过程中固定了手指方向,使获得的指横纹感兴趣区域(ROI)之间只存在微小的平移变换,有利于提高图像匹配的精度.另外,在预处理阶段,利用Gabor滤波法检测手指线特征以分割手指,并从中提取出ROI.在特征匹配阶段,提出了一种利用投影比较进行定位的图像匹配方法,对ROI特征图像进行水平和垂直方向投影,通过比较所得的一维向量实现感兴趣区域的精准定位.评估系统建立在包含来自于77个人的820幅图像的数据库上,等错误率仅为0.61%,单次匹配时间为3.1ms,证明该算法可快速实现指横纹特征识别,准确率较高.     

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...     

基于Canny算子的指静脉图像特征提取算法研究

主要对指静脉图像的特征提取方法进行了研究.首先用双阈值Canny算子提取指静脉边缘轮廓,并结合医学测量数据确定了指静脉图像的ROI区域;然后利用灰度和距离的相关性解决了伪边缘信息的剔除和不连续边缘的修复;最后对修复后的边缘信息进行了形态学操作处理.模拟实验结果表明,本文算法简单有效,提取的指静脉边缘特征信息清晰完整,为...     

基于计盒维数和多小波的静脉图像特征提取

为提高静脉识别过程中的特征匹配速度,提出了一种基于计盒维数全局特征和多小波的局部特征提取方法.该方法首先采用基于计盒维数法的特征提取技术来提取静脉纹理粗糙度特征作为全局特征,然后通过多小波分解来提取静脉图像的局部特征,分别提出了一维系数编码和多尺度量化编码的方法来描述静脉局部特征.对已有静脉图像的实验表明,提出的特征提取方法有效,并使相应匹配算法识别的准确率得到了提高.     

基于k-近邻分类匹配的虹膜识别技术与应用

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据,与其他生物特征识别相比,具有更高的可靠性.虹膜识别系统包括虹膜图像采集、虹膜图像预处理、特征提取、匹配与识别等部分.该文提出一种基于k-近邻分类器虹膜识别方法,该方法先对虹膜图像进行定位、归一化和增强等预处理,利用Gabor滤波实现虹膜纹理特征的提取,再用k-近邻分类器进行匹配,达到了识别的目的.实验结果表明,该方法是可行的.     

手形识别中手形处理方法的研究

生物特征识别是人类本身具有的生理特征或者行为为前提,借助计算机判断个人身份的技术。手形识别是生物特征识别的一种方法,以其采集设备简单、识别速度快、稳定性高而成为继指纹识别之后的新的生物特征识别方法。手形边缘信息的准确提取为手形的识别与认证起到了至关重要的作用。在手形的采集和提取过程中,外部引入的噪声会降低手形信息提取的准确性。本文采用改进型中值滤波法和大津法进行自适应阈值搜索,能够快速、准确、有效地提取手形边缘信息的现象。通过实验验证了这两种方法的优越性,为手形认证做了很好的铺垫。     

指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别

结合指纹与指静脉两种生物特征的优点进行多模态特征识别,提出一种特征层动态加权融合匹配算法。在图像预处理的基础上分别提取两模式源的有效特征矢量,根据近邻消除和特殊区域保留原则对特征矢量进行降维;从待识别特征角度对特征点集的相对质量进行评价,根据对双模态特征优和差的分类引入动态加权策略,提高质量较好特征所占权重,削弱低质量及伪特征对识别结果的影响,实现了特征层特征自适应优化融合。在FVC2000公开指纹库和指静脉自建数据库上的测试取得了98.9%的识别率,较指纹、指静脉单模态识别分别提高了6.6%和9.6%,较匹配层加权平均融合识别提高了5.4%。     

基于DSP的手形识别系统设计

信息安全越来越受到人们的重视,手形识别是一种生物特征识别技术,其接受性好、稳定性高、简单可靠,已经广泛应用于身份识别领域。基于DSP的手形识别系统具有成本低、体积小、效率高等优点,受到人们关注。本文设计一种基于DSP的手形识别系统,介绍了手形特征提取方法,设计了以TMS320DM642为核心的手形识别系统结构和软件框架。结果表明,该系统能够准确提取手形几何特征,实现了识别功能。     

基于多特征描述的指横纹识别

提出一种基于多特征描述的指横纹识别方法.分别提取指横纹的主成分特征、Gabor相位特征和Gabor幅值特征构成识别系统,采用Fisher线性判决方法融合各自匹配分数,进一步提高系统性能.通过98个人、1 971幅图像的测试实验表明,本文方法在获得较高性能的同时(识别率为99.39%,平均错误率为0.56%),单次匹配时间仅为0.67 ms,可以满足中等规模数据库实时识别要求.     

结合改进韦伯算子和加权稀疏表示的指静脉识别

为了在拓扑结构简单的指静脉图像上提取更完整的纹理信息并提高识别效率,提出一种从粗到细的指静脉识别算法.在粗识别阶段,利用测试样本与每类中的一个样本之间的相似性,排除冗余训练类;在精识别阶段,引入Gabor进行图像表示,更清楚地描述图像纹理的局部空间尺度特征和方向特征;将韦伯局部圆梯度模式(We-ber local ci...     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究(英文)

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法。该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构。该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不足。通过与传统的二维离散小波变换边缘增强法和自适应调整系数的脊波变换方法作比较,实验结果表明本算法具有更好的手指静脉图像效果。     

一种新的基于轮廓特征的指尖及手指指向检测方法

传统基于K-Curvature以及凸包理论的指尖识别算法往往存在严重漏检问题.针对此问题,提出一种新的基于手指轮廓特征的指尖及手指指向检测方法,关键步骤包括轮廓平滑、直线区域检测、手指指向及指尖定位三部分,可实现精确快速的指尖识别过程.通过对不同姿态手势进行实验验证,所提算法能在准确定位指尖位置的同时,得到手指指向信息.满足人机交互系统对指尖点及手指指向获取的实时性要求,并对不同手指指向具有较强的自适应性.     

指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单模态生物特征识别系统固有的缺点,提出一种新的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先对指纹及指静脉2种模态分别进行第一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将提取出的指纹与指静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量,构成第二级分类器,再得出一个识别结果;最后将上述3个识别结果进行决策级融合得到系统最终的识别结果.实验结果表明本方法克服了单一模态识别方法的局限性,有效地提高了系统的性能.     

基于形态骨架变换的形状识别方法

形状的识别是现代图象处理与计算机视觉中的一个重要问题．根据形态变换原理，提出了一种新的形状的拟合方法，并建立了相应的形状识别方法，最后还给出了部分计算结果，验证了该算法的有效性     

基于相对距离和角度的手指静脉识别方法

根据以静脉图像拓扑结构的本质特性,提出了一种新的手指静脉识别方法.首先对细修复后的手指静脉提取交叉点;然后计算这些交叉点之间的相对距离和交叉点连线产生的夹角;最后将这2种特征融合,进行手指静脉识别.该方法结合静脉自身特征,充分利用了拓扑结构的本质属性,无须定位,一定程度上克服了图像平移、旋转对识别结果的影响.实验结果表明:该方法能够快速准确地进行身份识别,具有实际应用价值.     

手指可达工作空间的三维建模

根据人体解剖结构建立了手指机构学模型.通过测量活体手指的长度及活动度,研究了人体手指几何和运动参数的分布,并用曲面包络的方法求出手指可达工作空间的三维模型.     

基于多阈值模糊增强的手指静脉图像分割

根据手指静脉图像的特点,针对经典阈值方法难以满足图像多属性分割要求的不足,文章在单层次模糊图像增强算法的基础上,提出了一种改进的手指静脉图像分割算法,讨论了该算法的基本原理和具体计算步骤.实验结果表明：与传统的方法相比,该算法方法简单、容易实现,对低质量手指静脉的分割达到了令人满意的效果,分割结果不但准确而且纹路具有明显方向性.     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

A force feedback master finger in exoskeleton type

In order to eliminate the drawbacks of conventional force feedback gloves,a new type of master finger has been developed.By utilizing three"four-bar mechanism joint"in series and wire coupling mechanism,the master finger transmission ratio is kept exactly 1:1.4:1 in the whole movement range and it can make active motions in both extension and flexion directions.Additionally,to assttre faster data transmission and near zero delay in the master-slave operation,a digital signal processing/field programmable gate array(DSP/FPGA-FPGA)structure with 200μs cycle time is designed.The operating modes of the master finger can be contact or non-contact,which depends on the motion states of a slave finger,free motion or constrained motion.The position control employed in non-contact mode ensures unconstrained motion and the force control adopted in contact mode guarantees natural contact sensation.To evaluate the performances of the master finger,an experiment between the master finger and a DLR/HIT dexterous finger is conducted.The results demonstrate that this new type master finger can augment telepresence.     

低反差环境图像特征与噪声优化处理

通过综合应用数字图像处理和模式识别技术中的图像边缘检测、图像解析曲线分析和图像分割等方法，把图像特征转化为图像噪声进行优化处理，实现了在一个低反差的环境中，让计算机准确识别是否已安装与背景相似的新剖件的工作。该技术具有一定的通用性，可用于多种领域的模式识别。