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.     

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.     

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.     

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。     

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。     

基于纹理特征优化LPQ的手背静脉提取方法

针对传统LPQ( Local Phase Quantization) 特征提取算法在提取手背静脉图像时存在提取细节特征不完整的问题,依据静脉纹理图像的特点将区域划分为子块分别进行LPQ 特征提取。首先,将手背静脉纹理图像分成9 个大小相等的子图像; 然后,分别采用LPQ 特征提取算法对手背静脉进行特征提取,将各子区域提取的静脉纹理信息进行整合形成整张静脉图像的向量特征,最后,使用最近邻分类器将样本进行分类实验,实验结果表明,在分块数为4 × 4 时获得最高识别率96． 50%。     

人体手背血管图像的特征提取及匹配

为了克服指纹识别系统的一些缺点,该文对一种全新的生物特征识别方法——基于手背的静脉图像的特征识别进行了初步研究。首先利用自主设计的近红外血管图像采集仪提取血管造影的原始图像,然后对采集到的图像作归一化和增强处理,以及进行特征提取和特征匹配算法研究。文中给出了65个小范围样本的匹配试验结果,在拒真率为4.6%条件下,误识率为0。利用手背静脉图像进行个人身份识别是完全可行的,文中提出的方法具有良好的应用前景。     

基于文化算法的KPCA特征提取方法

如何选择最优或接近最优的核函数使分类错误率降低,是KPCA(Kenel Principle Com-portent Analysis)应用于特征提取的关键.本文在研究了文化算法(Cultural Algorithms,CA)相关文献的基础上,提出了一种训练核函数参数的文化算法流程,实现了KPCA和CA的集成,有效地提高了核函数的优化选择.仿真结果表明该方法具有较好的结果和更少的计算量.     

基于域Morphing算法的手背静脉识别

根据人体手背静脉图像的结构及特点, 提出一种快速域Morphing算法对手背静脉图像进行变换, 通过对图像进行相似度计算实现了静脉识别.     

基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法

为了准确地对人的身份进行识别,利用图像中脉络延伸方向与脉络间位置的相互联系,将隐马尔科夫模型(HMM)应用于识别系统中,提出了一种基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法.图像经预处理后得到静脉的骨架信息,将细化后的静脉图像进行Radon变换,每一静脉对象可表示为一个HMM;对于已知确定的训练样本库,利用遗传算法自适应调整HMM参数,使所有测试图像的观测序列在真实匹配模型中发生的概率值远远大于其在虚假匹配模型中发生的概率值,提高了不同静脉对象的区分度.实验表明,该算法具有较高的正确识别率,并具有良好的实时性.     

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.     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

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.     

几种音乐识别算法比较

讨论了音乐识别领域中音高的三种不同的识别方法,即时域的并行处理法、频域的谐波峰值法以及时频域的小波算法。通过实例和分析,比较了各种方法的优缺点。