手背静脉特征提取算法

• 作者: 冀进朝 左平 张禹 韩笑
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 有限Radon变换(FRAT) 手背静脉 特征提取算法
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 245-250
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3743字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于有限Radon变换(FRAT)的手背静脉识别新方法. 在考虑手背静脉图像"线状"特点的基础上,先将手背静脉图像 "分块",再对分块后的图像进行FRAT变换,并提出一种向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背静脉图像纹理特征,最后通过特征匹配进行分类识别. 结果表明: 与传统的Hough变换和离散Radon变换相比,新方法提高了目标直线特征的检测速度;在有800个样本的数据库上进行实验,获得了96.5%的识别率,表明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左平	空军航空大学基础部	22	70	4.0	7.0
2	韩笑	吉林大学数学学院	27	239	8.0	15.0
3	张禹	吉林大学计算机科学与技术学院	9	101	3.0	9.0
4	冀进朝	吉林大学计算机科学与技术学院	5	90	4.0	5.0