基于SURF算子的快速手背静脉识别

• 作者: 何瑾 刘铁根 李秀艳 王云新 邓仕超
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生物特征 手背静脉 SURF 身份识别
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 831-836
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2932字
• 语种: 中文

摘要

提出基于加速鲁棒性特征(speeded-up robustfeatures,SURF)的手背静脉识别算法.首先对手背静脉图像进行预处理,提取手背静脉感兴趣区域(ROI),然后提取手背静脉的局部SURF特征,基于欧式距离实现测试样本和注册样本特征点的匹配,并剔除错误匹配对,最后计算匹配率作为待识别样本和注册样本之间的相似度测试实现身份识别.利用TJU手背静脉图像数据库对算法性能进行测试,在认证模式下等错率为0.07%,平均识别时间0.153 s.实验结果证明该算法可以快速有效地实现手背静脉识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘铁根	天津大学精仪学院光电信息技术科学教育部重点实验室	201	1457	19.0	30.0
2	何瑾	天津大学精仪学院光电信息技术科学教育部重点实验室	6	98	4.0	6.0
3	王云新	北京工业大学应用数理学院	15	61	3.0	7.0
4	李秀艳	天津大学精仪学院光电信息技术科学教育部重点实验室	2	43	2.0	2.0
5	邓仕超	天津大学精仪学院光电信息技术科学教育部重点实验室	3	45	2.0	3.0