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摘要:
针对单特征手指静脉识别中识别率难以继续提高的技术瓶颈,采用多特征融合技术不仅可以提高识别率,而且可以降低误识率.为此提出一种基于Fisher准则的手指静脉融合算法.首先对手指静脉图像进行特征点提取,分别计算待匹配图像特征点与注册图像特征点的正向平均豪斯道夫距离(FMHD)和反向平均豪斯道夫距离(RMHD),然后基于Fisher准则确定FMHD和RMHD的融合参数,将融合得到的豪斯道夫距离作为新的匹配分数;在上述算法的基础上,将得到的食指、中指和无名指3根手指静脉的匹配分数进行融合,以进一步提高手指静脉的识别率.实验结果表明,与通常采用的FMHD相比,采用融合后的豪斯道夫距离的误识率有明显降低;而采用三指静脉融合后,误识率由单个手指的1.95%降低到0.27%.
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文献信息
篇名 基于Fisher准则的多指静脉融合
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 生物特征融合 手指静脉识别 Fisher准则 正向平均豪斯道夫距离 反向平均豪斯道夫距离
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 183-188
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3893字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙冬梅 北京交通大学计算机与信息技术学院 15 158 5.0 12.0
2 王升辉 北京交通大学计算机与信息技术学院 17 142 7.0 11.0
3 金怀国 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
生物特征融合
手指静脉识别
Fisher准则
正向平均豪斯道夫距离
反向平均豪斯道夫距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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