生理指标变化下的静脉图谱识别技术仿真

• 作者: 吕瑾文
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 经济
• 关键词: 图谱识别 生理指标 识别技术
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 374-377,394
• 页数: 5页
• 分类号: F127
• 字数: 3632字
• 语种: 中文

摘要

静脉图谱特征的准确识别,有助于医生尽早发现各种人类疾病.人体的生理指标是在不断变化的,静脉图谱在人体指标发生较大波动的情况下,形成的图谱特征也会在特定区域会产生波动效应.图谱波动对正常生理指标变化下的静脉图谱特征形成干扰,传统的生物特征识别算法在这种波动条件下,对一些精度要求较高的静脉图谱特征识别具有一定的局限性,静脉谱图的有效识别会被干扰,降低了准确性.提出了采用改进形态检测算子多小波变换图像融合算法的静脉图谱识别技术.针对生理指标变化下的静脉图谱,采用高频融合处理保证特征的完整性,再采用低频融合处理去除由于生理指标变化形成的干扰,最后利用图像的相似度量算法对所有数据进行优化训练,最终实现静脉图谱在生理指标变化下的精确识别.实验结果表明,利用改进算法进行生理指标变化下的静脉图谱识别技术,能够有效地识别生理指标发生变化下的静脉图谱,提高识别效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕瑾文	湖北工业大学计算机学院	4	4	1.0	1.0