基于有效维度特征的手背静脉识别算法

• 作者: 孙福明 崔建江 曹玉东 薛定宇 贾旭
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 静脉识别 混合高斯模型 稀疏表示 有效维度
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 315-319
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.1.068

摘要

针对手背静脉识别过程中采集的图像出现干扰信息的问题,提出了一种基于有效维度特征的识别算法.首先,该算法对采集的图像进行自适应中值滤波去噪;其次,对图像进行分块处理,并基于混合高斯模型与梯度信息对子图像提取特征;然后,依据子图像间特征相似性,提出了判断子图像是否为干扰信息的方法;最后,融合所有真实静脉区域的特征,形成特征向量,并采用基于稀疏表示的算法对多种有效维度下的特征向量进行匹配.实验表明,该算法具有较高的准确识别率,即使采集的手背静脉图像存在部分遮挡,算法依然能够获得较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛定宇	东北大学信息科学与工程学院	96	1470	19.0	36.0
2	孙福明	辽宁工业大学电子与信息工程学院	58	153	6.0	7.0
3	崔建江	东北大学信息科学与工程学院	46	643	16.0	24.0
4	曹玉东	辽宁工业大学电子与信息工程学院	44	166	7.0	11.0
5	贾旭	辽宁工业大学电子与信息工程学院	18	88	6.0	8.0