一种基于模板匹配的手指静脉识别算法

• 作者: 张冰 王晓萍 邹晖
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 身份识别 手指静脉识别 静脉成像 模板识别
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1529-1534
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 3852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.10.011

摘要

相对于指纹识别等传统生物特征识别手段，手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。本文设计了具有自适应光源系统的手指静脉采集仪，能够自动获得亮度均匀的手指静脉图像；提出了一种基于模板匹配的手指静脉识别算法，采用基于多方向灰度谷底搜寻方法提取手指静脉特征，然后将从同一手指多个图像中提取的静脉特征合成模板，并通过门限阈值消除模板中的随机差异信息。实验结果表明，运用本研究提出的基于模板匹配的手指静脉识别算法能有效提高识别准确性，具有99.10%的识别准确率和1.03%的等错误率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓萍	浙江大学现代光学仪器国家重点实验室浙江大学光电科学与工程学院	95	769	15.0	24.0
2	张冰	浙江大学现代光学仪器国家重点实验室浙江大学光电科学与工程学院	15	79	6.0	8.0
3	邹晖	浙江大学现代光学仪器国家重点实验室浙江大学光电科学与工程学院	1	6	1.0	1.0