基于HOG与改进的SVM的手掌静脉识别算法

• 作者: 姚鹏 徐笑宇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 生物特征识别 图像处理 手掌静脉识别 方向梯度直方图(HOG) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 175-180,214
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 6160字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0275

摘要

手掌静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,随着时代的进步,在各种安全领域中起着越来越重要的影响和应用.提出了一种改进的手掌静脉图像预处理方法,采用对像素灰度值映射来增强图像中的静脉纹理以去除其他干扰.针对手掌静脉纹理的特征提取和识别,提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)与改进的阈值支持向量机(T-SVM)的算法,以更好适应手掌静脉识别的特点.通过大量实验证明,该方法不仅可以较为迅速地进行身份识别,而且达到了较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚鹏	中国科学技术大学电子科学与技术系	23	216	9.0	14.0
2	徐笑宇	中国科学技术大学电子科学与技术系	1	16	1.0	1.0