一种基于加权图模型的手指静脉识别方法

• 作者: 叶子云 杨金锋
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 手指静脉识别 加权图 图论 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 103-109
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.467

摘要

提出一种基于加权图模型的手指静脉网络特征描述方法.对于一幅手指静脉图像,通过图像划分获得图的顶点集,利用三角剖分获得图的边集,边的权重由边所连接顶点之间的特征相似度决定.通过这种方式,一幅手指静脉图像可转化为一个加权图,并通过度量加权图邻接矩阵之间的相似度实现手指静脉识别.详细研究影响识别结果的几个因素,并通过试验证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨金锋	中国民航大学电子信息与自动化学院	27	160	7.0	12.0
5	叶子云	中国民航大学电子信息与自动化学院	1	1	1.0	1.0