基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式手指静脉识别方法

• 作者: 曹志强 李新春 林森
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手指静脉识别 近邻二值模式 Gabor变换 Curvelet变换 汉明距离
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 76-82
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.08.011

摘要

针对手指静脉拓扑结构简单、有用识别信息较少的情况,提出一种基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式(NBP)手指静脉识别方法.该方法主要利用Gabor的方向及尺度特性和Curvelet多尺度几何分析优势,有效提取手指静脉的纹理特征.首先对指静脉感兴趣区域做5个尺度8个方向的Gabor变换;其次,利用Curvelet变换将每个尺度下的图像进行融合,减小经过Gabor变换后的特征维数,从而获得集成Gabor特征的图像,再对其做NBP编码得到特征向量.最后,利用汉明距离进行匹配.在两个手指静脉数据库上进行实验,结果表明,该方法可获得最高的识别率为99.821 1％、97.359 1％,相比与分块LBP+分块PCA、小波灰度曲面等方法,识别率至少提高0.390 4％和1.074 6％,证明该方法能够进一步提高手指静脉识别率,具有应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新春		72	329	10.0	13.0
2	林森		49	186	9.0	12.0
3	曹志强		3	4	1.0	2.0