基于纹理特征优化LPQ的手背静脉提取方法

• 作者: 刘富 张喆原
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 手背静脉识别 特征提取 相位量化 图像处理
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 273-277
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2845字
• 语种: 中文

摘要

针对传统LPQ(Local Phase Quantization)特征提取算法在提取手背静脉图像时存在提取细节特征不完整的问题,依据静脉纹理图像的特点将区域划分为子块分别进行LPQ特征提取.首先,将手背静脉纹理图像分成9个大小相等的子图像;然后,分别采用LPQ特征提取算法对手背静脉进行特征提取,将各子区域提取的静脉纹理信息进行整合形成整张静脉图像的向量特征,最后,使用最近邻分类器将样本进行分类实验,实验结果表明,在分块数为4×4时获得最高识别率96.50％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘富	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	57	240	9.0	13.0
5	张喆原	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	2	0	0.0	0.0