基于链码表示的手臂静脉特征提取与匹配

发布时间：2018-05-17 01:33

  本文选题：机器视觉 + 静脉识别　； 参考：《光学学报》2016年05期

【摘要】：针对手臂静脉这一生物特征,提出一种基于链码表示的静脉特征提取及匹配算法.由近红外手臂图像中提取出静脉的骨架结构,并将其分割为若干条曲线段,通过曲线的相对方向、相对位置及形状特征计算匹配曲线对,利用粒子群算法计算匹配曲线间的最优空间变换关系,根据静脉全局变换后点集的重叠情况判断匹配程度.针对来自9个国家的110位实验者组成的手臂图像库进行实验,Rank-1和Rank-10%识别率分别为74.5%和93.6%,优于改进Hausdorff距离及模板匹配方法,表明手臂静脉可作为一种新的生物特征来进行身份认证.
[Abstract]:Aiming at the biometric feature of arm vein, an algorithm of vein feature extraction and matching based on chain code representation is proposed. The skeleton structure of the vein was extracted from the near infrared arm image and divided into several curve segments. The matching curve pairs were calculated by the relative direction, relative position and shape characteristics of the curve. Particle swarm optimization algorithm is used to calculate the optimal spatial transformation relationship between matching curves, and the matching degree is judged according to the overlap of points set after global venous transformation. The recognition rates of Rank-1 and Rank-10% were 74.5% and 93.6% respectively, which were superior to the improved Hausdorff distance and template matching method. It suggests that the arm vein can be used as a new biometric feature for identification.
【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(61403196) 江苏省自然科学基金(BK20140837) 教育部博士点基金(20133218120018)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1899333