基于二值局部特征的手指静脉识别方法研究

发布时间:2021-11-02 17:46
  手指静脉识别是一种利用手指掌侧浅静脉图像进行身份识别的技术,近年来得到广泛的关注和研究。由于手指静脉图像靠近红外光进行成像,成像时会受光照不均、皮肤组织散射、手指骨遮挡、手指的平移和旋转等因素的影响,采集的手指静脉图像质量比较差,所以,利用手指静脉图像进行身份识别,仍存在大量的问题需要解决。一般来说,手指静脉识别包括图像采集、图像恢复、图像增强、感兴趣区域提取、特征提取、图像表示和匹配等技术。其中,特征提取和图像表示对手指静脉识别非常重要。基于手工设计的局部二值特征提取方法(如LBP、LLBP、PLLBP等),具有简单、高效、对光照变化不敏感和对局部噪声鲁棒等优点,所以近年来得到了广泛研究,并成功应用在手指静脉识别任务上。但这类方法存在如下缺点:(1)设计特征需要领域知识。(2)特征捕获信息范围受限。因为提取一个局部特征采样的范围越大,该局部特征所捕获的信息就越多,但编码的维数就会太高,所需的存储和计算开销就会增大。(3)缺乏数据适应性,即特征提取过程不依靠整个训练数据。每个像素的局部二值特征提取是独立进行的,而不是靠训练数据进行学习得到的。(4)对成像时手指的旋转和平移敏感。针对手工... 

【文章来源】:山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:151 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

基于二值局部特征的手指静脉识别方法研究


图1-1本论文所提出方法的总体结构??

多方向,分量


考虑到计算某些方向的多方向LLBP分量需要进行双线性差值操作,本文只??对?0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°?和?315°?方向抽取多方向?LLBP??分量。抽取各方向的分量如图2-1所示。??tLBPwi?LLBPvi??21?\?28?11?n?x?18?x?? ̄17"?i?13?4?i?33?r^-"?? ̄〇 ̄l?"tt?Hi?s?it?r^n? ̄ir?r^ ̄??Zj?t?〇??4 ̄9 ̄「12?丨?15?20?47??LLBP?W2?LLBP^?LLBP^??LLBP?hl?—*〇〇?1?1?"?LLBP?h2??图2-1多方向LLBP各方向分量的抽取图??假设N代表在每个方向上像素的个数,hn、vn、14和^4分别表示水平、垂??13??

方向数,数据库,匹配时间,区分性


?JJ^?i?J,??fc?rw?>er?if.??p?cfiemaisnsi??图2-2在PolyU数据库上匹配方向数不同时平均等误率??在图2-2中,当k的取值由1变增长到3时,等误率减小。当继续把k从3??增大到8时,等误率有增大趋势。所以,当k为3时,系统的等误率最小。可以??从两个方面对这个结果进行解释:(1)当k小于3时,特征中包含的信息比较少。??因此,系统性能比较差。当k由3增大时,特征中各类之间共有的信息增加,导??致特征的区分性变差,并对系统有负面影响。对于匹配时间,从图2-3我们发现:??当k增大时匹配时间持续上升,这是由于k增大时特征的长度增大了,所以匹配??时间会增多。这个实验也证明了用多方向LLBP的部分分量进行匹配不但可以减??少匹配时间,而且可以增强特征的区分能力。??^——

【参考文献】:
期刊论文
[1]指静脉识别研究综述[J]. 尹义龙,杨公平,杨璐.  数据采集与处理. 2015(05)
[2]Finger vein recognition using weighted local binary pattern code based on a support vector machine[J]. Hyeon Chang LEE,Byung Jun KANG,Eui Chul LEE,Kang Ryoung PARK.  Journal of Zhejiang University-Science C(Computer & Electronics). 2010(07)



本文编号:3472153

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