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基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式手指静脉识别方法 被引量：10
1
作者 李新春 曹志强 林森 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期76-82,共7页
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... 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。 展开更多
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
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采用纹理近邻模式的掌静脉生物特征识别研究 被引量：10
2
作者 林森 吴微 苑玮琦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2330-2338,共9页
针对传统局部二值模式(LBP)只以固定的中心像素为阈值的编码方式进行了改进,从纹理分析角度,提出一种基于近邻模式的掌脉身份识别方法,主要利用局部区域相邻像素之间的灰度大小关系,对掌脉图像进行近邻二值模式(NBP)编码。首先将手掌静... 针对传统局部二值模式(LBP)只以固定的中心像素为阈值的编码方式进行了改进,从纹理分析角度,提出一种基于近邻模式的掌脉身份识别方法,主要利用局部区域相邻像素之间的灰度大小关系,对掌脉图像进行近邻二值模式(NBP)编码。首先将手掌静脉图像分成若干大小一致的区块,然后计算每一区块的灰度平均值,形成多块均值图像,进一步使用NBP对多块均值图像进行编码,最后利用汉明距离进行匹配。采用CCD图像传感器设计了光学仪器,在实际应用环境下获取掌脉图像建立图库,并在香港理工大学(Poly U)接触式公用图库和自建非接触图库上与目前典型和流行方法进行了对比实验,结果显示该方法在8×8区块划分情况下在2个图库上获得了最低等误率(EER)分别为0.698 3%和1.603 6%,识别时间为0.122 7 s和0.124 2s,显示出方法的可行性和有效性,具有应用前景。 展开更多
关键词 生物特征识别 手掌静脉 近邻二值模式 多块均值 光学仪器
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掌纹掌脉图像超小波域融合识别算法 被引量：1
3
作者 李新春 曹志强 +1 位作者 林森 张春华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2205-2210,共6页
针对单一生物特征识别技术易受外界各种因素影响,识别率和稳定性有待提高的问题,提出一种掌纹掌脉图像超小波域融合识别算法NSCT-NBP。首先,对掌纹掌脉图像利用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用... 针对单一生物特征识别技术易受外界各种因素影响,识别率和稳定性有待提高的问题,提出一种掌纹掌脉图像超小波域融合识别算法NSCT-NBP。首先,对掌纹掌脉图像利用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;然后,对融合后的图像利用近邻二值模式(NBP)提取纹理特征,获得特征向量;最后,通过计算特征向量间的汉明距离比较融合图像间的近似程度来计算等误率(EER)。在Ploy U图库及自建图库上进行实验,结果表明,NSCT-NBP算法可获得最低的EER,分别为0.72%和0.96%,识别时间仅为0.053 0 s和0.087 1 s,与当前最优的基于小波变换和Gabor滤波器的掌纹掌脉融合方法相比,在两个图库上EER分别降低了4%和36.8%。NSCT-NBP算法能够有效融合掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了识别系统的安全性。 展开更多
关键词 图像处理 多生物特征识别 非下采样CONTOURLET变换 近邻二值模式 汉明距离
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基于MMNBP的手指静脉识别方法 被引量：2
4
作者 付华 李涛 司南楠 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第5期45-48,共4页
针对传统的局部二值模式(LBP)手指静脉特征识别率不高的问题,提出基于多块均值近邻二值模式(MMNBP)的手指静脉识别方法。对LBP算法改进,提出基于近邻二值模式(NBP)的特征提取方法;将指静脉图像分块并取子块均值,对所有子块均值构成的图... 针对传统的局部二值模式(LBP)手指静脉特征识别率不高的问题,提出基于多块均值近邻二值模式(MMNBP)的手指静脉识别方法。对LBP算法改进,提出基于近邻二值模式(NBP)的特征提取方法;将指静脉图像分块并取子块均值,对所有子块均值构成的图像采用NBP方法提取特征,从而形成MMNBP方法;利用汉明距离进行匹配。在国外和国内两个图库上与几种典型算法进行对比实验,结果表明,提出的方法可获得最低等误率分别为2. 4611%和0. 3137%,证明MMNBP方法能够进一步提高身份识别的鲁棒性,具有较好的稳定性和有效性。 展开更多
关键词 手指静脉识别 近邻二值模式 多块均值 汉明距离
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