基于HOG与改进的SVM的手掌静脉识别算法

摘要：

手掌静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,随着时代的进步,在各种安全领域中起着越来越重要的影响和应用.提出了一种改进的手掌静脉图像预处理方法,采用对像素灰度值映射来增强图像中的静脉纹理以去除其他干扰.针对手掌静脉纹理的特征提取和识别,提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)与改进的阈值支持向量机(T-SVM)的算法,以更好适应手掌静脉识别的特点.通过大量实验证明,该方法不仅可以较为迅速地进行身份识别,而且达到了较高的识别率.

关键词：生物特征识别、图像处理、手掌静脉识别、方向梯度直方图(HOG)、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：52

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：175-180,214