基于手背静脉图像多特征稀疏表示的身份识别

摘要：

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种对采集静脉图像的全局特征和局部特征进行稀疏表示的识别算法.该算法首先应确定静脉样本库中所有的静脉对象,并在不同光强下对每一手背静脉进行采集,此外将采集图像进行适当压缩与旋转,并将变换后的所有图像作为库中描述该静脉对象的样本；其次,分别提取该静脉对象所有样本的全局特征与局部特征,并通过求解每一特征系数向量的最小1范数,对未知静脉图像的全局与局部特征进行稀疏表示；最后,融合稀疏表示结果,完成静脉识别的过程.通过在3种光强下对200个人的手背静脉进行采集,并经过图像压缩与旋转调整后建立实验所需的静脉样本数据库,识别实验表明该识别方法正确识别率达到98％以上,并且对于采集时出现多种不合作因素具有较好的鲁棒性,同时具有较好的实用价值.

关键词：手背静脉图像、特征提取、稀疏表示、身份识别

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61005032

在线出版日期：2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2267-2274