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基于特征融合的手指静脉识别算法研究
基于特征融合的手指静脉识别算法研究
摘要：随着生物识别技术的发展，手指静脉识别作为一种新兴的生物特征识别技术受到了广泛关注。本文针对手指静脉图像的质量差、噪声干扰等问题，提出了一种基于特征融合的手指静脉识别算法。该算法通过将多种特征融合，并引入深度学习技术进行特征学习和分类，有效提高了手指静脉识别的准确性和鲁棒性。实验证明，该算法在识别准确性和鲁棒性上优于传统的手指静脉识别算法。
关键词：手指静脉识别；特征融合；深度学习；准确性；鲁棒性
1.引言
手指静脉识别作为一种新兴的生物特征识别技术，具有不可复制性、隐蔽性和便携性等优势，已经在金融、安全等领域得到了广泛应用。然而，手指静脉图像的质量差和噪声等问题严重影响了识别的准确性和鲁棒性。因此，研究一种基于特征融合的手指静脉识别算法具有重要的理论和应用价值。
2.相关工作
2.1手指静脉识别技术
手指静脉识别技术主要包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。传统的手指静脉识别算法主要采用滤波、阈值分割等传统图像处理方法进行前期处理，然后采用纹理特征、统计特征等方法进行特征提取，最后采用分类器进行分类和识别。
2.2特征融合技术
特征融合技术是将多种特征信息进行综合，以提高识别性能的一种方法。常用的特征融合方法包括加权融合、级联融合和决策级融合等。加权融合将多种特征进行加权求和，级联融合将多种特征按顺序进行处理，决策级融合将多个分类结果进行决策融合。
3.提出的算法
本文提出了一种基于特征融合的手指静脉识别算法。算法的整体流程如下：
步骤1：图像预处理
对手指静脉图像进行滤波和阈值分割等预处理方法，去除噪声和增强图像的对比度。
步骤2：特征提取
采用纹理特征和统计特征相结合的方法进行特征提取。其中，纹理特征使用局部二值模式（LBP）描述静脉纹理的变化情况，统计特征使用灰度直方图和梯度直方图等描述静脉纹理的统计信息。
步骤3：特征融合
将获取的纹理特征和统计特征进行融合。本文采用级联融合方法，将纹理特征和统计特征按照一定顺序进行特征融合。首先，将纹理特征输入到深度学习网络中进行特征学习和分类；然后，将统计特征与深度学习网络的输出特征进行合并，得到最终的手指静脉特征。
步骤4：分类识别
将融合后的手指静脉特征输入到分类器中进行分类和识别。本文采用支持向量机（SVM）分类器进行识别。
4.实验与分析
本文基于一个手指静脉图像数据库进行实验，对比了传统的手指静脉识别算法和提出的算法的性能。实验结果表明，提出的算法在识别准确性和鲁棒性上优于传统算法。特别是在光线不均和质量差的图像条件下，提出的算法能够更好地区分手指静脉。
5.结论
本文针对手指静脉图像质量差和噪声干扰等问题，提出了一种基于特征融合的手指静脉识别算法。通过将纹理特征和统计特征进行级联融合，并引入深度学习技术进行特征学习和分类，提高了手指静脉识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该算法在实际应用中具有较好的性能。然而，该算法仍有一定的改进空间，如进一步优化特征提取和分类算法，以提高识别的准确性和效率。
参考文献：
[1]WuW,WangZ,WangY,etal.Amultimodalbiometricsystembasedonfingerveinandfinger-knuckle-print[J].PatternRecognitionLetters,2012,33(9):1060-1069.
[2]HasanMM,ShanC,ChenX,etal.Acomparisonstudyonfingerknuckleimagefilterationandenhancementtechniques[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2012,21(3):1200-1207.
[3]ShiY,LuY,HuJ.Finger-veinverificationusingmanifoldlearning[J].PatternRecognition,2014,47(9):2927-2934.