手指静脉特征提取分析与对比.docx
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手指静脉特征提取分析与对比.docx
手指静脉特征提取分析与对比标题:手指静脉特征提取分析与对比摘要:手指静脉特征提取是一种新兴的生物特征识别技术,其是通过分析和提取手指静脉图像中的特征信息来实现对个体身份的认证。与传统的生物特征识别技术相比,手指静脉识别具有高精度、高安全性和高抗伪造性等优点。本论文通过对手指静脉特征提取方法进行分析,并将其与其他生物特征识别技术进行对比,详细探讨了手指静脉特征提取在身份认证、疾病诊断等方面的应用潜力。关键词:手指静脉特征提取,生物特征识别,身份认证,疾病诊断一、引言随着信息技术的快速发展和普及,生物特征识别
基于WINCE手指静脉特征提取的研究.docx
基于WINCE手指静脉特征提取的研究手指静脉识别技术是指通过对手指内部的静脉图像进行采集和处理,并利用其独特性质进行身份鉴别的一种生物识别技术。随着安全需求的不断提高,手指静脉识别技术开始被广泛应用于各种场合,例如金融、保险、医疗和公共安全等领域。本文针对WINCE平台开发的手指静脉识别系统,重点探讨其中的特征提取技术及其应用。一、手指静脉识别系统的工作原理手指静脉识别系统由硬件和软件两部分组成。硬件部分包括摄像头、移动终端设备等,用于采集手指静脉图像;软件部分则包括图像预处理、特征提取、模式分类等算法,
手指静脉特征提取与匹配识别方法.pdf
本发明提供的是一种手指静脉特征提取与匹配识别方法。包括通过红外图像采集装置获取手指静脉图像,并对图像进行预处理,特征提取,识别分析步骤;所述预处理包括彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用方向滤波和增强、按照手指轮廓标记提取手指静脉纹路并二值化、采用面积消除法去噪、将图像的大小标准化为统一的图像;特征提取的方法为:对手指静脉纹路图进行子块划分,对于每个子块图像采用双向特征值加权分块的双向二维主成分分析的方法进行特征提取;识别分析是将各个子块的特征作为整体采用最近邻分类器进行识别。本发明可减少手指静脉识别中
基于Hessian矩阵和Gabor滤波的手指静脉特征提取.docx
基于Hessian矩阵和Gabor滤波的手指静脉特征提取手指静脉图像是一种生物特征识别技术中的一种新兴技术,它利用指尖表面的静脉血管网络作为个体识别的依据。与传统的生物特征技术相比,如指纹、虹膜等,手指静脉图像具有易获取、不可伪造、高安全性等优点。因此,在安全识别系统、金融支付等领域具有广泛应用前景。在手指静脉图像的特征提取方法中,基于Hessian矩阵和Gabor滤波的方法备受关注。本文将介绍基于Hessian矩阵和Gabor滤波的手指静脉特征提取方法,并分析其优势和应用前景。首先,本文将介绍Hessi
一种手指静脉特征提取于匹配识别方法.pdf
本发明提供的是一种手指静脉特征提取于匹配识别方法。(1)通过图像采集装置进行手指静脉图像的采集;(2)对采集的手指静脉图像进行预处理,包括:彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用组合滤波器分别消除椒盐噪声和高斯噪声、采用局部动态阈值算法分割图像并二值化、然后采用面积消除法去噪、按照手指轮廓标记提取手指静脉脉络图像,最后将图像的大小标准化为统一的图像;(3)通过在行列两个方向上都加权的二维线性判别分析算法提取手指静脉特征;(4)通过最近邻分类器进行匹配与识别。本发明明显地提高了手指静脉的识别速度,识别率稳定