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基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式手指静脉识别方法
摘要：
近年来，手指静脉识别在生物特征识别领域中备受关注。传统的手指静脉识别方法存在一些问题，如图像分辨率低、干扰噪声较大等。因此，本文提出了一种基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式的手指静脉识别方法。该方法利用Gabor滤波器提取手指静脉图像的显著特征，然后采用Curvelet变换对图像进行分解，并提取曲线的高频特征。最后使用近邻二值模式（LBP）进行分类识别。实验结果表明，该方法比传统的手指静脉识别方法具有更高的准确性和鲁棒性。
关键词：
手指静脉识别、Gabor、Curvelet、近邻二值模式、LBP
引言
随着科技的快速发展，生物特征识别技术被广泛应用于安全领域，如身份验证、边境控制、金融保险等。在生物特征识别技术中，手指静脉识别作为一种新兴的技术，备受关注。手指静脉识别是指通过拍摄手指上的静脉图像，提取其特征并进行匹配，以实现对个体身份的认证。
传统的手指静脉识别方法存在一些问题。首先，手指静脉图像分辨率低，很难提取清晰的边缘信息。其次，手指静脉图像容易受到噪声干扰，使得特征提取不稳定。为了解决这些问题，需要采用更加高效的特征提取方法。
本文提出了一种基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式的手指静脉识别方法。该方法利用Gabor滤波器提取手指静脉图像的显著特征，然后采用Curvelet变换对图像进行分解，并提取曲线的高频特征。最后使用近邻二值模式（LBP）进行分类识别。
Gabor滤波器
Gabor滤波器是一种常用的特征提取方法。其主要思想是将图像分解为多组滤波子，每组滤波子对应于不同的频率和方向。Gabor滤波器可以有效地提取图像的边缘和纹理特征，被广泛应用于生物特征识别中。
在手指静脉识别中，Gabor滤波器被用于提取手指静脉图像的显著特征。具体来说，将手指静脉图像分解为多个Gabor滤波器响应图像，然后提取每个响应图像的纹理特征。由于Gabor滤波器对于图像的小尺度纹理特征敏感，因此可以提取手指静脉的显著特征。
Curvelet变换
Curvelet变换是一种多尺度分析技术，具有对图像局部曲线特征的较好描述能力。其基本思想是将图像分解为多个尺度和多个方向的小区域，然后对每个小区域进行小波变换，进一步提取局部曲线特征。
在手指静脉识别中，Curvelet变换被用于提取手指静脉图像的曲线高频特征。具体来说，将手指静脉图像进行Curvelet变换，然后提取曲线的高频特征。由于手指静脉图像中的静脉曲线具有一定的规律性和复杂性，因此Curvelet变换可以有效地提取手指静脉的曲线高频特征。
近邻二值模式
近邻二值模式（LBP）是一种局部纹理特征描述算子，具有局部不变性和计算简单等优点。其主要思想是对每个像素点进行判断，若该像素点的灰度值大于或等于周围8个像素点的灰度值，则将该像素点的结果设为1，否则设为0。
在手指静脉识别中，LBP算法被用于分类识别。具体来说，将手指静脉图像的Gabor滤波器响应图像和Curvelet变换结果进行特征提取，并构建特征向量。然后采用LBP算法对特征向量进行分类识别，以实现对手指静脉图像的识别。
实验结果
本文使用了公开的手指静脉识别数据集来验证方法的有效性。实验结果表明，本文提出的手指静脉识别方法比传统的手指静脉识别方法具有更高的准确性和鲁棒性，验证了该方法的可行性。
结论
本文提出了一种基于Gabor和Curvelet的近邻二值模式的手指静脉识别方法。该方法利用Gabor滤波器提取手指静脉图像的显著特征，然后采用Curvelet变换对图像进行分解，并提取曲线的高频特征。最后使用近邻二值模式（LBP）进行分类识别。实验结果表明，该方法比传统的手指静脉识别方法具有更高的准确性和鲁棒性。该方法为生物特征识别技术的发展提供了新的思路和方法。