基于底层特征提取的手背静脉识别方法研究

作     者：张馨午 刘远远 齐千妍 邓可为 王娟 ZHANG Xinwu;LIU Yuanyuan;QI Qianyan;DENG Kewei;WANG Juan

作者机构：湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 武汉大学-武汉华安科技公司博士后工作站湖北武汉430068 

基　　金：大学生创新创业项目(20200100042) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2022年第30卷第15期

页      码：189-193页

摘      要：作为生物特征识别技术之一,手背静脉识别技术提高了解决身份识别安全问题的便利性和准确性。针对手背静脉识别中特征提取困难、识别率低等问题,文中研究了人体手背的静脉识别方法并进行了系统化设计。采集人体手背静脉的图像,使用采集到的图像建立数据库,并对图像进行预处理;对手背图像进行Gabor滤波特征提取,采用二次匹配方法匹配图像,利用MATLAB软件实现编程语言中手背静脉图像的特征识别;针对目标需求,研究手背静脉血管的身份识别算法,并对现有算法进行改进,从而满足高效智能手背静脉血管自动身份识别设计需求。从实验结果可以看出,文中所使用的方法在识别率上有所提高,具有广泛的应用前景。

主 题 词：手背静脉识别 Gabor滤波器 二次匹配 阈值分割 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2022.15.040

馆 藏 号：203113884...