基于Fisher准则的多指静脉融合

作     者：金怀国 孙冬梅 王升辉 Jin Huaiguo;Sun Dongmei;Wang Shenghui

作者机构：北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 

基　　金：国家自然科学基金(60773015 61201158) 北京市自然科学基金(4102051) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2013年第25卷第2期

页      码：183-188页

摘      要：针对单特征手指静脉识别中识别率难以继续提高的技术瓶颈,采用多特征融合技术不仅可以提高识别率,而且可以降低误识率.为此提出一种基于Fisher准则的手指静脉融合算法.首先对手指静脉图像进行特征点提取,分别计算待匹配图像特征点与注册图像特征点的正向平均豪斯道夫距离(FMHD)和反向平均豪斯道夫距离(RMHD),然后基于Fisher准则确定FMHD和RMHD的融合参数,将融合得到的豪斯道夫距离作为新的匹配分数;在上述算法的基础上,将得到的食指、中指和无名指3根手指静脉的匹配分数进行融合,以进一步提高手指静脉的识别率.实验结果表明,与通常采用的FMHD相比,采用融合后的豪斯道夫距离的误识率有明显降低;而采用三指静脉融合后,误识率由单个手指的1.95%降低到0.27%.

主 题 词：生物特征融合 手指静脉识别 Fisher准则 正向平均豪斯道夫距离 反向平均豪斯道夫距离 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-9775.2013.02.007

馆 藏 号：203150047...