国家教育部博士点基金(20092102110002)
- 作品数:32 被引量:150H指数:9
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- 相关机构:沈阳工业大学辽宁工程技术大学沈阳大学更多>>
- 发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金沈阳市科技计划项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>
- 手掌静脉图像识别技术综述被引量:18
- 2013年
- 人体的手掌静脉具有唯一性、稳定性,隐藏在表皮下,结构复杂很难被复制,手掌静脉图像难以窃取拍摄,这些使得手掌静脉成为一种高安全性的生物特征。作为生物特征识别领域的前沿课题,手掌静脉图像识别技术以其高安全性等优势拥有着广泛的应用前景,成为近几年的研究热点。从手掌静脉图像识别技术的原理入手,综述了手掌静脉图像识别的4个阶段,图像采集、图像预处理、特征提取及匹配。根据特征提取方法不同,将掌脉图像识别方法分为基于结构特征的方法、基于纹理特征的方法和基于子空间的3类方法。最后,对掌脉图像识别技术的难点进行了总结,对发展趋势进行了展望。
- 吴微苑玮琦
- 关键词:模式识别生物特征识别特征提取
- 基于特征参量空间的掌脉识别方法研究被引量:2
- 2013年
- 非接触式采集是手掌静脉识别的主流,但其低约束性可能导致掌静脉存在平移、旋转和比例缩放,同时,手掌过度伸展可能导致部分静脉分布信息丢失,这些都可能影响掌脉识别结果。针对以上问题,提出一种新的掌静脉特征识别方法。首先,获取靠近指根部的手掌内切圆,利用内切圆内静脉交叉点和内切圆圆心定义相对半径及相邻夹角参数;其次,由相对半径和角度参数建立二维特征向量空间,将静脉交叉点转换成该特征向量空间内的一系列特征点;最后,计算特征点间的特征向量距离作为匹配点对的判断依据,根据匹配点对的比例得到匹配率。通过自建的掌静脉图库和CASIA图库对算法性能进行验证,分别得到等误率0.97%和4.98%。结果表明,该方法在手掌静脉产生比例缩放、旋转和平移后仍可获取较好的识别效果,同时具有特征点提取容错性。
- 苑玮琦李威
- 关键词:手掌静脉内切圆特征向量特征提取
- 离焦状态下的模糊掌纹识别被引量:5
- 2013年
- 针对掌纹识别时非接触信号采集可能出现的离焦状态会导致掌纹模糊,从而降低识别系统性能的问题,提出了一种基于稳定特征的模糊掌纹识别方法。建立了掌纹的离焦退化数学模型;在分析模糊机理的基础上,使用拉普拉斯平滑变换提取模糊掌纹的低频系数作为稳定特征,利用特征向量之间的欧式距离进行匹配和判别。文中给出了算法的步骤,并通过实验确定了需要选取的低频系数的个数。在建立的SUT-D模糊掌纹库上进行了识别测试,结果表明本文算法的等误率可达17.101 7%,与传统的DCT变换及Eigen Palm,Palm Code等8种典型识别方法比较,等误率最高可降低7.908 4%。这些结果显示本文方法不但能够提升识别效果,而且特征维数较低,改善了模糊掌纹识别系统的性能。
- 林森苑玮琦
- 关键词:生物特征掌纹识别模糊识别
- 基于TMS320DM6437的掌静脉图像采集系统设计被引量:3
- 2015年
- 设计并实现了一种以TMS320DM6437 DSP为核心的掌静脉图像采集系统。本系统采用了波长为470nm蓝光和波长为850nm近红外光作为主要光源,通过手掌和光源系统非接触的方式采集手部图像,采集完手部图像后,提取手部的特征信息,然后结合特征识别算法进行身份识别。该系统主要包括CMOS传感器、TMS320DM6437的视频处理子系统(VPSS)和显示器。实验结果表明:该系统采集到的图像清晰、系统稳定性好、采集速度快,满足了系统的设计要求。
- 苑玮琦卢守波
- 关键词:图像采集CMOS传感器
- 二进制鲁棒不变尺度特征在非接触掌纹识别中的应用被引量:10
- 2013年
- 针对目前主流的非接触掌纹识别系统鲁棒性较差、识别效果不佳的问题,提出一种基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的掌纹识别方法。首先建立了BRISK尺度空间特征提取模型和采样模式,阐述了算法步骤。然后利用BRISK算法提取非接触掌纹图像的稳定特征点,计算掌纹间的匹配点数,并以此进行识别,同时分析和给出了特征阈值的选择过程。最后在基于实际环境建立的、通用的IITD非接触掌纹库上进行测试。结果表明,该方法正确识别率可达98.124 2%,识别时间仅为0.012 1 s,进一步提升了非接触掌纹识别系统的识别效果,增强了系统的鲁棒性,方法速度快且效率高,能够满足在线识别的要求,具有应用价值。
- 林森苑玮琦宋辉
- 关键词:掌纹识别特征提取非接触
- 基于分类区分度和相关性的手形特征选择方法被引量:5
- 2013年
- 针对手形特征识别中,由于特征间高相关性产生冗余而降低识别性能的问题,提出利用信息增益和相关系数分别对特征的分类区分度和相关性进行评价,并经过综合分析对手形特征进行优化选择。该方法能够保留分类中起关键作用的特征,并同时去除高相关性的冗余特征量。为了证明该方法的有效性和准确性,采用浮动搜索的方法,以识别率为评价函数确定特征优化组合。实验结果表明,优化后6个特征组成向量的识别率达到96.24%,比全部9个特征组成的特征向量提高了0.43%,同时由于特征数目的减少也降低了运算时间。该方法可以避免常用的搜索性选择方法的复杂性,并有效去除手形识别中低区分度和高冗余的特征,有利于简化算法并与其他特征进行融合使用。
- 苑玮琦荆澜涛林森桑海峰
- 关键词:手形特征信息增益相关系数
- 基于分块和偏最小二乘的非接触式手掌静脉生物特征识别被引量:5
- 2013年
- 研究了一种适用于非接触式图像采集的手掌静脉识别的子空间方法,解决了传统接触式采集容易传染疾病,非接触采集使同类图像差别增大导致识别性能不佳的问题。先采用分块算法对图像进行快速降维,再用偏最小二乘算法提取掌脉图像中灰度值变异大,且类别信息相关性最大的若干方向组成分类子空间,然后依据图像在此空间中的位置进行分类识别。应用自建掌脉图库和中科院自动化研究所图库进行实验分析,实验结果表明:与传统掌脉识别方法相比,该方法能有效地提高正确识别率,降低误拒率。两个图库中,该算法选择分块大小为4×4时的正确识别率分别达到99.98%,99.34%;误识率分别达到0.02%,0.66%;误拒率分别达到0.13%,0.60%;识别时间分别在0.03 s,0.04 s之内。适用于安防、考勤等场合,具有实用价值。
- 苑玮琦吴微林森宋辉张洪涛
- 关键词:生物特征识别手掌静脉偏最小二乘法图像分块
- 掌纹感兴趣区域定位与选择方法综述被引量:10
- 2011年
- 作为生物特征识别领域的前沿课题,掌纹识别仅有十余年的研究历史。感兴趣区域(ROI)定位与选择是掌纹识别中的重要任务和热点问题,通过该步骤得到的ROI将用于后续的特征提取和匹配,其质量对识别率等指标影响很大。为了使研究者了解此问题的研究进展,对目前的掌纹ROI定位选择方法进行了综述。给出了定位选择的基本概念和步骤,并对各种不同方法进行了归类阐述和分析,在讨论了各自优缺点的基础上,提出掌纹ROI定位与选择方法发展方向的建议。
- 林森苑玮琦
- 关键词:模式识别掌纹感兴趣区域
- 基于离散余弦变换和主线分块能量的模糊掌纹识别被引量:13
- 2012年
- 针对非接触式掌纹采集时离焦状态导致的图像模糊问题,提出一种新颖的识别方法。使用离散余弦变换(DCT)在频域内提取低频系数作为稳定特征,使用改进的局部灰度极小值法提取空域内的稳定特征即主线,再使用分块方法计算主线能量形成特征向量,然后将频域和空域内的稳定特征进行融合,最后利用向量之间的欧式距离进行识别。在SUT-D模糊掌纹库上的测试结果表明,与融合之前及其他典型识别方法比较,本文算法识别率最高可达96.057 8%,表明本文方法在识别性能上具备有效性和优越性,为解决模糊掌纹的识别问题提供了一条可行途径。
- 林森苑玮琦吴微方婷
- 关键词:非接触掌纹识别
- 基于灰度曲面匹配的快速手掌静脉识别被引量:12
- 2013年
- 为使掌脉识别系统在识别性能和识别时间上有一个较好的平衡,提出了一种基于灰度曲面匹配的快速手掌静脉识别算法。对手掌静脉图像提取感兴趣区域,将感兴趣区域等分为若干个子区域,计算每个子区域像素灰度平均值作为该子区域灰度值,以各子区域灰度值构建待匹配图像。匹配时对两个待匹配灰度曲面中的像素灰度做差,得到灰度差曲面,求出该灰度差曲面的方差,将此方差作为衡量两个掌脉特征曲面之间距离的依据,并据此判定两幅掌脉图像是否来自同一只手。应用自建掌脉图库进行实验分析,该算法选择子区域大小为8pixel×8pixel时的正确识别率达到97.94%,识别时间仅用0.163ms。实验结果表明,与传统掌脉识别算法相比,该算法在识别性能和识别时间上有一个较好的平衡。
- 吴微苑玮琦林森宋辉桑海峰
- 关键词:机器视觉生物特征识别手掌静脉识别