手形、掌纹和掌静脉多特征融合识别

摘要：

单一生物特征识别技术无论是在识别率还是稳定性上都不能达到完美无缺,特别是高仿生物特征的出现使其安全性受到质疑.针对上述问题,提出一种手形、掌纹和掌静脉多特征融合识别方法.提出了基于小波变换Gabor滤波器的特征层和图像层融合策略,将同一设备不同光照采集下的掌纹和掌静脉融合到一起,突出各自的主纹理特征;利用手指相对长度为手形特征进行初匹配,提出利用分块纹理基元模型进行掌纹和掌静脉融合图像的特征提取方法,然后进行二次匹配给出最终识别结果.开发了模拟系统并进行了相应的实验,结果表明该识别系统充分发挥了3种特征各自的优点,提高了识别率和稳定性,特别是掌静脉的加入增强了系统的安全性.

关键词：多特征融合识别、小波变换、纹理基元模型、手形识别、掌纹识别、掌静脉识别

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41;TH74(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61374147;教育部博士点基金20122102120004

在线出版日期：2015-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1356-1362