2DFLD手背静脉识别：无接触高精度98%识别率

本文介绍了一种基于2DFLD（二维Fisher线性判别）的手背静脉识别算法。在当前的手背静脉识别技术中，为了克服在非接触式采集过程中手背可能的旋转和平移带来的干扰，该算法首先提出了一种有效的手背静脉区域定位方法。通过利用不变特征点的图像定位技术，算法能够精确地找到手背外侧边缘的特征点，从而确定并分割出包含最多静脉信息的矩形区域。 这种方法强调了适应性和精度，确保了在实际应用中的稳定性和可靠性。传统Fisher线性判别算法在处理高维数据时可能会遇到类内散度矩阵奇异的问题，而2DFLD算法则针对这个问题进行了改进。它通过直接对图像矩阵进行投影，避免了复杂的高维运算，提高了计算效率。 在实际操作中，首先对手背静脉图像库使用2DFLD方法提取特征空间，然后将待识别的手背静脉图像投影到这个特征子空间中。最后，通过最近邻欧氏距离方法来进行匹配，这种方法简单且高效，结果显示，该识别算法达到了令人满意的98%识别率。 本文的作者包括苑玮琦教授、王爇硕士和孙书会讲师，他们在机器视觉、生物特征识别等领域有着丰富的研究背景。他们的合作展示了将图像处理和模式识别技术应用于手背静脉识别的创新实践，这不仅有助于提高生物识别的安全性和便捷性，也为未来的研究提供了有价值的技术基础。 该论文提供了一种有效且高效的基于2DFLD的手背静脉识别方法，其核心在于精确的区域定位、特征提取和最近邻分类器的应用，为手背静脉识别技术的发展做出了重要贡献。