单幅近红外掌纹静脉深度融合识别：99.63%高精度算法

本文研究的主题是"单幅近红外手掌图像中的掌静脉和掌纹多特征识别"，它属于计算机工程与应用领域的一个深度探究。传统的生物特征识别技术如指纹识别和掌纹识别通常需要分别采集两种图像，但本研究创新地考虑了如何在单幅近红外手掌图像中同时提取和利用这两种特征。这项工作的重要性在于提高生物识别的便捷性和效率，尤其是在替代人工密码认证的应用场景中。 论文的核心内容包括以下几个关键步骤： 1. 改进的引导滤波算法：作者提出了一种改进的方法来去除掌纹结构，通过该算法能够有效地分离掌纹和掌静脉，减少它们之间的干扰。这一步对于后续的特征提取至关重要，确保了每个特征的清晰度和独立性。 2. 反模糊细节增强模型：为了增强掌静脉结构图像，设计了一种模型，旨在突出掌静脉的细节信息，使得在近红外图像中，掌静脉的特征更加明显，有利于后续的识别处理。 3. 分块增强算法：通过一种改进的算法，既增强了掌纹结构图像，又在增强过程中尽可能滤除了掌静脉信息。这种策略旨在优化特征提取过程，使得掌纹和掌静脉的识别更为准确。 4. Sobel算子的反锐化掩模算法：利用Sobel算子来增强掌纹主线条结构，这有助于进一步提升掌纹特征的识别精度，尤其是对于那些具有复杂纹理的掌纹。 5. 融合识别：最后，将分离并增强处理后的掌静脉和掌纹图像进行融合识别，利用这些多特征信息来提高整体的识别性能。 实验部分，作者在香港理工大学近红外手掌数据库上进行了实际测试，结果显示，所提出的算法表现出极高的识别率，达到99.63%。与现有算法相比，等误率平均降低了0.66%，证明了这种方法在提升识别准确性和鲁棒性方面具有显著优势。 这篇论文通过对单幅近红外手掌图像中掌静脉和掌纹的深入分析和优化处理，展示了在生物特征识别技术领域的新进展，为提高单一图像中的多特征融合识别性能提供了有效的方法。这对于智能门禁、移动支付等领域的应用具有重要的实践价值。