SIFT与SVM结合：一种稳健的掌静脉识别方法

"这篇研究论文在国际可持续计算科学、技术和管理会议（SUSCOM-2019）上发表，作者是Richa Singh Parihar和Sanjay Jain，来自印度ITM大学Tura ri校园。文章探讨了一种利用SIFT（尺度不变特征转换）和SVM（支持向量机）分类器进行稳定掌静脉识别的方法，以提高生物识别系统的安全性与准确性。" 在生物识别领域，掌静脉识别作为一种强大的身份验证手段，由于每个人的血管模式独一无二，且掌静脉位于皮肤之下，伪造难度较高，因此具有很高的安全性和可靠性。传统的生物识别特征如指纹和掌纹，相对更容易被复制或篡改。 本文提出的识别方法首先利用SIFT算法对掌静脉图像进行处理。SIFT算法因其具备平移、旋转和尺度不变性的特性，能够有效地在不同条件和尺度下提取图像中的关键点，这些关键点可以代表掌静脉的特征。SIFT技术能确保即使在光照变化、角度偏移或图像缩放的情况下，仍能稳定地识别出掌静脉的特征点。 接下来，提取出的特征点被输入到SVM分类器中进行训练和分类。SVM是一种监督学习模型，它能构建一个最佳的超平面来区分不同的类别，这里就是区分不同的掌静脉模式。通过优化间隔最大化的策略，SVM可以在高维空间中找到一个分类边界，使得不同个体的掌静脉模式被准确地区分开。 实验结果表明，结合SIFT和SVM的识别方法在精度和召回率方面表现良好。这不仅证明了该方法的有效性，也为未来生物识别系统的设计提供了新的思路。尤其是在安全性要求高的应用场合，如门禁系统、支付验证等，这种技术有潜力替代或增强现有的身份验证手段。 关键词：生物识别特征、血液血管网络、指纹、SVM分类器、精确度 该研究为掌静脉识别技术带来了创新，强调了SIFT和SVM在生物特征识别中的重要作用，为生物识别领域的进一步研究提供了有价值的参考。通过不断地优化和改进，掌静脉识别有望在生物认证技术中占据更重要的位置，为个人信息安全提供更高级别的保障。