静脉识别算法：基于区域形状的特征提取与匹配

"该资源是一篇2012年的自然科学论文，主要研究基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配算法，用于提高人体身份识别的准确性。该算法包括静脉图像预处理、细化处理、区域标注、端点和交叉点检测、边缘线段化、特征提取、局部区域匹配以及全局图像匹配等步骤。实验结果显示，该算法的识别效果具有高区分度，即使在信息缺失的情况下也能保持较高的正确识别率，达到96%以上。" 这篇论文涉及的核心知识点如下： 1. 静脉识别：静脉识别是一种生物识别技术，利用个人独一无二的静脉模式进行身份验证。这种技术由于其内在的稳定性和难以伪造性，在安全领域有广泛应用。 2. 特征提取：这是计算机视觉和图像处理中的关键步骤，目的是从原始图像中提取出对识别任务有用的特征。在这篇论文中，特征是通过细化处理后的静脉骨架信息，以及连通区域边缘的线段角度。 3. 图像预处理：静脉图像通常需要经过去噪、增强对比度等预处理步骤，以提高后续特征提取的准确性。预处理后的图像被转换为二值图像，便于进一步处理。 4. 连通区域标注：在二值图像中，通过标记4连通区域来识别独立的静脉结构。连通组件分析是图像分割的一种方法，帮助识别和分离图像中的各个对象。 5. 细化处理：细化算法用于提取图像的骨架，即对象的最细部分，这样可以减少计算量并突出关键结构，对于静脉图像，可以更好地揭示静脉网络。 6. 端点与交叉点检测：这些是静脉结构的关键特征，它们提供了识别和匹配的参考点。 7. 最小距离法：用于将连通区域的边缘逼近成线段，这有助于简化形状特征并便于计算。 8. 特征匹配：利用改进的最长公共子序列算法进行局部区域匹配，这是一种序列比对方法，常用于生物信息学，这里被应用在图像特征的匹配中。 9. 改进的豪斯多夫距离算法：豪斯多夫距离是一种衡量两个点集之间距离的方法，改进的版本用于全局图像匹配，以确定两幅图像的整体相似度。 10. 信息缺失处理：论文指出，提出的算法对信息缺失具有较好的鲁棒性，这意味着即使静脉图像不完整，仍能实现高识别率。 这篇论文的研究成果对于生物识别技术特别是静脉识别技术的发展具有重要意义，其提出的算法提高了识别准确性，减少了信息缺失对识别性能的影响，对实际应用具有指导价值。