基于手背静脉和虹膜的融合生物特征识别算法研究

"基于手背静脉和虹膜的融合识别算法" 本文介绍了一种基于手背静脉和虹膜的融合识别算法，旨在解决单生物特征识别的不足。该算法通过对手背静脉图像和虹膜图像进行预处理和小波变换，提取手背静脉纹理特征和虹膜特征，然后将其融合成联合特征向量，最后使用最小距离分类器实现身份认证。 图像处理是该算法的核心步骤之一。在图像处理过程中，需要对手背静脉图像和虹膜图像进行预处理，以去除噪声和 artifact，提高图像质量。常用的图像处理方法包括滤波、阈值分割、图像增强等。 小波变换是该算法中用于提取特征的重要工具。小波变换可以将图像 signals 分解为不同频率分量，并提取其中的高频信息，从而获得图像的纹理特征。在本文中，小波变换用于提取手背静脉纹理特征和虹膜特征。 特征融合是该算法的关键步骤。通过将手背静脉纹理特征和虹膜特征融合成联合特征向量，可以提高身份识别的准确性。该算法使用最小距离分类器来实现身份认证，通过计算测试样本和已知样本之间的距离，确定测试样本的身份。 实验结果表明，该融合算法的识别性能明显高于单个生物特征识别算法，为生物特征识别研究提供了新思路。该算法可以应用于身份识别、安全认证、生物信息处理等领域。 生物特征识别是身份识别的重要手段，包括指纹识别、面部识别、虹膜识别、掌静脉识别等。生物特征识别的优点是安全、不可复制、独特性强等。但是，单个生物特征识别算法的识别性能有限，需要结合其他生物特征识别算法以提高识别性能。 手背静脉识别是一种生物特征识别方法，通过对手背静脉图像进行处理和分析来识别个体。手背静脉识别的优点是非侵入性、安全性高、识别速度快等。 虹膜识别是另一种生物特征识别方法，通过对虹膜图像进行处理和分析来识别个体。虹膜识别的优点是独特性强、安全性高、识别速度快等。 CASIA虹膜数据库和TJU手背静脉数据库是两个公共数据库，提供了大量的虹膜图像和手背静脉图像数据，用于生物特征识别研究和算法测试。 本文介绍了一种基于手背静脉和虹膜的融合识别算法，旨在提高身份识别的准确性和安全性。该算法可以应用于身份识别、安全认证、生物信息处理等领域，为生物特征识别研究提供了新思路。