改进的近红外掌纹静脉图像融合识别算法：99.81%识别率

本文研究的主题是"改进的单幅近红外掌纹掌静脉图像融合识别"，它针对现有算法在突出掌纹与掌静脉结构方面的不足展开。作者们注意到，传统的单幅近红外掌静脉掌纹融合识别方法在处理这些复杂生物特征时可能存在缺陷，因此他们设计了一种创新的识别算法。 首先，算法的核心步骤是利用分块模型来去除图像中的掌静脉，这有助于突出掌纹结构，因为掌纹通常比掌静脉更容易被捕捉和解析。接着，通过应用隶属度函数，掌纹结构被进一步模糊化，这样可以降低噪声的影响，同时保持重要的特征信息。这个阶段的关键在于选择适当的隶属度函数，它能够在保留细节的同时减少不必要的纹理干扰。 进一步地，为了增强掌纹结构的清晰度，算法采用了反锐化掩模技术，这是一种图像处理技术，能够有效地增强图像的边缘，使得掌纹的轮廓更加明显。这种处理方式有助于提升识别系统的准确性和稳定性。 同时，掌静脉结构也得到了相应的处理，通过边缘检测加权引导滤波的方式，增强了掌静脉的细节，使其在融合图像中更加突出。这种方法旨在平衡掌纹和掌静脉的信息，以便在融合后形成更为精确的生物特征模板。 最后，经过这些步骤的优化处理后，掌纹和掌静脉图像被成功融合，形成一个包含两者关键信息的综合特征。实验结果显示，改进后的融合识别算法表现出色，其识别率达到令人满意的99.81%，证明了这种方法在实际应用中具有很高的性能。 本文的研究不仅关注于技术层面的创新，还包含了对掌纹和掌静脉识别领域的理论探讨，以及对国家自然科学基金和安徽大学大学生创新创业项目的资金支持。研究团队由不同背景的专业人员组成，包括硕士研究生、讲师和博导，他们的合作展示了跨学科的优势，共同推动了生物图像特征识别技术的发展。 这篇论文提供了一种有效的解决方案，提升了单幅近红外掌纹掌静脉图像的融合识别能力，对于生物识别技术和安防等领域具有重要意义。