手臂静脉识别：链码表示的特征提取与匹配算法

"基于链码表示的手臂静脉特征提取与匹配" 本文主要探讨了一种针对手臂静脉特征提取和匹配的新算法，特别是在生物特征识别领域的应用。该算法利用了链码表示来处理近红外手臂图像中的静脉骨架结构。链码是一种在图像处理中用于描述轮廓或边缘的有效方法，它能编码曲线的连续方向变化。 首先，算法通过图像处理技术从近红外图像中提取出手臂静脉的骨架结构。这个过程通常包括图像预处理、噪声去除、边缘检测和细化等步骤，以突出静脉的形态特征。 接着，静脉骨架被分割成多个曲线段。这些曲线段的特性，如相对方向、相对位置和形状特征，被用来计算可能的匹配曲线对。相对方向和位置信息有助于识别静脉的结构一致性，而形状特征则能反映静脉的独特性。 然后，文章引入了粒子群优化算法（PSO）来寻找匹配曲线对之间的最优空间变换关系。PSO是一种全局优化方法，能够搜索大量可能的解决方案空间，找到使得匹配度最高的参数组合。这种空间变换可以是平移、旋转或缩放，目的是最大化静脉点集的重叠程度。 实验部分，该方法在包含来自9个国家的110位实验者的手臂图像库上进行了验证。通过比较Rank-1和Rank-10%识别率，结果显示该算法的识别效果优于改进的Hausdorff距离和模板匹配方法。Rank-1识别率代表首次尝试时正确识别的概率，Rank-10%识别率则表示在前10%的候选中找到正确匹配的概率。74.5%的Rank-1识别率和93.6%的Rank-10%识别率表明，基于链码表示的静脉特征匹配具有较高的准确性和鲁棒性，有望成为生物特征识别的一种新途径。 总结来说，这项研究提出了一种创新的手臂静脉特征提取和匹配方法，利用链码表示和粒子群优化算法，提高了静脉识别的性能。这种方法不仅在理论上具有重要意义，也为实际应用如身份认证提供了可行的技术支持。未来的研究可能会进一步优化算法，提高识别速度和精度，以及适应更多的个体差异。