快速掌脉识别:基于方向梯度的算法

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“基于方向梯度的快速手掌静脉识别” 这篇研究论文主要探讨了一种新的、快速且稳定的掌脉纹路识别算法,旨在解决现有静脉纹理提取算法中存在的图像质量要求高和算法复杂度高的问题。该算法的核心是利用静脉图像的特征——在静脉区域中灰度值呈现出山谷状变化。通过计算多方向的梯度矩阵,研究人员能够有效地提取掌脉纹路的中心和宽度。 首先,论文中提到了计算静脉图像的方向梯度,这一步骤对于定位静脉纹理的轮廓至关重要。方向梯度可以帮助识别图像中的局部变化,特别是在灰度值有显著差异的区域,如静脉纹理。这种方法相对简单,能够快速地检测到静脉的走向。 接下来,为了进一步确定纹理图像的灰度值分布,论文中采用了编码方法。这种编码技术可能涉及到将灰度值映射到特定的编码,以便更好地理解和分析静脉纹理的特性。这有助于提高特征提取的准确性。 然后,模糊阈值判定被用来增强算法的鲁棒性。在处理噪声或低质量图像时,传统的阈值分割可能会遇到困难。模糊阈值判定允许在不确定性和噪声环境下更灵活地定义边界,从而更准确地分割出静脉结构。 最后,全局灰度值匹配算法用于提高识别精度。这种匹配方法考虑了整个图像的灰度分布,而不仅仅是局部特征,这有助于减少误匹配的可能性,提高识别的可靠性。 实验结果显示,提出的算法在纹路特征提取的速度上达到了25.2毫秒,而在掌脉图像的两两匹配情况下,错误接受率(EER)仅为3.21%。这些数据证明了新算法在速度、识别准确性和稳定性方面的优势。 这篇论文介绍的算法是一种高效的手掌静脉识别方法,它结合了方向梯度分析、灰度值分布编码、模糊阈值处理和全局匹配策略,为生物识别领域提供了一个实用且可靠的解决方案。该研究对于改进生物识别系统的性能,尤其是静脉识别系统,具有重要的理论和实践价值。