小波基函数选择对静脉图像识别效率的影响分析

该文主要探讨了基于小波变换的手指静脉图像处理和特征提取在身份识别系统中的应用。文章指出，Mallat算法用于降维处理，有助于去除静脉图像中的高频噪声，提高识别效率。文章的核心关注点在于小波基函数的选择、小波分解层数的确定以及分解子图的选择，这三个因素直接影响识别效果。作者通过实验对比了不同小波基（如Haar、Db2、Db4、Sym2和Coif）在静脉图像识别时间、特征维数和识别率上的表现。实验数据表明，不同小波基在时间和识别率上有差异，例如Db2在保持较低特征维数的同时，识别时间相对较短。 此外，该研究由湖南大学信息科学与工程学院的阳升在李丽娟教授和陈展高工的指导下完成，专业方向为图像处理，旨在研究手指静脉特征提取算法。论文详细阐述了小波变换在手指静脉识别中的应用，并提供了具体的实验数据和分析，对于理解小波变换在生物特征识别领域的应用具有参考价值。