局部形状上下文算法在辅助身份认证中的手形识别

"论文研究-辅助身份认证的局部形状上下文手形认证算法.pdf" 这篇论文研究了一种基于局部形状上下文的手形认证算法，适用于辅助身份认证。随着信息技术的进步和安全性的需求增加，传统的单一生物特征认证已无法满足高安全级别的要求，因此，多特征身份认证成为趋势。手形认证作为一种生物特征识别技术，因其独特性，可以作为辅助身份验证的有效手段。 论文中提到的算法设计考虑了实际应用中的复杂背景，特别是白色背景，这在图像处理中通常较难处理。算法首先通过粗分割技术提取手形样本，然后利用样本特征进行细分割，以准确获取手形轮廓，即使在含有阴影的图像中也能表现良好，显示出算法的高自适应性和可移植性。 核心的局部形状上下文方法是通过局部均匀采样在手形的局部区域内提取形状上下文特征。这种特征描述了手形各部分相对于其他部分的位置关系，有助于在匹配过程中识别手形的独特性。通过这种方式进行认证，论文报告的等错误率仅为3.15%，相比于其他形状上下文算法，在相同的时间成本下，等错误率降低了1.5%至5%，表明了该算法的高效性和准确性。 此外，作者团队包括汤春明教授，她的主要研究方向是图像处理、目标识别与追踪、数据处理与信息挖掘，以及两位研究生丁腾飞和聂美玲，他们的研究领域分别是图像处理与模式识别以及目标识别与追踪。他们的工作为生物特征识别领域提供了新的视角和解决方案。 总结起来，这篇论文介绍了一种创新的局部形状上下文手形认证算法，该算法能够适应复杂背景，准确提取手形特征，并在辅助身份认证中展现出优秀的性能。这种方法有望在生物特征识别系统中，特别是在需要高安全性的应用场景中，如金融、军事或网络安全等领域，发挥重要作用。