基于SURF算法的手指关节纹识别技术

"基于SURF算法的指关节纹识别技术" 在计算机视觉和生物特征识别领域，指关节纹（Finger Knuckle Print, FKP）作为一种独特的生物特征，因其具有个体差异性和稳定性，逐渐受到研究者的关注。这篇论文是2011年第八届模糊系统与知识发现国际会议（FSKD）上的研究成果，由吕庆所在的浙江工商大学计算机科学与信息工程学院发表。论文提出了一个基于SURF（Speeded Up Robust Features）算法的指关节纹识别方法。 SURF算法是一种快速且鲁棒的特征检测和描述算法，它在图像处理中被广泛用于对象识别、图像拼接等任务。在指关节纹识别的应用中，首先，定义了一个基于指关节纹局部凸方向图的坐标系统，用于对图像进行对齐。这样做的目的是消除由于手指弯曲或拍摄角度不同导致的图像差异，确保后续处理的一致性。 接着，论文采用快速赫斯蒂安检测器（Fast Hessian Detector）提取关键点。快速赫斯蒂安检测器能够有效地检测图像中的尺度不变特征点，这些点通常对应于图像中的边缘和角点。对于每个检测到的关键点，通过在其邻域内的Haar小波响应来分配方向信息，从而实现对旋转变化的不变性。 随后，针对每个关键点构建一个方向不变的描述符。这种描述符能够捕捉到关键点周围的图像特征，即便是在光照变化或轻微变形的情况下，也能保持良好的匹配性能。在识别阶段，测试指关节纹的特征被用来与模板特征进行匹配，以找出初步的对应关系。 为了进一步提高匹配的准确性，论文采用了随机样本共识（RANSAC）算法。RANSAC是一种常用的剔除异常值的方法，它可以利用多数一致原则来确定有效的匹配对，从而排除由于噪声或误匹配引起的错误对应。通过建立几何约束并去除不符合约束的匹配对，可以显著减少假匹配的数量，提高识别系统的精度。 这项工作展示了如何结合SURF算法的高效和鲁棒性，以及RANSAC的稳健性，实现指关节纹的精确识别。这一研究对于生物特征识别技术的发展，特别是在非传统生物特征如指关节纹的应用方面，具有重要的理论和实践意义。