一种指静脉仿生纹理和线状纹理的匹配及识别方法

摘要

本发明公开了一种结合仿生纹理特征和线状纹理特征的手指静脉识别方法，该方法可以有效地利用了手指静脉的仿生纹理特征和线状纹理特征，克服噪声对识别精度带来的不利影响，提高了手指静脉识别系统的识别性能和鲁棒性。它分别提取手指静脉图像的仿生纹理特征和线状纹理特征：仿生纹理特征使用哺乳动物视觉皮层简单细胞接受场模型良好近似的Gabor滤波器提取，用其进行特征识别，效果类似人眼识别物体，具有良好的效果。

主权项

一种指静脉仿生纹理和线状纹理的匹配及识别方法，它包括采用指静脉仿生纹理特征和线状纹理特征，其特征是通过计算特征向量之间的海明距离获得两幅手指静脉图像的特征相似度，采用分别计算海明距离，再加权的图像相似度Dist(a，b)进行匹配，如式(7)所示：$\mathrm{Dist}(a,b)={\omega }_g\frac{{D_g}^{\left(a\right)}{\left(\overrightarrow{x}\right)}_{\left(2\right)}\oplus {D_g}^{\left(b\right)}{\left(\overrightarrow{x}\right)}_{\left(2\right)}}{\left|\right|{D_g}^{\left(a\right)}{\left(\overrightarrow{x}\right)}_{\left(2\right)}\left|\right|}+{\omega }_n\frac{{D_n}^{\left(a\right)}{\left(\overrightarrow{x}\right)}_{\left(2\right)}\oplus {D_n}^{\left(b\right)}{\left(\overrightarrow{x}\right)}_{\left(2\right)}}{\left|\right|{D_n}^{\left(a\right)}{\left(\overrightarrow{x}\right)}_{\left(2\right)}\left|\right|}---\left(7\right)$其中，⊕为异或操作，Dist(a，b)为手指静脉图像a和图像b的相似度，为手指静脉图像a的仿生纹理特征，为手指静脉图像b的线状纹理特征。