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公开(公告)号：CN108681722B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810507534.1
申请日：2018-05-24
申请人： 辽宁工程技术大学
摘要： 本发明提供一种基于纹理的手指静脉特征匹配方法，涉及图像识别及处理技术领域。一种基于纹理的手指静脉特征匹配方法，首先对预处理的手指静脉图像做5个尺度8个方向的Gabor变换；其次，利用曲线波变换将每个尺度下的图像进行融合，减小特征维数，从而获得集成Gabor特征的图像，再对其做近邻二值模式编码得到特征向量。最后，利用汉明距离进行匹配识别。本发明提供的基于纹理的手指静脉特征匹配方法，不仅克服了常用典型手指静脉特征提取方法不能有效获取指静脉的纹理特征的缺点，并且减小了提取到的指静脉特征向量维数，能够有效获取指静脉纹理特征，提高了手指识别的识别率，同时也提高了识别的识别效率。
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公开(公告)号：CN111950454A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010807107.2
申请日：2020-08-12
申请人： 辽宁工程技术大学
摘要： 本发明提供一种基于双向特征提取的手指静脉识别方法，涉及接触式识别技术领域。该方法获取指静脉数据集，在获取的数据集基础上制作位置信息相反的指静脉数据集，并对所得两个数据集进行图像预处理；使用单向指静脉数据集训练、保存CNN网络模型，在此基础上调整网络结构形成指静脉特征提取器；并通过指静脉特征提取器提取单向指静脉数据的指静脉特征；连接两个指静脉数据集下的单向指静脉特征信息形成双向指静脉特征信息；最后将双向指静脉特征信息通过SVM分类器训练、测试得到指静脉识别结果；本发明方法包括两次提取指静脉图像特征的过程，同一份指静脉图片，经过此过程能获得更多的、更丰富的特征信息。
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公开(公告)号：CN108681722A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810507534.1
申请日：2018-05-24
申请人： 辽宁工程技术大学
CPC分类号： G06K9/00885 , G06K9/4609 , G06K9/629 , G06K2009/00932
摘要： 本发明提供一种基于纹理的手指静脉特征匹配方法，涉及图像识别及处理技术领域。一种基于纹理的手指静脉特征匹配方法，首先对预处理的手指静脉图像做5个尺度8个方向的Gabor变换；其次，利用曲线波变换将每个尺度下的图像进行融合，减小特征维数，从而获得集成Gabor特征的图像，再对其做近邻二值模式编码得到特征向量。最后，利用汉明距离进行匹配识别。本发明提供的基于纹理的手指静脉特征匹配方法，不仅克服了常用典型手指静脉特征提取方法不能有效获取指静脉的纹理特征的缺点，并且减小了提取到的指静脉特征向量维数，能够有效获取指静脉纹理特征，提高了手指识别的识别率，同时也提高了识别的识别效率。
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公开(公告)号：CN111950454B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010807107.2
申请日：2020-08-12
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06V40/14 , G06V40/12 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/10
摘要： 本发明提供一种基于双向特征提取的手指静脉识别方法，涉及接触式识别技术领域。该方法获取指静脉数据集，在获取的数据集基础上制作位置信息相反的指静脉数据集，并对所得两个数据集进行图像预处理；使用单向指静脉数据集训练、保存CNN网络模型，在此基础上调整网络结构形成指静脉特征提取器；并通过指静脉特征提取器提取单向指静脉数据的指静脉特征；连接两个指静脉数据集下的单向指静脉特征信息形成双向指静脉特征信息；最后将双向指静脉特征信息通过SVM分类器训练、测试得到指静脉识别结果；本发明方法包括两次提取指静脉图像特征的过程，同一份指静脉图片，经过此过程能获得更多的、更丰富的特征信息。
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公开(公告)号：CN109359607A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811249308.4
申请日：2018-10-25
申请人： 辽宁工程技术大学
摘要： 本发明提供一种基于纹理的掌纹掌脉融合识别方法，涉及图像识别及处理技术领域。本发明步骤如下：步骤1：对掌纹图像A及掌脉图像B在NSCT域进行融合，NSCT变换将图像分解为低频子图像和高频子图像，分别对低频子图像和高频子图像进行融合处理后，再进行NSCT逆变换，生成融合图像F；步骤2：利用BSLDP算法提取F的特征，对F做分块操作，利用SLDP算法提取每一子块直方图特征向量，将所有特征向量进行串接，得到F的统计直方图总特征向量α；步骤3：利用F和待识别图像的特征向量之间的卡方距离判断是否匹配。该方法有效地降低系统等误率，满足实时性的要求，掌纹掌脉特征融合增加了系统的安全性和可靠性。
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