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基于眼底高分辨力毛细血管图像的身份识别
  • ISSN号:1003-501X
  • 期刊名称:《光电工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]成都航空职业技术学院机械系,成都610021, [2]中国科学院光电技术研究所,成都610209, [3]中国科学院研究生院,北京100039
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60808031)
中文摘要:

视网膜识别技术稳定性好,安全性高。常规眼底相机获得的‘图像分辨力低,给图像编码和模式匹配带来困难,使得基于常规眼底相机的视网膜身份识别技术难以推广应用。利用自适应光学眼底视网膜高分辨力成像技术采集眼底视网膜高分辨力毛细血管图像,经归一化和滤噪后,采用Gabor滤波算法进行特征提取,汉明距离进行模式匹配,对实验样本进行了准确的身份识别,验证了该技术的有效性,拓展了自适应光学眼底视网膜高分辨力成像技术的应用范围,在某些要害部门可能发挥重要的安保作用。

英文摘要:

Retina recognition has the advantages of high stability and security. Because low resolution retina image obtained by traditional fundus camera is difficult to be coded and matched, retina identification recognition is not widely applied. High resolution capillary vessel image is acquired by adaptive optics high resolution retina imaging technique, and the texture of image is extracted by Gabor filters after being normalized and denoised, The character matching is completed by Hamming distance. Experimental results show that the proposed method can accurately identify different samples and is feasible. Retina capillary vessel identification recognition extends the application of adaptive optics high resolution retina imaging technique and has a potential application in some important situation.

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期刊信息
  • 《光电工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院光电技术研究所 中国光学学会
  • 主编:罗先刚
  • 地址:四川省成都市双流350信箱
  • 邮编:610209
  • 邮箱:oee@ioe.ac.cn
  • 电话:028-85100579
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-501X
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1346/O4
  • 邮发代号:62-296
  • 获奖情况:
  • 四川省第二次期刊质量考评自然科学期刊学术类质量...,四川省第二届优秀期刊评选科技类期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14003