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基于图像质量参数优化的异质手背静脉图像识别算法的研究
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 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:北方工业大学电子信息工程学院,北京100144
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61271368); 北京市自然科学基金重点项目(KZ201410009012)
中文摘要:

为更好地解决手异质背静脉图像识别问题,本文综合分析了图像采集过程及手背图像的自身特性.图像的有效区域、旋转、位置偏移、对比度、模糊度是造成异质的重要参数.为解决异质手背图像识别问题,提升同类样本的结构相似度,对上述5个质量参数进行优化调整,然后通过实验找出适合不同算法的最佳感兴趣区域(ROI)尺寸.实验结果表明,该方法可以有效提升不同算法对异质手背图像的识别率.

英文摘要:

To better address the problem of the heterogeneity dorsal hand vein recognition,a comprehensive analysis was made of the images acquisition process and the characteristics of hand image.The effective area of the image,the rotation angle,the geometric deviation,the contrast,the blurness are the important parameters that cause heterogeneous images.To solve the problem of heterogeneous dorsal hand images recognition and enhance the structure similarity of similar samples,the five quality parameters were optimally adjusted.Then the experiments found out the best size of ROI(region of interest)for different recognition algorithms.The experimental results show that this method can effectively promote the recognition rate of different algorithms for heterogeneous dorsal hand vein images.

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期刊信息
  • 《计算机测量与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
  • 主编:苟永明
  • 地址:北京海淀区阜成路甲8号中国航天大厦405
  • 邮编:100048
  • 邮箱:ly@chinamca.com
  • 电话:010-68371578 68371556
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4598
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4762/TP
  • 邮发代号:82-16
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,“国家期刊奖百种重点期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:27924