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基于LBP和多层次结构的异质手背静脉身份识别
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[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(KZ20l4100090l2)
中文摘要:

针对多源异质的手背静脉异质图像的识别研究,提出了基于LBP和多层次结构的识别算法;首先对图像做适当的预处理,然后将LBP特征提取算法编码的手背静脉纹理特征图像作为多层次结构的输入,通过多层次结构的逐层由具体到抽象的特征提取,得到的 特征具有更大的鲁棒性;最后该算法在多源异质的手背静脉图像库得到的识别率比传统的算法识别率髙,达到96.57%;进一步表明该 算法能够较好地解决由于多源异质问题对手背静脉识别所造成的识别率低的影响.

英文摘要:

Study on identity recognition of the multi-source heterogeneity dorsal hand vein heterogeneity images, recognition algorithm based on LBP and multi -layer structure is put forward. At first, the images are preprocessed, and then the texture feature images of dorsal hand vein coded by the LBP feature extraction algorithm are used as the input of the multi -layer structure, Through layer by layer feature extraction of multi -layer structure from the concrete to the abstract, the features have greater robustness. Finally,the recognition rate of this algorithm is higher than that of the traditional algorithm, and the recognition rate is 96. 57%. Further, it shows that the algorithm can effectively solve the problem of the low recognition rate of the dorsal hand vein recognition caused by multi -source heterogeneous problem.

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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