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《电子与信息学报》 2011年08期
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基于Contourlet子带能量特征多HMM融合的静脉识别

贾旭  薛定宇  崔建江  刘晶  
【摘要】:为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像序列;而后,将每一静脉图像进行Contourlet变换,并计算不同尺度下每一子带的能量,以3个尺度下子带能量作为特征观测值建立3个HMM;最后,融合3个HMM计算得到的观测值发生概率,将融合结果与阈值作比较,从而完成静脉识别过程。实验结果表明,提出的算法可以使真实匹配与虚假匹配的区分度最大化,与基于特征点或静脉信息融合的识别算法相比,正确识别率得到了提高。
【作者单位】东北大学信息科学与工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(61005032)资助课题
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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1 马慧;王科俊;;采用旋转校正的指静脉图像感兴趣区域提取方法[J];智能系统学报;2012年03期
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1 金继昌;基于掌静脉认证的门禁系统设计[D];苏州大学;2011年
【参考文献】
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【共引文献】
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1 刘晶;薛定宇;崔建江;贾旭;;基于核主元分析和局部保持投影的手背静脉识别[J];东北大学学报(自然科学版);2012年05期
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 金继昌;基于掌静脉认证的门禁系统设计[D];苏州大学;2011年
【同被引文献】
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【二级参考文献】
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