公开(公告)号：CN101901336A

公开(公告)日：2010-12-01

申请号：CN201010197432.8

申请日：2010-06-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王科俊 ,  马慧 ,  冯伟兴 ,  李雪峰 ,  管凤旭 ,  王晨晖

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供的是一种指纹与指静脉双模态识别决策级融合法。包括指纹模块与静脉模块两个模块；指纹模块与静脉模块读取指纹图像与静脉图像；对读取的指纹与手指静脉图像依据各自图像的特点进行图像质量评价，得出质量分数；指纹图像与静脉图像分别进行预处理后进行识别，其中指纹识别采用基于细节点匹配的方法，静脉识别使用改进的Hausdorff距离方式进行识别，得到各自的识别结果；最后根据这两种模态的图像质量分数设计权重，根据这个权重将二者的识别结果进行决策级融合，得到最终识别结果。本发明基于融合后系统的性能优于单一的指纹识别或手指静脉识别系统，具有很强的实用性。

公开(公告)号：CN101853378A

公开(公告)日：2010-10-06

申请号：CN201010179746.5

申请日：2010-05-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王科俊 ,  刘靖宇 ,  冯伟兴 ,  李雪峰 ,  马慧

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提供的是一种基于相对距离的手指静脉识别方法。对读入的手指静脉图像进行分割和细化操作，提取细化后手指静脉图像的端点和交叉点，作为特征点集，定义特征点的结构类型，最后通过计算特征点之间的距离来进行手指静脉图像的匹配进行身份识别。本发明无须定位，简单易行，减少了工作量，提高了识别速度和精度；有效的克服了平移、旋转等对识别结果的影响，使得系统在识别效果上得到了改善，具有实际应用价值及发展前景。

公开(公告)号：CN101847208A

公开(公告)日：2010-09-29

申请号：CN201010197455.9

申请日：2010-06-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王科俊 ,  马慧 ,  冯伟兴 ,  李雪峰 ,  刘靖宇 ,  王晨晖

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提供的是一种指纹与指静脉双模态识别的二级分类融合识别方法。指纹模块与静脉模块作为第一级分类器，二级决策模块作为二级分类器；指纹模块与静脉模块读取指纹图像与静脉图像；对读取的图像分别进行预处理操作并提取出二者的特征点集；对图像分别进行识别，其中指纹识别采用基于细节点匹配的方法，静脉识别使用改进的Hausdorff距离方式进行识别，得到各自的识别结果；二级决策模块将提取出的指纹与静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量来构成第二级分类器，得出一个识别结果；最后将上述三个识别结果进行决策级融合。本发明充分地利用了指纹及手指静脉的识别信息，有效地提高了识别系统的准确性，识别率高。

公开(公告)号：CN102663393B

公开(公告)日：2014-10-22

申请号：CN201210051702.3

申请日：2012-03-02

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王科俊 ,  马慧 ,  冯伟兴 ,  王晨晖

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明的目的在于提供基于旋转校正的手指静脉图像感兴趣区域提取方法，首先对读入的手指静脉图像采用Kapur熵阈值法分割出手指区域；再求取图像的质心，以此作为旋转校正的依据，并由图像中每列像素竖直方向上的投影值与手指轮廓上、下边缘的内切线，确定出感兴趣区域的位置；最后对图像进行样本归一化操作，得到最终的处理结果。本发明为手指静脉图像采样过程中存在的旋转、平移等非线性因素对图像质量影响较大及手指静脉图像定位困难的问题提出新的解决思路，充分考虑手指静脉图像非接触式采集的特点，对采集到的图像进行基于旋转校正的感兴趣区域提取，有效地改善了采集图像质量所带来的影响，使识别结果更加可靠。

公开(公告)号：CN101847208B

公开(公告)日：2012-06-06

申请号：CN201010197455.9

申请日：2010-06-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王科俊 ,  马慧 ,  冯伟兴 ,  李雪峰 ,  刘靖宇 ,  王晨晖

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提供的是一种指纹与指静脉双模态识别的二级分类融合识别方法。指纹模块与静脉模块作为第一级分类器，二级决策模块作为二级分类器；指纹模块与静脉模块读取指纹图像与静脉图像；对读取的图像分别进行预处理操作并提取出二者的特征点集；对图像分别进行识别，其中指纹识别采用基于细节点匹配的方法，静脉识别使用改进的Hausdorff距离方式进行识别，得到各自的识别结果；二级决策模块将提取出的指纹与静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量来构成第二级分类器，得出一个识别结果；最后将上述三个识别结果进行决策级融合。本发明充分地利用了指纹及手指静脉的识别信息，有效地提高了识别系统的准确性，识别率高。

公开(公告)号：CN101667137A

公开(公告)日：2010-03-10

申请号：CN200910073045.0

申请日：2009-10-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王科俊 ,  马慧 ,  冯伟兴 ,  李雪峰 ,  王晨晖 ,  贲晛烨

IPC: G06F9/46 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明提供的是一种使用方向滤波技术的手指静脉纹路提取方法。包括手指区域定位、滤波增强、手指静脉模式提取；对读入的静脉图像先采用Kapur熵阈值法分割出手指区域，然后采用数学形态学中的开操作对手指区域去除毛刺；再结合静脉纹路特点求取手指静脉区域的方向图并设计滤波器，结合所得的方向图及方向滤波器对图像进行滤波增强；最后采用NiBlack方法进行二值化操作提取手指静脉模式。本发明所提供的方法提取手指静脉纹路连通性与光滑性好、噪声少。