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公开(公告)号:CN113673363B
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202110858465.0
申请日:2021-07-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了结合表观相似度与奇异点匹配个数的手指静脉识别方法及系统,包括:对用于手指静脉识别的数据集中的各幅图像进行预处理;基于空间重叠金字塔与正交局部保留投影降维分别得到测试图像与模板图像的特征,并基于特征计算测试图像与模板图像之间的表观相似度;计算测试图像与模板图像的奇异点匹配个数,并基于奇异点匹配个数计算测试图像和模板图像之间的奇异点匹配个数相似度;将测试图像与模板图像的表观相似度和奇异点个数相似度进行加权融合,得到加权匹配分数;对测试图像与各个模板图像的加权匹配分数值进行分类,分类结果所对应的图像标签即为识别结果。本发明
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公开(公告)号:CN113673363A
公开(公告)日:2021-11-19
申请号:CN202110858465.0
申请日:2021-07-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了结合表观相似度与奇异点匹配个数的手指静脉识别方法及系统,包括:对用于手指静脉识别的数据集中的各幅图像进行预处理;基于空间重叠金字塔与正交局部保留投影降维分别得到测试图像与模板图像的特征,并基于特征计算测试图像与模板图像之间的表观相似度;计算测试图像与模板图像的奇异点匹配个数,并基于奇异点匹配个数计算测试图像和模板图像之间的奇异点匹配个数相似度;将测试图像与模板图像的表观相似度和奇异点个数相似度进行加权融合,得到加权匹配分数;对测试图像与各个模板图像的加权匹配分数值进行分类,分类结果所对应的图像标签即为识别结果。本发明能够有效解决由于指静脉采集时手指姿态不同导致识别率较低的问题。
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