基于多模板融合的异质手背静脉身份识别

针对手背静脉识别过程中的多源异质问题,分别在图像预处理和识别算法上进行改进,提出了自适应手背静脉图像的归一化配准方法,并利用位置信息对SIFT(scale-invariant feature transform,尺度不变特征变换)特征点进行精确筛选,降低了错误匹配概率,最后采用多模板融合的识别策略对异质图像进行配准识别,通过图像降维,进一步提高识别率和识别效率,使得平均识别结果达到90.17%。与其他算法的对比结果表明,该算法能够较好地解决多源异质问题对手背静脉识别所造成的影响。

基于遗传算法的粒子滤波跟踪算法

针对粒子滤波跟踪算法中粒子多样性退化问题,将改进的遗传算法应用到粒子重采样中,改善了样本的多样性。在改进的遗传算法中,使用了多项式重采样进行优选复制;以特定区间的随机数做交换率进行样本交叉繁殖;使用了马尔可夫链蒙特卡罗移动加高斯白噪声做样本变异繁殖并使用快速MH抽样算法选取样本。改进后的粒子滤波跟踪算法不但保持了较高的运算效率,而且还较好地提高了跟踪的稳定性。试验表明,改进后的粒子滤波跟踪算法目标跟踪更加稳定,目标定位更加准确。