基于改进S变换的手掌静脉身份识别

针对目前基于手掌静脉的身份识别问题,分析了掌脉图像的纹理特性,提出一种利用改进的S变换能量特征的识别方法。首先对掌脉图像进行二维离散正交S变换(2D-DOST),将变换后的频域图像作为掌脉纹理特征的一种体现,即形成S变换能量曲面(STES);然后将不同掌脉能量曲面进行减法运算,得到能量差曲面,进一步计算曲面的标准差,并以此为依据对不同掌脉进行分类识别。在通用的接触式标准掌脉图库上测试的结果表明,本文方法正确识别率为99.892 5%,识别时间为0.017 3s;同时使用自主设计的采集仪在非接触环境下测试的结果表明,本文方法正确识别率可达99.480 6%,识别时间为0.020 2s。相比其他典型和流行算法,本文算法提高了手掌静脉识别系统的性能,具有可行性和有效性。