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题名指节纹识别综述
被引量:8
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作者
陆劲挺
贾伟
叶慧
赵洋
闵海
余烨
胡戎翔
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机构
合肥工业大学工业与装备技术研究院
合肥工业大学计算机与信息学院
中国科学院合肥物质科学研究院核能安全技术研究所
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期622-636,共15页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61673157
61402018
+3 种基金
61305006
61305093
61370167
61175022)资助~~
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文摘
相比其它生物特征,指节纹具有特征丰富,采集设备价格低,易于结合手形、手指静脉及掌纹组成性能鲁棒的多模态识别系统等优点.文中首先介绍指节纹的定义、数据采集、预处理方法等,之后详细介绍各种指节纹识别算法及多模态识别方案.根据特征提取及匹配方法的不同,将指节纹识别算法分为6类:基于结构的算法、基于子空间学习的算法、基于编码的算法、基于纹理特征的算法、基于相关滤波器的算法和基于局部特征描述子的算法.回顾和总结各种算法的特点,展望未来指节纹识别的发展方向.
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关键词
生物特征识别
指节纹识别
特征表示
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Keywords
Biometrics, Finger-Knuckle-Print Recognition, Feature Representation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多维匹配距离融合的指节纹识别
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作者
黄杰
魏欣
杨子元
闵卫东
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机构
南昌大学信息工程学院
南昌大学软件学院
江西省智慧城市重点实验室
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期279-287,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62076117,61762061)
江西省自然科学基金重大项目(20161ACB20004)
江西省智慧城市重点实验室项目(20192BCD40002)。
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文摘
指节纹识别(FKP)作为一种新型的生物特征识别方式,以其安全性和稳定性而备受关注。基于编码的方法被认为是该领域最有成效法之一,在模板匹配阶段通常根据所提取的特征信息计算出2张图片之间的匹配距离来判断样本。然而,一些模糊样本无法通过单一的匹配距离进行有效区分,从而导致较高的错误接受率和错误拒绝率。针对这一问题,提出了一种轻量化且有效的多维匹配距离融合方法。主要思想是基于多种编码方法中不同匹配距离之间的差异性和互补性,利用支持向量机(SVM)对多种匹配距离所构造出的多维特征向量进行分类。其具有极强的通用性,易嵌入到现有的基于编码的方法中。在公开的指节纹数据库PloyU-FKP上进行了从二维到四维匹配距离的大量实验。结果表明,该方法能够普遍提高认证的性能,EER最多可降低22.19%。
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关键词
指节纹识别
多维匹配距离
差异互补
支持向量机
通用性
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Keywords
finger-knuckle-print recognition
multi-dimensional matching distances
difference complementarity
support vector machine
general method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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