一种基于梯度相关的指静脉认证算法

提出一种基于改进匹配滤波和图像梯度相关的指静脉认证算法。利用基于直方图统计法判别所获取图像是否为指静脉图,采用基于最大曲率模型的匹配滤波获取指静脉梯度图,并与登记的梯度模板做梯度相关运算,以最大互相关作为衡量两指静脉图像相似程度的度量,经阈值处理判断是否匹配。实验结果表明,该算法的误识率和拒识率分别为0.375%和1.20%,且对噪声不敏感,适合基于DSP的小型指静脉认证产品开发。

指静脉认证技术及应用

本文详细阐述了手指静脉特征识别技术的原理与特点,并与其他生物识别技术进行比较,最后介绍了日立制作所手指静脉相关产品及未来的应用领域。

基于图像配准的指静脉身份认证技术

手指静脉在采集时手指旋转和姿态改变导致静脉形变和图像阴影,影响手指静脉身份验证的准确性。因此,文中提出一种基于图像配准的指静脉认证方法,通过少量稳定特征点配准认证图像,并提取两幅配准图像的纹理特征进行身份验证。该方法首先选择邻域清晰度高的静脉叉点作为特征点,然后对特征点进行匹配,并将两幅图像配准,最后根据纹理特征计算两幅配准图像的相似度。所提方法主要克服了基于特征点匹配的方法中点对数量少的问题,并解决了静脉形变的问题。实验结果证明,该方法较模板匹配和特征点匹配方法具有良好的性能。