Harris尺度不变性关键点检测子的研究

在特定的参数设置下Harris尺度不变性检测子不能提供足够数目的稳定关键点,以往研究据此断定Harris尺度不变性检测子不稳定,不是有效的特征检测子.在构造Harris角点值的尺度空间过程中,存在一系列参数影响着Harris角点值在尺度空间中极值点的数目,从而决定了Harris尺度不变性检测子所能获取的稳定关键点的数目.对这个参数空间进行了系统研究,发现积分尺度与微分尺度的比值对Harris尺度不变性检测子能否检测到足够数目的稳定关键点具有决定性的影响.当这一比值减少时,Harris尺度不变性检测子所获取的稳定关键点的数目快速增长;当这一比值小于0.8时,Harris尺度不变性检测子所能获取的稳定关键点的数目开始超出DoG检测子所能获取的稳定关键点的数目.这个有效的参数区间大大增加了Harris-Laplace检测子所能获取的稳定关键点的数目.与Harris-Laplace检测子以及DoG检测子进行比较,具有有效参数的Harris尺度不变性检测子具有最佳的稳定性能,这个结果纠正了关于Harris尺度不变性检测子不稳定的错误结论.

基于图像类型与关键点生成模式组合的手背静脉识别研究

目前在手背静脉识别中,对最佳图像类型与关键点生成模式组合没有做大量的研究,因此本文针对手背静脉图像纹理的结构特点,提出了图像类型与关键点生成模式多重组合的手背静脉识别方法.通过调整各关键点生成模式中的相关参数,得出每种图像类型分别与3种关键点生成模式组合下的识别率,并画出识别率曲线.经过实验对比,得到最佳组合即二值分割图与DOG关键点检测子模式的组合具有最高的识别率,同时手背静脉识别具有更好的鲁棒性.