[发明专利]基于多尺度二阶微分结构模型及改进分水岭算法的手背静脉识别方法有效
| 申请号： | 201210059350.6 | 申请日： | 2012-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN102622587A | 公开（公告）日： | 2012-08-01 |
| 发明（设计）人： | 王科俊;熊新炎;杜同春;刘静宇;冯伟兴;崔建文;唐墨;付斌 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供的是基于多尺度二阶微分结构模型及改进分水岭算法的手背静脉识别方法。利用基于手背目标外部轮廓分析的方法从原始样本中提取出静脉样本的ROI区域；基于多尺度VLSDM模型对ROI区域的静脉图像进行多尺度分析，得到静脉纹理的形态响应、方向响应及尺度响应；利用改进分水岭算法从第二步所得形态响应中提取出静脉纹理骨架特征；利用链码及方向空间采样编码描述静脉纹理骨架的结构特征及方向特征，并利用改进的模板匹配方法对特征进行匹配。本发明解决样本旋转和平移对识别影响、加快算法匹配速度等问题，且该方法的效率符合模式识别系统的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 微分 结构 模型 改进 分水岭 算法 手背 静脉 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多尺度二阶微分结构模型及改进分水岭算法的手背静脉识别方法，其特征是：第一步，利用基于手背目标外部轮廓分析的方法从原始样本中提取出静脉样本的ROI区域；第二步，基于多尺度VLSDM模型对ROI区域的静脉图像进行多尺度分析，得到静脉纹理的形态响应、方向响应及尺度响应；第三步，利用改进分水岭算法从第二步所得形态响应中提取出静脉纹理骨架特征；第四步，利用链码及方向空间采样编码描述静脉纹理骨架的结构特征及方向特征，并利用改进的模板匹配方法对特征进行匹配。
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