成果信息
本項目分析了跨設(shè)備采集導(dǎo)致手背靜脈圖像異質(zhì)問題的重要因素,，對圖像進行灰度歸一化后,，使用一種基于梯度差的分割方法分割出靜脈紋理,；通過對SIFT算法的改進和優(yōu)化,，增加手背靜脈圖像穩(wěn)定特征點的數(shù)量,，并利用位置信息對SIFT特征點進行精確篩選,，降低錯誤匹配的概率,，提高分類的準(zhǔn)確性,。實驗識別率可以提升至88.84%，明顯高于其他算法,，可以有效解決跨設(shè)備的手背靜脈識別問題,。)
背景介紹
隨著信息化時代的深度發(fā)展,，分布式識別系統(tǒng)在生物識別中的應(yīng)用越來越廣泛，但是分布式識別系統(tǒng)中采集終端硬件條件以及各種采集環(huán)境的差異,，使得這些跨設(shè)備采集的生物特征圖像在對比度,，亮度，位移,，旋轉(zhuǎn)角度,，尺寸等方面有所差異，這些差異必然會降低識別的準(zhǔn)確性,，使得識別系統(tǒng)難以滿足時代的發(fā)展需求,。)
應(yīng)用前景
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