基于分块脊波变换的手背静脉识别算法.pdf

提出一种分块提取局部方向特征,并将所有特征融合的静脉识别算法. 首先,静脉图像经预处理后,利用 改进的细化算法对获得的二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息; 其次,将细化后的静脉图像进行分块, 对分块后所有的子图像进行脊波变换,并对脊波分解系数进行主成分分析( PCA) 降维,得到静脉图像的特征向量; 最后,基于图像特征向量,利用支持向量机( SVM) 对静脉图像进行分类匹配. 试验表明,该算法获得的静脉图像特 征具有较高的区分度,识别效果受图像采集和预处理过程出现的误差影响较小,正确识别率可达到97%以上.