成果信息
本項目分析了跨設備采集導致手背靜脈圖像異質問題的重要因素，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，使得這些跨設備采集的生物特征圖像在對比度，亮度，位移，旋轉角度，尺寸等方面有所差異，這些差異必然會降低識別的準確性，使得識別系統(tǒng)難以滿足時代的發(fā)展需求。)
應用前景
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