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文檔簡介
1、質(zhì)量評估算法在很多領(lǐng)域都得到大量學(xué)者和研究人員的青睞,尤其是在與生物特征識別技術(shù)相關(guān)的領(lǐng)域中,質(zhì)量評估算法都得到了良好的應(yīng)用。
在生物特征識別技術(shù)中,手指靜脈識別技術(shù)是一個熱點課題,大量學(xué)者都對此進(jìn)行了深入研究,在此過程中,發(fā)現(xiàn)手指靜脈圖像質(zhì)量過低會導(dǎo)致識別系統(tǒng)識別精度下降,影響正常的識別過程等問題。這些低質(zhì)量的手指靜脈圖像是由很多原因造成的,比如采集過程中光照不均勻、溫濕度變化、手指放置位置發(fā)生移動等。為此,通過對手指靜脈圖
2、像進(jìn)行分析,本論文提出了一種將高質(zhì)量和低質(zhì)量手指靜脈圖像進(jìn)行有效區(qū)分的算法,從而解決以上問題。
首先,本論文在手指靜脈采集圖像的基礎(chǔ)上,對影響圖像的各種因素進(jìn)行了分析,并從不同方面分析了圖像的特征,相應(yīng)地,也分別從不同方面提取出六個不同的特征參數(shù),這六個參數(shù)分別是:空間域梯度、對比度、圖像的二維熵、位置偏移度、信噪比和有效面積等。然后,通過兩種方法分別對提取的特征參數(shù)進(jìn)行了處理,建立手指靜脈圖像質(zhì)量評估模型:第一種方法是基于改
3、進(jìn)的加權(quán)融合算法而建立的手指靜脈圖像質(zhì)量評估模型,通過對提取的前五種特征參數(shù)進(jìn)行直接加權(quán)融合,并且考慮到不同特征參數(shù)對圖像影響程度的不同,最終建立起一個手指靜脈圖像質(zhì)量評估模型;通過仿真和實驗,結(jié)果表明,所建的模型能夠?qū)⒏哔|(zhì)量和低質(zhì)量的手指靜脈圖像進(jìn)行有效分類,能夠解決文中的問題。第二種方法是基于支持向量機(jī)(SVM)分類算法的手指靜脈圖像質(zhì)量評估模型,通過對不同特征參數(shù)進(jìn)行實驗,最終選擇了空間域梯度、對比度和有效面積三種特征參數(shù)作為模型
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