文档名：基于感兴趣区域的改进型LBP手指静脉识别
摘要：为进一步提升手指静脉识别算法的识别率,在图像预处理阶段提出一种快速感兴趣区域(R4)提取方法,简化候选区域提取的计算过程,缩短手指区域提取时间.识别特征则是在局部二值模式(LBP)的基础上,利用邻域像素的平均值代替中心值,通过邻域像素的关系引入,提升了图像的纹理表达效果.在SDUMLA数据库与天津市智能实验室采集指静脉图像数据库上,分别取得了99.53％,99.74％的识别率,表明了算法优良的识别性能与泛化能力.
作者：黄艳国 杨训根 周满国Author：HUANGYanguo YANGXungen ZHOUManguo
作者单位：江西理工大学电气工程与自动化学院,江西赣州341000
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(4)
分类号：TP391.4
关键词：手指静脉识别 感兴趣区域 局部二值模式
机标分类号：TP391.41TN919TP183
在线出版日期：2023年5月9日
基金项目：国家自然科学基金基于感兴趣区域的改进型LBP手指静脉识别[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(4)黄艳国 杨训根 周满国为进一步提升手指静脉识别算法的识别率,在图像预处理阶段提出一种快速感兴趣区域(R4)提取方法,简化候选区域提取的计算过程,缩短手指区域提取时间.识别特征则是在局部二值模式(LBP)的基础上,利用邻域像素的平均值代替中...参考文献和引证文献
参考文献
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