基于灰度曲面匹配的快速手掌静脉识别

为使掌脉识别系统在识别性能和识别时间上有一个较好的平衡,提出了一种基于灰度曲面匹配的快速手掌静脉识别算法。对手掌静脉图像提取感兴趣区域,将感兴趣区域等分为若干个子区域,计算每个子区域像素灰度平均值作为该子区域灰度值,以各子区域灰度值构建待匹配图像。匹配时对两个待匹配灰度曲面中的像素灰度做差,得到灰度差曲面,求出该灰度差曲面的方差,将此方差作为衡量两个掌脉特征曲面之间距离的依据,并据此判定两幅掌脉图像是否来自同一只手。应用自建掌脉图库进行实验分析,该算法选择子区域大小为8pixel×8pixel时的正确识别率达到97.94%,识别时间仅用0.163ms。实验结果表明,与传统掌脉识别算法相比,该算法在识别性能和识别时间上有一个较好的平衡。