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国家教育部博士点基金(20092102110002)

作品数：32 被引量：146H指数：9
相关作者：苑玮琦林森吴微宋辉方婷更多>>
相关机构：沈阳工业大学辽宁工程技术大学沈阳大学更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金沈阳市科技计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>

文献类型

  • 32篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 31篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信
  • 1篇机械工程

主题

  • 11篇图像
  • 10篇掌纹
  • 8篇手掌静脉
  • 6篇掌纹识别
  • 6篇生物特征
  • 6篇非接触
  • 4篇生物特征识别
  • 4篇手形
  • 3篇多光谱
  • 3篇手掌静脉识别
  • 3篇特征提取
  • 3篇模式识别
  • 3篇静脉识别
  • 3篇光源
  • 3篇感器
  • 3篇传感
  • 3篇传感器
  • 2篇手部
  • 2篇手形识别
  • 2篇手形特征

机构

  • 32篇沈阳工业大学
  • 7篇辽宁工程技术...
  • 5篇沈阳大学
  • 1篇沈阳化工大学

作者

  • 32篇苑玮琦
  • 12篇林森
  • 8篇吴微
  • 4篇荆澜涛
  • 4篇方婷
  • 4篇宋辉
  • 3篇魏明月
  • 3篇李威
  • 3篇桑海峰
  • 3篇张洪涛
  • 2篇杨冰
  • 2篇汤永华
  • 2篇张宁宁
  • 1篇张胜男
  • 1篇王黎黎
  • 1篇刘玉芹
  • 1篇谷宗辉
  • 1篇郭金玉
  • 1篇孔德奇
  • 1篇杨国天

传媒

  • 10篇仪器仪表学报
  • 6篇光电子．激光
  • 3篇计算机工程与...
  • 2篇光学学报
  • 2篇激光与红外
  • 1篇光学精密工程
  • 1篇电子技术应用
  • 1篇数据采集与处...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇激光杂志
  • 1篇微型机与应用
  • 1篇中国图象图形...
  • 1篇传感器与微系...
  • 1篇电子设计工程

年份

  • 1篇2016
  • 3篇2015
  • 4篇2014
  • 14篇2013
  • 6篇2012
  • 4篇2011
  • 1篇2010
共 32 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
手掌静脉图像识别技术综述被引量：17
2013年
人体的手掌静脉具有唯一性、稳定性,隐藏在表皮下,结构复杂很难被复制,手掌静脉图像难以窃取拍摄,这些使得手掌静脉成为一种高安全性的生物特征。作为生物特征识别领域的前沿课题,手掌静脉图像识别技术以其高安全性等优势拥有着广泛的应用前景,成为近几年的研究热点。从手掌静脉图像识别技术的原理入手,综述了手掌静脉图像识别的4个阶段,图像采集、图像预处理、特征提取及匹配。根据特征提取方法不同,将掌脉图像识别方法分为基于结构特征的方法、基于纹理特征的方法和基于子空间的3类方法。最后,对掌脉图像识别技术的难点进行了总结,对发展趋势进行了展望。
吴微苑玮琦
关键词：模式识别生物特征识别特征提取
基于特征参量空间的掌脉识别方法研究被引量：2
2013年
非接触式采集是手掌静脉识别的主流,但其低约束性可能导致掌静脉存在平移、旋转和比例缩放,同时,手掌过度伸展可能导致部分静脉分布信息丢失,这些都可能影响掌脉识别结果。针对以上问题,提出一种新的掌静脉特征识别方法。首先,获取靠近指根部的手掌内切圆,利用内切圆内静脉交叉点和内切圆圆心定义相对半径及相邻夹角参数;其次,由相对半径和角度参数建立二维特征向量空间,将静脉交叉点转换成该特征向量空间内的一系列特征点;最后,计算特征点间的特征向量距离作为匹配点对的判断依据,根据匹配点对的比例得到匹配率。通过自建的掌静脉图库和CASIA图库对算法性能进行验证,分别得到等误率0.97%和4.98%。结果表明,该方法在手掌静脉产生比例缩放、旋转和平移后仍可获取较好的识别效果,同时具有特征点提取容错性。
苑玮琦李威
关键词：手掌静脉内切圆特征向量特征提取
离焦状态下的模糊掌纹识别被引量：5
2013年
针对掌纹识别时非接触信号采集可能出现的离焦状态会导致掌纹模糊,从而降低识别系统性能的问题,提出了一种基于稳定特征的模糊掌纹识别方法。建立了掌纹的离焦退化数学模型;在分析模糊机理的基础上,使用拉普拉斯平滑变换提取模糊掌纹的低频系数作为稳定特征,利用特征向量之间的欧式距离进行匹配和判别。文中给出了算法的步骤,并通过实验确定了需要选取的低频系数的个数。在建立的SUT-D模糊掌纹库上进行了识别测试,结果表明本文算法的等误率可达17.101 7%,与传统的DCT变换及Eigen Palm,Palm Code等8种典型识别方法比较,等误率最高可降低7.908 4%。这些结果显示本文方法不但能够提升识别效果,而且特征维数较低,改善了模糊掌纹识别系统的性能。
林森苑玮琦
关键词：生物特征掌纹识别模糊识别
基于TMS320DM6437的掌静脉图像采集系统设计被引量：3
2015年
设计并实现了一种以TMS320DM6437 DSP为核心的掌静脉图像采集系统。本系统采用了波长为470nm蓝光和波长为850nm近红外光作为主要光源,通过手掌和光源系统非接触的方式采集手部图像,采集完手部图像后,提取手部的特征信息,然后结合特征识别算法进行身份识别。该系统主要包括CMOS传感器、TMS320DM6437的视频处理子系统(VPSS)和显示器。实验结果表明:该系统采集到的图像清晰、系统稳定性好、采集速度快,满足了系统的设计要求。
苑玮琦卢守波
关键词：图像采集CMOS传感器
二进制鲁棒不变尺度特征在非接触掌纹识别中的应用被引量：10
2013年
针对目前主流的非接触掌纹识别系统鲁棒性较差、识别效果不佳的问题,提出一种基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的掌纹识别方法。首先建立了BRISK尺度空间特征提取模型和采样模式,阐述了算法步骤。然后利用BRISK算法提取非接触掌纹图像的稳定特征点,计算掌纹间的匹配点数,并以此进行识别,同时分析和给出了特征阈值的选择过程。最后在基于实际环境建立的、通用的IITD非接触掌纹库上进行测试。结果表明,该方法正确识别率可达98.124 2%,识别时间仅为0.012 1 s,进一步提升了非接触掌纹识别系统的识别效果,增强了系统的鲁棒性,方法速度快且效率高,能够满足在线识别的要求,具有应用价值。
林森苑玮琦宋辉
关键词：掌纹识别特征提取非接触
掌纹感兴趣区域定位与选择方法综述被引量：10
2011年
作为生物特征识别领域的前沿课题,掌纹识别仅有十余年的研究历史。感兴趣区域(ROI)定位与选择是掌纹识别中的重要任务和热点问题,通过该步骤得到的ROI将用于后续的特征提取和匹配,其质量对识别率等指标影响很大。为了使研究者了解此问题的研究进展,对目前的掌纹ROI定位选择方法进行了综述。给出了定位选择的基本概念和步骤,并对各种不同方法进行了归类阐述和分析,在讨论了各自优缺点的基础上,提出掌纹ROI定位与选择方法发展方向的建议。
林森苑玮琦
关键词：模式识别掌纹感兴趣区域
基于离散余弦变换和主线分块能量的模糊掌纹识别被引量：13
2012年
针对非接触式掌纹采集时离焦状态导致的图像模糊问题,提出一种新颖的识别方法。使用离散余弦变换(DCT)在频域内提取低频系数作为稳定特征,使用改进的局部灰度极小值法提取空域内的稳定特征即主线,再使用分块方法计算主线能量形成特征向量,然后将频域和空域内的稳定特征进行融合,最后利用向量之间的欧式距离进行识别。在SUT-D模糊掌纹库上的测试结果表明,与融合之前及其他典型识别方法比较,本文算法识别率最高可达96.057 8%,表明本文方法在识别性能上具备有效性和优越性,为解决模糊掌纹的识别问题提供了一条可行途径。
林森苑玮琦吴微方婷
关键词：非接触掌纹识别
基于灰度曲面匹配的快速手掌静脉识别被引量：12
2013年
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。
吴微苑玮琦林森宋辉桑海峰
关键词：机器视觉生物特征识别手掌静脉识别
多光谱掌脉和掌纹离焦图像融合方法被引量：4
2015年
非接触条件下单模态手部图像纹理信息有限,不利于识别。本文提出利用同一装置在多光谱下分时快速获取掌纹和掌脉图像。通过掌纹图像在静脉图像中进行掌纹主线增强处理,达到增加纹理信息、改善识别效果的目的。控制掌纹、掌脉两幅图像获取间隔小于0.1s,忽略手掌细微空间移位,对获取的掌纹图像进行感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取,并利用掌纹ROI坐标参数进行静脉图像的ROI提取。然后对两个ROI区域进行预处理,通过多层小波分解得到的掌纹高频信息快速定位掌纹主线。最后根据掌纹主线归一化后的高频分量,进行掌纹和掌脉小波系数的融合,最终得到在静脉纹理图像中增强掌纹主线纹理的融合图像。实验结果表明,融合后的图像中在保持静脉纹理信息原有状态下,掌纹主线纹理信息明显增加,识别效果得到改善。
汤永华苑玮琦
关键词：多光谱
基于局部灰度极小值的掌脉图像分割方法被引量：18
2011年
针对手掌皮下静脉(简称掌脉)成像照度不均匀、对比度低和噪声严重,提出一种基于局部灰度极小值掌脉图像自动分割方法,回避了阈值选择,能够有效解决光照不均、对比度低、噪声严重等干扰。通过自建掌脉图库的实验结果表明,该方法除了能够有效地抑制噪声、光照不均和对比度低的影响外,与目前的掌脉分割方法相比,在掌脉提取连续性和不需要选择阈值等方面具有更大优势。
苑玮琦王楠
关键词：边缘检测
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