The invention relates to a fast finger vein recognition method, which includes the following steps: an optical image of a finger vein is formed by transmission imaging; a finger vein dictionary is constructed based on the pixel gray value of the optical image; the PCA method is used to reduce the dimension of the dictionary for data; and the sample is tested and the sample is treated by the PCA method. Dimensionality reduction; the sparse sample of the reduced dimension is represented in the vein dictionary after the dimensionality reduction, and the residuals of the sparse coefficient vectors corresponding to the reconstructed samples and the samples to be measured in the vein dictionary are calculated, and the least output residual is the final finger vein category. The method of fast recognition of finger veins with sparse representation and PCA features not only preserves the robustness of sparse features to light, but also reduces the time of feature extraction by the process of reducing the dimension of PCA, so that the method can better meet the requirements of real-time.
【技术实现步骤摘要】
一种手指静脉快速识别方法
本专利技术涉及手指静脉识别领域,具体涉及一种手指静脉快速识别方法。
技术介绍
手指静脉识别系统主要包括图像获取、图像预处理、特征获取以及匹配四个部分。图像获取普遍采用透射式成像。图像预处理主要包括图像增强和静脉纹路的分割或者感兴趣区域(RegionofInterest,ROI)的提取。由于采集后的图像中普遍存在光照不均、对比度低、噪声干扰等问题,各种不同的图像增强方法被提出来解决图像的低质量问题,其中最常用的方法是Gabor滤波。Gabor滤波器可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征,是一种有效的纹理检测工具。特征提取是手指静脉识别最重要的步骤,大量文献在这方面对相关问题进行了深入的研究。目前手指静脉识别技术主要分为基于局部细节点、纹理、基于统计特性以及基于融合的方法。基于细节点的方法是在分割出手指静脉纹路之后,再提取细节点的位置信息,这种方法能够较好的表示静脉纹路的拓扑结构,对旋转平移图像具有一定的鲁棒性。在提取特征之前会先进行静脉纹路的提取或者ROI的提取,以提高特征提取的速度、保证提取特征的有效性,但同时也容易造成图像部分信息的损失以及生成伪特征点。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种手指静脉快速识别方法,解决匹配过程中特征提取复杂且利用率低的问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下:一种手指静脉快速识别方法,包括以下步骤:S1、通过透射成像形成手指静脉的光学图像;S2、基于光学图像的像素灰度值构建手指静脉字典;S3、通过PCA方法对手指静脉字典进行数据的降维处理;S4、输入待测样本并对待测样本通过 ...
【技术保护点】
1.一种手指静脉快速识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、通过透射成像形成手指静脉的光学图像;S2、基于光学图像的像素灰度值构建手指静脉字典;S3、通过PCA方法对手指静脉字典进行数据的降维处理;S4、输入待测样本并对待测样本通过PCA方法降维;S5、将降维后的待测样本在降维后的静脉字典下进行稀疏表示,并计算稀疏系数向量在静脉字典下对应每一类的重建样本与待测样本的残差,输出残差最小的一类为最终手指静脉类别。
【技术特征摘要】
1.一种手指静脉快速识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、通过透射成像形成手指静脉的光学图像;S2、基于光学图像的像素灰度值构建手指静脉字典;S3、通过PCA方法对手指静脉字典进行数据的降维处理;S4、输入待测样本并对待测样本通过PCA方法降维;S5、将降维后的待测样本在降维后的静脉字典下进行稀疏表示,并计算稀疏系数向量在静脉字典下对应每一类的重建样本与待测样本的残差,输出残差最小的一类为最终手指静脉类别。2.根据权利要求1所述的手指静脉快速识别方法,其特征在于,所述步骤S1中的光学图像尺寸为32mm×32mm。3.根据权利要求1所述的手指静脉快速识别方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下步骤:S21、根据像素灰度值将每一幅光学图像分别转换为一维列向量;S22、将所有的列向量组合成手指静脉字典,其中字典的每一列即为一个训练样本对象。4.根据权利要求1所述的手指静脉快速识别方法,其特征在于,所述步骤S3具体包括以下步骤:S31、将手指静脉字典数据用矩阵A0∈Rm*n表示,m为单个样本的维度,n为样本的个数,矩阵A0中每一列代表一个训练样本对象,对矩阵做样本中心化处理,从而得到...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘银辉,
申请(专利权)人:苏州折衍光电科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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