【技术实现步骤摘要】
基于奇异值分解的手指静脉识别方法、装置和存储介质
本专利技术涉及生物特征识别
，尤其是一种基于奇异值分解的手指静脉识别方法、装置和存储介质。
技术介绍
近年来，随着人们对生物识别系统安全性和准确性的要求越来越高，生物特征识别技术得到越来越多的关注。手指静脉识别作为众多生物特征识别技术中的一种，由于具有非接触式采集、活体检测、不易伪造、成本较低等优点，成为当前研究的热点。在实际应用中，大致有两类识别算法，第一类是基于整体ROI图像的识别方法，由于静脉图像中静脉区域占的比例并不是很大，在进行特征提取时，该类方法会提取到大量的非静脉区域信息，而非静脉信息往往含有很多噪声，不仅影响了识别效果，同时也降低了静脉特征的有效性；第二类是基于静脉纹路的方法，虽然通过图像分割等方式最大可能摒弃了非静脉信息，提高了静脉信息的有效性，但这类方法对图像分割算法要求较高，而现有的分割算法均具有一定的局限性，效果不够理想。基于端点和交叉点的细节点算法具有其独特的优势。该类方法是将整幅静脉图像的信息高度浓缩到一些离散的点中，所以如何...
【技术保护点】
1.一种基于奇异值分解的手指静脉识别方法，其特征在于，包括：/n将采集的指静脉图像进行图像预处理；/n将预处理后的指静脉图像进行细节点提取；/n生成用于进行细节点匹配的特征；/n生成细节点的初始匹配对集合，去除伪匹配对，计算相似度得分并进行指静脉图像匹配。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于奇异值分解的手指静脉识别方法，其特征在于，包括：
将采集的指静脉图像进行图像预处理；
将预处理后的指静脉图像进行细节点提取；
生成用于进行细节点匹配的特征；
生成细节点的初始匹配对集合，去除伪匹配对，计算相似度得分并进行指静脉图像匹配。
2.根据权利要求1所述的一种基于奇异值分解的手指静脉识别方法，其特征在于，所述将采集的指静脉图像进行图像预处理中包括：将采集的指静脉图像进行灰度变换、ROI提取和归一化处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于奇异值分解的手指静脉识别方法，其特征在于，所述将预处理后的指静脉图像进行细节点提取包括：将预处理后的指静脉图像按照像素值的差值出现的次数进行细节点提取。
4.根据权利要求1所述的一种基于奇异值分解的手指静脉识别方法，其特征在于，所述生成用于进行细节点匹配的特征包括：通过综合LmBP和LdBP两种局部二值编码特征来得到细节点特征LEBP。
5.根据权利要求4所述的一种基于奇异值分解的手指静脉识别方法，其特征在于，所述生成细节点的初始匹配对集合，去除伪匹配对，计算相似度得分并进行指静脉图像匹配包括：使用改进的SVD匹配算法对模板图像和输入指静脉图像中的细节点进行一...
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