子区域局部相位量化在掌脉识别中的应用研究

摘要

在手掌静脉识别系统中,由于人体手掌生理结构特性,容易出现图像模糊现象,导致识别性能下降。针对这一实际问题,提出一种基于子区域局部相位量化(SLPQ)的鲁棒识别方法。首先建立了LPQ特征提取的基本模型,阐述了算法流程。然后将掌脉图像分成若干子区域,提取各分区LPQ特征,并加以融合,最后利用卡方距离匹配识别。在香港理工大学、中科院自动化所和自建的掌脉图库上进行了实验测试,结果表明,当图像子区域大小为16×16像素时,该方法获得了最低的等误率,分别为0.499 2%、11.040 1%和1.356 9%,相比其他典型方法具有优势,有效提升了手掌静脉识别系统的性能,增强了系统的抗模糊性,具有实际应用价值。