基于最大圆形感兴趣区域的手背静脉识别系统

作者：刘富; 姜守坤; 康冰; 侯涛^*

来源：吉林大学学报（工学版）, 2020, 50(06): 2191-2196.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190777

• 信息处理技术
• 手背静脉识别
• 感兴趣区域提取
• 静脉数据库
• 最大内切圆

感兴趣区域提取是手背静脉识别的关键一步,直接关系到识别系统的性能。然而,现有圆形定位算法往往存在耗时长、旋转不变性较差两个问题,本文提出了一种基于最大内切圆形感兴趣区域的手背静脉识别系统。该系统在两方面进行了改进:①通过计算手背轮廓的Delaunay三角剖分,提取最大圆形感兴趣区域,解决了常规定位算法耗时长的问题;②通过定位手部小拇指点位置,解决定位算法的旋转不变性问题。为了验证本文算法的有效性,搭建了一套手背静脉图像采集系统,采集了3680幅图像组成手背静脉数据库进行验证。实验结果表明,每幅图像的感兴趣区域平均提取时间为6.1 ms,平均识别准确率为98.26%。

• 单位
  吉林大学