指纹和指静脉融合识别过程中,一般需要分别采集指纹图像和指静脉图像,通过硬件实现较为困难。为此,提出一种单幅近红外手指图像指纹静脉融合识别算法。首先,采用对比度受限自适应直方图均衡CLAHE增强指纹纹理,然后,使用基于细线顺序统计量的指纹识别方法解决近红外指纹细节点识别方法性能差的问题,最后,将指纹、指静脉识别的量化值进行融合识别。仿真结果表明:在误识率为0时,对比单一识别算法,新算法的拒识率降至4.34%,识别性能得到提升。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
