CAJ | 학술논문

为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法.该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像序列；而后,将每一静脉图像进行Contourlet变换,并计算不同尺度下每一子带的能量,以3个尺度下子带能量作为特征观测值建立3个HMM;最后,融合3个HMM计算得到的观测值发生概率,将融合结果与阈值作比较,从而完成静脉识别过程.实验结果表明,提出的算法可以使真实匹配与虚假匹配的区分度最大化,与基于特征点或静脉信息融合的识别算法相比,正确识别率得到了提高.
위료준학식별인적신빈,해문제출료일충이륜곽파(Contourlet)변환후불동척도하적자대능량위특정,건립병융합다개은마이과부모형(HMM)적수배정맥식별산법.해산법수선채용료광강가조적근홍외진렬광원,통과축보증가광강래획득수배정맥도상서렬；이후,장매일정맥도상진행Contourlet변환,병계산불동척도하매일자대적능량,이3개척도하자대능량작위특정관측치건립3개HMM;최후,융합3개HMM계산득도적관측치발생개솔,장융합결과여역치작비교,종이완성정맥식별과정.실험결과표명,제출적산법가이사진실필배여허가필배적구분도최대화,여기우특정점혹정맥신식융합적식별산법상비,정학식별솔득도료제고.