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針對(duì)單一生物特征識(shí)別技術(shù)易受外界各種因素影V向，識(shí)別率和穩(wěn)定性有待提高的問(wèn)題，提出一種掌紋掌脈圖像超小波域融合識(shí)別算法NSCT-NBP。首先，對(duì)掌紋掌脈圖像利用非下采樣Contourlet變換（NSCT）進(jìn)行分解，將得到的低頻和高頻子圖像分別利用區(qū)域能量和圖像自相似原理進(jìn)行融合；然后，對(duì)融合后的圖像利用近鄰二值模式（ NBP）提取紋理特征，獲得特征向量；最后，通過(guò)計(jì)算特征向量間的漢明距離比較融合圖像間的近似程度來(lái)計(jì)算等誤率（ EER）。在PloyU圖庫(kù)及自建圖庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，NSCT-NBP算法可獲得最低的EER，分別為0.72%和0. 96%，識(shí)別時(shí)間僅為0.0530 s和0.0871 s，與當(dāng)前最優(yōu)的基于小波變換和Gabor濾波器的掌紋掌脈融合方法相比，在兩個(gè)圖庫(kù)上EER分別降低了40/0和36. 80/0。NSCT-NBP算法能夠有效融合掌紋掌脈圖像的紋理特征，具有良好的識(shí)別性能，并且掌紋掌脈特征的融合增強(qiáng)了識(shí)別系統(tǒng)的安全性。
在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域，以人體特征鑒別身份的認(rèn)證技術(shù)受到了研究學(xué)者的廣泛關(guān)注。與傳統(tǒng)的身份鑒別技術(shù)相比，它具有唯一性、隨身攜帶和難假冒偽造的特點(diǎn)，因此更為有效、方便和安全。
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