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基于LRC与多样本扩充的指静脉识别方法

Finger-vein recognition method based on LRC and multi-sample expansion

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针对目前手指静脉识别由于训练样本不足引起图像识别率低的问题,提出基于线性回归分类(linear regression classification,LRC)与多样本扩充的指静脉识别I方法.首先,利用矩阵变换生成原始图像的镜像,训练原始图像与镜像,增加指静脉图像中包含的有用信息;然后,基于LRC对测试和训练样本进行分类;最后,通过计算偏差得到最终分类结果,求出识别率.此外,设计了一种指静脉采集装置收集得到自建指静脉数据库.实验结果表明:所提算法在自建指静脉数据库、山东大学指静脉数据库、马来西亚理工大学指静脉数据库上的识别率分别达到98.93％、98.89％、99.67％,最低等误率为2.388 8％.实验结果与其他传统和流行算法相比具有明显优势,拥有良好的实际应用价值.

陶志勇、许稚雪

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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105

模式识别 图像处理 指静脉识别 多样本扩充 线性回归分类

国家重点研发计划

2018YFB1403303

2022

10.16136/j.joel.2022.06.0708

光电子·激光
天津理工大学 中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心
影响因子：1.437
ISSN：1005-0086
年,卷(期)：2022.33(6)
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