摘要：基于局部特征匹配的手背静脉识别算法研究

手背静脉识别技术作为一种安全系数较高的活体检测方法，近年来在生物特征识别研究领域越来越受到重视。本文以手背静脉图像中的静脉血管区域及周围真皮区域为研究对象，采用局部特征和稀疏匹配的方法进行分类识别。为了克服常用的关键点检测器无法在手背静脉图像中检测到足够数量的关键点的问题，本文提出了两种解决方案：一种是使用Harris-Laplace检测器和Hessian-Laplace检测器。形成多级关键点检测器，定位响应强的角点和边缘点；第二种方法是使用基于复杂神经元反应的方向梯度图，加强了原始手背静脉图像的纹理识别。本文在NCUT数据库中使用上述两种方法进行基于SIFT特征的背静脉识别实验，均取得了优于同类研究的识别率。实验结果充分表明，本文提出的两种方法不仅可以在手背静脉图像中检测到足够多的关键点，而且可以证明静脉区域和周围真皮区域提供的图像特征是互补的。此外，本文还通过动态融合实验验证，如果充分利用左右手背静脉图像的互补信息，可以进一步提高手背静脉图像的识别率。

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