[发明专利]结合等价模式的自适应半径LBP特征层融合识别方法有效
| 申请号： | 202010029072.4 | 申请日： | 2020-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN111222479B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 蒋寒琼;沈雷;何晶;何必锋 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V40/70;G06V10/50;G06V10/764;G06V40/14;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合等价模式的自适应半径LBP特征层融合识别方法。本发明首先利用CLAHE算法增强指纹结构突出其纹理；之后分别对单幅图像中的指纹和指静脉信息进行分离，分别提取指纹和指静脉细线特征；利用细线距离顺序统计量进行指纹和指静脉细线的匹配；其次提出结合等价模式的自适应半径LBP特征，根据图像不同区域纹理尺寸，自适应调整LBP算子的半径，并结合等价模式进行降维；最后将独立提取的指纹和指静脉特征向量进行直方图融合，形成特征层融合新特征，并利用SVM多类分类器对融合后的新特征进行训练，构成完整的单幅近红外手指图像指纹指静脉特征层融合识别模型。本发明相比于量化层在针对低质量手指具有更好的识别性能，且相比于单一模态识别算法有提升。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 等价 模式 自适应 半径 lbp 特征 融合 识别 方法 | ||
【主权项】：
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