基于生成编码的手指静脉识别

手指静脉识别因其高区分能力、安全性和非侵入性操作,作为最流行且最有前景的生物特征之一受到越来越多的关注。传统方案的主要思想是直接从手指静脉图像或模式中提取特征,然后比较特征以找到最佳匹配。然而,从图像提取的特征包含大量冗余数据,而从模式提取的特征受图像分割方法影响很大。为解决这些问题,本文提出一种新的基于生成编码的手指静脉识别方法。所提方法不需要图像分割算法,计算简单且数据量小。首先,将手指静脉图像分块计算均值。然后利用生成的本征矩阵进行中心对称编码。获得的码字拼接作为图像的特征码字。静脉码之间的相似性由最小汉明距离与码字长度之比度量。在两个公开手指静脉数据库上的大量实验验证了所提方法的有效性。结果表明我们的方法优于现有最优方法,并在执行匹配任务中具有竞争潜力。