从噪声到特征：利用强度分布作为手指静脉识别的新型软生物特征

大多数手指静脉特征提取算法因其纹理表示能力而取得令人满意的性能，尽管它们同时忽略了由手指组织形成的强度分布，并在某些情况下将其作为背景噪声处理。在本文中，我们利用此类噪声作为一种新型软生物特征，以实现更好的手指静脉识别性能。首先，对手指静脉成像原理及图像特性进行了详细分析，表明背景中由手指组织形成的强度分布可作为软生物特征提取用于识别。然后，提出了两种手指静脉背景层提取算法和三种软生物特征提取算法用于强度分布特征提取。最后，提出了一种混合匹配策略，以解决主生物特征与软生物特征在分数层上维度差异的问题。在三个公开数据库上进行的一系列严格对比实验表明，我们所提方法对于手指静脉识别是可行且有效的。