结合 LBP 与 HOG 的视网膜血管身份识别
计算机视觉与模式识别
2025-07-22 v1
摘要
随着信息技术的发展和对高安全性的需求，使用不同的身份识别方法已变得非常重要。每种生物特征都有其自身的优缺点，选择哪一种取决于我们的用途。视网膜扫描是一种用于身份识别的生物尺度方法。视网膜由血管和视盘组成。血管分布模式是显著的视网膜身份识别方法之一。在本文中，提出了一种利用 LBP 和 HOG 方法通过视网膜图像进行身份识别的新方法。在所提方法中，将尝试通过机器视觉技术准确分割视网膜血管，使其在旋转和尺寸变化下具有良好的稳健性。基于 HOG 或基于 LBP 的方法或其组合可用于分割，也可使用 HSV 颜色空间。提取特征后，可使用相似性准则进行身份识别。所提方法的实现及其与该领域新近提出的方法之一的比较显示了所提方法的更优性能。
引用
@article{arxiv.2206.01658,
title = {Identification via Retinal Vessels Combining LBP and HOG},
author = {Ali Noori},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.01658},
year = {2025}
}