手背静脉身份识别技术

本书针对手背静脉身份识别中的关键技术和应用实际问题，论述了样本集规模、图像质量对识别精度影响；讨论多人种、老龄化和非线性形变的鲁棒特征提取和大规模数据库实时识别等问题。具体内容包括：特征可分性与大样本集容量的研究，图像质量参数与识别率关系的研究，手背静脉多光谱特性的活体检测研究，对皮肤弹性形变鲁棒的特征提取及特征编码研究，多信息融合的模板生成及基于相关处理的分类器研究。进行图像质量参数对识别率影响的理论与实验研究，获得图像质量参数的最低要求；分析手背静脉的多光谱特性，提取双色近红外峰值比研究手背静脉图像的活体检测；对手背静脉特征进行纠错编码提高类间距离增加特征鲁棒性，构造对手背静脉纹理结构特征鲁棒的码字典以减小类内距离，保证高的识别率；面向实际应用，采用匹配压缩快速运算方法，一定程度上解决识别精度与识别速度相互制约的问题。