成果信息

本项目分析了跨设备采集导致手背静脉图像异质问题的重要因素，对图像进行灰度归一化后，使用一种基于梯度差的分割方法分割出静脉纹理；通过对SIFT算法的改进和优化，增加手背静脉图像稳定特征点的数量，并利用位置信息对SIFT特征点进行精确筛选，降低错误匹配的概率，提高分类的准确性。实验识别率可以提升至88.84%，明显高于其他算法，可以有效解决跨设备的手背静脉识别问题。)

背景介绍

随着信息化时代的深度发展，分布式识别系统在生物识别中的应用越来越广泛，但是分布式识别系统中采集终端硬件条件以及各种采集环境的差异，使得这些跨设备采集的生物特征图像在对比度，亮度，位移，旋转角度，尺寸等方面有所差异，这些差异必然会降低识别的准确性，使得识别系统难以满足时代的发展需求。)

应用前景

待添加)