基于SURF算子的快速手背静脉识别  

Fast recognition of hand vein with SURF descriptors

作　　者：李秀艳[1] 刘铁根[1] 邓仕超[1] 何瑾[1] 王云新[2] 

机构地区：[1]天津大学精仪学院光电信息技术科学教育部重点实验室,天津300072 [2]北京工业大学应用数理学院,北京100024

出　　处：《仪器仪表学报》2011年第4期831-836,共6页Chinese Journal of Scientific Instrument

基　　金：国家重点基础研究发展计划(2010CB327802);国家自然科学基金(60627002;30770597);天津市应用基础研究计划(06YFJZJC00400);教育部博士点新教师基金(200800561020);教育部博士点基金(20090032110051);天津大学青年教师培养计划(TJU-YFF-08B47)资助项目

摘　　要：提出基于加速鲁棒性特征(speeded-up robust features,SURF)的手背静脉识别算法。首先对手背静脉图像进行预处理,提取手背静脉感兴趣区域(ROI),然后提取手背静脉的局部SURF特征,基于欧式距离实现测试样本和注册样本特征点的匹配,并剔除错误匹配对,最后计算匹配率作为待识别样本和注册样本之间的相似度测试实现身份识别。利用TJU手背静脉图像数据库对算法性能进行测试,在认证模式下等错率为0.07%,平均识别时间0.153 s。实验结果证明该算法可以快速有效地实现手背静脉识别。A recognition algorithm for hand vein based on speeded-up robust features（SURF） was proposed.Firstly,the region of interest（ROI） of the hand vein image is obtained through image preprocessing.The local SURF features of test sample and register samples are extracted and matched based on Euclid distance,and then the mismatching pairs are rejected.Finally,the matching rate is calculated as the similarity between registered sample and test sample to realize personal identity recognition.The recognition performance was evaluated in verification mode using TJU hand vein image database,the equal error rate（EER） is 0.07% and average recognition time is 0.153 s.Experimental results show that the proposed algorithm is able to realize hand vein recognition reliably and quickly.

关 键 词：生物特征 手背静脉 SURF 身份识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]