一种基于超球粒化商空间模型的手指静脉图像识别方法

摘要

一种基于超球粒化商空间模型的手指静脉图像识别方法。其包括将手指静脉ROI图像分为训练和测试样本集；将图像尺寸归一化；用各向异性滤波器和中值滤波器进行滤波；采用PCA对图像进行降维；将训练样本集中每一张经预处理和PCA降维后的ROI图像作为一个样本并用高维空间中的一个超球粒来表示，对样本进行粒化，并构建分层递阶结构；选取距离度量函数，通过此函数计算测试样本集中待测试样本与上述类粒集中每个类粒的距离，由此识别出待测试样本的类别等步骤。本发明方法具有如下优点：可避免先形成矩阵的过程，直接通过设定不同粒化半径进行粒化形成分层递阶结构，使得运算效率大大提高，并成功应用于静脉图像识别，大大提高了识别效率。