为了改善图像模糊导致鲁棒性下降这一问题,提出了一种基于掌纹掌脉双模态融合的多生物特征识别方法。对传统的线性二值模式(LBP)方法进行改进,提出了一种新的特征提取方法——局部线性二值模式(LLBP);对掌纹掌脉图像进行分块操作,形成分块局部线性二值模式(BLLBP),并将掌纹和掌脉特征进行融合;利用汉明距离进行匹配。实验图库分别为接触式公用图库和自建Poly U模糊图库以及自建SUT-D模糊图库,并与目前典型方法进行对比实验,结果表明:在三个图库中可分别获得最低等错误率(EER)为1.151 3%,4.516 2%和7.043 9%,充分证明了该方法能够进一步提高身份识别的防伪性、融合识别-数控滚圆机电动液压滚弧机倒角机价格低张家港弯管机多少钱鲁棒性及识别精度,具有可行性。垂直方向像素;c=N/2为中心像素位置;hc位于水平线上;vc位于垂直线上;T(x)为初始函数，表达式如式(1)所示。图1所示为LLBP的编码过程。1．2分块局部线性二值模式原理虽然相对于LBP，LLBP在一定程度上解决了对噪声敏感的问题，但仍较易受噪声影响，分块局部线性二值模式(blockLLBP，BLLBP)法能够进一步降低单像素之间灰度易产生噪声的影响，且能够有效降低数据的维度，对后续识别有利。 本文由张家港弯管机网站采集网络www.wangaunjimuju.net所以本文进一步提出基于BLLBP的掌纹掌脉特征提取方法。通过分块的方法将图像分割成若干个大小相图1LLBP算子等的区块后，新分割的块作为独立的样本，从而使图像降维，方便操作。分块以后，提取以每一小块为单位的局部特征，而并非整个图像的全局特征。在匹配的过程中，同样以块为单位进行，能够有效改善基于全局特征的提取方法对局部变化的敏感程度［8］。1)将图像对应的M维矩阵H转化为图像区块方阵2)对分块图像矩阵进行LLBP运算。3)得到掌纹或掌脉图像的编码结果。2掌纹掌脉特征融合与匹配2．1特征融合采用特征层融合的方式进行操作［9，10］:对将待融合的图像进行降维处理［11］，得到2个特征向量;将2个特征向量连接形成一个新的特征向量，对此新特征向量进行子空间降维;进行匹配判别。设SF-LLBP表示掌纹和掌脉融合后的编码，SPP-LLBP表示掌纹图像的LLBP二进制编码，SPV-LLBP表示掌脉图像LLBP二进制编码，三者关系为SF-LLBP=［SPP-LLBPSPV-LLBP］(6)即融合后的编码为掌纹和掌脉编码的串联相接为了改善图像模糊导致鲁棒性下降这一问题,提出了一种基于掌纹掌脉双模态融合的多生物特征识别方法。对传统的线性二值模式(LBP)方法进行改进,提出了一种新的特征提取方法——局部线性二值模式(LLBP);对掌纹掌脉图像进行分块操作,形成分块局部线性二值模式(BLLBP),并将掌纹和掌脉特征进行融合;利用汉明距离进行匹配。实验图库分别为接触式公用图库和自建Poly U模糊图库以及自建SUT-D模糊图库,并与目前典型方法进行对比实验,结果表明:在三个图库中可分别获得最低等错误率(EER)为1.151 3%,4.516 2%和7.043 9%,充分证明了该方法能够进一步提高身份识别的防伪性、鲁棒性及识别精度,具有可行性。 融合识别-数控滚圆机电动液压滚弧机倒角机价格低张家港弯管机多少钱 本文由张家港弯管机网站采集网络www.wangaunjimuju.net