基于分块脊波变换的手背静脉识别算法

提出一种分块提取局部方向特征，并将所有特征融合的静脉识别算法．首先，静脉图像经预处理后，利用改进的细化算法对获得的二值图像进行细化处理，得到了静脉的骨架信息；其次，将细化后的静脉图像进行分块，对分块后所有的子图像进行脊波变换，并对脊波分解系数进行主成分分析(PCA)降维，得到静脉图像的特征向量；最后，基于图像特征向量，利用支持向量机(SVM)对静脉图像进行分类匹配．试验表明，该算法获得的静脉图像特征具有较高的区分度，识别效果受图像采集和预处理过程出现的误差影响较小，正确识别率可达到97%以上．