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| 稿件标题： | 基于Hessian矩阵和Gabor滤波的手指静脉特征提取 |
| 稿件作者： | 杨如民，许琳英，余成波 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 图像增强；特征提取 ；特征值比率；Gabor滤波；Hessian矩阵 |
| 文章摘要： | 提出基于Hessian矩阵特征值比率的增强算法和改进的Gabor滤波特征提取算法相结合的手指静脉特征提取方法。将不同尺度下的Hessian矩阵的特征值应用于静脉增强函数中进行图像增强，然后再通过Gabor滤波进行特征提取，并在PolyU手指静脉数据库对所提算法进行实验验证。结果表明，该算法用于身份识别时的误识率为0375%，拒识率为1.73%，等误率为0.021%，比目前其他的手指静脉提取算法的识别性能有所提高。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（61402063） |
| 引用本文格式： | 杨如民，许琳英，余成波.基于Hessian矩阵和Gabor滤波的手指静脉特征提取［J］.兵器装备工程学报，2019,40(3):103-107，111. YANG Rumin, XU Linying, YU Chengbo.Finger Vein Feature Extraction Based on Hessian Matrix and Gabor Filtering［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(3):103-107，111. |
| 刊期名称： | 2019年03期 |
| 出版时间： | 2019年3月 |
| 上线时间： | 2019年3月28日 |
| 浏览次数： | 2720 |
| 下载次数： | 810 |
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