华南理工大学自动化科学与工程学院, 广东 广州 510641
搭建了基于视频的掌纹掌脉联合识别系统。首先对掌纹掌脉采用新的注册和识别方式,用系统获取的手掌运动视频来代替传统采集方式所获取的静态图像,认证时手掌无需刻意停留,只需横扫而过,有效地增强了认证的亲和性。提出了将旋转视频和横扫视频进行融合注册的新策略,从而确保了注册特征的丰富性和完整性,增强了系统对不同认证姿态的稳健性。为了提升已注册用户的识别速度,提出一种级联融合策略来进行识别。构建了一个包含100个手掌、1200段带有运动模糊的掌纹掌脉视频数据库,并在数据库上进行了大量仿真,结果显示新系统在915 ms的期望耗时内能够达到1.51%的等误率,验证了所构建新系统的有效性和实用性。
机器视觉 生物特征认证 掌纹识别 掌脉识别 级联融合
