一种基于加权图模型的手指静脉识别方法

手指静脉识别是一种利用个体手指内部静脉结构作为生物特征的识别技术。由于其难以被复制和伪造，且活体检测性能好，这种技术正在生物特征识别领域得到越来越广泛的应用。手指静脉位于人体皮下组织深处，通常使用透射模式下的图像传感器来捕捉近红外光线被血管中脱氧血红蛋白吸收后形成的血管网络图像，以获取手指静脉的生物特征。 为了准确描述手指静脉图像的网络结构，研究人员提出了基于加权图模型的方法。加权图模型是一种图论概念，其中的图由顶点集（或节点集）和边集构成，边集中的每条边都有一个与之关联的权重。在手指静脉识别的应用场景中，图的顶点集合是通过图像划分得到的，而边集合是利用三角剖分算法生成的。边的权重则是由连接顶点之间的特征相似度决定的。这种方法将手指静脉图像转化为一个加权图，并通过计算加权图邻接矩阵之间的相似度来实现识别。 在该研究中，首先通过图像划分技术将手指静脉图像分割成不同的区域，每个区域对应图的一个顶点。接着，使用三角剖分算法将图像中的顶点连接成边，形成图的边集合。边的权重则是基于相邻区域的特征相似度计算得出。相似度计算涉及图像处理中的特征提取技术，目的是从图像中提取出能够代表手指静脉特征的数学描述。 加权图模型在手指静脉识别中的应用可以提高识别的准确率和效率。因为加权图模型不仅考虑了顶点的位置信息，还考虑了顶点间的关系信息（即边的权重），这有助于更加准确地描述手指静脉的网络结构。 该研究详细探讨了影响手指静脉识别结果的关键因素，并通过实验验证了所提方法的有效性。研究者们发现，手指静脉图像的预处理、图像划分、特征提取以及加权图模型参数的选取等因素都会影响识别的准确性。研究者们还讨论了如何选择合适的图像处理和模式识别算法来优化手指静脉识别过程。 研究者叶子云和杨金锋是该论文的主要作者。杨金锋教授在图像处理、生物识别和计算机视觉领域有着丰富的研究经验，是中国人工智能学会、中国图象图形学学会和中国计算机学会的理事或委员，而叶子云是一位正在攻读硕士学位的研究人员。该研究得到了国家自然科学基金项目和中央高校基本科研业务费专项资金的支持。 手指静脉识别技术的实际应用前景广阔，除了在门禁安全系统中的应用外，还可用于个人身份验证、移动设备解锁、金融交易验证等场景。未来的研究可能会进一步探索更为精确和高效的加权图模型算法，以实现更加快速和准确的手指静脉识别。同时，随着图像处理技术和生物识别技术的进一步发展，该领域的研究将不断深化，有望带来新的突破。