研究目的
提出一种新的局部描述符——双竞争模式金字塔直方图（PHDCP），用于指纹静脉识别，能有效利用指纹静脉图像中丰富的方向特征。
研究成果
提出的PHDCP方法通过有效利用指静脉图像中的线结构特征，在指静脉识别中优于最先进的局部描述符。该方法在两个公开数据集MMCBNU_6000和UTFVP上显示出更高的准确率。
研究不足
所提出的PHDCP方法的准确性取决于金字塔层级和Gabor滤波器中定义的方向数量。该方法可能需要针对不同数据集进行优化。
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双竞争模式金字塔直方图用于手指静脉识别
DOI：10.1109/ACCESS.2018.2872493
期刊：IEEE Access
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
手指静脉因其具有丰富局部特征和方向特征的线状结构网络，成为一种新型且安全的个人身份认证生物特征。然而现有局部描述符难以有效表征这些特征。为充分利用手指静脉图像中丰富的方向特征，本文提出一种新的局部描述符——双竞争模式金字塔直方图（PHDCP）。该描述符首先采用大核尺寸多方向Gabor滤波器组获取手指静脉图像，从而捕捉局部线状特征；继而选取响应最强与最弱的方向序数（最具鲁棒性的特征）生成编码图；最后提出基于列划分的金字塔直方图提取方法，从编码图中获取层次化特征。通过在MMCBNU_6000和UTFVP两个公开手指静脉数据集上的实验表明，所提PHDCP性能显著优于现有局部描述符。
作者：
YU LU，SOOK YOON，SHIQIAN WU，DONG SUN PARK
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