45、基于Gabor滤波器组的指静脉识别技术解析

基于Gabor滤波器组的指静脉识别技术解析

1. 指静脉特征提取

指静脉识别是基于模式分类的个人身份识别技术，其关键在于提取有效的指静脉特征。为了获取指静脉网络的信息，构建了一个新的特征矩阵 (U_m)，其定义如下：
[
U_m =
\begin{bmatrix}
|\vec{v} m^{11}|^{\alpha_m^{1(1,2)}} & \cdots & |\vec{v}_m^{1j}|^{\alpha_1(j,j + 1)} & \cdots & |\vec{v}_m^{1N}| \
\vdots & \ddots & \vdots & \ddots & \vdots \
|\vec{v}_m^{i1}|^{\alpha_m^{i(1,2)}} & \cdots & |\vec{v}_m^{ij}|^{\alpha_i(j,j + 1)} & \cdots & |\vec{v}_m^{iN}| \
\vdots & \ddots & \vdots & \ddots & \vdots \
|\vec{v}_m^{M1}|^{\alpha_m^{M(1,2)}} & \cdots & |\vec{v}_m^{Mj}|^{\alpha_M(j,j + 1)} & \cdots & |\vec{v}_m^{MN}|
\end{bmatrix} {18\times19}
]
其中，(M = 18)，(N = 10)，(|\cdot|)