[00901796]一种基于top-k分块的加权近邻二值模式识别方法
交易价格:
面议
所属行业:
类型:
发明专利
技术成熟度:
正在研发
专利所属地:中国
专利号:CN202010311823.1
交易方式:
其他
联系人:
所在地:浙江杭州市
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-
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对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明提供一种基于top-k分块的加权近邻二值模式识别方法。本发明首先采集红外指静脉图像,通过双线性插值方法将获得的红外指静脉原始图像进行尺度归一化,再将归一化后的图像等分成M×N块,图像块的大小为,,建立图像单位分块内的编号矩阵,然后根据得到的编号矩阵构建水平特征矩阵和竖直特征矩阵,以此对图像进行遍历编码,得到最终的WNBP特征图像;获得每块分块的特征匹配值;最后进行top-k的分块匹配策略,筛选出最终用于比对匹配的块。本发明方法能够更好提取相邻像素之间灰度关系,能够避免将一些产生干扰的参考方向引入比对过程,从而造成不必要的性能损失,排除噪声干扰,从而提升整体识别性能。
本发明提供一种基于top-k分块的加权近邻二值模式识别方法。本发明首先采集红外指静脉图像,通过双线性插值方法将获得的红外指静脉原始图像进行尺度归一化,再将归一化后的图像等分成M×N块,图像块的大小为,,建立图像单位分块内的编号矩阵,然后根据得到的编号矩阵构建水平特征矩阵和竖直特征矩阵,以此对图像进行遍历编码,得到最终的WNBP特征图像;获得每块分块的特征匹配值;最后进行top-k的分块匹配策略,筛选出最终用于比对匹配的块。本发明方法能够更好提取相邻像素之间灰度关系,能够避免将一些产生干扰的参考方向引入比对过程,从而造成不必要的性能损失,排除噪声干扰,从而提升整体识别性能。