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針對單一生物特征識別技術易受外界各種因素影V向，識別率和穩定性有待提高的問題，提出一種掌紋掌脈圖像超小波域融合識別算法NSCT-NBP。首先，對掌紋掌脈圖像利用非下采樣Contourlet變換（NSCT）進行分解，將得到的低頻和高頻子圖像分別利用區域能量和圖像自相似原理進行融合；然后，對融合后的圖像利用近鄰二值模式（ NBP）提取紋理特征，獲得特征向量；最后，通過計算特征向量間的漢明距離比較融合圖像間的近似程度來計算等誤率（ EER）。在PloyU圖庫及自建圖庫上進行實驗，結果表明，NSCT-NBP算法可獲得最低的EER，分別為0.72%和0. 96%，識別時間僅為0.0530 s和0.0871 s，與當前最優的基于小波變換和Gabor濾波器的掌紋掌脈融合方法相比，在兩個圖庫上EER分別降低了40/0和36. 80/0。NSCT-NBP算法能夠有效融合掌紋掌脈圖像的紋理特征，具有良好的識別性能，并且掌紋掌脈特征的融合增強了識別系統的安全性。
在計算機視覺和模式識別領域，以人體特征鑒別身份的認證技術受到了研究學者的廣泛關注。與傳統的身份鑒別技術相比，它具有唯一性、隨身攜帶和難假冒偽造的特點，因此更為有效、方便和安全。
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