基于NSST和Tetrolet能量特征的指关节纹识别 
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Finger-Knuckle-Print Recognition Based on NSST and Tetrolet Energy Features
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
图 & 表
图 1. 五种基础的Tetrominoes
Fig. 1. Five basic Tetrominoes
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图 2. 本方法的流程图
Fig. 2. Flow chart of our method
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图 3. 本方法处理后的结果。 (a) 本方法处理后的图像; (b) 能量特征曲面
Fig. 3. Result processed by our method. (a) Image processed by our method; (b) energy characteristic surface
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图 4. 不同情况下的能量差曲面。 (a)同一个人的图片1; (b)同一个人的图片2; (c)不同人的图片; (d)匹配的能量差曲面; (e)不匹配的能量差曲面
Fig. 4. Energy difference surfaces under different conditions. (a) Image1 of the same person; (b) image2 of the same person (c) image of the different person; (d) matching energy difference surface; (e) mismatching energy difference surface
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图 5. HKPU-FKP图库ROI示例。 (a)原图库; (b)噪声图库
Fig. 5. Example of HKPU-FKP database ROI. (a) Original database; (b) noise database
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图 6. 直方图均衡化对比图。 (a)均衡化前的图像; (b)均衡化前的直方图; (c)均衡化后的图像; (d)均衡化后的直方图
Fig. 6. Histogram equalization contrast. (a) Image before equalization; (b) histogram before equalization; (c) image after equalization; (d) histogram after equalization
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图 7. 匹配曲线及ROC(HKPU-FKP及噪声图库)。(a)匹配曲线;(b)ROC
Fig. 7. Matching curve and ROC (HKPU-FKP and noise database). (a) Matching curve;(b) ROC
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图 8. IIT Delhi-FK图库示例。 (a)原图库; (b)噪声图库
Fig. 8. Example of IIT Delhi-FK database. (a) Original database; (b) noise database
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图 9. 匹配曲线及ROC(IIT Delhi-FK及噪声图库)。(a)匹配曲线;(b)ROC
Fig. 9. Matching curve and ROC (IIT Delhi-FK and noise database). (a) Matching curve; (b) ROC
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图 10. HKPU-CFK图库ROI示例。 (a)原图库; (b)噪声图库
Fig. 10. Example of HKPU-CFK ROI database. (a) Original database; (b) noise database
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图 11. 匹配曲线及ROC(HKPU-CFK及噪声图库)。 (a) 匹配曲线; (b) ROC
Fig. 11. Matching curve and ROC (HKPU-CFK and noise database). (a) Matching curve; (b) ROC
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图 12. 正确识别率和识别时间。 (a) 正确识别率; (b) 识别时间
Fig. 12. Correct recognition rate and matching time. (a) Correct recognition rate; (b) matching time
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表 1识别率与识别时间(HKPU-FKP原图库)
Table1. Recognition rate and matching time (HKPU-FKP original database)
| Algorithm | Gabor+LDA | PCA | Haar | LBP | Surfacelet | Tetrolet | 2DPCA | NTES |
|---|
| WCRR/% | 96.8721 | 94.4564 | 96.6701 | 94.2659 | 95.2381 | 96.1901 | 98.1025 | 98.0392 | | Matching time/s | 0.1452 | 0.0987 | 0.0444 | 0.0126 | 0.1562 | 0.0926 | 0.1345 | 0.0497 |
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表 2识别率与识别时间(HKPU-FKP噪声图库)
Table2. Recognition rate and matching time (HKPU-FKP noise database)
| Algorithm | Gabor+LDA | PCA | Haar | LBP | Surfacelet | Tetrolet | 2DPCA | NTES |
|---|
| WCRR/% | 94.2705 | 93.2167 | 95.7612 | 92.8075 | 93.4955 | 94.2658 | 96.2851 | 97.7328 | | Matching time/s | 0.1529 | 0.1024 | 0.0768 | 0.0275 | 0.1762 | 0.1121 | 0.1672 | 0.0526 |
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表 3等误率与识别时间(HKPU-FKP图库)
Table3. Equal error rate and matching time (HKPU-FKP database)
| Algorithm | LGIC[19] | LBP | PCA | LGIC2[20] | 2DPCA | NTES |
|---|
| WEER/% | 0.402 | 3.5046 | 4.2591 | 0.358 | 3.4705 | 2.5646 | | Matching time/s | 0.2618 | 0.0126 | 0.0987 | <0.5000 | 0.1345 | 0.0497 |
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表 4识别率与识别时间 (IIT Delhi-FK原图库)
Table4. Recognition rate and matching time (IIT Delhi-FK original database)
| Algorithm | Gabor+LDA | PCA | Haar | LBP | Surfacelet | Tetrolet | 2DPCA | NTES |
|---|
| WCRR/% | 96.9523 | 94.0323 | 95.2658 | 94.5696 | 95.6586 | 96.9633 | 97.0256 | 98.0158 | | Matching time/s | 0.1523 | 0.0845 | 0.060 | 0.0245 | 0.1145 | 0.1295 | 0.1562 | 0.0552 |
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表 5识别率与识别时间(IIT Delhi-FK噪声图库)
Table5. Recognition rate and matching time (IIT Delhi-FK noise database)
| Algorithm | Gabor+LDA | PCA | Haar | LBP | Surfacelet | Tetrolet | 2DPCA | NTES |
|---|
| WCRR/% | 94.3752 | 93.5087 | 94.7578 | 93.2506 | 93.3121 | 95.1582 | 95.3164 | 97.1328 | | Matching time/s | 0.1723 | 0.1081 | 0.0832 | 0.0576 | 0.1321 | 0.1308 | 0.1642 | 0.0672 |
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表 6识别率与识别时间 (HKPU-CFK原图库)
Table6. Recognition rate and matching time(HKPU-CFK original database)
| Algorithm | Gabor+LDA | PCA | Haar | LBP | Surfacelet | Tetrolet | 2DPCA | NTES |
|---|
| WCRR/% | 97.2356 | 93.2517 | 96.1798 | 93.5074 | 94.8951 | 96.2135 | 97.3321 | 98.0027 | | Matching time/s | 0.1925 | 0.1125 | 0.0723 | 0.0185 | 0.1723 | 0.0827 | 0.1728 | 0.0572 |
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表 7识别率与识别时间 (HKPU-CFK噪声图库)
Table7. Recognition rate and matching time(HKPU-CFK noise database)
| Algorithm | Gabor+LDA | PCA | Haar | LBP | Surfacelet | Tetrolet | 2DPCA | NTES |
|---|
| WCRR/% | 95.9525 | 92.5732 | 95.8512 | 91.5653 | 93.7058 | 95.3675 | 96.2708 | 97.1631 | | Matching time/s | 0.2032 | 0.1324 | 0.0908 | 0.0326 | 0.1872 | 0.1034 | 0.1907 | 0.0625 |
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王媛, 林森. 基于NSST和Tetrolet能量特征的指关节纹识别[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(2): 0210019. Yuan Wang, Sen Lin. Finger-Knuckle-Print Recognition Based on NSST and Tetrolet Energy Features[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2021, 58(2): 0210019.
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