基于不变矩的手形认证方法研究

针对现有的手形认证方法的不足,提出一种基于几何不变矩的手形认证方法。图像经过二值化处理和分割手腕后,需要对所得到得手掌及手指部分图像进行平移和缩放归一化处理,以提取图像的几何矩特征,再由7个矩特征构成一组特征向量。最后通过支持向量机方法对图像库中的100幅图像数据进行训练,并随机抽取15幅图像进行测试,结果表明手形认证准确率可达到93.3%。提取手形几何矩特征作为手形认证的有效特征,该方法具有算法简单、运算量小、认证准确率高等特点,并且解决了由于去除定位栓所带来的手形采集平移、旋转和缩放等问题。