基于贝叶斯的指静脉识别算法及其FPGA实现

针对指静脉识别应用中异源手指匹配计算量大的问题,提出一种基于贝叶斯概率模型指导初步粗匹配的指静脉快速识别算法.首先,使用局部动态阈值法分割静脉纹路特征,并对静脉纹路特征进行形态学处理得到单像素静脉骨架;其次,提取能够有效表征静脉纹路信息的方向匹配点,在此基础上对图像特征分块粗匹配,使用贝叶斯概率模型计算粗匹配概率分布;然后,使用概率分布指导初步粗匹配;最后,使用平均Hausdorff计算指静脉特征距离,得到静脉的匹配结果.在FPGA开发平台实现了图像预处理硬件加速模块,并使用nios ii软核实现图像的特征提取和匹配识别.实验结果表明,所提出的方法能够显著的提高指静脉匹配速度.