基于派生模式和特征向量的掌静脉识别系统

1：实验设计与方法选择：

整体设计包含注册和识别两个阶段的掌静脉识别系统。方法包括感兴趣区域（ROI）提取、用于图像增强的直方图均衡化、用于特征提取的Zhang Suen细化算法，以及用于模式匹配的欧氏距离。系统采用UML建模，并使用C#和MS SQL在Microsoft Visual Studio上实现。

2：样本选择与数据来源：

掌纹图像来自CASIA多光谱掌纹图像数据库V1.0（CASIA数据库），包含400张右手掌静脉灰度图像（每人10张）。选取40张掌静脉图像进行注册测试。

3：0（CASIA数据库），包含400张右手掌静脉灰度图像（每人10张）。选取40张掌静脉图像进行注册测试。 实验设备与材料清单：

3. 实验设备与材料清单：主要设备与材料包括用于图像采集的CASIA数据库、运行Windows操作系统的计算机系统、用于实现的Microsoft Visual Studio、用于数据库管理的MS SQL，以及图像处理软件工具（如用于编码的C#）。

4：实验流程与操作步骤：

工作流程包括：从CASIA数据库获取图像，ROI提取（手掌中心部分，缩放至200×200像素），使用直方图均衡化进行图像增强，使用Zhang Suen算法进行图像细化，使用欧氏距离计算交叉点间的距离，以及基于预定义阈值的特征匹配。注册阶段将交叉距离存储在数据库中，识别阶段将新交叉距离与存储的进行比较。

5：数据分析方法：

使用错误接受率（FAR）、错误拒绝率（FRR）、真实接受率（GAR）和等错误率（EER）进行性能评估。变化阈值（0-100%），并绘制ROC曲线。统计分析涉及比较用于匹配的交叉距离数组。