标题：基于高斯滤波和分块ST的2D掌纹识别
作者：徐海华；刘玉芹
作者单位：山东大学软件学院，山东 济南 250101；江苏大学机械工程学院，江苏 镇江 212013
关键字：生物特征识别；2D掌纹图像；高斯滤波；分块子图像；ST特征量
摘要：针对利用2D掌纹图像进行身份鉴别时，因图像采集过程中丢失了部分手掌结构的深度信息，致使传统掌纹识别方法识别率并不高的问题，提出应用分块ST法对2D掌纹图像进行特征提取。在提取特征前，首先对预处理掌纹图像得到的感兴趣区域（ROI）使用具有各向同性的高斯滤波器滤除高频噪声，然后把滤波后的ROI分成若干块，求取每一子图像块的ST特征量，所有子块ST特征量的组合构成该幅掌纹图像的特征向量，最后利用最近邻分类器进行分类。应用该算法在UST手形图像库上进行了测试，获得95.5%的识别率且识别时间满足应用要求。实验结果表明：基于高斯滤波和分块ST的2D掌纹识别能够满足考勤、门禁等一些小型生物特征识别系统的应用。