基于改进非负矩阵分解的手背静脉识别算法

来源：信息与控制杂志2016年第2期北京时间：

作者：贾旭, 崔建江, 孙福明, 曹玉东

摘要：为提高手背静脉识别过程中特征的有效性，提出了一种基于改进非负矩阵分解（NMF）的识别算法．首先，静脉图像经过分块后，将每一块子图像的像素均值与平均梯度幅值作为图像原始特征；其次，将所有训练样本原始特征形成的特征矩阵进行非负矩阵分解，其中对分解后的系数向量加以稀疏性与可区分性约束，从而形成改进的非负矩阵分解模型；再次，基于梯度投影法对提出的非负矩阵分解模型进行求解，获取新的特征基与特征向量；最后，利用最近邻匹配算法对特征向量进行分类，实现身份的识别．实验结果表明，提出的识别算法可获得较高的识别率，处理过程具有较好实时性．

关键词：非负矩阵分解, 静脉识别, 特征提取, 梯度投影法