李新春，张碧茜，林 森，马红艳

(1.辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院，葫芦岛市 125105；2.辽宁工程技术大学 研究生院，葫芦岛市 125105)

0 引 言

手指静脉是一种皮下结构，随机生长成网状分布在手指上。静脉的生理特性使其高度安全，易于收集。此外，与其他的生物识别技术相比(即指纹[1]、人脸[2]、耳、虹膜[3]等)，指静脉识别系统具备成像装置小、成本低、活动灵活、通用性强、可接受性高等特质。因此，手指活检在生物识别中具有很高的研究价值。

在指静脉识别的众多算法中，局部纹理特征提取方法不仅取得较好的识别效率，并且在光照及形变方面表现出良好的鲁棒性。在现有的研究中，杨文文等[4]采用简单二值化、局部二进制模式(local binary pattern，LBP)和分块主成分分析(principal component analysis，PCA)来进行指静脉识别，提高了识别精度，减少了处理时间。研究人员改进了传统的编码方法，提出了更多的特征描述。A.Prijono等[5]将LBP扩展到4个方向，提出了多方向局部线二进模式(multi-direction local line binary pattern，MDLLBP)方法。袭肖明等[6]提出了最佳局部差值编码(best local difference code bit，BLDCB)方式，并成功应用于手指静脉识别当中。近年来，研究人员又提出了关于特征局部结构图相关的一系列算法。TAO等[7]提出了正交对称局部图结构(orthogonal symmetric local graph structure，OSLGS)，引入了高斯分布的差异来表示图像，而基于高斯分布的局部图结构存在着忽略图像方向信息的固有问题。董颂[8]提出多方向加权对称局部图结构(multi-orientation weighted-symmetric local graph structure， MOW-SLGS)算法。贾桂敏等[9]提出了对称邻域交叉图结构(symmetric cross-weighted local graph structure， SCW-LGS)的指静脉识别方法，相比于已有的算法，取得了较好的识别效果。由此，说明了将图论方法应用于指静脉识别具有十分重要的研究价值，但存在着对空间信息表达不完全使得特征提取不全面的问题。……