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基于二维Gabor滤波器的掌纹识别

作　者: 吴和静
导　师: 刘富
学　校: 吉林大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 掌纹识别预处理特征提取 Gabor滤波器匹配识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 457次
引　用: 5次
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内容摘要

随着当今社会电子商务的迅速发展,生物特征识别技术已经广泛地应用于身份鉴别中。掌纹作为人体生物特征之一,也有其广阔的应用领域。本文在分析和归纳文献资料的基础上,对掌纹识别技术及其应用的研究现状有了较好的了解和掌握。编程实现了掌纹图像预处理的各个步骤并着重针对本文的特征提取算法进行了坐标定位的设计。对掌纹识别的关键技术,即掌纹特征的提取和匹配算法进行了研究,并建立和实现了一个完整的基于数码相机的掌纹识别系统。鉴于二维Gabor函数具有时域和频域同时达到局部化最优,并具有良好的方向和频率选择特性。本文实现了一种基于二维Gabor滤波器的掌纹识别方法。先把二维Gabor滤波器进行实部和虚部分离,然后用这个经过调整的滤波器和经过预处理之后得到的图像分别进行卷积和编码,结果形成实部和虚部矩阵,提取出了手掌中心部分的纹理特征。在此过程中,对于Gabor滤波器的参数选择上,我们参考了大量的资料并进行了实验比对,最后确定了最适合本文的Gabor滤波器参数。在掌纹的匹配识别阶段,采用归一化的汉明距离,以异或的方式对特征提取所得到的实部和虚部纹理进行匹配。分别用我们实验室所采集到的掌纹和香港理工大学掌纹库中的掌纹进行实验。由于实验结果对阈值很敏感,我们进行了大量的实验选取阈值,最后确定了几组有代表性的阈值,并分别算出了我们实验室采集到的掌纹和香港掌纹库中的掌纹的FRR和FAR,并分析了结果。我们也分析了在掌纹采集过程中和预处理阶段所产生的误差。

全文目录

提要  4-7
第1章绪论  7-23
  1.1 课题背景及意义  7
  1.2 生物特征识别的基本概念、应用和发展历史  7-11
    1.2.1 生物特征识别的基本概念和应用  7-8
    1.2.2 生物特征识别的发展历史  8-9
    1.2.3 各种生物特征识别技术简介  9-11
  1.3 掌纹特征介绍  11-13
  1.4 掌纹识别系统构成  13-14
  1.5 掌纹识别技术发展现状和研究方法  14-21
    1.5.1 掌纹图像的采集  15-16
    1.5.2 掌纹图像的预处理  16-18
    1.5.3 掌纹识别算法概述  18-21
  1.6 本文的主要研究内容  21-22
  1.7 本文的内容安排  22-23
第2章掌纹图像的采集和预处理  23-35
  2.1 掌纹图像的采集  23
  2.2 掌纹图像的预处理  23-33
    2.2.1 掌纹图像的灰度化处理  24-25
    2.2.2 掌纹图像的阈值分割  25-27
    2.2.3 轮廓提取  27-28
    2.2.4 不变特征点检测和坐标定位  28-30
    2.2.5 获取掌纹子图（ROI）  30
    2.2.6 掌纹子图的大小归一化和灰度标准化  30-33
  2.3 本章小结  33-35
第3章基于2D Gabor 滤波器的掌纹特征提取  35-56
  3.1 引言  35-36
  3.2 掌纹特征提取方法简介  36-38
    3.2.1 基于结构的特征提取  36
    3.2.2 基于统计的特征提取  36-37
    3.2.3 基于子空间的特征提取  37-38
    3.2.4 基于空域---频域变换的特征提取  38
  3.3 Gabor 变换简介  38-42
  3.4 Gabor 滤波器简介及其主要应用  42-49
  3.5 基于2D Gabor 滤波器的掌纹特征提取  49-55
  3.6 本章小结  55-56
第4章掌纹匹配识别和实验结果分析  56-63
  4.1 模式识别方法  56
  4.2 生物识别技术的评判标准  56-58
  4.3 掌纹特征匹配识别和实验结果分析  58-61
    4.3.1 掌纹特征匹配简介  58-59
    4.3.2 本文实验结果分析  59-61
  4.4 本章小结  61-63
第5章全文总结以及对未来的展望  63-66
  5.1 全文总结  63-64
  5.2 本文的局限性及进一步的研究工作  64-66
参考文献  66-70
摘要  70-72
Abstract  72-74
致谢  74

基于二维Gabor滤波器的掌纹识别

内容摘要

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