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基于颅骨的身份特征识别技术的研究

作　者: 熊泽本
导　师: 邢建平
学　校: 山东大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 预处理 颅骨识别 三维重建 2DPCA
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


近几年,伴随着信息化、网络化、数字化时代的到来,人们对安全问题也提出了新的要求。传统的识别技术存在着很大的缺陷。主要体现在：首先由于现在网络信息化发展迅速,对涉及国家机密和个人隐私的安全领域来说,我们的密码已经不能防范层出不穷的黑客技术。其次随着科技发展,个人移动通信技术发展也很快,如何更好的提高个人识别的安全性,也是当前的一个大的任务。正在迅速发展的生物特征识别技术(Biometric Identification Technology)可以解决这些问题。概括起来说生物特征识别就是利用人体本身的生物特征进行身份认证的一种技术。更具体一点,生物特征识别技术就是人体特征与高科技信息结合起来发展的产物,在这其中我们的计算机是必不可少的,因为我们得到的信息都得通过它进行处理,与传统的身份认证方法不同。生物特征识别技术主要是通过辨别人类的生理特征如手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜等,或者是行为特征如字迹、声音等进行身份鉴别认证技术。其特征识别技术主要涉及到计算机视觉技术、图像和语音处理技术、可视化模拟、传感器和智能机器人探测系统等。因为颅骨在人体的内部,特征稳定,并且不易被破坏,所以它不易伪装,相对于指纹和人脸识别系统来说,有更高的稳定性,而且每个人的颅骨特征也不相同,至今为止,还没有发现两个人有完全相同的颅骨,而且只要人成年后,颅骨特征一般就不会发生改变了,基于颅骨特征的众多优点,本文中提出了一种基于颅骨的生物特征识别技术的研究,主要研究工作可以分为以下几个步骤：首先,在前期大量的收集查阅国内外生物特征识别发展的趋势,更好的了解颅骨识别研究的现在和未来,通过分析和深入探索,引出了本文中进行颅骨识别的目的和意义,颅骨识别研究的必然可行性。其次,详细介绍了颅骨图像预处理的方法和步骤,进行图像预处理的目的有三个。第一是滤除噪声、主要介绍了两种滤波方法,一种是中值滤波,一种是邻域平均值滤波。其次介绍了图像分割处理的几个部分,主要是基于边缘的分割和基于区域的分割两大类。最后介绍了图像插值处理,这个是进行三维重建,更好重现模型的关键,因为毕竟获取时我们的图像数量是有限的。再次,介绍了图像三维重建的方法,三维重建可以分为面绘制法和体绘制法,并分析了两者的优缺点,两者的不同是面绘制需要构造一个中间几何图元,而体绘制不需要,它是直接对体数据：信息进行明暗处理。本文中在对颅骨图像进行三维重建时采用的是面绘制的方法,因为我们的目的是获取三维几何数据信息,而对颅骨的内部结构不做研究。然后,概述了特征提取的目的和意义,本文中利用主成分分析的方法提取几何数据中的重要特征信息,进行特征提取。最后,选择一种适合自己的分类识别方法,对颅骨特征进行分析,进而达到人类特征识别的目的。在研究的过程中,我们还对颅骨的特征识别进行了实验分析和探讨,结果表明,颅骨识别是生物特征识别中的又一个创新。

全文目录


摘要  8-10
ABSTRACT  10-12
1 绪论  12-21
  1.1 生物特征识别技术概述  12-14
  1.2 颅骨识别的研究背景和意义  14-15
  1.3 国内外研究状况  15-17
  1.4 研究系统框架  17-18
  1.5 本文的主要研究工作  18-21
    1.5.1 内容简介  18-19
    1.5.2 本文的组织结构  19-21
2 二维医学图像预处理  21-36
  2.1 CT图像的获取及其数据特点  21-22
  2.2 图像滤波处理  22-25
    2.2.1 中值滤波法  23-24
    2.2.2 邻域平均值法  24-25
  2.3 图像分割  25-33
    2.3.1 图像分割的数学表示  25-27
    2.3.2 边缘分割法  27
    2.3.3 区域分割法  27-29
    2.3.4 阈值分割法的实现  29-30
    2.3.5 实验分析  30-33
  2.4 颅骨图像的层间插值  33-35
    2.4.1 实验结果分析  34-35
  2.5 本章小结  35-36
3 图像三维重建算法  36-45
  3.1 三维重建算法介绍  36-39
    3.1.1 MC表面重建算法  36-37
    3.1.2 MC算法的实现  37-39
  3.2 颅骨三维重建软件实现过程  39-43
    3.2.1 系统的整体设计流程  39-40
    3.2.2 程序实现过程  40-43
    3.2.3 表面绘制结果  43
  3.3 本章小结  43-45
4 特征信息获取与识别  45-55
  4.1 PLY格式介绍  45
  4.2 三维网格模型几何数据获取  45-47
  4.3 特征识别方法概述  47-48
  4.4 基于2DPCA的特征提取  48-54
    4.4.1 PCA概述  48-49
    4.4.2 2DPCA算法介绍  49-51
    4.4.3 2DPCA提取方法介绍  51-54
  4.5 本章小结  54-55
5 总结与展望  55-58
参考文献  58-62
致谢  62-63
攻读学位期间发表的学术论文目录  63-64
学位论文评阅及答辩情况表  64

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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