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基于指背纹和指静脉的生物特征识别算法研究

作　者: 黄潇拉
导　师: 杨文明
学　校: 清华大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 生物特征识别 指背纹 指静脉 多模态
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 13次
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内容摘要


随着信息技术的不断发展和网络的不断普及，当代社会对身份认证的需求越来越多，要求也越来越高。与传统的基于知识或所有物的身份认证方法比较起来，生物特征识别技术以其突出的便利性、安全性获得了广泛的关注。然而目前的主流生物特征技术仍有各自的缺点，不能完全满足现实的需求。为改善这一现状，有如下两种主要的解决方案：开发和研究新型的生物特征；结合多种生物特征进行多模态的识别。按照这种思路，本文首先深入研究了一种新兴的手部生物特征：指背纹，它指的是手指背面第二关节处的皮肤褶皱。研究基于指背纹的单模态识别系统的主要内容包括：(1)充分调研了现有的指背纹的识别算法，还拓展性的广泛研读了其他生物特征系统的识别算法，从而寻找到现有方法的不足；(2)针对采集到的指背纹图像，开发了能够准确定位、并且能根据手指粗细自适应调整大小的感兴趣区域提取算法；(3)利用基于相位相关法的提取的全局特征进行粗匹配，利用Gabor滤波器提取的局部方向特征进行进一步的精匹配。本文的第二部分深入探讨了指背纹与指静脉的融合识别技术。指背纹和指静脉均源自手指，可以利用两个相机实现同时采集；并且它们之间具有的固定的位置关系，可以通过图像配准的方法完好的保存下来。这部分的主要研究内容为：(1)针对指背纹和指静脉图片的不同特点，开发了联合定位的感兴趣区域定位算法，能够有效提高定位精度和减少消耗的时间；(2)在融合策略方面，分别在像素层、特征层和分数层上都进行了积极的尝试，且均取得了好的实验结果。其中在特征层融合上提出来的C2Code特征结果最佳。由此可见，基于指背纹的身份识别系统具有良好的可行性，并且指背纹与指静脉之间的融合识别方式也得到了很好的验证。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
主要符号对照表  8-9
第1章 引言  9-21
  1.1 课题研究背景、目的及意义  9-11
  1.2 国内外研究现状  11-19
    1.2.1 生物特征识别技术  11-12
    1.2.2 手部生物特征识别技术  12-15
    1.2.3 多模态生物特征识别技术  15-19
  1.3 本论文主要工作  19-21
第2章 非接触式手指多模态采集系统  21-27
  2.1 成像原理与系统设计  21-23
    2.1.1 指静脉成像原理  21-23
    2.1.2 指背纹成像原理  23
  2.2 采集方法  23-26
  2.3 本章小结  26-27
第3章 指背纹图像的预处理  27-38
  3.1 图像去噪与图像增强  27-29
  3.2 感兴趣区域提取  29-32
    3.2.1 基于梯度的 ROI 提取方法  29-30
    3.2.2 基于凹凸性编码的 ROI 提取  30-32
  3.3 指背纹图像的预处理  32-37
  3.4 本章小结  37-38
第4章 指背纹图像的特征提取与识别  38-48
  4.1 特征提取的一般准则  38-39
  4.2 指背纹特征提取  39-45
    4.2.1 基于灰度图的特征提取：带限相位相关  39-41
    4.2.2 基于二值图的特征提取：距离变换  41-42
    4.2.3 基于变换域的特征提取—竞争方向编码  42-45
  4.3 基于指背纹的单模态身份识别  45-47
  4.4 本章小结  47-48
第5章 指背纹与指静脉的融合识别系统  48-63
  5.1 生物特征融合层次  48-49
  5.2 多模态识别系统的预处理  49-53
    5.2.1 图像配准  49-52
    5.2.2 多模态联合的 ROI 提取算法  52-53
  5.3 指背纹与指静脉的融合识别算法  53-61
    5.3.1 像素层融合  53-55
    5.3.2 特征层融合  55-61
    5.3.3 分数层融合  61
  5.4 本章小结  61-63
第6章 实验结果分析  63-72
  6.1 生物特征识别系统的性能指标  63-66
    6.1.1 注册模式下的性能指标  63
    6.1.2 验证模式下的性能指标  63-66
    6.1.3 辨识模式下的性能指标  66
  6.2 实验结果分析  66-71
    6.2.1 指背纹识别系统的性能  67-68
    6.2.2 指背纹与指静脉识别系统的性能  68-71
  6.3 本章小结  71-72
第7章 总结  72-74
  7.1 研究总结  72-73
  7.2 需进一步研究的工作  73-74
参考文献  74-80
致谢  80-82
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  82

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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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