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大鱼际掌纹识别算法研究与系统设计

作　者: 白秋菊
导　师: 朱习军
学　校: 青岛科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 大鱼际掌纹中介滤波灰度共生矩阵支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 4次
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内容摘要

作为能够快速、无痛苦、准确并且可以提前诊断的诊病方式,中医学的手掌诊病得到了普遍的认可。中医专家根据手掌不同位置、不同的纹理、色泽等信息就可以得出诊断,这样就可以让患者提前预防或者对症下药。医学专家临床实践发现,大鱼际掌纹的粗糙程度和患有哮喘等变态反应性疾病有关联关系,根据患病的概率或者严重程度的大小,将大鱼际掌纹按照其粗糙程度分为四个等级。掌纹医学与医生的经验有很大关系,具有很强的主观性,所以有必要利用信息技术设计算法和系统将大鱼际掌纹自动的分为四个等级,使得中医专家经验标准化、统一化、客观化。本文主要研究大鱼际掌纹图像的预处理、分类算法和大鱼际掌纹量化识别系统的设计,从而达到分级的目的。首先,设计制作了掌纹采集系统,能够很好的减少外界的干扰,得到稳定的掌纹图像;然后采用ROI区域定位技术截取掌纹的大鱼际区域；介绍了中介算法,并采用中介滤波的方法对获得的图像滤波增强；在此基础上提取大鱼际掌纹图像的8个灰度共生矩阵特征,并分析了选择该8个特征的优势；最后采用基于二叉树的层次支持向量机,将提取出的特征向量作为输入向量训练分类器,对大鱼际掌纹进行多分类,取得了很好的效果。在上述算法的基础上,以vc++为工具,MFC为框架开发了大鱼际掌纹识别系统,以辅助医生做出诊断。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第1章绪论  8-13
  1.1 课题来源和背景  8-9
  1.2 课题研究目的和意义  9-10
  1.3 国内外研究现状  10-11
    1.3.1 掌纹医学的研究现状  10
    1.3.2 掌纹识别研究现状  10-11
  1.4 本文的研究内容与结构安排  11-13
第2章大鱼际掌纹图像采集和预处理  13-34
  2.1 大鱼际掌纹图像采集  13-15
    2.1.1 采集系统箱体设计  13-14
    2.1.2 光源设备  14
    2.1.3 掌纹图像捕捉设备  14-15
    2.1.4 控制以及处理设备  15
  2.2 大鱼际掌纹图像预处理  15-19
    2.2.1 大鱼际掌纹图像定位  15-17
    2.2.2 大鱼际掌纹图像去噪增强  17-19
      2.2.2.1 基于空域的去噪方法  17-19
      2.2.2.2 基于频域的去噪方法  19
  2.3 中介数学介绍  19-27
    2.3.1 中介数学的思想背景与现状  19-20
    2.3.2 中介的概念和原则  20-21
    2.3.3 中介逻辑演算系统  21-22
    2.3.4 中介真值程度的度量  22-24
      2.3.4.1 基本概念  22-23
      2.3.4.2 一维情况下的个体真值程度度量  23-24
      2.3.4.3 n维情况下的个体真值程度度量  24
    2.3.5 在对称数值区域中介真值程度的度量  24-27
      2.3.5.1 真区间两侧为假区间情况下中介真值程度度量  25-26
      2.3.5.2 假区间两侧为真区间情况下中介真值程度度量  26-27
  2.4 中介数学应用于图像滤波  27-32
    2.4.1 图像噪声的新定义  28
    2.4.2 图像灰度的真值程度的度量  28-30
      2.4.2.1 单个像素灰度的中介真值程度度量  28-30
      2.4.2.2 图像集合灰度的中介真值度量  30
    2.4.3 图像的中介滤波算法  30-32
  2.5 实验结果及分析  32-34
第3章大鱼际掌纹图像GLCM特征提取与分类  34-52
  3.1 基于灰度共生矩阵的大鱼际掌纹特征的提取  34-39
    3.1.1 灰度共生矩阵定义及算法描述  34-36
    3.1.2 灰度共生矩阵特征参数  36-38
    3.1.3 大鱼际掌纹特征提取实验及分析  38-39
  3.2 基于SVM的大鱼际掌纹图像的分类  39-52
    3.2.1 线性可分最优分类面  40-41
    3.2.2 线性不可分最优分类面  41-42
    3.2.3 核函数特征空间  42-43
    3.2.4 SVM方法的特点  43
    3.2.5 SVM模型的建立  43-46
    3.2.6 多分类支持向量机  46-47
    3.2.7 基于灰度共生矩阵和SVM的大鱼际掌纹图像分类  47-52
第4章大鱼际掌纹量化识别系统  52-62
  4.1 系统总体设计  52-53
    4.1.1 系统流程  52-53
    4.1.2 系统主要模块和功能  53
    4.1.3 系统开发平台  53
  4.2 系统详细设计及功能实现  53-54
    4.2.1 界面的设计  53-54
    4.2.2 各功能模块的集成  54
  4.3 掌纹图像预处理的实现  54-58
    4.3.1 大鱼际掌纹图像获取  55-57
    4.3.2 大鱼际掌纹图像去噪和增强  57-58
  4.4 大鱼际掌纹特征提取  58-59
  4.5 分类识别的实现  59-62
    4.5.1 建立样本库  59-60
    4.5.2 训练分类器  60-62
第5章总结与展望  62-64
  本文工作总结  62
  后续工作展望  62-64
参考文献  64-67
致谢  67-68
作者在攻读硕士期间发表的论文  68-69

大鱼际掌纹识别算法研究与系统设计

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