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在线掌纹匹配技术的研究

作　者: 李艳
导　师: 吴贵芳
学　校: 河南科技大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 在线掌纹识别特征提取特征点检测生物特征
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 16次
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内容摘要

掌纹识别是通过手掌皮肤的纹路特征来进行身份识别的方法,是在传统身份识别方法上的一种创新,已经成为身份识别领域的热点研究对象之一。目前,掌纹识别技术的研究主要集中于掌纹图像的结构特征、纹线特征和几何特征的研究方面,其中结构特征和纹线特征的研究是重点。由于掌纹图像在采集过程中存在着多种外界环境的干扰,并且相关噪声处理技术的应用并不成熟,大大制约了掌纹识别的研究发展,无法从根本上满足掌纹识别系统的实时性要求。根据该特点,在分析了掌纹识别中的关键技术基础上,分别从区域定位和特征提取两方面进行了研究。通过对现有的掌纹匹配算法的分析和研究,为了提高掌纹特征的识别匹配率,对掌纹角点和感兴趣区域(region of interest, ROI)的提取算法进行了改进,提出了一种基于掌纹边缘线曲率的角点检测算法,并用所提取出的角点建立直角坐标系,完成该掌纹图像的ROI区域的选择,大大减少了旋转和平移性对匹配算法所造成的影响,有效提高了匹配率。为了进一步减少掌纹图像在采集过程中所受到的干扰,从特征提取方面进行了改进,利用contourlet变换具有的方向性和各向异性的优点,以及不变矩算法平移、旋转、比例和对比度变换的不变性特点,提出了一种àtrous-Contourlet变换和不变矩相结合的自适应加权系数的掌纹识别算法,最后再利用掌纹图像频域变换图形近似高斯变换图形的特点,提取出各个方向分解系数的特征系数值作为加权系数,采用优者更优的方式实现了掌纹图像的匹配和识别,从而解决了掌纹采集过程中所遇到的各种平移干扰问题。实验结果表明,在准确率高达99.3%的条件下,定位时间比传统算法提高了0.4s以上,提高了将近10%,有效改进了在线掌纹检测的精确性和实时性。

全文目录

摘要  2-3
ABSTRACT  3-7
第1章绪论  7-16
  1.1 课题研究背景与意义  7-10
  1.2 掌纹识别研究的现状及发展  10-14
    1.2.1 国外研究现状  11-12
    1.2.2 国内研究现状  12-14
  1.3 本文研究的主要内容  14
  1.4 论文结构安排  14-16
第2章掌纹识别技术的相关理论和算法  16-30
  2.1 掌纹识别技术概述  16-18
    2.1.1 掌纹图像的描述  16-17
    2.1.2 掌纹识别系统的流程  17
    2.1.3 掌纹图像匹配算法的分类  17-18
  2.2 基于图像特征的图像匹配算法  18-22
    2.2.1 基于边缘特征的图像匹配算法  19
    2.2.2 基于坐标投影的角点匹配算法  19-20
    2.2.3 Chamfer 匹配技术  20-21
    2.2.4 基于Hausdorff 距离的图像匹配方法  21-22
    2.2.5 不同图像匹配算法的比较和分析  22
  2.3 基于图像像素灰度值的匹配算法  22-28
    2.3.1 归一化互相关匹配  23-24
    2.3.2 基于图像投影的匹配算法  24-25
    2.3.3 基于不变矩特征的匹配算法  25-26
    2.3.4 基于频域特征的匹配算法  26-28
    2.3.5 不同图像匹配算法的比较和分析  28
  2.4 本章小结  28-30
第3章掌纹图像特征点检测算法的研究  30-46
  3.1 基于图像灰度的特征点检测算法  30-36
    3.1.1 Moravace 算子  30-31
    3.1.2 Harris 算子  31-33
    3.1.3 Susan 算子  33-35
    3.1.4 不同角点检测算法的比较和分析  35-36
  3.2 基于图像边缘的特征点检测算法  36-39
    3.2.1 基于曲率尺度空间(CSS)的角点检测算法  36-37
    3.2.2 基于曲率变化的角点提取算法  37-38
    3.2.3 不同角点检测算法的比较和分析  38-39
  3.3 改进的特征点检测算法  39-45
    3.3.1 掌纹图像轮廓的选取  39-41
    3.3.2 角点提取  41-43
    3.3.3 ROI 的定位  43
    3.3.4 实验结果与分析  43-45
  3.4 本章小结  45-46
第4章基于 Contourlet 变换和不变矩的掌纹匹配算法  46-63
  4.1 contourlet 变换  46-50
    4.1.1 LP 变换  47-48
    4.1.2 塔形方向滤波器组  48-50
  4.2 图像不变矩理论  50-52
  4.3 基于Contourlet 变换和不变矩的掌纹匹配算法  52-62
    4.3.1 àtrous–Contourlet 变换  53-56
    4.3.2 基于àtrous–Contourlet 变换和不变矩的掌纹匹配算法  56-59
    4.3.3 掌纹匹配算法的实现  59-60
    4.3.4 实验结果与分析  60-62
  4.4 本章小结  62-63
第5章结论与展望  63-65
  5.1 结论  63-64
  5.2 工作展望  64-65
参考文献  65-69
致谢  69-70
攻读硕士学位期间的研究成果  70

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