基于掌纹图象的特征提取方法研究(可复制论文).pdf

哈尔滨工程大学硕士学位论文
摘要
本文以掌纹为研究对象,通过对掌纹的线特征提取与选择方法的研究,
对复杂背景、低对比度、高噪声环境下的特征提取及目标分割等图象识别技
术进行了深入的探讨。
掌纹与指纹一样也具有稳定性和唯一性,利用掌纹的线特征、点特征、
纹理特征、几何特征等完全可以确定一个人的身份。其中掌纹的线特征可以
在较低空间分辩率的图象中获取,能克服指纹的一些不足,是掌纹自动识别
的最主要的特征。由于在线掌纹图象的对比度较低,掌纹中的细小皱纹和乳
突纹会形成一定的噪声,掌纹中的线特征的模式十分复杂,因此对掌纹进行
线特征提取是一项具有挑战性的研究课题。
本文在形态金字塔与形态小被的理论基础上,提出了切实可行的、适用
于掌纹分析的方法与思路。主要研究内容如下
、对掌纹定位与归一化算法进行了改进。对掌纹进行定位的目的就是从掌
纹中提取出合适的基准点,建立参照坐标系,以减少采样过程中引进的旋转、
平移、扭曲等非线性因素的影响,提高匹配识别算法的鲁捧性本章采用灰
度形态梯度提取掌纹的轮廓线、用角点检测方法提取图象的关键特征点,根
据关键点建立参照坐标系,实现对掌纹的归一化分割。
、脱机掌纹中的线特征提取实质上是一个复杂噪声背景下的边缘检测问题。
本文提出一种基于形态中值金字塔和模板的脱机掌纹线特征提取方法。
该方法借鉴非线性多分辨率分析的思想,能在去除噪声的同时很好地保留掌
纹的线特征。
、在线掌纹的线特征稳定、表示方法简单,特征空间小,可实现决速检索
与匹配。对在线掌纹进行实时分类与识别是决定掌纹鉴别技术能否实用化的
关键。本文提出的基于形态小波与空间方向选择模板的在线掌纹的线特征提
取方法,可有效地提取出在线掌纹中的线特征。
有关掌纹线特征提取、选择与基于线特征的匹配方法研究对图象处理和
模式识别等都具有重要意义,对掌纹图象的深入研究将推动掌纹识别技术走
向实用化产业化。总之,对掌纹图象的分析研究是一项具有重要理论价值和
应用背景的课题。
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关键词形态金字塔形态小波掌纹分析线特征提取
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学位论文原创性声明
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文中以明确的方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由
本人承担。
作者签字
期啤、月,日
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第章绪论
课题研究的背景及意义
本课题来源于生物统计特征身份鉴别领域中的掌纹身份鉴别技术。
当今社会电子商务飞速发展,迫切需要一种能够自动鉴别个人身份的技
术。个人身份鉴别的依据一般可分为三大类、特征物品,如身份证、
信用卡、印章、驾驶执照等、特定知识,如密码、口令、暗号等、
人体参数特征,及生物统计特征。生物统计特征包括生理特征人脸、指纹、
掌纹、手形、视网膜、虹膜、声音等和行为特征音、签名、步态等。生
物统计特征与其它两种凭据相比具有唯一性、稳定性、不易丢失、不可替代、
不易忘记等优点。因此基于生物统计特征的身份自动鉴别技术,利用人的生
理特征或行为特征通过计算机来鉴别一个人的身份,被认为是一种最可靠、
最有前途的身份鉴别技术,可广泛应用于公安系统犯罪嫌疑人的身份识别、
信用卡身份鉴别、公司员工身份鉴别、出人控制、遗传性研究、安全系统控
制、人类学、医学研究等方面,在当今社会生活领域和各种政治经济活动中
具有广阔的应用前景并将发挥越来越重要的作用。
目前常用于身份鉴别的生物统计学特征主要有指纹、人脸、掌纹、视网
膜、虹膜、声音、动态签名等。这些特征均具备普遍、唯一、稳定、易于
采集等特性,理论上都可以将个体有效区别开,但在实际的身份鉴别应用中
也都还存在一些局限和不足之处。
一种生物特征提供给人们的可区分性信息量是巨大的,不可能均被采用
来鉴别个人身份。这就存在着对有效特征的选择与提取问题,人们希望能够