淺色背景下基于形狀上下文的手形認證方法研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展和人類活動范圍的擴大，我們對安全性的需求呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢，生物特征識別也因此得到了廣泛的研究與關(guān)注。隨著技術(shù)發(fā)展的不斷成熟，那些使用方便、計算簡單的識別方法越來越受到人類的青睞。本文研究的手形認證方法易于實現(xiàn)、成本較低，是一種易于被用戶接受的生物特征識別技術(shù)。
　　現(xiàn)存的手形認證方法一般將圖像采集背景設(shè)置為黑色，因此學者們大多只關(guān)注手形特征的提取與匹配，而很少考慮認證過程中的手形輪廓提取問題。隨著研究的深入，固定

2、的黑色背景因其限制了手形認證的適用環(huán)境，已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實的需求。本文在淺色采集背景下對手形認證方法進行了研究，主要通過提高方法的適用性來降低手形認證對用戶和環(huán)境的限制。
　　淺色背景下的手形圖像易受陰影影響，陰影給手形輪廓的提取帶來很大困難。本文通過手形的樣本特征分割圖像，以得到完整的手形輪廓。首先分割圖像，提取手形上的樣本點坐標，其次將圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr顏色空間，在Cb、Cr分量中根據(jù)樣本點坐標提取手形的樣本區(qū)域，然后計算Cb

3、、Cr分量中所有像素點與樣本特征間的歐氏距離，得到距離矩陣，接著對其進行閾值分割，提取出手形輪廓，最后判斷手形的位置，通過旋轉(zhuǎn)統(tǒng)一所有手形的方向。該方法可以在含陰影的圖像中提取手形輪廓，即可以用于淺色背景中，又同樣適用于黑色背景，降低了對用戶和環(huán)境的限制。
　　本文基于形狀上下文，提出了一種局部形狀上下文算法實現(xiàn)了手形認證。首先截取手形上相對穩(wěn)定的輪廓，對其進行局部均勻采樣，得到采樣點集，然后局部范圍內(nèi)統(tǒng)計手形的形狀上下文特征，最