基于復雜背景下的無接觸掌紋預處理算法研究.pdf

1、近些年來，隨著科學技術的不斷進步，個人身份信息的安全受到了越來越多人的關注，尤其是在銀行賬戶、網(wǎng)上支付平臺等涉及金融交易的應用領域，過去單純的密碼口令存儲信息的劣勢已經(jīng)越來越明顯，它們容易被遺忘或被竊取。利用生物特征識別技術可以很好的解決當前的這些問題，生物特征識別技術主要是指通過人本身具有的生理特征進行身份識別的一種科學，這些特征通常具備唯一性、穩(wěn)定性和安全性等獨特的優(yōu)勢。掌紋識別技術作為生物特征識別技術的一種，它除了具備常規(guī)生物特征

2、識別技術的優(yōu)點外，其本身還具有易采集性、用戶接受程度高等優(yōu)點，所以對掌紋識別技術的研究將具有十分廣闊的應用前景。目前，雖然在實驗室中掌紋識別的精度已經(jīng)很高，但是在實驗室中采集的掌紋圖像背景都比較單一，與在現(xiàn)實的場景中采集的掌紋圖像差異較大。在現(xiàn)實的場景中，被拍攝手掌的背景可能比較復雜，并且在拍攝時手掌的角度可能不確定，僅僅使用實驗室中已有的掌紋預處理算法很難準確的提取到掌紋感興趣區(qū)域(ROI)，這也是限制掌紋識別技術市場化的關鍵因素。為

3、了能使掌紋識別技術應用到人們的日常生活中，針對于復雜背景下的掌紋預處理技術的研究就顯得尤為重要。
　　本文主要研究復雜背景下的無接觸掌紋預處理方法。分析當下較流行的基于復雜背景下的手掌分割算法，提出了一種單高斯膚色模型和光照分量相互融合的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法用于復雜背景下的手掌前景分割，解決了手掌在光照不均勻的情況下分割不準確的問題；分析已有的經(jīng)典掌紋 ROI提取算法的不足，提出了一種基于校正手掌方向的掌紋感興趣區(qū)域提取方法，該方法

4、通過校正手掌方向能夠快速提取任意方向的手掌圖像的感興趣區(qū)域，解決了在現(xiàn)實場景中掌紋感興趣區(qū)域提取不準確的問題；針對于本文提出的預處理算法所獲得的掌紋感興趣區(qū)域，提取其一致局部二進制模式(ULBP)特征并進行一對多的匹配識別，評估了本文提出的基于復雜背景下的無接觸掌紋預處理算法的性能。為了驗證本文提出算法的有效性，我們建立了在復雜背景的環(huán)境下的采集的掌紋數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫中的手掌圖像是利用Iphone6手機在復雜背景的環(huán)境下拍攝的，由60個