基于Contourlet與子空間分析的手部特征融合識別算法的研究.pdf

1、掌紋識別是一種新興的生物識別技術，以其穩(wěn)定性、唯一性等特點成為業(yè)界關注的熱點之一，現(xiàn)已應用于身份識別與用戶驗證。掌紋識別技術包括掌紋圖像采集與預處理、特征提取、特征匹配、決策四個環(huán)節(jié)，其中特征提取算法是掌紋識別的關鍵，直接決定識別效果。本文在研究現(xiàn)有掌紋識別算法的基礎上，利用Contourlet變換和子空間方法的優(yōu)勢，采用融合策略，提出了基于Contourlet與子空間分析的手部特征融合識別算法。主要工作包括：
　　1．提出了一種

2、基于Contourlet變換與 NMF掌紋識別算法。Contourlet變換具有三方面優(yōu)勢：首先，具有較好的方向性和各向異性，能捕捉圖像的邊緣信息；其次，Contourlet具有平移不變性，在融合過程中能夠有效減少配準誤差對融合結果的影響；最后，經(jīng)過變換得到的各尺度方向子帶圖像與源圖像具有尺寸大小相同等特性，較容易找到各個子帶圖像之間的對應關系。NMF能將所有元素均為非負數(shù)作為約束條件進行矩陣分解。在非負矩陣分解過程中，適當?shù)剡x取特征空

3、間的維數(shù)能夠獲得原始數(shù)據(jù)的局部特征。綜合以上兩種算法的優(yōu)點，將原始掌紋圖像經(jīng)Contourlet小波變換后，利用NMF提取特征，提高了掌紋的識別率。
　　2．提出了基于contourlet小波變換和ICA的掌紋識別算法，識別效果提高。
　　3．提出了一種基于Contourlet變換與 ICA的手部特征多模融合識別算法。該算法分別使用Contourlet與ICA的方法提取掌紋和指橫紋特征的基礎上，利用簡單加權策略將兩種手部模態(tài)