自動(dòng)掌紋識(shí)別理論和算法研究.pdf

1、基于生物特征識(shí)別的身份鑒別技術(shù)提供了一種高可靠性、高穩(wěn)定性的身份鑒別方式。掌紋識(shí)別是一種相對(duì)較新的生物特征識(shí)別技術(shù)，但其發(fā)展非常迅速，現(xiàn)已成為生物特征識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域中重要一員。研究掌紋識(shí)別技術(shù)具有重要的理論意義和巨大的應(yīng)用價(jià)值，它涉及計(jì)算機(jī)視覺，模式識(shí)別，圖像處理等多門學(xué)科，掌紋識(shí)別技術(shù)的研究有助于這些學(xué)科的發(fā)展；在信息安全、公共安全、法律等領(lǐng)域，掌紋識(shí)別技術(shù)均具有潛在的應(yīng)用前景。目前盡管掌紋識(shí)別技術(shù)已取得了很大進(jìn)展，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然存

2、在許多問題亟待解決。本文對(duì)掌紋識(shí)別相關(guān)理論和算法進(jìn)行了深入研究，主要工作和貢獻(xiàn)如下：
　　 (1)提出了一種基于Log-Gabor小波相位一致的掌紋線特征提取方法。掌紋線特征是掌紋識(shí)別中最基本、最直觀的特征，但由于掌紋線的特殊性和復(fù)雜性，如何有效提取掌紋線特征一直是掌紋識(shí)別的難點(diǎn)。本文從頻率域角度考慮，使用Log-Gabor小波相位一致方法提取掌紋圖像線特征，包括掌紋方向相位一致特征和掌紋整體相位一致特征。該方法提取的線特征可有

3、效包含紋線的結(jié)構(gòu)信息、強(qiáng)度信息和寬度信息，且提取的線特征比較穩(wěn)定。在掌紋整體相位一致特征圖像上進(jìn)一步檢測(cè)出具體的掌紋線，僅使用掌紋線結(jié)構(gòu)特征來(lái)表示和識(shí)別掌紋，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了Log-Gabor小波相位一致提取掌紋線特征用于識(shí)別的有效性。
　　 (2)提出了基于區(qū)域方向碼的掌紋線特征表示方法。該方法首先將6個(gè)方向的掌紋方向相位一致特征圖像均勻分塊，對(duì)于同一區(qū)域的六個(gè)子塊圖像，將具有最大灰度平均值的那個(gè)子塊所對(duì)應(yīng)的特征圖像方向作為該區(qū)

4、域主方向，然后采用三位的二進(jìn)制碼對(duì)該主方向編碼。掌紋區(qū)域方向碼綜合描述了紋線的灰度變化強(qiáng)度及其方向性信息，因而能更好地區(qū)分掌紋圖像；此外，對(duì)區(qū)域的方向編碼使該方法受圖像平移和旋轉(zhuǎn)影響也較小。在PolyU掌紋數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了掌紋區(qū)域方向碼方法的有效性。
　　 (3)提出了一種基于散度差判別局部保持投影(Scatter-difference DiscriminantLocality Preserving Projection

5、s，SDLPP)的掌紋識(shí)別算法。子空間方法具有特征描述性強(qiáng)、計(jì)算代價(jià)小和良好可分性等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于生物特征識(shí)別。線性鑒別分析( LDA)和局部保持投影(LPP)是其中比較經(jīng)典的線性方法，LDA注重圖像數(shù)據(jù)間的可分性，LPP則更關(guān)注于數(shù)據(jù)的局部關(guān)系。本文結(jié)合LDA的判別性思想和LPP注重局部鄰域關(guān)系的思想，提出了散度差判別局部保持投影算法，并對(duì)SDLPP中影響圖像分類的主要參數(shù)進(jìn)行了研究分析。SDLPP的目的是使同類圖像在低維空間中

6、保持緊致的局部關(guān)系，同時(shí)使那些在圖像空間中距離近的非同類圖像在低維投影空間中相對(duì)遠(yuǎn)一些，從而使各類圖像能獲得更好地區(qū)分。在公開掌紋數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的SDLPP算法較LDA、LPP具有更優(yōu)的識(shí)別性能，對(duì)參數(shù)的分析則有助于確定SDLPP的最優(yōu)參數(shù)。此外，論文還使用核方法在理論上將SDLPP擴(kuò)展得到相應(yīng)非線性算法，稱為核散度差判別局部保持投影( Kernel SDLPP，KSDLPP)。
　　 (4)設(shè)計(jì)了一種適合于智能移動(dòng)

7、設(shè)備的掌紋識(shí)別算法，并以該算法為核心開發(fā)了聯(lián)想ET980智能手機(jī)實(shí)時(shí)掌紋身份驗(yàn)證系統(tǒng)。算法首先設(shè)計(jì)了一種適于移動(dòng)設(shè)備的掌紋圖像采集方式并給出了相應(yīng)定位分割方法，這保證了移動(dòng)設(shè)備下掌紋驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性；在識(shí)別過程中加入光照預(yù)處理，一定程度上消除了外部光照變化的影響；采用Gabor小波變換和子空間方法的結(jié)合算法來(lái)提取掌紋特征，并用遺傳算法對(duì)Gabor特征節(jié)點(diǎn)的數(shù)目和位置做優(yōu)化選取，在保證識(shí)別精度同時(shí)顯著地提高了識(shí)別效率。論文算法在聯(lián)想ET9