基于紋線投影特征的掌紋識別方法研究.pdf

1、身份識別和人們生活密切相關(guān)，隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，電子商務(wù)的廣泛應(yīng)用，人們迫切需要一種簡單高效且安全性高的自動身份識別系統(tǒng)。掌紋識別和指紋識別有某些相似性，都是以手為研究對象的生物特征識別技術(shù)，但是掌紋因其面積較大，紋理較清晰，具有指紋無法媲美的優(yōu)越性。近年來，掌紋身份識別技術(shù)受到了越來越多的關(guān)注，但是并沒有形成針對掌紋成熟的處理技術(shù)，現(xiàn)在的大部分掌紋處理技術(shù)主要還是借鑒指紋識別技術(shù)或者其他生物特征識別技術(shù)。 本文以掌紋圖像為研究對象

2、，充分考慮掌紋的紋線結(jié)構(gòu)特征，提出了針對掌紋的特征提取方法。在圖像預(yù)處理階段，根據(jù)所使用的掌紋圖像的特點，給出了基于圖像右邊緣旋轉(zhuǎn)不變點的圖像分割方法，對所有的掌紋圖像都可以正確的定位和分割。在特征提取階段，根據(jù)掌紋圖像的紋線具有不同方向的特點，通過四個方向的線檢測模板與掌紋圖像分別做卷積運算來檢測各個方向的掌紋紋線，得到的四個卷積圖像分別在與其線檢測模板方向垂直的方向上進行投影。投影后的向量作為掌紋圖像的特征向量，稱為紋線投影特征向量

3、。該特征向量不僅對紋線的間斷性和旋轉(zhuǎn)性具有魯棒性，同時還保留了紋線的寬度和深度信息。針對原始紋線投影向量的維數(shù)較大而且有很多的“毛刺”的問題，本文引入小波變換。利用小波變換，把特征向量空間域內(nèi)的信息轉(zhuǎn)換到頻域內(nèi)，并且分解成低頻和高頻兩部分，頻域內(nèi)的能量主要集中在少量的低頻系數(shù)上，高頻部分對應(yīng)信號的邊緣和噪聲，所以可以只保留小波的低頻部分來實現(xiàn)特征向量的降維和去噪聲。 本文方法的特點：一是提取的紋線投影特征，具有結(jié)構(gòu)特征的準(zhǔn)確性和