基于紋線投影特征的掌紋識(shí)別方法研究.pdf

1、身份識(shí)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(jiǎn)單高效且安全性高的自動(dòng)身份識(shí)別系統(tǒng)。掌紋識(shí)別和指紋識(shí)別有某些相似性，都是以手為研究對(duì)象的生物特征識(shí)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(shí)別技術(shù)受到了越來越多的關(guān)注，但是并沒有形成針對(duì)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(shí)別技術(shù)或者其他生物特征識(shí)別技術(shù)。 本文以掌紋圖像為研究對(duì)象

2、，充分考慮掌紋的紋線結(jié)構(gòu)特征，提出了針對(duì)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(diǎn)，給出了基于圖像右邊緣旋轉(zhuǎn)不變點(diǎn)的圖像分割方法，對(duì)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(diǎn)，通過四個(gè)方向的線檢測(cè)模板與掌紋圖像分別做卷積運(yùn)算來檢測(cè)各個(gè)方向的掌紋紋線，得到的四個(gè)卷積圖像分別在與其線檢測(cè)模板方向垂直的方向上進(jìn)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(duì)紋線的間斷性和旋轉(zhuǎn)性具有魯棒性，同時(shí)還保留了紋線的寬度和深度信息。針對(duì)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(duì)應(yīng)信號(hào)的邊緣和噪聲，所以可以只保留小波的低頻部分來實(shí)現(xiàn)特征向量的降維和去噪聲。 本文方法的特點(diǎn)：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