基于LOG-GABOR濾波的掌紋識別算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展，信息安全顯示出前所未有的重要性。生物識別技術(shù)以其特有的穩(wěn)定性、唯一性和方便性，得到越來越廣泛的應(yīng)用。掌紋識別作為一項新興的生物識別技術(shù)，因具有采樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受程度高、不易偽造、受噪聲干擾小等特點受到國內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注。但是由于掌紋識別技術(shù)起步較晚，目前尚處于學(xué)習(xí)和借鑒其他生物特征識別技術(shù)的階段。本文以掌紋圖像為研究對象，主要針對掌紋圖像的特征提取做了深入的研究，主要研究成果如下：

2、 1、對現(xiàn)有的3種掌紋圖像的定位分割算法進行分析，比較各種算法的性能，并選擇基于形態(tài)學(xué)算子的定位分割算法在仿真實驗中實現(xiàn)； 2、提出了基于Gabor小波和2-DPCA&PCA的掌紋識別方法。與基于Gabor小波和PCA算法不同的是，該算法采用2-DPCA與PCA相結(jié)合的方式對Gabor小波變換結(jié)果進行降維，提取幅度特征。采用歐氏距離匹配算法對提取的特征進行分類匹配。實驗結(jié)果表明，本算法在身份識別和身份確認方面的性能均優(yōu)于基

3、于Gabor小波和PCA的掌紋識別算法； 3、采用兩個方向相互垂直的二維L0g-Gabor濾波器構(gòu)造了二維正交Log-Gabor濾波器，提取掌紋圖像的正交相位特征。采用Hamming距離匹配算法對提取的特征進行分類匹配。這種算法可以有效的避免不同的光照條件對掌紋圖像的影響。實驗結(jié)果表明，本算法的識別精度遠遠高于基于二維Gabor濾波的掌紋識別算法； 4、構(gòu)造了具有N個不同方向信息的二維混合Log-Gabor濾波器，提取掌