基于指紋和手背靜脈的多模態(tài)生物特征識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和新理論的快速發(fā)展，現(xiàn)代的生物特征識(shí)別系統(tǒng)也得到了快速的發(fā)展。目前，對(duì)生物特征識(shí)別系統(tǒng)的研究，主要集中在對(duì)單模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的研究上，并取得了很多成果。但是也發(fā)現(xiàn)了很多僅僅靠單模態(tài)識(shí)別無(wú)法克服的問(wèn)題。于是展開了對(duì)多模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的研究，鑒于此，本文提出了基于指紋和手背靜脈的多模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)。 基于指紋和手背靜脈的多模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)主要分為靜脈識(shí)別系統(tǒng)和指紋識(shí)別系統(tǒng)兩個(gè)方面，指紋識(shí)別算法采用已有的指紋識(shí)別系統(tǒng) H

2、F1000的有關(guān)算法，因此本論文的重點(diǎn)是對(duì)手背靜脈識(shí)別系統(tǒng)的一些關(guān)鍵算法的研究以及指紋和手背靜脈的融合算法研究。 對(duì)手背靜脈識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵算法的研究主要集中在手背靜脈圖像的預(yù)處理算法、特征提取算法、匹配算法這三個(gè)難點(diǎn)方面。在靜脈圖像增強(qiáng)方面提出一種基于Retinex理論改進(jìn)的圖像增強(qiáng)方法。在靜脈圖像分割算法方面主要提出了對(duì)基于邊界的圖像分割和基于邊緣的最優(yōu)路徑分割兩種分割算法。在手背靜脈圖像特征提取與匹配中，本文試驗(yàn)了很多方法，其