基于手部圖像的多模態(tài)生物識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科技的迅速發(fā)展，信息安全越來越受到人們的重視，生物識(shí)別作為一種安全系數(shù)較高的實(shí)用性技術(shù)，受到了人們更多的青睞，同時(shí)也對生物識(shí)別技術(shù)提出了更高的要求。在所有的生物特征中以基于手部信息的生物識(shí)別在用戶中的接受程度最高，手部信息中的掌紋和指紋具有信息量豐富、特征信息穩(wěn)定的獨(dú)特優(yōu)勢，而手部信息中的手形具有識(shí)別效率高的特點(diǎn)，所以基于這三種特征的融合可以獲得高效率、高準(zhǔn)確率的生物識(shí)別技術(shù)，該課題的研究具有巨大的潛在研究價(jià)值和廣闊的實(shí)用性。由

2、于手部信息中的指紋特征已經(jīng)研究的相當(dāng)成熟，本文主要針對手形和掌紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行深入研究。
　　在手形圖像特征識(shí)別中，手形圖像特征點(diǎn)定位的準(zhǔn)確性直接影響手形匹配的正確性，在現(xiàn)有的手形圖像特征點(diǎn)定位的基礎(chǔ)上，提出了一種基于局部分塊掃描式的特征點(diǎn)定位改進(jìn)算法，算法由最容易定位的中指指峰入手，再根據(jù)中指指峰坐標(biāo)按照固定順序一步步遞推式，分塊確定其余手指的指峰點(diǎn)和指谷點(diǎn)的坐標(biāo)。再根據(jù)已確定的特征點(diǎn)提取手形特征矢量，應(yīng)用基于手形圖像特征矢量的匹

3、配算法進(jìn)行匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的特征點(diǎn)定位成功率達(dá)94.8％，可以準(zhǔn)確的對手形圖像進(jìn)行特征點(diǎn)定位，算法具有可行性；針對圓盤法中受手形張開程度的影響太大，導(dǎo)致圓盤半徑的大小及像素閾值難以確定的局限性，通過對圓盤算法原理及手形圖像輪廓特點(diǎn)進(jìn)行分析，提出了圓盤極值算法，該算法采用圓盤鄰域極值的方法對手指指峰點(diǎn)、指谷點(diǎn)分別確定，避免了像素閾值的使用，同時(shí)給予圓盤半徑更大的適用空間，解決了圓盤法的局限性。實(shí)驗(yàn)表明應(yīng)用該算法特征點(diǎn)定位成功率達(dá)

4、98.4%。算法可以準(zhǔn)確定位特征點(diǎn)，具有可行性。
　　在掌紋圖像特征識(shí)別中，針對目前定位點(diǎn)不易確定和同類圖像ROI提取偏移度較大問題，提出一種ROI分割改進(jìn)算法，該算法以兩個(gè)谷點(diǎn)和掌邊擬合直線為參考，以固定角度的方式建立坐標(biāo)系找到掌紋信息豐富的區(qū)域，確定掌紋的ROI，最后提取特征矢量進(jìn)行匹配識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明用此算法可較準(zhǔn)確的找到掌紋的ROI，且分割的同類圖像偏移度較小，掌紋的ROI提取率達(dá)98.2%，掌紋正確識(shí)別率提高25%左右