基于掌印紅外熱圖像的分類識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、在信息時(shí)代，生物特征識(shí)別技術(shù)是身份識(shí)別的重要手段之一。目前，大部分識(shí)別技術(shù)以可見(jiàn)光圖像作為目標(biāo)對(duì)象，在一些場(chǎng)景中很難提取到隱藏的生物特征信息。面對(duì)上述瓶頸，本課題將紅外熱成像技術(shù)引入到生物特征識(shí)別中，潛在的提高了某些場(chǎng)景中身份識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性。
　　圍繞掌印紅外熱圖像的分類識(shí)別問(wèn)題，本文從圖像的采集、預(yù)處理、特征提取和識(shí)別算法四個(gè)階段展開(kāi)研究，深入分析每個(gè)階段所遇到的問(wèn)題。
　　在圖像采集方面，本文利用紅外相機(jī)獲取大量掌印紅

2、外熱圖像作為實(shí)驗(yàn)的真實(shí)數(shù)據(jù)。接著，通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行灰度化處理、降噪處理、輪廓提取等一系列圖像預(yù)處理，獲得掌印目標(biāo)的整體輪廓。為了挖掘輪廓圖像潛在包含的生物特征信息，本文從掌印的形狀結(jié)構(gòu)出發(fā)，運(yùn)用兩種不同的曲線擬合算法表達(dá)其標(biāo)志性的特征。針對(duì)掌印圖像的特殊性，提出基于多區(qū)域橢圓擬合的特征提取方法。在圖像的分類識(shí)別階段，本文采用兩種分類器，即:K-最鄰近算法和支持向量機(jī)，實(shí)現(xiàn)了掌印紅外熱圖像的分類識(shí)別。通過(guò)多次調(diào)整K-最鄰近算法中的距離計(jì)