基于圖像質(zhì)量的掌紋識(shí)別算法研究.pdf

1、掌紋識(shí)別技術(shù)因其包含信息量大、采集設(shè)備簡(jiǎn)單、用戶(hù)易于接受等優(yōu)點(diǎn)，近年來(lái)得到了廣泛的研究，并成功應(yīng)用于公安系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)研究、社會(huì)福利等方面。
　　隨著非接觸式掌紋采集系統(tǒng)的發(fā)展，圖像的質(zhì)量成為一個(gè)不可忽略的問(wèn)題。易用性的提高必將降低圖像的質(zhì)量。而在眾多影響圖像質(zhì)量的因素中，離焦模糊是一種極為重要的圖像失真。而傳統(tǒng)的模糊掌紋識(shí)別算法主要通過(guò)提取掌紋的穩(wěn)定性特征進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別率較低。本文在引入掌紋圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法，并在此基礎(chǔ)上提出了LM

2、CP（局部多層對(duì)比模式）和log-Gabor數(shù)據(jù)融合的方法，主要工作如下:
　　(1)引入掌紋圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。該方法基于Daugman算法，首先對(duì)掌紋圖像進(jìn)行拉普拉斯銳化，然后計(jì)算圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，通過(guò)設(shè)定的閾值對(duì)清晰圖像和模糊圖像進(jìn)行區(qū)分，去除嚴(yán)重模糊的掌紋圖像。
　　(2)提出LMCP和log-Gabor數(shù)據(jù)融合的掌紋識(shí)別算法。首先對(duì)LMCP算法和log-Gabor算法進(jìn)行了分析，實(shí)驗(yàn)證明了兩種方法的有效性。然后對(duì)LMCP和