基于局部描述子的掌紋識別算法研究.pdf

1、因掌紋具有特征豐富、結(jié)構穩(wěn)定、易采集等優(yōu)點，掌紋識別已經(jīng)成為生物特征識別領域的一個新興的研究方向。發(fā)展快速、魯棒、描述能力強的特征算子是掌紋識別算法的關鍵研究內(nèi)容。局部描述子具有計算復雜度低、無需訓練、對紋理各種變形和光照變化魯棒等優(yōu)點，符合掌紋識別算法的需求，因此本文重點研究基于局部算子的掌紋識別算法，主要工作如下:
　　(1)掌紋線特征提取:通過分析指出線特征是掌紋的重要特征，采用改進的有限Radon變換線狀濾波模板（MFRA

2、T）或Gabor線狀濾波器對掌紋多個方向進行卷積運算，在每個像素位置保留線方向響應值最?。ɑ蜃畲螅┑姆较蚓幪?，以及該方向由線性濾波模板累加的像素值和，得到線方向特征圖和增強后的線能量特征圖，為構造表征性強的掌紋紋理特征提供理論依據(jù)。
　　(2)基于局部線方向模式描述子(LLDP: Local Line Directional Pattern)的掌紋識別方法:根據(jù)線性濾波器和三種描述性強的線空間編碼方案構成局部線方向描述子應用于掌紋

3、識別。實驗將LLDP方法與其他十六種代表性局部描述子算法在PolyUⅡ，PolyU M_B，Cross-Sensor和IIT Delhi接觸式掌紋數(shù)據(jù)庫上進行比較，本文方法識別率分別達到100％，100％，98.45％和92.00％，驗證實驗EER分別達到0.0216％，0.0264％，1.470％，4.09％，應用于掌紋識別的性能優(yōu)于其他方法。
　　(3)基于線特征韋伯局部描述子（LWLD: Line Feature Weber