2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展和人類社會(huì)的進(jìn)步,信息安全成為一個(gè)越來越棘手的問題。傳統(tǒng)的身份識(shí)別基本是基于身份標(biāo)識(shí)的,如證件、密碼、卡號(hào)等,但是這些卻不能夠真正的確認(rèn)使用者是不是用戶本人,一旦他人冒用,將會(huì)給持卡人帶來不必要的損失。為了克服缺陷,基于人體生物特征的身份識(shí)別技術(shù)逐漸發(fā)展起來,比如指紋、掌紋、人臉、虹膜。特別是指紋識(shí)別,發(fā)展相對(duì)成熟,常常被各公司用于員工考勤。但是,由于指紋、掌紋都處在人體外部,很容易受到損傷,例如一些用手勞動(dòng)的人,可能

2、會(huì)磨損指紋、掌紋,久而久之,可能完全破壞指紋和掌紋的結(jié)構(gòu),導(dǎo)致注冊(cè)不成功。因此,作為體內(nèi)生物特征之一的靜脈特征便成為首選。特別是,手指靜脈識(shí)別以其采集器小,處理靈活而著稱。
  本文以手指靜脈識(shí)別技術(shù)為研究背景,重點(diǎn)研究了基于手指靜脈特征點(diǎn)和子空間的特征匹配方法。主要工作有:
  1、制作了一個(gè)基于手指谷點(diǎn)定位的手指靜脈圖像采集裝置,并建立了一個(gè)小型的手指靜脈圖像數(shù)據(jù)庫,共計(jì)630幅圖像,每個(gè)人30幅(食指、中指及無名指各1

3、0幅圖像),共計(jì)21人。
  2、研究了手指靜脈圖像的預(yù)處理、靜脈特征提取、后處理等工作。手指靜脈圖像的預(yù)處理主要包括感興趣區(qū)域(ROI)定位、尺寸以及灰度歸一化;在手指靜脈特征提取這一部分,主要介紹了如何利用基于靜脈紋路走向的谷形檢測(cè)算法分割出手指靜脈紋路;后處理的內(nèi)容是對(duì)分割后的手指靜脈紋路中離散點(diǎn)的去除以及孔洞的填充等工作。最后,對(duì)處理后的手指靜脈紋路圖像進(jìn)行骨骼化,得到手指靜脈紋路的骨架,并提取手指靜脈特征點(diǎn)。
  

4、3、在基于手指靜脈特征點(diǎn)的特征匹配方法中,針對(duì)傳統(tǒng)的僅僅利用正向平均豪斯道夫距離(FMHD)來刻畫待匹配手指靜脈圖像到注冊(cè)手指靜脈圖像靜脈特征點(diǎn)間的距離,提出一種基于Fisher準(zhǔn)則的融合了正向和反向平均豪斯道夫距離的新的特征點(diǎn)集間相似性的度量方式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用融合后的匹配分?jǐn)?shù)進(jìn)行特征匹配,識(shí)別率從54.81%提高到了87.03%。
  4、在基于子空間的特征匹配方法中,在詳細(xì)介紹了主成分分析(PCA)、最大邊界準(zhǔn)則(MMC

5、)、線性判別分析(LDA)、基本原理的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了一維主成分分析(1DPCA)、一維最大邊界準(zhǔn)則(1DMMC)、一維線性判別分析(1DLDA)、二維主成分分析(2DPCA)、二維最大邊界準(zhǔn)則(2DMMC)、二維線性判別分析(2DLDA)以及2DPCA+2DPCA、2DMMC+2DMMC、2DLDA+2DLDA、2DPCA+2DMMC、2DPCA+2DLDA、2DMMC+2DLDA等方法提取手指靜脈特征并進(jìn)行手指靜脈特征匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

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