基于在線掌紋圖像的掌紋線特征提取算法研究.pdf

1、隨著當今社會信息化技術和網絡化技術的不斷滲透，人們越來越重視信息和系統(tǒng)的安全性。生物特征識別技術是指利用人體的生理特征或行為特征來進行身份識別，從而達到信息和系統(tǒng)安全保護的目的。在眾多的生物特征識別技術中，掌紋識別是近些年來較受關注的一種生物特征識別技術，其關鍵技術之一是掌紋線特征的提取，因此掌紋線提取的研究對于掌紋識別來說具有重要的實際應用意義。掌紋線特征具有很多優(yōu)點和用途，同時他的提取也相對比較困難，如何提取出掌紋線特征一直以來是一

2、個具有挑戰(zhàn)性和值得深入探討的課題。
　　本文以在線掌紋圖像為研究對象，重點研究掌紋線特征的提取。本文的研究內容與主要成果如下：
　　首先，本文對掌紋圖像進行預處理。結合PolyU在線掌紋數據庫中掌紋圖像的幾何特征，實現(xiàn)了一種改進的角點提取算法，實現(xiàn)了感興趣區(qū)域（ROI）的提取。通過掌紋圖像預處理，消除了方向因素對掌紋匹配模式的影響。
　　其次，在研究掌紋線特征的提取當中，本文分別討論了傳統(tǒng)微分算子、分塊邊緣檢測、小波多

3、尺度分析、方向小波等多種技術在掌紋線特征提取中的應用，實驗結果表明，分塊邊緣檢測和方向小波可以提取出相對連續(xù)的掌紋線，但結果中仍有一些噪聲存在。
　　再次，實現(xiàn)了一種結合數學形態(tài)學和模板匹配的掌紋線特征提取方法提取掌紋線特征。利用數學形態(tài)學Bot-hat可以提取出掌紋線的谷值信息，通過方向模板分4個方向提取掌紋線，該方法可以提取出連續(xù)、完整的掌紋線特征。
　　最后，本文實現(xiàn)了一種基于Gabor濾波器的掌紋線特征提取算法，實驗