基于Contourlet與子空間分析的手部特征融合識(shí)別算法的研究.pdf

1、掌紋識(shí)別是一種新興的生物識(shí)別技術(shù)，以其穩(wěn)定性、唯一性等特點(diǎn)成為業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)之一，現(xiàn)已應(yīng)用于身份識(shí)別與用戶驗(yàn)證。掌紋識(shí)別技術(shù)包括掌紋圖像采集與預(yù)處理、特征提取、特征匹配、決策四個(gè)環(huán)節(jié)，其中特征提取算法是掌紋識(shí)別的關(guān)鍵，直接決定識(shí)別效果。本文在研究現(xiàn)有掌紋識(shí)別算法的基礎(chǔ)上，利用Contourlet變換和子空間方法的優(yōu)勢(shì)，采用融合策略，提出了基于Contourlet與子空間分析的手部特征融合識(shí)別算法。主要工作包括：
　　1．提出了一種

2、基于Contourlet變換與 NMF掌紋識(shí)別算法。Contourlet變換具有三方面優(yōu)勢(shì)：首先，具有較好的方向性和各向異性，能捕捉圖像的邊緣信息；其次，Contourlet具有平移不變性，在融合過(guò)程中能夠有效減少配準(zhǔn)誤差對(duì)融合結(jié)果的影響；最后，經(jīng)過(guò)變換得到的各尺度方向子帶圖像與源圖像具有尺寸大小相同等特性，較容易找到各個(gè)子帶圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。NMF能將所有元素均為非負(fù)數(shù)作為約束條件進(jìn)行矩陣分解。在非負(fù)矩陣分解過(guò)程中，適當(dāng)?shù)剡x取特征空

3、間的維數(shù)能夠獲得原始數(shù)據(jù)的局部特征。綜合以上兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，將原始掌紋圖像經(jīng)Contourlet小波變換后，利用NMF提取特征，提高了掌紋的識(shí)別率。
　　2．提出了基于contourlet小波變換和ICA的掌紋識(shí)別算法，識(shí)別效果提高。
　　3．提出了一種基于Contourlet變換與 ICA的手部特征多模融合識(shí)別算法。該算法分別使用Contourlet與ICA的方法提取掌紋和指橫紋特征的基礎(chǔ)上，利用簡(jiǎn)單加權(quán)策略將兩種手部模態(tài)