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文檔簡介
1、近年來,生物識別技術(shù)得到了快速發(fā)展,如:指紋識別、虹膜識別等技術(shù)在各個方面得到廣泛的應(yīng)用。目前手掌靜脈識別技術(shù)在生物識別領(lǐng)域占據(jù)重要的地位,成為生物識別領(lǐng)域的研究熱點之一。靜脈圖像匹配算法的優(yōu)劣關(guān)系到識別系統(tǒng)的識別速度和識別率,是識別系統(tǒng)的關(guān)鍵,因此本文將手掌靜脈匹配算法作為課題研究的重點。
目前,關(guān)于手掌靜脈識別技術(shù)的研究文獻相對較少,因此本文主要借鑒手背靜脈、掌紋、指紋等匹配算法。為了提高算法的識別率,本文在歸納、分析
2、、總結(jié)已有算法的基礎(chǔ)上對手掌靜脈匹配算法進行了深入研究。主要的工作體現(xiàn)在以下幾個方面:
1.研究了圖像校正算法,提出了一種快速的校正算法。因為手掌靜脈圖像采集設(shè)備是非接觸式,手掌很容易出現(xiàn)平移、旋轉(zhuǎn),采集的圖像也很難識別,校正算法關(guān)鍵在于確定校正參數(shù),校正參數(shù)需要兩組對應(yīng)的匹配點才能計算出來,本文使用端點與交叉點的中心作為兩組匹配特征點,相對于以往窮舉式搜索匹配點的算法,本文提出的校正算法的時間復雜度大大降低。
3、 2.針對基于細節(jié)特征的匹配算法對于比較模糊的手掌靜脈圖像預(yù)處理比較困難的問題,本文提出了基于Gabor小波能量與方向特征的手掌靜脈識別算法。算法融合能量與方向特征進行匹配,不必再進行分割、細化等預(yù)處理。Gabor小波在指紋、掌紋等的圖像處理及圖像匹配中都有不俗的表現(xiàn),本文將Gabor變換理論推廣到手掌靜脈識別中,首先利用Gabor濾波器對圖像進行不同尺度不同方向的濾波,分塊提取圖像的能量與方向特征并分別計算特征向量的差值,最后加權(quán)融
4、合兩特征值對手掌靜脈圖像進行識別。為了比較算法的優(yōu)劣,同樣的實驗條件下利用特征點法做對比實驗,實驗證明,該算法具有較高的識別率。
3.針對單一匹配算法識別率較低、適用范圍相對較窄的問題,提出了多特征融合的手掌靜脈匹配算法。算法先校正圖像的幾何偏差,提高匹配精度,再融合相關(guān)系數(shù)法、不變矩法和Hausdorff距離法的優(yōu)點,彌補單一匹配算法的缺點。實驗證明,融合的識別參數(shù)較高,大大提高了算法識別率,也擴大了算法的適用范圍,解決
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