基于掌紋的身份自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、生物特征識(shí)別技術(shù)是通過生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和計(jì)算機(jī)等高科技的技術(shù)手段密切結(jié)合,利用人體固有的行為特征和生理特性來進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定。它具有傳統(tǒng)的身份鑒別方式所不能比擬的優(yōu)勢,因此已經(jīng)成為國際上的研究熱點(diǎn)之一。掌紋識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別技術(shù)的一種,它是根據(jù)人手掌上的有效信息(如:掌紋)來識(shí)別人的身份。每個(gè)人的掌紋千差萬別,沒有任何兩個(gè)手掌的掌紋是完全相同的,這就是掌紋的唯一性。因此可以利用掌紋的這一特點(diǎn)作人體的身份鑒別。掌紋含有很獨(dú)特的線特征,

2、包括主線和很多皺褶,這些線特征結(jié)合在一起,就具有了很強(qiáng)的區(qū)分能力。掌紋識(shí)別具有唯一性、直接、方便、友好和應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)。本文以掌紋為研究對(duì)象,對(duì)掌紋的定位、特征提取、分類及匹配等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,主要研究內(nèi)容如下:
　　 1)在掌紋圖像預(yù)處理方面,對(duì)掌紋感興趣區(qū)域(ROI)的獲取過程進(jìn)行改進(jìn),通過提取出合適的基準(zhǔn)點(diǎn),建立相應(yīng)的參照坐標(biāo)系,可以有效減少采樣過程中引進(jìn)的平移、旋轉(zhuǎn)、扭曲等非線性因素的影響,提高了匹配識(shí)別算法的魯棒

3、性。
　　 2)在掌紋圖像的識(shí)別方面,針對(duì)經(jīng)典的PCA算法中不適用于分類的缺點(diǎn),本文研究了掌紋圖像特征值的提取方法,選取那些使樣本類內(nèi)離散度較小而樣本類間離散度較大的特征值來表示原有的掌紋圖像信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此改進(jìn)算法既不會(huì)丟失掌紋圖像的原有信息,又在一定程度上提高了圖像的識(shí)別率。
　　 3)在掌紋圖像分類方面,本文提出了一種將改進(jìn)的PCA和Fisher線性判別方法相結(jié)合的掌紋圖像分類方法。此方法先將圖像通過改進(jìn)的P