掌紋識(shí)別中小波能量法的研究.pdf

1、類(lèi)號(hào)TP3914密級(jí)公開(kāi)重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文論文題目英文題目掌紋識(shí)別中小波能量法的研究Identincation碩士研究生厲華偉指導(dǎo)教師學(xué)科專(zhuān)業(yè)錢(qián)鷹教授計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)論文提交日期至壁曼至生壘且論文答辯日期2Q12笙5且論文評(píng)閱人答辯委員會(huì)主席房斌教授2012年5月重慶郵電大學(xué)碩士論文摘要摘要生物識(shí)別是身份識(shí)別中的一種重要的技術(shù)手段，目前已經(jīng)受到人們普遍關(guān)注。常用的生物識(shí)別技術(shù)主要有指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別等，其中指紋識(shí)

2、別是最常用的識(shí)別技術(shù)，但它對(duì)圖像質(zhì)量要求較高且指紋容易磨損；人臉識(shí)別可以用低分辨率圖像，但臉部容易被裝飾物遮擋；虹膜識(shí)別設(shè)備價(jià)格昂貴且不易被人接受，應(yīng)用受到限制。掌紋識(shí)別和以上技術(shù)相比起步較晚，但掌紋圖像高低頻信息豐富，接受程度高，目前吸引越來(lái)越多的研究人員的關(guān)注。由于掌紋在采集過(guò)程中會(huì)有旋轉(zhuǎn)和偏移，這些會(huì)影響掌紋的特征提取和匹配，因此首先要對(duì)原始掌紋圖像預(yù)處理消除旋轉(zhuǎn)和偏移，目前大部分研究者從消除旋轉(zhuǎn)和偏移的掌紋中心區(qū)域選取～塊感興趣

3、區(qū)域(regionofinterest)，以此代表整幅掌紋圖像，使用某種識(shí)別算法對(duì)此感興趣區(qū)域進(jìn)行分析識(shí)別。這種做法的缺點(diǎn)是丟失了部分有用的掌紋信息，導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果不一定可信。針對(duì)以上問(wèn)題本文提出了一種隨機(jī)選取感興趣區(qū)域的方法。在對(duì)掌紋圖像消除旋轉(zhuǎn)偏移并建立坐標(biāo)系的基礎(chǔ)上從掌紋的中心區(qū)域隨機(jī)選取多個(gè)感興趣區(qū)域，并使用小波能量的算法進(jìn)行分析識(shí)別，當(dāng)判斷是某人的掌紋次數(shù)超過(guò)設(shè)定值時(shí)便停止選取。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了此方法具有較好的識(shí)別效果。此外為

4、了進(jìn)一步減少計(jì)算量，還對(duì)小波能量的方法進(jìn)行了改進(jìn)，首先對(duì)選取的感興趣區(qū)域進(jìn)行5級(jí)小波分解將感興趣區(qū)域分解為細(xì)節(jié)圖像和近似圖像，5級(jí)小波分解總共有15幅細(xì)節(jié)圖像和l幅近似圖像，為了更好地描述局部特征，將細(xì)節(jié)圖像等分成16塊，求取每一塊內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)的絕對(duì)值之和作為此塊的特征，將所有細(xì)節(jié)圖像中各塊的特征組成特征向量作為此待識(shí)別掌紋圖像的特征。最后使用加權(quán)城區(qū)距離來(lái)衡量各掌紋圖像之間的相似度。通過(guò)和原有方法對(duì)比證明了改進(jìn)的方法達(dá)到的減少計(jì)算量的