一種Gabor小波和K-L變換的掌紋識別方法研究.pdf

1、一種Gab小波和KL變換的掌紋識別方法研究重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文學(xué)生姓名：吳旭賓導(dǎo)師姓名：汪同慶教授專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)學(xué)科門類：工學(xué)重慶大學(xué)光電工程學(xué)院二OO八年十月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要生物識別技術(shù)(Biometric)是利用人體所固有的生物特征來進(jìn)行自動身份識別的技術(shù)。人體生物特征包括物理特征(如指紋、虹膜、臉型、掌紋等)和行為特征(如步態(tài)、簽名等)等，它具有普遍性、唯一性和穩(wěn)定性等特點，并且不會被遺忘，也較難被模仿

2、或偽造，從而可以取代或加強(qiáng)傳統(tǒng)的身份識別方法。隨著國家安全、金融證券、電子商務(wù)等領(lǐng)域安全性需求的逐年增強(qiáng)，新型的身份識別技術(shù)變得越來越重要，生物特征識別將為此提供有效的解決方案。掌紋識別是利用人的掌部紋理作為生物特征進(jìn)行身份的自動確認(rèn)，與常見的指紋、人臉、虹膜等生物特征相比，以其信息量豐富、特征穩(wěn)定和易于采集的特點而作為一種很具吸引力和發(fā)展?jié)摿Φ纳锾卣髯R別技術(shù)。但目前國內(nèi)外對掌紋的研究還遠(yuǎn)沒有象指紋、人臉、說話人識別的研究那樣廣泛和深

3、入。論文針對掌紋的具體特點，對掌紋識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)與核心算法進(jìn)行了較深入的研究。文章首先簡要介紹了掌紋識別技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，然后詳細(xì)討論了掌紋識別系統(tǒng)的基本組成以及各個模塊的關(guān)鍵技術(shù)和發(fā)展現(xiàn)狀，其中重點研究了掌紋識別算法，對近年來出現(xiàn)的主流方法進(jìn)行深入的研究，歸納出現(xiàn)有文獻(xiàn)中涉及掌紋特征提取的4類算法。具體分析了Gab小波變換、KL變換、Fisher線性判別式和包含在類平均圖像中判別信息的最優(yōu)壓縮方法在掌紋特征提取中的應(yīng)用，然后

4、根據(jù)各方法的優(yōu)缺點，將基于時頻變換的特征提取算法和基于子空間的特征提取算法結(jié)合起來，提出了利用Gab小波和原空間判別信息KL變換實現(xiàn)掌紋特征提取的方法。該算法先對掌紋預(yù)處理后的灰度圖象進(jìn)行Gab小波變換，得到掌紋的Gab特征向量，然后利用原空間判別信息KL變換的方法將高維特征向量變換到低維空間。該算法既充分利用了Gab函數(shù)優(yōu)良的特征提取性能，又有效地解決了高維特征的降維處理問題。通過在香港理工大學(xué)生物識別研究中心提供的掌紋數(shù)據(jù)庫(the