基于奇異值分解和隱馬爾可夫模型的掌紋識別技術(shù)研究.pdf

1、掌紋作為一種重要的生物特征，具有特征唯一、采樣簡單、易接受和信息量大等優(yōu)點，掌紋識別技術(shù)目前尚未成熟，具有很高的研究價值。本文設(shè)計實現(xiàn)了基于奇異值分解和隱馬爾可夫模型的掌紋識別系統(tǒng)，先后在預(yù)處理部分、特征提取部分和匹配識別部分都提出了新的解決方法，并首次嘗試了新的隱馬爾可夫模型識別方法。該算法基于概率統(tǒng)計學(xué)，區(qū)別于傳統(tǒng)識別方法，目前在人臉識別領(lǐng)域中仍屬于前沿技術(shù)，在掌紋識別領(lǐng)域中還處于空白。本文主要采用香港理工大學(xué)(Hong Kong

2、Polytechnic University，PolyU)標(biāo)準(zhǔn)掌紋庫圖像驗證了算法的有效性，最終完成了軟件識別系統(tǒng)的開發(fā)。主要研究內(nèi)容如下：
　　1、本文針對香港理工大學(xué)標(biāo)準(zhǔn)掌紋庫，根據(jù)采集手掌所特有的規(guī)則性和穩(wěn)定性，排除復(fù)雜、實現(xiàn)困難的方法，實現(xiàn)了兼具簡單、快速、精確和高效的掌紋圖像感興趣區(qū)域(Region of Interest，ROI)提取算法。
　　2、在指靜脈重復(fù)線形跟蹤二值化算法的基礎(chǔ)上，本文引出了一種新的線特征

3、增強技術(shù)。該技術(shù)一方面不受圖像局部或整體光照不均影響，另一方面，能夠根據(jù)特征自身強度不同，實時的進行不同程度的增強。該技術(shù)不僅適用于掌紋，也適用于其他的生物線特征增強，對圖像處理技術(shù)具有普遍的應(yīng)用研究價值。
　　3、在掌紋特征提取這部分，本文借鑒人臉識別領(lǐng)域的研究成果，對掌紋提出了一種新的基于局部奇異值分解的特征提取方法，該方法在相同實驗平臺上與較為成熟的小波識別方法相比，顯得更加簡單高效。
　　4、在圖像識別領(lǐng)域中，隱馬爾