基于Gabor小波變換的掌紋特征提取算法研究.pdf

1、隨著信息社會的到來，人們對于信息安全越來越重視。傳統(tǒng)的保密與認(rèn)證方式已經(jīng)越來越難以保證認(rèn)證的安全性。然而，利用個(gè)人獨(dú)特的生物特征所辨認(rèn)其身份的生物特征識別技術(shù)，則由于其難以復(fù)制或偽造的特征，可以真正有效的解決安全認(rèn)證問題而受關(guān)注。生物特征識別技術(shù)就是將信息技術(shù)與生物技術(shù)相結(jié)合，利用人體固有的生理特征（如指紋、虹膜、臉型、掌紋等）和行為特征（如步態(tài)、簽名等）來進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定，它被認(rèn)為是當(dāng)今高度互聯(lián)的信息化社會的最高級別的安全密鑰系統(tǒng)。

2、這種新技術(shù)可廣泛應(yīng)用于國家安全、金融、社會福利、電子商務(wù)等領(lǐng)域，已成為本世紀(jì)最有發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一。
　　 掌紋識別技術(shù)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)，是生物特征識別領(lǐng)域的又一新興技術(shù)。掌紋由于易于獲取，主特征明顯、穩(wěn)定、具有可分性等特點(diǎn)，以及掌紋自動識別系統(tǒng)具有直接、友好、方便、良好的唯一性和應(yīng)用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)，因此是一種很有發(fā)展?jié)摿Φ纳矸葑R別方法。
　　 本論文以掌紋圖像為研究對象，主要針對掌紋圖像的特

3、征提取進(jìn)行了深入的研究。具體來說，本文主要研究內(nèi)容包括以下幾點(diǎn)：
　　 1.講述了生物特征識別和掌紋識別的意義、歷史、發(fā)展以及現(xiàn)狀，介紹了幾種常見的生物特征識別技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn)，并對掌紋識別系統(tǒng)及其評價(jià)參考進(jìn)行了總體的概述。
　　 2.通過掌紋的結(jié)構(gòu)特征及優(yōu)勢、掌紋識別的基本過程、掌紋圖像的獲取技術(shù)，掌紋識別研究的發(fā)展及現(xiàn)狀等方面內(nèi)容，介紹了掌紋識別技術(shù)。
　　 3.總結(jié)了掌紋識別中的各類特征提取方法，并對其中的一

4、些特征提取算法進(jìn)行了較為詳細(xì)的闡述。
　　 4.提出了一種改進(jìn)的基于Gabor小波變換和二維主分量分析(2DPCA)的掌紋識別。2DPCA克服了傳統(tǒng)Gabor小波變換后直接進(jìn)行主分量分析(PCA)遇到的維數(shù)災(zāi)難問題，并且將PCA與Fisher線性判別(FLD)結(jié)合起來，利用了以前僅用于降維的PCA特征和FLD特征相融合進(jìn)行掌紋識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅有更高的識別率，而且維數(shù)更低。
　　 5.提出了一種基于Gabor