掌紋預處理算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、生物身份識別技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于人們的日常生活中，尤其是對于身份驗證比較嚴格的安全領域。掌紋包含著豐富的紋理信息，特征唯一和穩(wěn)定，成為生物身份識別領域研究的熱點。小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的引入，可以對掌紋圖像進行多分辨率分析，對提取的掌紋特征進行特征訓練和自動學習。掌紋識別的正確率不斷提高，加速了掌紋識別的市場化進度。
　　 本文對掌紋識別過程的預處理部分進行了仔細分析，尤其是對重要的手掌輪廓線和關(guān)鍵點提取階段進行了研究，提出了新的算法

2、。在手掌輪廓線提取階段，提出了“最長最可能”算法分兩階段進行手掌輪廓線的提取。此算法可以在含有較多噪聲的手掌圖像中提取出單像素閉合手掌輪廓線，而且手掌內(nèi)的噪聲不會被搜索到，算法有較低的時間復雜度。
　　 本文根據(jù)手掌形態(tài)學，提出一種新的提取關(guān)鍵點的算法。此算法首先定位關(guān)鍵點所在區(qū)域，可大大縮短關(guān)鍵點搜索的時間。由于采用以手掌外接矩形對角線交點為圓心的圓周來確定關(guān)鍵點所在區(qū)域，算法的時間復雜度低。對于不同放置位置的手掌圖像，算法的