基于關鍵點加權的掌紋識別方法研究.pdf

1、目前，生物認證是最重要、最可靠的以計算機為輔助的個人身份認證方法之一。它以人體唯一的、可靠的和穩(wěn)定的生理學特征作為鑒別個人身份的依據(jù)，采用計算機強大的計算能力和網(wǎng)絡技術進行圖像處理和模式識別，從而自動驗證個人的身份。 生物特征識別技術將信息技術與生物技術相結合，利用人體本身具有的物理特征(如掌紋、虹膜、人臉等)或行為特征(如步態(tài)、簽名、聲音等)來確定人的身份，以取代或加強傳統(tǒng)的身份識別方法。生物特征識別技術在市場上已經(jīng)有很多可行

2、的系統(tǒng)，其可靠性成為從機場監(jiān)督到電子銀行等許多應用領域中十分迫切的安全需求。同時，掌紋識別作為最有前途的生物認證技術之一，利用其終身不變性和差異性的特點來識別人的身份，具有唯一性、穩(wěn)定性、可采集性、非侵犯性等優(yōu)點。 本文提出了一種基于關鍵點加權(Weighting Key Point，簡稱為WKP)的掌紋識別方法。該方法與現(xiàn)有的身份識別方法相比，能夠更有效地描述掌紋的局部紋理特征。本文基于WKP方法設計出了一套能夠提取多模態(tài)生物

3、特征的掌紋識別系統(tǒng)，用于提取手形的幾何特征和掌紋紋理特征，以便進行由粗到細的動態(tài)身份認證。即，在粗級匹配階段，利用五個手形的幾何特征篩選出一個較小的相似候選集合。在精細匹配階段，首先使用多通道二維Gabor濾波器對候選掌紋的ROI區(qū)域進行濾波，然后采用關鍵點加權的方法從濾波后圖像中提取局部紋理特征，最后，采用魯棒性較強的Mahalanobis距離將掌紋特征與數(shù)據(jù)庫中的模板特征進行匹配。 在實驗部分，基于模式匹配實驗選取了區(qū)分能力