掌紋識別的研究及DSP實現(xiàn).pdf

1、掌紋識別技術(shù)是生物特征識別領(lǐng)域中的新興技術(shù)，它是指根據(jù)人手掌上的有效信息來識別哪些掌紋圖像是來自同一只手掌，哪些掌紋圖像是來自不同的手掌，并以此為依據(jù)來識別用戶的身份。目前掌紋識別系統(tǒng)在各種生物識別系統(tǒng)應(yīng)用分額中占很小的部分，在國內(nèi)民用掌紋識別系統(tǒng)應(yīng)用市場幾乎空白。那么研制體積小巧、價格便宜、開發(fā)周期短、維護(hù)方便、滿足中/低級別安全要求的掌紋識別系統(tǒng)，以便在民用領(lǐng)域推廣應(yīng)用將是一個很有意義的研究課題。 成熟的掌紋識別核心算法很多

2、，基于統(tǒng)計特征的識別方法主要有FFT變換、小波變換、KL變換等。本文鑒于FFT變換原理簡單、實現(xiàn)方便，從而采用基于FFT變換的掌紋識別方法，其缺點是識別率比基于小波變換的掌紋識別率低很多。 本文掌紋識別核心思想是以掌面半徑為特征值進(jìn)行粗匹配、以FFT變換頻譜圖像8方向上的能量和為特征值進(jìn)行細(xì)匹配的雙級匹配思想。 在預(yù)處理階段，根據(jù)用形態(tài)學(xué)原理對掌紋圖像定位的思想，實現(xiàn)了其算法并對該算法的優(yōu)缺點做了說明；根據(jù)基于“錯切”原

3、理的圖像旋轉(zhuǎn)方法，本文做了簡化沒有進(jìn)行一維線性插值處理，對該簡化算法的優(yōu)缺點做了詳細(xì)說明，并通過對旋轉(zhuǎn)角度的分解有效地避免了該方法在進(jìn)行大角度圖像旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生的像素丟失問題。本文使用基于8方向模板改進(jìn)型Sobel算子做圖像邊緣提取，得到很好的邊緣效果，該算法邊緣提取時對邊緣噪聲的抑制效果突出、邊緣銳化特性明顯的特點，提出了利用改進(jìn)Sobel算子做圖像增強(qiáng)的方法。 在匹配階段，分別采用了對利用經(jīng)典Sobel算法結(jié)合雙峰閾值提取的掌紋

4、紋線2值圖像做FFT變換、對利用改進(jìn)Sobel算法結(jié)合單閾值提取的掌紋紋線2值圖像做FFT變換、對改進(jìn)Sobel圖像增強(qiáng)處理后的圖像直接做FFT變換，這三種不同的預(yù)處理方法，通過對上述三種預(yù)處理算法匹配結(jié)果的測試，方法一系統(tǒng)識別率最低、錯誤接受率最低、錯誤拒絕率最高；方法二系統(tǒng)識別率最高、錯誤接受率最高、錯誤拒絕率最低；方法三各識別率在二者之間。實際應(yīng)用中，要根據(jù)三種方法的識別特點結(jié)合系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境選擇三者中最合適的方法。 硬件實