基于手掌多特征的身份識(shí)別算法設(shè)計(jì).pdf

1、隨著信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，當(dāng)前社會(huì)生活中對(duì)基于生物特征身份認(rèn)證的應(yīng)用需求不斷增加。多模態(tài)生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)融合了多種模態(tài)生物特征，具有更好的防偽性、更高的區(qū)分性等優(yōu)勢(shì)，本文從單模態(tài)特征識(shí)別出發(fā)，提出了一種基于掌紋和掌靜脈相融合的多模態(tài)身份識(shí)別算法。
　　本文首先分析了掌紋和掌靜脈圖像預(yù)處理相關(guān)算法，以及特征提取和特征融合方面的理論知識(shí)。針對(duì)采集到的掌紋和靜脈圖像質(zhì)量較低的特點(diǎn)，提出了對(duì)掌紋和靜脈的預(yù)處理流程，并對(duì)單一模態(tài)的

2、特征提取與識(shí)別算法進(jìn)行研究，進(jìn)而提出了掌紋和掌靜脈融合識(shí)別算法，并利用上述算法結(jié)合嵌入式采集裝置和個(gè)人電腦實(shí)現(xiàn)了一套掌紋掌靜脈認(rèn)證識(shí)別系統(tǒng)。本論文的主要工作和成果可以歸納如下：
　?。?）掌紋和掌靜脈的預(yù)處理算法，主要包括：感興趣區(qū)域提取、歸一化處理、圖像去噪和增強(qiáng)。針對(duì)采集到的掌紋和靜脈信息方向性很強(qiáng)的特點(diǎn)，提出了一種基于各向異性的濾波方法，去除噪聲同時(shí)保留了掌紋和靜脈的細(xì)節(jié)特征。針對(duì)圖像灰度分布的不均勻性，采用對(duì)比度受限自適應(yīng)

3、直方圖均衡算法進(jìn)行圖像的增強(qiáng)，有效地提高了圖像灰度的動(dòng)態(tài)分布。
　?。?）掌靜脈的單模態(tài)特征提取與識(shí)別算法研究：首先，針對(duì)靜脈結(jié)構(gòu)的特征，提出了一種基于靜脈骨架進(jìn)行多方向旋轉(zhuǎn)平移的模板匹配算法，其對(duì)靜脈紋路角度偏轉(zhuǎn)和位置偏移具有魯棒性。然后提出了兩種子空間相結(jié)合的特征提取算法，該方法相比單一子空間方法，提高了識(shí)別率。
　?。?）掌紋與掌靜脈的融合識(shí)別算法研究：從掌紋和靜脈特征融合的三個(gè)層次入手，對(duì)其融合識(shí)別算法進(jìn)行研究，首先