移動終端掌紋輔助分割和定位算法研究.pdf

1、隨著移動設備的兼容性及處理能力的提升，其承擔的任務越來越多樣化，也因此涉及到更多的個人隱私信息。傳統(tǒng)的基于數(shù)字密碼或九宮格圖案的身份鑒別方式安全性較低，容易被偷窺、破解，造成用戶財產(chǎn)或精神損失，另一方面會給用戶(特別是對年長用戶)形成較重的記憶負擔。掌紋特征可鑒別性豐富、穩(wěn)定性高、唯一性高，與目前移動設備領域常見的指紋、人臉等特征相比有更多的優(yōu)勢，掌紋的用戶接受度更高且不易泄露，系統(tǒng)造價更為低廉，即使在低分辨率條件下也不會明顯影響識別精

2、度。因此，移動終端環(huán)境下掌紋識別算法研究具有非常重要的理論意義及工程應用價值。
　　但移動環(huán)境下，背景異常多變、光照差異明顯、手掌擺放位置和姿態(tài)難以控制，給圖像的預處理工作帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。另外，移動設備受硬件資源條件的限制，傳統(tǒng)掌紋圖像預處理算法難以直接移植使用。為了更好地解決上述問題，本文深入研究了掌紋的分割和定位算法，并在此基礎上做出了改進及創(chuàng)新。本文主要工作內(nèi)容及所做的創(chuàng)新研究總結(jié)如下：
　　(1)總結(jié)概述了掌紋識別

3、的相關理論知識。首先，介紹了課題背景及研究意義，并分析了移動終端平臺進行掌紋識別的可行性；其次，詳細分析了掌紋識別相關技術(shù)及研究現(xiàn)狀，指出目前研究中尚未解決的難題；最后介紹了掌紋認證系統(tǒng)的評價指標及意義，為后續(xù)章節(jié)的算法性能測試做鋪墊。
　　(2)提出一種新的基于輔助線的圖像分割方法。首先，通過設計的“工”字形輔助定位方案，引導手掌進行擺放，建立一個用于驗證算法性能的掌紋數(shù)據(jù)庫；其次，根據(jù)手形結(jié)構(gòu)，分析選取手掌內(nèi)部局部區(qū)域作為訓練

4、子區(qū)域，得到自動更新的高斯膚色模型參數(shù)，進行膚色粗分割；最后，在粗分割的基礎上，進行區(qū)域生長操作，完成手掌的精細分割。在上述方法中，膚色高斯模型參數(shù)自適應更新，提高了模型對光照等干擾的魯棒性；將膚色分割結(jié)果作為區(qū)域生長的初始種子，優(yōu)化了種子的質(zhì)量，提高了生長效率；區(qū)域生長可以抵御與手部不連通背景區(qū)域的干擾，并克服了單一固定閾值分割方法對手部不同區(qū)域膚色漸變的失效性。實驗表明，本文方法的分割正確率和準確性相較于傳統(tǒng)掌紋分割方法有明顯提高。

5、
　　(3)設計一種基于指間夾角角平分線的感興趣區(qū)域(Region of interest, ROI)定位方法。由于傳統(tǒng)ROI定位方法的精度受圖像分割質(zhì)量的影響較大，且對手掌擺放角度也比較敏感。針對此問題，設計了一種基于指根邊緣夾角角平分線的定位方法。首先，在YCbCr空間，將Y、Cb、Cr三個分量的邊緣以一定規(guī)則融合，使指根邊緣保持完整；其次，定位到指根區(qū)域附近，將指根邊緣通過封閉、填充等操作進行區(qū)域化；然后選取參考點，對區(qū)域兩

6、側(cè)邊界進行直線擬合，計算兩條擬合直線夾角的角平分線，該平分線與區(qū)域塊相交的最低點即為尋找的關鍵點，在此基礎上建立坐標系獲取ROI。該方法直接在邊緣線上進行定位，降低了計算開銷，并且角平分線的引入能夠保證即使手掌擺放角度發(fā)生偏轉(zhuǎn)，關鍵點也僅在指根區(qū)域中間的極小范圍內(nèi)波動，不會發(fā)生較大距離的偏移，提高了關鍵點的穩(wěn)定性，同時也提高了系統(tǒng)的認證精度。
　　綜上所述，本文通過在移動終端對輔助條件下掌紋識別算法進行分析研究，并提出了相應改進的