【摘要】：人體生物特征識別技術(shù)是一種將信息技術(shù)與生物技術(shù)相結(jié)合,利用人體本身具有的生物特征進(jìn)行身份識別的技術(shù)。人耳作為一種生理特征,具有“人人擁有、人各不同、長期不變”的特點(diǎn),從而可以用于身份識別,為國家安全、金融保險、社會福利、電子商務(wù)等領(lǐng)域的應(yīng)用提供解決方案。隨著三維成像技術(shù)的進(jìn)步,研究人員的關(guān)注點(diǎn)正從傳統(tǒng)的二維人耳識別轉(zhuǎn)向三維人耳識別。相比二維人耳圖像,三維人耳模型具有更加豐富的空間幾何信息,這一優(yōu)勢可以提高系統(tǒng)的安全性。另外,新的三維成像技術(shù)可以在一定程度上降低二維成像對尺度變化和光照影響等方面的敏感度,使得系統(tǒng)的魯棒性也得以提高。3D人耳識別作為一種高可靠性的生物特征識別技術(shù),具有重要的理論研究價值和應(yīng)用前景。雖然已有的關(guān)于3D人耳生物特征識別的研究工作取得了一定的成果,但目前該方向仍存在一些未解決的問題:首先,目前公開的3D人耳數(shù)據(jù)采集多是使用商用3D掃描儀,它們普遍存在價格昂貴、體積較大、不提供軟件開發(fā)包等缺點(diǎn),這對于3D人耳生物特征識別系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用是一個瓶頸;其次,目前已有方法主要集中在對3D人耳內(nèi)部特征的提取和識別,卻忽視了人耳的外部特征;最后,多數(shù)3D人耳生物特征識別的研究都是基于單一特征的提取和識別,關(guān)于人耳的多特征的融合識別研究尚少�；谏鲜鰡栴}考慮,本文將對人耳3D重建與識別系統(tǒng)中的一些關(guān)鍵問題進(jìn)行研究,包括人耳3D重建系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)、圖像預(yù)處理方法研究、3D人耳特征提取和特征融合方法研究等幾個部分。本文主要研究內(nèi)容有:第一,通過分析目前已有的三維成像技術(shù)和3D人耳數(shù)據(jù)獲取的需求,設(shè)計開發(fā)了一套基于激光三角測量的人耳3D重建系統(tǒng),解決了商用3D掃描儀價格昂貴、體積大、不便于系統(tǒng)集成等問題。該系統(tǒng)針對人耳設(shè)計,具有精度高、速度快、成本低等優(yōu)點(diǎn)。通過對成像模型優(yōu)化、系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化、系統(tǒng)組件優(yōu)化、點(diǎn)云超分辨率優(yōu)化等方面的研究,實(shí)現(xiàn)了人耳3D模型的高效、優(yōu)質(zhì)重建。并建立了一個包括500人、2000個3D人耳的樣本庫。該樣本庫數(shù)據(jù)質(zhì)量較高,是目前公布的最大的3D人耳數(shù)據(jù)庫。第二,研究了3D人耳圖像的預(yù)處理方法,解決了3D人耳的分割定位,及姿態(tài)歸一化等問題。根據(jù)原始數(shù)據(jù)的特點(diǎn),使用掩模的灰度重心法實(shí)現(xiàn)了激光線的快速提取。分別使用K稀疏聚類的方法和形態(tài)學(xué)處理的方法,對人耳皮膚區(qū)域的自動分割展開了研究,并以此為基礎(chǔ),結(jié)合掃描序列中激光線段的端點(diǎn)位置關(guān)系提出一種新穎的人耳定位與邊界檢測算法。該方法可以有效提取感興趣區(qū)域,為后續(xù)特征提取和識別工作奠定基礎(chǔ)。同時引入投影密度的概念,實(shí)現(xiàn)了對人耳點(diǎn)云姿態(tài)的歸一化。第三,提出了一種新穎的3D人耳特征——人耳與側(cè)臉之間的夾角特征。通過觀察分析,定義了人耳與側(cè)臉之間的夾角特征,并分別使用最小二乘法和主成分分析法對空間點(diǎn)集的法向量進(jìn)行提取,通過對比仿真,提出了一種快速有效的法向量提取方法,并在此基礎(chǔ)上準(zhǔn)確地得到3D人耳的夾角特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該特征具有良好的穩(wěn)定性。作為一種外部特征,它可以應(yīng)用在3D人耳的索引識別中,對于提高識別效率和準(zhǔn)確率均有幫助。第四,解決了3D人耳的多特征提取與融合問題。全面定義了3D人耳的全局特征類與局部特征類。全局特征類包括中心形狀特征和夾角特征;局部特征類包括3D人耳的點(diǎn)、線、面特征。通過特征優(yōu)化與融合,實(shí)現(xiàn)了3D人耳的自動識別,并在2000個樣本的3D人耳數(shù)據(jù)庫上,取得了2.2%的等誤率。通過本文研究,全面實(shí)現(xiàn)了3D人耳的自動化識別,包括:人耳3D模型的采集重建,原始數(shù)據(jù)的優(yōu)化,人耳自動分割,3D人耳特征提取,3D人耳特征融合識別等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了上述方法的有效性,為3D人耳識別的研究與實(shí)際應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【圖文】：

人外耳結(jié)構(gòu)示意圖

生物特征識別市場預(yù)期[10]

本文研究框架

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本文編號：2750716