本文關(guān)鍵詞：基于圖像分解模型的模糊掌紋識(shí)別技術(shù)研究

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【摘要】：掌紋識(shí)別作為一種重要的生物特征識(shí)別技術(shù),具有安全性、方便性、穩(wěn)定性等優(yōu)點(diǎn),因而在過(guò)去十幾年里受到了廣泛的關(guān)注并取得了大量的研究成果。然而,與傳統(tǒng)的接觸式采集相比,掌紋識(shí)別系統(tǒng)在采用非接觸式采集裝置之后,不僅解決了傳統(tǒng)采集方式存在的公共環(huán)境衛(wèi)生問題,而且可以有效地防止掌紋模板丟失,增加系統(tǒng)的安全性。但非接觸式系統(tǒng)也存在固有缺陷,如:非接觸式采集容易產(chǎn)生離焦模糊,這會(huì)導(dǎo)致識(shí)別系統(tǒng)性能的降低,為了有效地解決上述問題,本文提出了一種基于穩(wěn)定結(jié)構(gòu)特征的模糊掌紋識(shí)別方法。首先,從掌紋圖像的離焦退化數(shù)學(xué)模型和穩(wěn)定特征思想出發(fā),在分析圖像模糊原理的基礎(chǔ)上,得出在圖像模糊過(guò)程中結(jié)構(gòu)層特征是相對(duì)穩(wěn)定不變的結(jié)論;其次,利用變分圖像處理中的圖像分解模型,將掌紋圖像分解為結(jié)構(gòu)層和紋理層,并從結(jié)構(gòu)層中提取掌紋圖像的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)層特征,對(duì)穩(wěn)定結(jié)構(gòu)層特征采用基于結(jié)構(gòu)比率(Structure Ratio,SR)的不重疊區(qū)域下采樣,進(jìn)一步提高特征的可區(qū)分性和有效性;最后,使用結(jié)構(gòu)相似度評(píng)價(jià)方法(Structural Similarity Index Measurement,SSIM)度量掌紋間的相似度,并對(duì)掌紋所屬類別進(jìn)行判定。在香港理工大學(xué)清晰PolyU掌紋庫(kù)和模糊PolyU掌紋庫(kù)上分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn),本文提出的算法在不同掌紋庫(kù)上識(shí)別結(jié)果較為穩(wěn)定,且在模糊PolyU掌紋庫(kù)上的等誤率(Equal Error Rate,EER)最小為0.8340%,低于其他經(jīng)典算法,表明了本文算法的有效性和優(yōu)越性?
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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