隨著數(shù)字化社會(huì)的發(fā)展,信息安全問(wèn)題受到了廣泛的關(guān)注,越來(lái)越多的場(chǎng)合需要簡(jiǎn)單高效地進(jìn)行身份識(shí)別,保護(hù)人們的公共安全及隱私安全。生物特征識(shí)別技術(shù)作為一種有效的身份識(shí)別方案,已經(jīng)成為政府部門(mén)、商業(yè)領(lǐng)域和日常生活中一項(xiàng)必不可少的重要技術(shù)。掌紋識(shí)別技術(shù)是近十年發(fā)展起來(lái)的新興生物特征識(shí)別技術(shù),相較于受到廣泛關(guān)注的人臉、虹膜和指紋識(shí)別技術(shù),掌紋識(shí)別技術(shù)具有特征豐富、易采集、采集設(shè)備價(jià)格低廉和易被用戶(hù)接受等優(yōu)勢(shì)。隨著掌紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展,如何發(fā)揮掌紋的優(yōu)勢(shì),構(gòu)建魯棒的掌紋識(shí)別系統(tǒng),是目前掌紋識(shí)別研究中亟待解決的問(wèn)題�；诙嘈畔⑷诤系恼萍y識(shí)別方法是一種魯棒的掌紋識(shí)別方案,能夠有效地解決當(dāng)前掌紋識(shí)別中存在的安全性低的問(wèn)題,成為掌紋識(shí)別技術(shù)的突破口。在眾多掌紋識(shí)別方法中,基于方向特征的方法對(duì)光照和旋轉(zhuǎn)魯棒,取得了優(yōu)秀的識(shí)別效果。針對(duì)掌紋中存在的豐富的線方向特征,本文對(duì)基于方向特征的方法進(jìn)行了深入的研究,主要工作如下:（1）評(píng)估五種線形濾波器提取掌紋方向特征的性能。在基于方向特征的掌紋識(shí)別算法中,常用于提取方向特征的濾波器有Gabor濾波器和改進(jìn)的有限Radon變換濾波器,除此之外,Log Gabor濾波器、高... 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

掌紋特征

12圖 2.2 非接觸式采集設(shè)備Fig 2.2 Contactless collection device庫(kù)出了本文所使用掌紋數(shù)據(jù)庫(kù)的部分細(xì)節(jié)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)28×128。庫(kù)[64]是目前使用最廣泛的掌紋數(shù)據(jù)庫(kù)，全稱(chēng)為 HongKmprint II Database，是由香港理工大學(xué)建設(shè)和公開(kāi)發(fā)布庫(kù)中共包含 193 個(gè)個(gè)體的左右手掌紋，掌紋采集分為分別提供大約 10 幅掌紋圖像，采集間隔在兩個(gè)月左右

前主流的 ROI 提取算法有基于切線[25]和基于關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的方法[66]�；谇芯�的 ROI 提取算法如圖 2.4 所示，主要思想是找到食指和中指、無(wú)指和小指之間的關(guān)鍵點(diǎn)建立坐標(biāo)系提取 ROI 圖像，具體有以下幾步：步驟一：首先采用低通濾波器對(duì)原始掌紋圖像進(jìn)行平滑，并根據(jù)閾值 將濾后的掌紋圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，如圖 2.4(b)所示；步驟二：使用邊界檢測(cè)算法獲取食指和中指、無(wú)名指和小指之間的指縫邊界步驟三：計(jì)算與兩個(gè)指縫邊界相切的切線，得到切點(diǎn)(1 1)和(2 2)，并切線作為 Y 軸，將通過(guò)兩切點(diǎn)中點(diǎn)的垂線作為 X 軸，建立一個(gè)如圖 2.4(d)所示坐標(biāo)系；(a) 原始圖像 (b) 二值圖像 (c) 邊界檢測(cè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于雙Gabor方向韋伯局部描述子的掌紋識(shí)別[J]. 王華彬,李夢(mèng)雯,周健,陶亮.  電子與信息學(xué)報(bào). 2018(04)
[2]掌紋識(shí)別算法綜述[J]. 岳峰,左旺孟,張大鵬.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2010(03)

碩士論文
[1]基于頻域的掌紋識(shí)別方法研究[D]. 趙偉鵬.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3530320