基于在線掌紋圖像的掌紋線特征提取算法研究.pdf

1、隨著當今社會信息化技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)的不斷滲透，人們越來越重視信息和系統(tǒng)的安全性。生物特征識別技術(shù)是指利用人體的生理特征或行為特征來進行身份識別，從而達到信息和系統(tǒng)安全保護的目的。在眾多的生物特征識別技術(shù)中，掌紋識別是近些年來較受關(guān)注的一種生物特征識別技術(shù)，其關(guān)鍵技術(shù)之一是掌紋線特征的提取，因此掌紋線提取的研究對于掌紋識別來說具有重要的實際應用意義。掌紋線特征具有很多優(yōu)點和用途，同時他的提取也相對比較困難，如何提取出掌紋線特征一直以來是一

2、個具有挑戰(zhàn)性和值得深入探討的課題。
　　本文以在線掌紋圖像為研究對象，重點研究掌紋線特征的提取。本文的研究內(nèi)容與主要成果如下：
　　首先，本文對掌紋圖像進行預處理。結(jié)合PolyU在線掌紋數(shù)據(jù)庫中掌紋圖像的幾何特征，實現(xiàn)了一種改進的角點提取算法，實現(xiàn)了感興趣區(qū)域（ROI）的提取。通過掌紋圖像預處理，消除了方向因素對掌紋匹配模式的影響。
　　其次，在研究掌紋線特征的提取當中，本文分別討論了傳統(tǒng)微分算子、分塊邊緣檢測、小波多

3、尺度分析、方向小波等多種技術(shù)在掌紋線特征提取中的應用，實驗結(jié)果表明，分塊邊緣檢測和方向小波可以提取出相對連續(xù)的掌紋線，但結(jié)果中仍有一些噪聲存在。
　　再次，實現(xiàn)了一種結(jié)合數(shù)學形態(tài)學和模板匹配的掌紋線特征提取方法提取掌紋線特征。利用數(shù)學形態(tài)學Bot-hat可以提取出掌紋線的谷值信息，通過方向模板分4個方向提取掌紋線，該方法可以提取出連續(xù)、完整的掌紋線特征。
　　最后，本文實現(xiàn)了一種基于Gabor濾波器的掌紋線特征提取算法，實驗