基于掌紋和手形特征融合的多生物特征識(shí)別算法研究.pdf

1、伴隨著當(dāng)今社會(huì)智能化、信息化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，人們對(duì)信息安全的要求也越來(lái)越高。個(gè)人身份鑒別已經(jīng)成為國(guó)家安全、公安、金融、商業(yè)和人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚闹匾侄魏铜h(huán)節(jié)。生物特征識(shí)別(Biometrics)是利用人體所固有的生理特征或行為特征進(jìn)行個(gè)人身份認(rèn)證的技術(shù)，它涉及到模式識(shí)別、數(shù)字圖像處理和人工智能等眾多學(xué)科。針對(duì)單一生物特征在大規(guī)模識(shí)別應(yīng)用中所存在的問(wèn)題，作為單一生物特征識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，多生物特征識(shí)別技術(shù)孕育而生，它以不同方法提

2、取同一個(gè)體的不同生物特征，然后用數(shù)據(jù)融合的方法處理這些信息，得出更好的識(shí)別效果。 本文綜合應(yīng)用數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別等方面的理論和方法，深入探討了掌紋和手形多特征融合識(shí)別的主要技術(shù)環(huán)節(jié)，提出了若干新算法，使得多特征融合系統(tǒng)的準(zhǔn)確度得到了提高。本文主要工作和貢獻(xiàn)如下： 1.綜述了掌紋識(shí)別和手形識(shí)別以及多生物特征識(shí)別技術(shù)的研究?jī)?nèi)容、方法和國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)。 2.掌紋特征提取算法：研究了一種利用小波變換提取掌紋特征的算法

3、。利用小波變換在數(shù)字圖像的降噪和增強(qiáng)處理中，對(duì)邊緣描述效果好的特點(diǎn)。利用Log-Gabor小波變換對(duì)掌紋圖像進(jìn)行特征提取，然后采用濾波后的幅度信息和相位信息共同對(duì)掌紋圖像進(jìn)行編碼，取得了好的識(shí)別效果． 3.手形特征提取算法：研究了基于點(diǎn)特征與矢量特征相結(jié)合的手形識(shí)別方法。此方法首先邊緣檢測(cè)算法定位出手形輪廓，然后確定手指的起始點(diǎn)和終點(diǎn)得到手指圖像，接著提取出手指的邊緣點(diǎn)和寬度值作為特征值，并進(jìn)行特征匹配。這樣構(gòu)建的手形識(shí)別原型系