發(fā)布時間：2017-11-20 04:12

  本文關鍵詞：基于圖像分解模型的模糊掌紋識別技術研究

  更多相關文章： 模糊掌紋識別 圖像分解 穩(wěn)定特征 結構比率 相似度評價

【摘要】：掌紋識別作為一種重要的生物特征識別技術,具有安全性、方便性、穩(wěn)定性等優(yōu)點,因而在過去十幾年里受到了廣泛的關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,這會導致識別系統(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)定結構特征的模糊掌紋識別方法。首先,從掌紋圖像的離焦退化數(shù)學模型和穩(wěn)定特征思想出發(fā),在分析圖像模糊原理的基礎上,得出在圖像模糊過程中結構層特征是相對穩(wěn)定不變的結論;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構層和紋理層,并從結構層中提取掌紋圖像的穩(wěn)定結構層特征,對穩(wěn)定結構層特征采用基于結構比率(Structure Ratio,SR)的不重疊區(qū)域下采樣,進一步提高特征的可區(qū)分性和有效性;最后,使用結構相似度評價方法(Structural Similarity Index Measurement,SSIM)度量掌紋間的相似度,并對掌紋所屬類別進行判定。在香港理工大學清晰PolyU掌紋庫和模糊PolyU掌紋庫上分別進行實驗,本文提出的算法在不同掌紋庫上識別結果較為穩(wěn)定,且在模糊PolyU掌紋庫上的等誤率(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?
【學位授予單位】：青島大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1206020