【摘要】：掌紋識別是一種新興的生物特征識別技術(shù)。掌紋識別是用掌紋特征來進行身份鑒別的一種方法。主成分分析(Principal component analysis,PCA)是一種經(jīng)典掌紋特征提取方法,但它也存在一些不足:丟失部分信息,受旋轉(zhuǎn)、光照強度的影響較大等問題。這在一定程度上影響了PCA的效果。本文針對上述問題提出兩種改進的PCA算法,它們分別側(cè)重掌紋的全局特征和局部特征。在對掌紋識別系統(tǒng)的研究中發(fā)現(xiàn),全局特征和局部特征在掌紋感知過程中所起的作用不同,所以綜合這兩種特征的識別算法的研究是十分有意義的。針對上述問題,本文主要的研究工作如下:(1)針對PCA算法中存在的問題:只保留原始圖像的主要信息,會丟失部分信息。結(jié)合原始掌紋圖像的強弱對比不明顯的特點,提出基于傅里葉與PCA特征相結(jié)合的掌紋識別方法。首先對掌紋圖像進行傅里葉變換,然后對變換后的圖像進行主成分分析,最后利用LS-SVM分類器進行識別。實驗驗證了所提方法的有效性。(2)針對PCA算法存在的問題:受旋轉(zhuǎn)、光照強度變化的影響較大。提出基于分塊PCA(ModulePCA)和LS-SVM相結(jié)合的掌紋識別方法。該方法特征提取時將一整幅掌紋圖像分為4×4個子塊圖像,在此基礎(chǔ)上應(yīng)用主成分分析。在單樣本掌紋識別問題中優(yōu)勢明顯,是因為采用分塊PCA方法變換后的圖像與原有掌紋圖像共同作為新的訓(xùn)練集進行訓(xùn)練,這樣有效的擴充了樣本數(shù)量。實驗驗證了該方法的有效性。(3)傅里葉變換使掌紋圖像的主要信息更集中且分塊PCA會更好的保留局部信息,使圖像魯棒性增強。由于掌紋圖像不僅包含全局特征也包含豐富的局部特征,綜合應(yīng)用兩種上述方法,本文設(shè)計基于全局和局部特征相融合的掌紋識別系統(tǒng)。掌紋圖像經(jīng)過傅里葉變換得到全局特征;經(jīng)過Gabor變換,再運用分塊PCA算法得到局部特征。在識別階段,采用由粗到精的串行集成策略來集成全局和局部分類器。實驗驗證該系統(tǒng)可以兼顧掌紋識別的速度與精度,增強掌紋識別系統(tǒng)的實用性。本文實驗所使用的數(shù)據(jù)集來自香港理工大學(xué)掌紋數(shù)據(jù)庫(Poly U)。
[Abstract]:Palmprint recognition is a new biometric recognition technology. Palmprint recognition is a method of identification using palmprint features. Principal component Analysis (Principal component analysis,PCA) is a classical palmprint feature extraction method, but it also has some shortcomings: loss of some information, rotation, light intensity and other problems. This affects the effect of PCA to some extent. In this paper, two improved PCA algorithms are proposed, which focus on the global and local features of palmprint, respectively. In the research of palmprint recognition system, it is found that global feature and local feature play different roles in palmprint perception, so it is very meaningful to study the recognition algorithm which synthesizes these two features. The main research work of this paper is as follows: (1) aiming at the problem in PCA algorithm, only the main information of the original image will be retained, and some information will be lost. A palmprint recognition method based on the combination of Fourier and PCA features is proposed. First, the palmprint image is transformed by Fourier transform, then the transformed image is analyzed by principal component analysis (PCA). Finally, LS-SVM classifier is used to recognize the palmprint image. The experimental results show that the proposed method is effective. (2) the problem of PCA algorithm is that the variation of light intensity is greatly influenced by rotation. A palmprint recognition method based on block PCA (ModulePCA) and LS-SVM is proposed. In this method, an entire palmprint image is divided into 4 脳 4 sub-block images, and principal component analysis is applied. The advantage of single sample palmprint recognition is due to the use of block PCA transform image and the original palmprint image as a new training set, which effectively expands the number of samples. Experimental results show that the method is effective. (3) Fourier transform makes the main information of palmprint image more centralized and block PCA can better preserve local information and enhance the robustness of the image. Since palmprint images contain not only global features but also rich local features, a palmprint recognition system based on the fusion of global and local features is designed in this paper. The global feature of palmprint image is obtained by Fourier transform, and the local feature is obtained by using block PCA algorithm after Gabor transform. In the recognition phase, a coarse-to-fine serial integration strategy is used to integrate global and local classifiers. Experiments show that the system can give attention to the speed and precision of palmprint recognition and enhance the practicability of palmprint recognition system. The data set used in this experiment is from the palmprint database (Poly U). Of the Hong Kong Polytechnic University.
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2283323