在高速發(fā)展的信息時代,身份識別技術(shù)已經(jīng)從難以使用的高端技術(shù)轉(zhuǎn)化為成熟的產(chǎn)品。以支付手段為例,從紙質(zhì)貨幣支付到電子貨幣支付是一種進(jìn)步,從憑密碼支付到憑指紋（臉）支付又是另一種進(jìn)步。有鑒于此,越來越多的研究人員投入到更加廣闊的生物識別技術(shù)的研究當(dāng)中。作為一種重要的生物識別技術(shù),掌紋識別的優(yōu)點和缺點都十分鮮明。優(yōu)點方面:掌紋同指紋一樣,是一種性能優(yōu)越、容易獲取、分類明顯、信息穩(wěn)定的人體生物特征。缺點方面:不同于主流的指紋面部識別,掌紋識別研究較晚、缺乏完善的研究體系,且已投入使用的實物設(shè)備往往體積龐大、造價高昂,市場普及率明顯不高。因此,如何實現(xiàn)更好、更方便、更廉價的掌紋識別系統(tǒng)成為了當(dāng)前研究人員的關(guān)注重點。本文主要貢獻(xiàn)和工作總結(jié)如下:基于手掌的形態(tài)特征,提出了一種掌紋圖像的獲取與預(yù)處理方法,消除了原始手掌圖像的亮度不均勻的問題,精確定位到手掌中心位置,有助于進(jìn)一步對ROI區(qū)域提取掌紋特征;研究了基于概率化模板和模糊邏輯的掌紋識別算法,能夠消除采集圖像時帶來的旋轉(zhuǎn)干擾,對樣本掌紋特征的提取、融合與存儲進(jìn)行了分析,能夠?qū)⑻崛〕龅恼萍y特征線存入設(shè)置好的模板庫中,最后利用基于模糊邏輯的特征匹配方法... 

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 生物識別技術(shù)概述
        1.1.1 各種生物特征的分類與比較
        1.1.2 生物識別技術(shù)的應(yīng)用
    1.2 手形手紋識別技術(shù)概述
        1.2.1 手形識別
        1.2.2 掌紋識別
        1.2.3 手掌靜脈血管識別
    1.3 相關(guān)研究工作
        1.3.1 利用掌紋圖像實現(xiàn)身份驗證
        1.3.2 基于手形的身份識別
        1.3.3 多模態(tài)生物特征識別
        1.3.4 嵌入式生物識別系統(tǒng)
    1.4 論文的主要內(nèi)容及組織
第2章 掌紋圖像的獲取與預(yù)處理
    2.1 掌紋圖像的獲取
    2.2 掌紋圖像的預(yù)處理
        2.2.1 掌紋圖像方向的校正及ROI位置的確定
        2.2.2 ROI圖像亮度歸一化
        2.2.3 ROI圖像亮度分布不均勻的消除
    2.3 本章小節(jié)
第3章 基于概率化模板和模糊邏輯的掌紋識別算法
    3.1 主掌紋線提取
        3.1.1 灰度圖像預(yù)處理
        3.1.2 灰度圖自適應(yīng)閉值二值化
        3.1.3 特征紋線篩選
    3.2 樣本掌紋特征的融合與存儲
    3.3 基于模糊邏輯的掌紋匹配
    3.4 本章小節(jié)
第4章 基于主線和雙樹復(fù)數(shù)小波的分級掌紋識別
    4.1 主線特征提取
    4.2 雙樹復(fù)數(shù)小波紋理特征提取
    4.3 特征匹配
        4.3.1 主線特征匹配
        4.3.2 雙樹復(fù)數(shù)小波特征匹配
    4.4 本章小節(jié)
第5章 平移、旋轉(zhuǎn)及尺度不變掌紋識別算法研究
    5.1 特征提取
        5.1.1 關(guān)鍵點定位
        5.1.2 關(guān)鍵點方向分配
        5.1.3 生成特征描述子
    5.2 特征匹配
    5.3 本章小節(jié)
第6章 基于手部特征的多模態(tài)生物識別系統(tǒng)實現(xiàn)
    6.1 手部特征決策級融合算法描述
        6.1.1 與規(guī)則決策級融合多模態(tài)系統(tǒng)差錯率分析
        6.1.2 層次型匹配器結(jié)構(gòu)
        6.1.3 匹配特征分析
    6.2 實驗結(jié)果
    6.3 應(yīng)用系統(tǒng)
    6.4 本章小節(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 研究結(jié)論
    7.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于近鄰三值模式和協(xié)作表示的三維掌紋識別[J]. 劉玉珍,蔣政權(quán),趙娜.  計算機應(yīng)用. 2019(06)
[4]基于子空間與紋理特征融合的掌紋識別[J]. 李新春,馬紅艷,林森.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(07)
[5]基于TensorFlow的掌紋識別方法研究[J]. 王全,田宇.  價值工程. 2018(33)
[6]基于Harris角點檢測和聚類算法的掌紋圖像ROI提取方法[J]. 陳典典,程培培,馬軍山.  光學(xué)儀器. 2018(05)
[7]基于安全概略的可撤銷掌紋模板生成算法[J]. 李亞楠,張雪鋒.  計算機工程與應(yīng)用. 2018(18)
[8]ADAM33基因rs44707、rs598418、rs2853215多態(tài)性與大魚際掌紋特應(yīng)征的相關(guān)性研究[J]. 梁文華,周兆山,王燕青,朱習(xí)軍,姜洪玉,陶紅衛(wèi),姜文青,陸學(xué)超,趙國靜.  中華中醫(yī)藥雜志. 2018(02)
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于局部不變特征的掌紋識別方法研究[D]. 肖倩文.合肥工業(yè)大學(xué) 2019
[3]移動端復(fù)雜背景下掌紋特征提取的算法研究[D]. 晏洋.北京交通大學(xué) 2018
[4]掌紋預(yù)處理研究及Android終端掌紋認(rèn)證系統(tǒng)開發(fā)[D]. 陳琪.南昌航空大學(xué) 2018
[5]移動端復(fù)雜背景下掌紋圖像預(yù)處理技術(shù)的研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 丁玲玲.北京交通大學(xué) 2018
[6]基于半方向特征的掌紋識別方法研究[D]. 羅江.廣東工業(yè)大學(xué) 2018
[7]基于混沌加密的多模態(tài)生物模板保護(hù)技術(shù)研究[D]. 董錦錦.黑龍江大學(xué) 2018
[8]圖像特征提取算法在掌紋識別中的應(yīng)用研究[D]. 邢瑞.吉林大學(xué) 2017
[9]指掌紋物證檢驗鑒定流程管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 宋航.吉林大學(xué) 2016
[10]基于中介真值程度度量的手紋識別方法研究與實現(xiàn)[D]. 薛松明.南京郵電大學(xué) 2016



本文編號：3730565