與傳統(tǒng)密碼認(rèn)證相比,生物特征不易丟失,具有唯一性和較好的穩(wěn)定性。目前的生物特征識(shí)別系統(tǒng)多采用可見光圖像,在信息采集、特征提取和分類識(shí)別等方面面臨著一些技術(shù)瓶頸,限制了技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展。圍繞如何提高特征識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性和準(zhǔn)確性的問題,本文嘗試實(shí)現(xiàn)一種利用手部及其殘影（手印）紅外成像的識(shí)別系統(tǒng)。利用紅外熱成像技術(shù)采集手部及手印熱量信息,對(duì)原始圖像進(jìn)行灰度化、濾波降噪、二值化、輪廓提取等預(yù)處理,獲取清晰的手部輪廓。根據(jù)手部圖像和手印圖像不同的特征信息,采取不同的特征提取方法,包括拐點(diǎn)提取、橢圓擬合、橢圓二次擬合等方法,并建立了特征向量空間。運(yùn)用多模態(tài)特征融合方法和特征降維方法,對(duì)提取出的手部特征和手印特征進(jìn)行特征融合和特征降維,選擇合適的特征進(jìn)行分類識(shí)別。用一對(duì)一方法實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)的多分類算法。本文實(shí)現(xiàn)了利用紅外手部和手印圖像特征融合進(jìn)行個(gè)體識(shí)別的方法,對(duì)12名實(shí)驗(yàn)對(duì)象采集紅外手部、手印圖像共1200余張進(jìn)行實(shí)驗(yàn),取得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率（70～90%）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,利用紅外手部手印圖像進(jìn)行個(gè)體識(shí)別是可行的,對(duì)生物特征進(jìn)行特征融合和特征降維比使用單一生物特征識(shí)別效果更好,通過本課題的方法可以有... 

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文的組織形式
第二章 論文研究思路及相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 總體研究思路
        2.1.1 傳統(tǒng)生物特征識(shí)別系統(tǒng)
        2.1.2 論文研究框架
    2.2 相關(guān)技術(shù)介紹
        2.2.1 紅外熱成像技術(shù)
        2.2.2 輪廓檢測(cè)方法
        2.2.3 多模態(tài)特征融合技術(shù)
        2.2.4 特征降維
        2.2.5 有監(jiān)督的分類方法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 手部及其殘影的紅外圖像的采集及預(yù)處理
    3.1 紅外圖像的采集
    3.2 圖像預(yù)處理
        3.2.1 圖像灰度化
        3.2.2 圖像濾波
        3.2.3 二值化處理
        3.2.4 輪廓提取
    3.3 本章小結(jié)
第四章 手部及其殘影的紅外圖像的特征提取及特征融合
    4.1 特征分析
        4.1.1 手部紅外圖像特征分析
        4.1.2 手印紅外圖像特征分析
    4.2 基于鏈編碼平面曲線的拐點(diǎn)檢測(cè)
    4.3 輪廓的曲線擬合方法
        4.3.1 直接最小二乘橢圓擬合
        4.3.2 橢圓二次擬合
    4.4 特征空間的建立
    4.5 特征融合與特征降維
        4.5.1 特征層多模態(tài)特征融合
        4.5.2 支持向量機(jī)遞歸特征消除方法
    4.6 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
    5.1 分類識(shí)別方法
        5.1.1 支持向量機(jī)分類
        5.1.2 多分類方法實(shí)現(xiàn)
    5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    5.3 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
    5.4 結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文主要研究成果
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者及導(dǎo)師簡介
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]C4.5決策樹改進(jìn)算法研究[J]. 馮帆,徐俊剛.  電子技術(shù). 2012(06)
[2]生物特征識(shí)別綜述[J]. 田啟川,張潤生.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(12)
[3]生物特征識(shí)別綜述[J]. 盧官明,李海波,劉莉.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(01)
[4]生物特征識(shí)別技術(shù)綜述[J]. 景英娟,董育寧.  桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào). 2005(02)
[5]生物特征識(shí)別技術(shù)綜述[J]. 孫冬梅,裘正定.  電子學(xué)報(bào). 2001(S1)



本文編號(hào)：3685809