在信息化時代,如何準(zhǔn)確的鑒別一個人的身份,并且同時保護(hù)該信息的穩(wěn)定性和安全性,已經(jīng)成為了越來越重要的問題。掌紋識別技術(shù)是一種新興的生物特征識別技術(shù)。相比于其他識別方法,掌紋識別具有對環(huán)境的要求低,手掌容易采集;采集設(shè)備精度要求不苛刻,造價低的優(yōu)點。然而掌紋識別是一個極其復(fù)雜的過程,非接觸環(huán)境下采集到的掌紋圖像容易受到手掌姿態(tài)的影響,存在尺度變化和對齊問題。局部不變性特征對旋轉(zhuǎn)和仿射變化具有更強(qiáng)的魯棒性,使其廣泛應(yīng)用于圖像追蹤、圖像配準(zhǔn)等實際領(lǐng)域,是當(dāng)前非接觸掌紋研究的熱點。但其設(shè)計復(fù)雜、計算量大的缺點讓其難以在非接觸掌紋識別系統(tǒng)上獲得廣泛應(yīng)用。綜上,面對海量的掌紋數(shù)據(jù)和巨大的應(yīng)用需求,急需一種魯棒性強(qiáng)、識別精度高、匹配速度快的非接觸掌紋識別算法。針對非接觸掌紋識別目前存在的魯棒性、計算量大、精度低的問題,本文提出兩種解決方案,第一種設(shè)計了局部不變性特征與網(wǎng)格運動平滑統(tǒng)計（GMS）技術(shù)相結(jié)合的算法,比較了不同的局部不變性特征在掌紋圖像上的效果,并在特征匹配階段對質(zhì)量差的匹配進(jìn)行剔除,它同時解決了傳統(tǒng)不變性特征使用暴力匹配,所帶來的匹配效果差和速度慢的問題。為進(jìn)一步提高匹配速度和精度,第二... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

中心塊定位的旋轉(zhuǎn)平移示意圖

圖 1-3 手掌高度不同時的中心塊圖像OI 定位問題，我們采取了新的掌紋 ROI 定位方法切圓算法[7,8]。首先我們獲得原始的掌紋圖像，然態(tài)學(xué)操作，以便進(jìn)行 ROI 粗提取和確定 ROI 中心沿著初始半徑和角度進(jìn)行搜索，便沿著圖像邊緣

圓形Gabor濾波器形態(tài)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Face Recognition Using Dense SIFT Feature Alignment[J]. ZHOU Quan,Shafiq ur Rehman,ZHOU Yu,WEI Xin,WANG Lei,ZHENG Baoyu.  Chinese Journal of Electronics. 2016(06)

博士論文
[1]掌紋圖像多級特征提取與識別算法研究[D]. 費倫科.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017

碩士論文
[1]非接觸掌紋識別圖像校準(zhǔn)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 梁旭.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號：3044079