近些年來,基于手指的多模態(tài)特征識別逐漸成為身份鑒別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。然而,手指多模態(tài)特征識別的性能通常對光照變化和手指姿態(tài)變化較為敏感。因此,探索一種魯棒的特征表達(dá)方法對提高手指多模態(tài)識別性能尤為重要。針對以上問題,本文提出了基于編碼的多模態(tài)特征融合識別方法,主要研究以下內(nèi)容:1)提出了基于加權(quán)交叉局部圖結(jié)構(gòu)的特征編碼方法（SCW-LGS）,用于指靜脈識別。首先利用方向型Gabor濾波器對靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)。然后重點(diǎn)研究一種多方向編碼算子獲取Gabor特征編碼圖,充分表達(dá)周圍鄰域像素點(diǎn)間的位置信息和梯度信息。2)提出了基于特征編碼的手指多模態(tài)融合識別方法。首先通過一組多通道Gabor濾波器增強(qiáng)手指三模態(tài)圖像的方向特征。然后,利用改進(jìn)后的編碼方案提取特征編碼圖。最后,將特征編碼圖均勻劃分為非重疊子塊,計(jì)算所有子塊的灰度直方圖,將其串聯(lián)成一組特征向量進(jìn)行相似度匹配。3)提出了融合局部編碼和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LC-CNN）的特征提取方法。通過卷積濾波器對三種傳統(tǒng)編碼方法進(jìn)行重構(gòu),再利用改進(jìn)后的預(yù)訓(xùn)練CNN模型進(jìn)一步提取手指三模態(tài)特征,并將提取到的特征向量輸入支持向量機(jī)（SVM）中實(shí)現(xiàn)圖像分類。在此基... 

【文章來源】：中國民航大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

指紋識別應(yīng)用場景目前較為常見的指紋識別技術(shù)主要包括基于紋理特征和基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的算法[38]

致使用采集設(shè)備獲取的指紋圖像質(zhì)量降低。另外，指紋屬于和復(fù)制，安全級別較低。雖然指紋識別技術(shù)的研究已經(jīng)比較戰(zhàn)。這將不斷推動越來越多的科研人員投身于此，進(jìn)一步完技術(shù)由于具有天然的活體防偽性，作為一種新的身份鑒別方法得過近紅外光透射手指掌側(cè)，來獲取手指內(nèi)部的靜脈紋理特征改變導(dǎo)致皮膚表面損壞帶來的不利影響，能夠保持較高的識是對生物活體內(nèi)部特征的識別，識別時(shí)接觸少甚至無需直接復(fù)制，安全等級高的優(yōu)勢。目前，指靜脈識別技術(shù)已經(jīng)被廣包括安檢機(jī)、ATM 取款機(jī)、門禁、計(jì)算機(jī)登錄等，如圖 1-

的各模態(tài)圖像分別進(jìn)行預(yù)處理；接著分析了思路；最后給出手指多模態(tài)識別系統(tǒng)的性能有較高的用戶接受度和便利性，基于手指特的應(yīng)用。其中，指紋位于手指末端，屬于脊部具有較為統(tǒng)一的方向。指靜脈屬于手指內(nèi)理信息，靜脈血管有明顯的交叉和分叉，多指關(guān)節(jié)背側(cè)，其紋理分布大致在水平方向。于這三種模態(tài)都屬于“線網(wǎng)”結(jié)構(gòu)，其紋理特為接近且互不干擾，因此，本文將指紋、指上探索以手指為特征載體的身份識別方法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]生物特征識別技術(shù)綜述[J]. 鄭方,艾斯卡爾·肉孜,王仁宇,李藍(lán)天.  信息安全研究. 2016(01)
[2]生物特征識別技術(shù)綜述[J]. 孫冬梅,裘正定.  電子學(xué)報(bào). 2001(S1)

碩士論文
[1]手指生物特征變換與超球�；椒ㄑ芯縖D]. 王亞瓊.中國民航大學(xué) 2017
[2]手指特征粒的魯棒性內(nèi)涵表達(dá)方法研究[D]. 仲貞.中國民航大學(xué) 2016



本文編號：3547070