本文選題：健康表征 + 主線修復(fù)��； 參考：《吉林大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：傳統(tǒng)中醫(yī)通過觀察人們手掌不同位置出現(xiàn)的紋理、顏色和形狀等特征來判斷身體健康狀況,診斷身體疾病,而中醫(yī)診病往往需要積累多年的經(jīng)驗(yàn),若能通過掌紋識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)身體健康狀況的自動(dòng)判斷,對(duì)人們及早診治疾病,避免病情惡化具有重要意義。隨著近10年生物識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展,掌紋識(shí)別技術(shù)作為生物識(shí)別家族的重要成員,已得到國(guó)際上的認(rèn)可,并取得了豐碩的研究成果。然而應(yīng)用現(xiàn)有的掌紋識(shí)別技術(shù)來判斷身體健康狀況仍然存在很多困難,如:(a)現(xiàn)有方法提取的掌紋主線淺且易斷續(xù),不利于后續(xù)處理;(b)現(xiàn)有方法極少可用于提取一些異常紋路;(c)手掌顏色能夠反映整個(gè)身體健康狀況,現(xiàn)有方法不能識(shí)別手掌上的顏色斑點(diǎn)等。本文針對(duì)這些困難,從表征身體健康狀況這一背景出發(fā),展開掌部精細(xì)紋路和顏色的提取方法研究,主要工作包括以下五個(gè)方面:(1)針對(duì)掌紋主線淺易斷續(xù),不利于后續(xù)處理等問題,本文提出了一種修復(fù)掌紋主線的新方法,即先基于圖像的能量按照高斯函數(shù)膨脹,然后計(jì)算子圖像和非亮點(diǎn)的概率分布,最后圖像的像素按指數(shù)函數(shù)回歸。對(duì)比傳統(tǒng)解決紋線斷續(xù)問題采用膨脹、細(xì)化的方法,本方法能夠解決誤連接和遠(yuǎn)距離不能連接的問題,從而更好的解決了遠(yuǎn)距離斷續(xù)主線無法修復(fù)和主線誤修復(fù)的問題。(2)現(xiàn)有方法極少提取掌紋中反映身體健康狀況的精細(xì)紋路,本文提出了一種使用多光譜技術(shù)與NSCT變換相結(jié)合的掌紋紋路提取方法。由于NSCT變換不僅具有平移不變性,而且進(jìn)行掌紋紋理分解時(shí),NSCT變換有多尺度和各向異性的特點(diǎn),有利于進(jìn)行后續(xù)的掌紋圖像融合。因此我們采用NSCT變換對(duì)各個(gè)光譜下的掌紋圖像進(jìn)行分解,并根據(jù)掌紋紋路特征對(duì)分解后的子圖進(jìn)行融合,最后用形態(tài)學(xué)方法細(xì)化并提取掌紋的精細(xì)紋路。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí),該方法提取的精細(xì)紋路豐富而且清晰。(3)針對(duì)已有算法提取“十”字紋和“米”字紋時(shí),識(shí)別率不高的現(xiàn)象,本文應(yīng)用霍夫變換的累加器投票原理對(duì)掌紋中的“十”字紋和“米”字紋進(jìn)行提取。我們先用自己開發(fā)的多光譜掌紋平臺(tái)采集掌紋,構(gòu)建“十”字紋、“米”字紋數(shù)據(jù)庫(kù),然后使用新高斯預(yù)處理模型對(duì)圖像進(jìn)行處理,最后用霍夫變換提取“十”字紋和“米”字紋。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們所提方法能有效地提升識(shí)別率,為進(jìn)一步進(jìn)行掌部表征所對(duì)應(yīng)的身體健康狀況研究奠定了基礎(chǔ)。(4)由于手掌顏色能夠反映整個(gè)身體健康狀況,如何準(zhǔn)確而快速的識(shí)別手掌上的顏色斑點(diǎn),是表征身體健康狀況的關(guān)鍵。本文提出了一種H-S-Gray斑點(diǎn)提取算法,該算法在不改變圖像對(duì)比度和盡可能減少顏色失真的情況下,通過顏色空間的拉伸、量化等預(yù)處理操作,使處理后的圖像有利于顏色斑點(diǎn)的識(shí)別。(5)為了實(shí)際驗(yàn)證基于身體健康狀況表征的掌部顏色及紋路提取算法的有效性,本文研制了一個(gè)多光譜掌紋采集平臺(tái)。針對(duì)單一光譜下的掌紋圖像信息量小且具有局限性從而造成識(shí)別精度低等問題,研制的多光譜掌紋采集平臺(tái)能夠采集六個(gè)光譜下的局部掌紋圖像,得到手掌各個(gè)層次的信息,從而給識(shí)別帶來更高的準(zhǔn)確率。既可以實(shí)時(shí)觀察掌紋圖像,又可以選擇性的采集并存儲(chǔ)掌紋圖像信息。綜上所述,本文對(duì)身體健康狀況的掌部精細(xì)紋路及顏色提取算法進(jìn)行深入研究,為真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)表征身體健康狀況提供理論支持。
[Abstract]:Traditional Chinese medicine can judge the health condition of the body by observing the texture, color and shape of the palm of the palm of the hand to judge the health of the body and diagnose the diseases of the body, and the medical diagnosis of traditional Chinese medicine often needs to accumulate years of experience. If it can realize the automatic judgment of the health condition of the body through the palmprint recognition technology, the people can diagnose the disease early and avoid the evil of the disease. With the rapid development of biometric recognition technology in the past 10 years, palmprint recognition technology, as an important member of the biometric family, has been recognized internationally and has achieved fruitful research results. However, there are still many difficulties in the application of the existing palmprint identification technology to determine the health status of the body, such as: (a) The main thread extracted by the method is shallow and discontinuous and is not conducive to subsequent treatment; (b) the existing methods are rarely used to extract some abnormal patterns; (c) the palm color can reflect the health of the whole body, the existing methods can not identify the color spots on the palm of the hand. The main work includes the following five aspects: (1) a new method to repair the main line of the palmprint is proposed in this paper, which is based on the Gauss function, and then calculates the probability of the sub image and the non bright spot. The pixels of the final image are returned by exponential function. The traditional method of expansion and refinement is used to solve the traditional line breaking problem. This method can solve the problem of misconnection and remote connection, which can better solve the problem that the long distance intermittent mainline can not be repaired and the main line is mistaken. (2) the existing methods rarely extract the palmprint. In the fine lines reflecting the health of the body, this paper proposes a palmprint extraction method using the combination of multi spectral and NSCT transform. Because the NSCT transform not only has the invariance of translation, but also the texture decomposition of the palmprint, the NSCT transformation has the characteristics of multiscale and anisotropy, which is beneficial to the subsequent palmprint image fusion. So we use NSCT transform to decompose the palmprint images under each spectrum, and combine the decomposed subplots according to the palmprint features. Finally, the fine lines of palmprint are refined and extracted by morphological methods. The experimental results show that the fine lines extracted by this method are rich and clear. (3) the extraction of the existing algorithms is used to extract the existing algorithms. The recognition rate of ten "ten" and "rice" is not high. In this paper, the "ten" and "rice" lines in the palmprint are extracted by using the accumulator voting principle of Hof transform. We first use the multi spectral palmprint platform that we developed to collect the palmprint, construct the "ten" pattern, the "rice" pattern database, and then use the new Gauss. The preprocessing model deals with the image. Finally, the "ten" and "rice" lines are extracted by Hof transform. The experimental results show that the method can effectively improve the recognition rate and lay the foundation for further research on the health status of the body. (4) the color of the palm can reflect the health of the whole body. How to identify the color spots on the palm accurately and quickly is the key to the representation of the health of the body. In this paper, a H-S-Gray speckle extraction algorithm is proposed. The algorithm, which does not change the contrast of the image and reduces the distortion of the color as much as possible, makes the processed images by stretching, quantizing, and so on in the color space. In order to verify the recognition of color spots. (5) in order to verify the effectiveness of the palm color and pattern extraction algorithm based on the representation of physical health, a multi spectral palmprint acquisition platform has been developed in this paper. The spectrum palmprint acquisition platform can collect six local palmprint images under the spectrum, get information at all levels of the palm, and bring higher accuracy to recognition. It can observe the palmprint image in real time, and can selectively collect and store the palmprint image information. The color extraction algorithm is deeply researched to provide theoretical support for the automatic representation of physical health.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2004714