基于方向可調(diào)濾波器的指節(jié)紋識別方法研究.pdf

1、生物特征識技術(shù)是利用人的生理特征與行為特征進行自動個體身份鑒別的技術(shù),其以數(shù)字圖像處理為手段,使用模式識別的方法來確定人的身份,相比傳統(tǒng)身份鑒別技術(shù)具有高準(zhǔn)確率、高魯棒性等特點,因此在近年來得到了越來越多的重視。多種生物特征例如指紋、人臉與虹膜等已經(jīng)得到學(xué)者的深入研究,并廣泛的應(yīng)用于工業(yè)界。
　　在眾多的生物特征中,手部生物特征例如指紋、掌紋與掌形等,憑借其易獲取性、穩(wěn)定性與高用戶接受度等特性獲得了更多的關(guān)注與研究。近年來,學(xué)者發(fā)

2、現(xiàn)人的指節(jié)紋,即指手指近掌端的第一個關(guān)節(jié)處的手指背部的皮膚紋理,有非常高的個體差異性,且相對于其他手部特征有不易磨損、不易在物體表面留下痕跡等特點,使其成為一個有廣泛應(yīng)用前景的新型生物特征。
　　指節(jié)紋識別系統(tǒng)分圖像獲取、預(yù)處理、特征提取與特征匹配四大模塊。本文首先總結(jié)了指節(jié)紋識別的發(fā)展現(xiàn)狀,并分類介紹了指節(jié)紋特征提取與匹配的主要方法。然后將掌紋識別領(lǐng)域競爭編碼算法應(yīng)用于指節(jié)紋識別并根據(jù)指節(jié)紋特點加以改進,提出使用Log-Gabo

3、r濾波器代替原算法的Gabor濾波器以減少光照對濾波結(jié)果的影響,并將濾波器組中濾波器方向減少為4個,在保證與原算法同等識別精度的前提下提高了識別速度。
　　為了進一步挖掘指節(jié)紋的局部紋理特征并提高算法識別精度,本文提出了基于自適應(yīng)可調(diào)方向編碼的指節(jié)紋識別算法。該方法首先使用了高階的導(dǎo)數(shù)方向可調(diào)濾波器精確計算了指節(jié)紋局部方向特征,然后提出自適應(yīng)的多閾值循環(huán)直方圖分割算法對指節(jié)紋方向圖量化后進行編碼,最后設(shè)計了角度距離用于特征匹配。在