基于向量描述的掌紋識別方法.pdf

1、近年來，生物特征識別技術(shù)得到了快速的發(fā)展，傳統(tǒng)的身份識別技術(shù)（例如鑰匙，門卡，身份證等等）已經(jīng)不能滿足人們提出的一些新的要求。傳統(tǒng)的識別技術(shù)比較容易丟失，攜帶不夠方便，而且比較容易被模仿。生物特征識別技術(shù)可以避免這些弊端。人體一些與生俱來的特征（例如人臉，指紋，掌紋，虹膜等等）或者一些行為特征（例如步態(tài)，語音等等）被應(yīng)用于生物特征識別技術(shù)中，對個人身份進行識別。這些特征是個體與生俱來的，不存在攜帶不方便的問題，更不存在容易丟失的問題，也

2、不容易被人模仿。
　　本文的主線是基于向量描述的方法。一張掌紋圖像是有很多像素點組成，圖像中的這些像素點類似于一個矩陣，這個矩陣轉(zhuǎn)換成一個列向量，然后基于這些向量，訓(xùn)練樣本可以用來描述測試樣本。基于向量描述的方法已經(jīng)成功運用在人臉識別技術(shù)上，本課題將該方法應(yīng)用在掌紋識別技術(shù)上，并且提出一些改進的方法，分別為特征空間中基于向量描述方法，競爭編碼與基于向量描述方法的得分融合以及雙模態(tài)下的基于向量描述方法。
　　特征空間中基于向量

3、描述方法主要是將掌紋圖像由原始空間映射到特征空間，然后在特征空間中做基于向量描述方法。該方法的主要新穎點是可以將基于向量描述方法用在特征空間中以及映射函數(shù)參數(shù)的選擇方法。
　　競爭編碼與基于向量描述方法的得分融合主要是將競爭編碼提取到的局部紋理信息與基于向量描述方法提取到的掌紋全局信息融合在一起做識別。該方法的主要新穎點是全局信息與局部信息的融合。雙模態(tài)下的基于向量描述方法主要是利用2D掌紋圖像信息與3D掌紋圖像信息做識別。該方法