應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備的生物圖像身份認(rèn)證研究.pdf

1、21世紀(jì)是一個(gè)科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，各行各業(yè)都迫切需要高效安全的身份認(rèn)證技術(shù)，例如網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上購(gòu)物、醫(yī)療、刑偵等行業(yè)。與傳統(tǒng)的身份認(rèn)證/識(shí)別技術(shù)相比較，生物認(rèn)證/識(shí)別技術(shù)利用人體所特有的生物特進(jìn)行身份認(rèn)證/識(shí)別，更加安全、方便。伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及移動(dòng)設(shè)備不斷更新、普及，越來(lái)越多的研究人員提出將生物認(rèn)證/識(shí)別技術(shù)和移動(dòng)設(shè)備結(jié)合起來(lái)。目前，應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備的生物圖像認(rèn)證研究，還面臨著很多問(wèn)題需要解決，因此，本文提出應(yīng)用于移

2、動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證，主要針對(duì)應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備的手掌圖像身份認(rèn)證和多生物圖像身份認(rèn)證進(jìn)行研究。
　　使用移動(dòng)設(shè)備上的攝像頭圖像采集時(shí)，容易產(chǎn)生圖像曝光強(qiáng)度過(guò)強(qiáng)或曝光強(qiáng)度弱，以及圖像角度不一致等問(wèn)題。文本在對(duì)應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備上的生物特征識(shí)別算法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備的生物圖像識(shí)別所面臨的問(wèn)題，主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究，一是圖像預(yù)處理階段。在此階段，通過(guò)直方圖均衡化方法及以各種濾波器來(lái)盡量消除光照和角度問(wèn)題所帶來(lái)的影響。二

3、是對(duì)圖像特征提取階段進(jìn)行研究，通過(guò)對(duì)PCA、SRM、SIFT、LBP等算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較可知，使用SIFT算法進(jìn)行特征提取，識(shí)別率是90.65％，高于其他算法。接下來(lái)，對(duì)SIFT算法進(jìn)行深入研究并提出改進(jìn)方案,去除錯(cuò)誤匹配的點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)以后的SIFT算法，識(shí)別率達(dá)到94.83%。三是應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備的多生物圖像認(rèn)證研究，在本文中，提出了基于SIFT算法的多生物圖像特征融合方法，將各特征圖像匹配后的結(jié)果進(jìn)行融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，

4、基于多生物圖像的身份認(rèn)證正確率達(dá)到99.39%。
　　由于網(wǎng)上沒(méi)有符合本文要求的數(shù)據(jù)庫(kù)，所以針對(duì)本課題研究的問(wèn)題，分別手動(dòng)采集了不同的數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可知，本文在特征提取階段，對(duì)SIFT方法提出的改進(jìn)方案的正確率比標(biāo)準(zhǔn)的SIFT算法的識(shí)別率提升了4個(gè)百分點(diǎn)還多；在時(shí)間上，改進(jìn)方法的時(shí)間消耗接近于原SIFT算法的時(shí)間消耗；在應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備的多重生物圖像認(rèn)證研究中，提出的多生物圖像融合方法，雖然時(shí)間效率有所降低，但與其他方法相比較，識(shí)