掌紋識別中小波能量法的研究.pdf

1、類號TP3914密級公開重慶郵電大學碩士學位論文論文題目英文題目掌紋識別中小波能量法的研究Identincation碩士研究生厲華偉指導教師學科專業(yè)錢鷹教授計算機應用技術論文提交日期至壁曼至生壘且論文答辯日期2Q12笙5且論文評閱人答辯委員會主席房斌教授2012年5月重慶郵電大學碩士論文摘要摘要生物識別是身份識別中的一種重要的技術手段，目前已經受到人們普遍關注。常用的生物識別技術主要有指紋識別，人臉識別，虹膜識別，掌紋識別等，其中指紋識

2、別是最常用的識別技術，但它對圖像質量要求較高且指紋容易磨損；人臉識別可以用低分辨率圖像，但臉部容易被裝飾物遮擋；虹膜識別設備價格昂貴且不易被人接受，應用受到限制。掌紋識別和以上技術相比起步較晚，但掌紋圖像高低頻信息豐富，接受程度高，目前吸引越來越多的研究人員的關注。由于掌紋在采集過程中會有旋轉和偏移，這些會影響掌紋的特征提取和匹配，因此首先要對原始掌紋圖像預處理消除旋轉和偏移，目前大部分研究者從消除旋轉和偏移的掌紋中心區(qū)域選取～塊感興趣

3、區(qū)域(regionofinterest)，以此代表整幅掌紋圖像，使用某種識別算法對此感興趣區(qū)域進行分析識別。這種做法的缺點是丟失了部分有用的掌紋信息，導致識別結果不一定可信。針對以上問題本文提出了一種隨機選取感興趣區(qū)域的方法。在對掌紋圖像消除旋轉偏移并建立坐標系的基礎上從掌紋的中心區(qū)域隨機選取多個感興趣區(qū)域，并使用小波能量的算法進行分析識別，當判斷是某人的掌紋次數超過設定值時便停止選取。通過對比實驗驗證了此方法具有較好的識別效果。此外為

4、了進一步減少計算量，還對小波能量的方法進行了改進，首先對選取的感興趣區(qū)域進行5級小波分解將感興趣區(qū)域分解為細節(jié)圖像和近似圖像，5級小波分解總共有15幅細節(jié)圖像和l幅近似圖像，為了更好地描述局部特征，將細節(jié)圖像等分成16塊，求取每一塊內每個像素點的絕對值之和作為此塊的特征，將所有細節(jié)圖像中各塊的特征組成特征向量作為此待識別掌紋圖像的特征。最后使用加權城區(qū)距離來衡量各掌紋圖像之間的相似度。通過和原有方法對比證明了改進的方法達到的減少計算量的