基于Gabor濾波器和不變矩的掌紋識別算法研究.pdf

1、掌紋識別是利用人的掌部紋理進行身份確認的生物特征識別技術(shù)，它是生物認證領(lǐng)域的新分支。與先前的技術(shù)相比，掌紋識別具備的優(yōu)勢使他擁有廣闊的研究前景。
　　本文一共介紹三種識別方法，分別是基于小波和不變矩的掌紋識別算法、基于Gabor濾波器和不變矩的掌紋識別算法以及2D掌紋灰度圖像和紅外圖像的融合算法。
　　首先第二章簡要地介紹了在前期學習過程中實現(xiàn)過的基于小波和不變矩的算法。這種方法利用小波的多分辨率分析思想，對多個分辨率上的掌

2、紋圖像進行分解，再利用水平、垂直和對角線的細節(jié)分量進行重構(gòu)。雖然這種算法的實驗結(jié)果并不理想，但是，對以后的學習和研究有不少啟迪，所以本文在開頭對它進行了介紹。
　　第三章提出了基于Gabor濾波器和不變矩的掌紋圖像識別算法。該算法在預處理階段對掌紋ROI（RegionofInterest）圖像進行了二維小波分解，獲得近似掌紋圖像ALROI(AproximationLow-resolutionRegionofInterest)后再做

3、Gabor濾波變換，然后對變換后的圖像的各個像素點取模，再將這樣的模圖像分割成大小相等互不重疊的一系列子圖像。最后分別提取這些子圖像的不變矩，把它們組合成特征向量矩陣。該算法將Gabor濾波器和不變矩結(jié)合應用于掌紋識別，并可直接提取特征，免去了諸如圖像增強、紋理細化等預處理過程。算法在香港理工大學公開掌紋數(shù)據(jù)庫上實驗，獲得了很高的識別率。
　　第四章主要是介紹一種基于掌紋2D灰度圖像和紅外圖像融合的身份識別算法。在該章中，我們將掌