基于手掌多特征的身份識別算法設(shè)計.pdf

1、隨著信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，當(dāng)前社會生活中對基于生物特征身份認(rèn)證的應(yīng)用需求不斷增加。多模態(tài)生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)融合了多種模態(tài)生物特征，具有更好的防偽性、更高的區(qū)分性等優(yōu)勢，本文從單模態(tài)特征識別出發(fā)，提出了一種基于掌紋和掌靜脈相融合的多模態(tài)身份識別算法。
　　本文首先分析了掌紋和掌靜脈圖像預(yù)處理相關(guān)算法，以及特征提取和特征融合方面的理論知識。針對采集到的掌紋和靜脈圖像質(zhì)量較低的特點，提出了對掌紋和靜脈的預(yù)處理流程，并對單一模態(tài)的

2、特征提取與識別算法進行研究，進而提出了掌紋和掌靜脈融合識別算法，并利用上述算法結(jié)合嵌入式采集裝置和個人電腦實現(xiàn)了一套掌紋掌靜脈認(rèn)證識別系統(tǒng)。本論文的主要工作和成果可以歸納如下：
　　（1）掌紋和掌靜脈的預(yù)處理算法，主要包括：感興趣區(qū)域提取、歸一化處理、圖像去噪和增強。針對采集到的掌紋和靜脈信息方向性很強的特點，提出了一種基于各向異性的濾波方法，去除噪聲同時保留了掌紋和靜脈的細(xì)節(jié)特征。針對圖像灰度分布的不均勻性，采用對比度受限自適應(yīng)

3、直方圖均衡算法進行圖像的增強，有效地提高了圖像灰度的動態(tài)分布。
　?。?）掌靜脈的單模態(tài)特征提取與識別算法研究：首先，針對靜脈結(jié)構(gòu)的特征，提出了一種基于靜脈骨架進行多方向旋轉(zhuǎn)平移的模板匹配算法，其對靜脈紋路角度偏轉(zhuǎn)和位置偏移具有魯棒性。然后提出了兩種子空間相結(jié)合的特征提取算法，該方法相比單一子空間方法，提高了識別率。
　?。?）掌紋與掌靜脈的融合識別算法研究：從掌紋和靜脈特征融合的三個層次入手，對其融合識別算法進行研究，首先