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在线掌纹识别算法的研究及应用

作　者: 李茜
导　师: 何兴高；蒋慧平
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 生物特征识别掌纹识别掌纹图像预处理掌纹特征提取局部二值模式(LBP)
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 56次
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内容摘要

信息技术的飞速发展推动了社会的进步,当今社会的运转也越来越依赖于信息技术,随之对各种信息和系统的安全性提出了更高的要求。人们的日常生活、商业、政府、军队的一些机密信息的保密机制需要不断的加强。传统的保密与认证方式已经越来越难以保证认证的安全性。然而,利用个人独特的生物特征,例如指纹,虹膜,脸型等,所辨认其身份的生物识别技术,则由于其难以复制或伪造的特性,可以真正有效地解决安全认证问题而广受关注。掌纹识别方法是相对起步较晚的一种识别方法。但是由于掌纹识别与其他几种生物特征识别方法比较起来,有着独特的优点:掌纹图像易于采集,对掌纹图像质量要求容易满足,用户心理上易于接受,容易和其他生物特征识别方法进行融合等优点。因而已成为生物认证领域的研究热点。本文对掌纹识别技术的发展历程以及国内外研究现状进行了深入的研究与分析,掌纹识别技术现在仍处于快速发展的阶段。本文在学习掌纹识别主要技术的基础上,重点研究了掌纹特征提取方法,并提出了一种新的结合Gabor滤波器和局部二值模式(LBP)纹理算子的特征提取算法。局部二值模式(LBP)算子能刻画纹理的局部邻域关系信息,对光照变化不敏感,但是只能从单一尺度上描绘纹理,且对噪声敏感。而Gabor小波能从多个尺度、多个方向上对掌纹纹理信息进行表征。本文结合这两种纹理算子的优点提出了新的特征提取方法,获得了较高的识别率,并完成了和其他几种主流特征提取方法的对比实验,分别考察了它们用于掌纹识别的性能,给出了实验结果。最后,本文还详细研究了一个实用的在线掌纹识别系统的各个功能模块的设计,并且基于本文提出的特征提取算法,利用软件工程的指导思想,在C#平台上设计并实现了一个在线掌纹识别的演示系统。该系统包含注册和识别两大功能,不过关于图像采集设备的研制不是本文的工作,所以在图像获取环节中,本文直接调用了香港理工大学已公开的掌纹数据库中的图像,基于这些现有图像完成了其他功能模块的实现。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-20
  1.1 研究背景  9-13
    1.1.1 生物特征识别技术的主要类别  9-12
    1.1.2 生物特征识别技术发展方向  12-13
  1.2 掌纹识别的研究意义  13-14
  1.3 掌纹识别研究内容  14-15
  1.4 掌纹识别国内外研究现状  15-18
  1.5 本文主要工作  18-19
  1.6 论文组织结构  19-20
第二章掌纹识别相关背景知识  20-32
  2.1 掌纹数据库介绍  20
  2.2 掌纹图像的预处理  20-31
    2.2.1 掌纹图像分割  21-23
    2.2.2 手掌边缘提取  23-28
    2.2.3 掌纹ROI 区域提取  28-31
  2.3 本章小结  31-32
第三章在线掌纹识别系统需求分析  32-39
  3.1 需求分析和模块划分  32-33
  3.2 事件列表和用例图  33-38
  3.3 本章小结  38-39
第四章掌纹识别关键技术研究  39-55
  4.1 基于纹理分析的掌纹识别技术  39-45
  4.2 基于子空间分析的掌纹识别技术  45-49
  4.3 改进的掌纹识别算法  49-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章在线掌纹识别系统设计  55-67
  5.1 在线掌纹识别系统的架构设计  55-62
    5.1.1 开发平台  56-57
    5.1.2 系统体系结构  57-58
    5.1.3 数据库选择以及数据库连接方式  58-59
    5.1.4 图像采集及存储方案  59-62
  5.2 在线掌纹识别系统详细设计  62-66
  5.3 本章小结  66-67
第六章在线掌纹识别系统的实现与测试  67-74
  6.1 在线掌纹识别系统实现界面  67-69
  6.2 在线掌纹识别系统功能简介  69-72
  6.3 在线掌纹识别系统测试  72-73
    6.3.1 测试环境  72
    6.3.2 测试用例及结果  72-73
  6.4 本章小结  73-74
第七章总结与展望  74-76
致谢  76-77
参考文献  77-81

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