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掌纹识别中预处理和特征提取的初步研究

作　者: 米清
导　师: 马驷良
学　校: 吉林大学
专　业: 计算数学
关键词: 掌纹识别生物特征识别掌纹图像预处理色斑校正广义主成分分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 246次
引　用: 2次
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内容摘要

生物特征识别技术是将信息技术与生物技术相结合，利用人体本身具有的生理特征(如指纹，虹膜，脸型，掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份．它具有传统的身份鉴别方式所无法比拟的优势，已逐渐成为国际上的研究热点之一．掌纹识别技术是根据人手掌上的有效信息(掌纹)来识别人的身份．人的掌纹千差万别，没有两个手掌掌纹是完全相同的，即掌纹的唯一性．根据掌纹的这一特点，可以用作人体的身份鉴别．掌纹含有独特的线特征(包括主线和皱褶)，这些线特征具有很强的区分能力．掌纹识别具有直接、友好、方便、唯一性和应用范围广的优点．本文主要对掌纹识别系统中的关键技术和核心算法进行了尝试性研究，分析了掌纹图像预处理，掌纹特征提取的相关算法．(1)通过分析对掌纹图像进行预处理的必要性，给出了一种掌纹色斑校正的调整方法，并对掌纹感兴趣区域(ROI)的获取过程进行改进．提取出合适的基准点，建立参照坐标系，以减少采样过程中引进的旋转，平移，扭曲等非线性因素的影响，从而提高匹配识别算法的鲁棒性．(2)对掌纹识别过程中的特征提取算法进行分析，对主成分分析方法(PCA)进行研究，将改进的广义主成分分析方法(I-IMPcA)方法应用于掌纹识别系统中．

全文目录

提要  4-7
第一章引言  7-8
第二章生物特征识别技术  8-19
  §2.1 生物特征识别技术的发展  9-10
  §2.2 几种典型的生物特征识别技术  10-16
    §2.2.1 面部识别技术  10-11
    §2.2.2 掌纹识别技术  11-12
    §2.2.3 指纹识别技术  12-14
    §2.2.4 掌形识别技术  14
    §2.2.5 虹膜识别技术  14-15
    §2.2.6 手写签名识别技术  15-16
  §2.3 生物特征识别技术的研究方向  16-17
  §2.4 生物特征识别系统框架  17-19
第三章掌纹识别技术简介  19-32
  §3.1 研究掌纹识别技术的意义  19-20
  §3.2 关于掌纹特征的介绍  20-21
  §3.3 掌纹识别的基本过程  21-22
  §3.4 掌纹图像的采集  22-23
  §3.5 掌纹图像的预处理技术  23-24
  §3.6 掌纹特征的提取方法  24-30
    §3.6.1 基于结构的特征提取  25-27
    §3.6.2 基于子空间的特征提取  27-28
    §3.6.3 基于时频分析的特征提取  28-30
  §3.7 掌纹识别的分类算法  30-32
第四章掌纹图像预处理  32-40
  §4.1 掌纹图像的增强技术  32-34
  §4.2 掌纹ROI区域的获取  34-38
  §4.3 实验结果及分析  38-39
  §4.4 本章小结  39-40
第五章基于主成分分析的掌纹识别  40-46
  §5.1 主成分分析的理论基础  40-41
  §5.2 广义主成分分析(IMPCA)  41-42
  §5.3 改进的广义主成分分析(I-IMPCA)  42-45
    §5.3.1 改进的广义主成分分析(I-IMPCA)方法  43-44
    §5.3.2 分类方法  44-45
  §5.4 本章小结  45-46
第六章结论与展望  46-47
参考文献  47-53
中文摘要  53-57
Abstract  57-62
致谢  62

掌纹识别中预处理和特征提取的初步研究

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