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多模生物特征身份认证原型系统的研究与设计

作 者: 石金鑫
导 师: 顾小丰
学 校: 电子科技大学
专 业: 软件工程
关键词: 多模的生物特征 虹膜定位 概率决策神经网络 Gabor小波滤波器 核独立成分分析法
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 43次
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内容摘要


生物特征识别技术是最近几十年比较热门的技术。它是利用生物特征来识别生物ID的技术,可以用于门禁、安保、身份鉴定、档案管理、智能人机交互等方面,具有很广的应用范围。它研究的内容包括生物特征采集、图形图像处理、信号处理、模式识别等方面,所以具有很多的研究价值。人体的生物特征包括指纹、声音、脸孔、虹膜、视网膜、掌纹、骨架等等。虽然现在生物识别技术都很成熟,但是都是基于单模特征的,即一种生物特征。基于单模特征的生物识别技术接收的信息熵相对与多模的生物特征识别技术肯定要少,所以识别得到的正确率肯定比多模生物识别技术低。那么研究基于多模生物特征的生物识别就很有意义。在介绍了多模生物特征识别技术基础上,针对人脸信息和虹膜信息这两种生物特征,本文的主要工作的内容如下:1.在研究了传统虹膜识别技术的基础上,针对虹膜识别过程中的虹膜图像预处理和传统的虹膜定位方法的的一些问题,本文提出了基于虹膜图像的二值阈值图像分割算法、图像中的光斑填充算法、和基于灰度投影法的虹膜内圆定位算法,并做实验对比。2.为了在后面采用一种神经网络的识别认证模型,本文在虹膜特征提取模块中对于传统的Gabor小波滤波器算法进行了改进。3.在人脸特征提取部分,针对于一般人脸提取特征的维数较大的这个问题,本文提出了两次提取特征的模型,即先用本文前面的改进的Gabor小波滤波器提取底层特征,再用核独立成分分析法(KICA)提取第二次特征,这样特征的维数就会很少,但是关键特征点数据还是没有丢,有利于后面的认证运算,并做实验验证了该模型的优越性。4.本文在模式匹配部分重点研究了基于概率决策神经网络的识别认证模型,并做实验比较证明了该模型的优越性。5.本文研究了整个多模生物特征识别系统的框架和模块。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章 绪论  8-13
  1.1 研究背景  8
  1.2 国内外研究现状  8-10
  1.3 研究内容  10-11
  1.4 论文组织结构  11-13
第二章 虹膜特征提取研究  13-51
  2.1 虹膜识别模式系统的简介  13-17
  2.2 虹膜图像评价  17-18
  2.3 虹膜图像预处理和虹膜定位算法的研究  18-39
    2.3.1 虹膜图片预处理  18-30
    2.3.2 虹膜内圆定位  30-38
    2.3.3 虹膜外边缘的定位  38-39
  2.4 实验结果  39-42
  2.5 虹膜图像归一化  42-43
  2.6 虹膜特征提取算法的研究  43-50
    2.6.1 Daugman 的传统编码方法  44-45
    2.6.2 利用小波过零方法提取不同分辨率下的虹膜特征  45-46
    2.6.3 利用金字塔方法提取虹膜灰度信息  46
    2.6.4 基于傅里叶变换的相位相关法  46-47
    2.6.5 改进的Gabor 滤波器方法  47-50
  2.7 本章小结  50-51
第三章 虹膜和人脸信息综合识别研究  51-70
  3.1 人脸识别模式系统简述  52-53
  3.2 人脸检测与定位  53-57
  3.3 人脸特征提取  57-61
    3.3.1 基于人脸几何特征的人脸特征提取方法  57
    3.3.2 基于人脸代数特征的人脸特征提取方法  57-60
    3.3.3 本文所采取的人脸特征提取方法  60-61
  3.4 人脸识别  61-67
    3.4.1 Fisher 线性判别准则  61-62
    3.4.2 本文所采取的识别方法  62-67
  3.5 实验与分析  67-69
  3.6 人脸信息和虹膜信息融合  69
  3.7 本章小结  69-70
第四章 基于人脸和虹膜的多生物特征认证原型系统  70-84
  4.1 系统概述  70
  4.2 系统概要设计  70-76
    4.2.1 系统客户端  74-75
    4.2.2 系统服务器端  75-76
  4.3 各个模块详细设计  76-83
    4.3.1 客户端系统详细设计  76-78
    4.3.2 服务器端详细设计  78-83
  4.4 本章小结  83-84
第五章 总结和展望  84-86
致谢  86-87
参考文献  87-91
攻硕期间取得的研究成果  91-92

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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