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基于分形和多小波理论的静脉特征提取研究

作　者: 张耀文
导　师: 崔建江
学　校: 东北大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 生物特征识别手背静脉识别静脉特征提取分形多小波
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 9次
引　用: 0次
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内容摘要

生物特征识别是根据人体所固有的生理特征或行为特征来进行身份验证的技术。与计算机技术相结合,使得生物识别技术在许多领域得到了广泛的应用。作为生物特征识别方法中的一种新方法,静脉识别方法,虽然起步较晚,但经过几年的发展已经成为主流的生物特征识别方法。利用生物特征来进行身份验证,关键是对生物特征的提取与匹配算法的研究。本文以人体手背静脉为研究对象,研究了基于分形和多小波理论静脉特征提取方法。为了使静脉特征提取与匹配工作的顺利进行,先要对静脉图像预处理。主要采取了对比度自适应均衡、阈值图像等方法进行预处理。静脉特征提取是静脉识别的最关键部分,本文总结了前人在静脉识别方面所使用的方法,并对其优劣性做出了简要分析后提出了静脉特征提取方法。对静脉图像分别提取全局和局部特征进行分类和匹配,全局特征采用分形理论中的计盒维数法,局部特征采用多小波分解方法。通过计盒维数法计算静脉图像的盒维数,并用它来表示静脉图像的粗糙度；通过多小波一层和二层分解分别对静脉图像进行一维系数编码和多尺度量化编码,最终得到静脉特征向量。本文主要做了如下实验：基于计盒维数法的提取实验,实验得出了静脉图像的粗糙度,把它用于分类,结果表明分类效果良好；基于一维系数编码和多尺度量化编码的特征提取,对提取到的特征向量分别用余弦距离和改进的海明距离法进行了匹配。最后,本文总结了所取得的成果,并提出了关于静脉识别研究的一些想法以及对静脉识别研究的展望。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-17
  1.1 课题研究的目的与意义  11-12
  1.2 特征提取的分类与描述方法  12-14
    1.2.1 特征提取的分类  12-13
    1.2.2 典型的特征描述方法  13-14
  1.3 本文主要的研究工作和论文组织  14-17
第2章手背静脉识别技术简介  17-25
  2.1 生物特征识别技术简介  17-18
  2.2 静脉识别的理论依据与特点  18
  2.3 静脉特征提取的国内外研究现状  18-21
  2.4 静脉识别系统的总体框架  21-23
    2.4.1 生物识别系统的组成  21-22
    2.4.2 手背静脉识别系统总体框架的设计  22-23
  2.5 静脉识别技术的研究意义  23-24
  2.6 本章小结  24-25
第3章静脉图像的预处理  25-35
  3.1 静脉图像的标准化  25-28
    3.1.1 静脉图像的尺寸归一化  25-27
    3.1.2 静脉图像的灰度归一化  27-28
  3.2 静脉图像的增强  28-30
    3.2.1 直方图均衡化  28-29
    3.2.2 对比度自适应直方图均衡化  29-30
  3.3 静脉图像的分割  30-33
    3.3.1 静脉图像的平滑  31
    3.3.2 闽值图像法分割  31-33
  3.4 静脉图像的去噪  33-34
    3.4.1 毛刺的去除  33-34
    3.4.2 斑点和孔洞的去除  34
  3.5 本章小结  34-35
第4章分形和多小波理论  35-49
  4.1 分形介绍  35-37
    4.1.1 分形理论的基本概念  35-36
    4.1.2 分形方法在图像处理中的应用  36-37
  4.2 小波与多小波  37-47
    4.2.1 小波变换基础  37-43
    4.2.2 多小波理论  43-47
  4.3 本章小结  47-49
第5章基于分形和多小波的特征提取  49-65
  5.1 现有的静脉特征提取方法介绍  49-51
    5.1.1 基于静脉几何结构的特征提取  49-50
    5.1.2 基于多尺度理论的多重特征提取  50-51
  5.2 基于分形的静脉特征提取及描述  51-54
    5.2.1 计盒维数法提取特征  51-52
    5.2.2 静脉全局特征的描述  52
    5.2.3 静脉全局特征提取实验  52-54
  5.3 基于多小波的静脉特征提取及表示  54-63
    5.3.1 多小波方法提取局部特征  55-58
    5.3.2 基于多小波变换的纹理特征表示  58-60
    5.3.3 静脉局部特征提取实验  60-63
  5.4 本章小结  63-65
第6章总结与展望  65-67
  6.1 总结  65
  6.2 展望  65-67
参考文献  67-71
致谢  71-73
读硕士学位期间发表的论文  73-75
作者简介  75

基于分形和多小波理论的静脉特征提取研究

内容摘要

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