q近些年来,基于生物特征识别的自动身份识别技术越来越受到社会的广泛关注。本文主要研究掌纹与掌脉信息融合的身份识别技术及其系统实现,提出了两种新型掌纹识别算法,研究并搭建了一系列自动掌纹识别系统的实验室原型样机,期望实现掌纹识别系统的产业化,同时还对掌脉识别算法和系统设计进行了初步研究。此外,本文还研究了应用感受野和响尾蛇双模式细胞机理的掌纹掌脉融合算法,并建立了一定规模的多模态生物特征数据库。主要研究成果如下:1.提出了基于moiré特征的掌纹识别算法。Moiré是衍射光栅学的一个重要工具,当两个具有相似明暗轮廓的轮廓图相互交叠时便会产生moiré特征。掌纹图像中小指和无名指根部之间的乳突纹纹路为二维的脊线谷线周期交替信号,且具有一定程度的环形回路结构,因此可以将其近似认为是扭曲的环形光栅,将它们进行叠加即可产生moiré特征。从掌纹图像中截取出这块感兴趣区域(ROI,Region of Interest),通过对其进行moiré特征提取实现用户的身份鉴别。2.提出了基于景象匹配技术的掌纹识别方法。掌纹识别的过程和景象匹配技术有一些相似点:它们都可以看作是将预先获取的模板图像与不同光照条件、传感器不同位置或是不同类型传感器获得的样本图像进行匹配的过程。在身份验证阶段,不再需要传统掌纹识别的ROI提取过程,通过成熟的景象匹配技术将模板图像直接与样本图像进行匹配,模板图像和样本图像是否属于同一个人由匹配分数决定。当模板图像和样本图像都属于同一个人时,甚至连模板图像在样本图像的准确位置都能够确定出来。在PolyU和NUDT掌纹数据库上进行了一系列实验验证了该方法的有效性。3.在多年研究的基础上,实现了一系列接近实用化的自动掌纹识别系统。掌纹识别研究的最终目的是在解决关键技术问题的基础上,设计出高性能、面向实际应用的自动掌纹识别系统。本文设计和实现了包括基于数码相机、视频摄像头、ARM开发板和扫描仪的掌纹识别系统,可以实时采集用户的掌纹图像和自动识别用户的身份。它们的尺寸、重量、系统响应时间、识别精度、成本价格等性能参数已经能够满足一些实用化用途的需求。4.借鉴成熟的指纹识别算法和视网膜血管提取方法对掌脉预处理和特征提取算法进行了初步研究。对响尾蛇双模态细胞机理开展研究,将图像融合技术的突破重点放到了应用视觉模型神经动力学的基础上。通过感受野的方法,即ON(增强)中心OFF(抑制)环绕和OFF中心ON环绕对抗结构,实现掌纹掌脉图像融合。设计了可以采集相同位置相同时刻掌纹掌脉图像的采集设备,建立了小型掌纹掌脉数据库,并在掌纹掌脉数据库上进行了一系列实验对该图像融合算法进行性能评价。5.建立了一定规模的多模态生物特征数据库。以本校学生和老师为被试主体,利用现有的指纹、人脸、虹膜、掌纹和掌脉采集设备,建立了多模态生物特征数据库。期望所建立的数据库规模能够不断扩充,并且能够公开为国际国内同行所使用。