一种分层的基于多特征的在线掌纹识别研究

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自动身份鉴定作为安全系统的重要组成部分面临着许多挑战和实际的应用。而生物识别技术因其独特的优势而获得了迅速的发展。掌纹识别技术作为一种相对较新的生物识别技术,也有着自己的优点,特别在近几年来得到了较好的研究和发展。但掌纹的识别仍然存在一些有待解决的问题,本文对这些问题做了深入的探讨和研究。 文章首先在对掌纹识别做了深入的研究基础上,讨论了掌纹识别中一些热点问题:例如掌纹图像的预处理,特征的提取和表示,相似性度量,快速匹配等等,并针对性对现有的各种算法进行了比较,指出了其优点和不足。并且根据现有掌纹识别的系统它们大部分基本都使用一个固定的特征提取和相似性度量机制,从而影响识别的可靠性和准确性的特点,我们提出了一种分层次利用多种特征由粗略到精确的掌纹识别技术。在我们的方法中,主要定义了三种层次特征:基于关键点的几何特征(第一层次特征),基于滤波的特征(第二层次特征),和线特征(第三层次特征),并针对不同的特征给出了不同的匹配标准。最后用实验验证我们提出方法的可行性和有效性。我们主要从两个方面进行考察:识别率和认证率。实验结果表明利用我们的方法能够完成97.33%的识别率,并且其错误接受率(FRR)和错误拒绝率(FAR)都可以达到比较低的水平。这说明本文的方法能够满足生物识别技术的要求。 论文的主要工作有:(1)对现有的掌纹识别技术进行了深入的研究和比较,给出了其优缺点:(2)提出了一种分层的利用多特征的掌纹识别技术;(3)提出了利用RGF(Real Gabor Filter)滤波的方法,提取一种我们称为掌纹码的特征;(4)考虑到掌纹线是非常不规则,很难用数学进行精确刻画的特点,文章提出了一种用一些直线段去近似表示掌纹线的方法,并给出了其算法;(5)提出了利用LHD(Line Hausdorff Distance)方法去匹配两个线段集,并对其方法进行了改进。
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