基于手指折痕的个人身份验证研究

摘要

近年来，生物识别技术作为身份识别的手段越来越受到人们的重视。生物识别技术是指基于已知的生物特征图像库，利用图像处理和模式识别技术，从场景中识别和验证身份，是一种以生物技术为基础，以信息技术为手段，将生物和信息这两种技术融合为一体的模式识别技术。研究新的生物特征，是当前生物识别领域的一大课题和挑战。手指折痕以其所具有的唯一性，一定时期的稳定性、信息量大以及采集方便等优点，得到了国内外许多研究者的重视。手指折痕识别技术的深入研究，不仅能带来安全认证、监控与管理以及模式识别等理论的重大发展，而且也将产生重大的社会与经济效应。 本文在总结前人的研究方法和成果的基础上，对当今流行的生物识别技术进行相关的探索，认真分析各种算法的优劣和效率。并把指纹识别中部分算法经过改造，运用到手指折痕的分割与识别中，取得很好的实验效果，为后续的相关工作提供了一定的参考。 本文的主要工作有： 1、搭建手指图像的采集系统的软硬件平台，并对采集到的手指图像进行预处理，得到平滑清晰的增强图。 2、以不同于前人研究的角度，发展了一种新的手指图像分割方法。 3、借鉴指纹识别的特征点提取方法，提出一种新的手指图像特征的表示方法，并进行特征的提取。 4、根据上述对应的手指图像特征，我们提出了相应的特征匹配算法，并进行了相关的实验验证，取得了良好的结果。 本文的特色在于：首先我们对采集到的手指图像做预处理，首先是图像的增强，利用Gabor滤波器的输出图像及其方向场差值生成指节增强图。经过处理后的图像更加清晰，细节点更加突出。接着提取出单个的手指图像，并作规格化处理。然后，在手指图像的统一模板中提取出特征点和特征线段。最后对特征线段进行模式匹配，实验表明，我们的方法简单高效，并且计算和识别的速度快，识别的精确度高，效果良好。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1生物识别技术概述

1.2手指折痕图像处理和识别的意义

1.2.1手指折痕图像处理和识别是新的生物识别技术

1.2.2手指折痕的基本特征

1.3手指折痕采集系统的设计

1.3.1关于CCD传感器

1.3.2关于镜头

1.3.3关于光源

1.3.4系统集成

1.4本文所做的工作

1.5论文结构安排

第二章手指图像的预处理

2.1手指图像分割方法简介

2.1.1图像分割方法

2.1.2指纹图像分割方法

2.2手指图像的分割和规格化

2.3基于Gabor滤波器的手指图像增强方法

2.3.1算法原理

2.3.2算法步骤

2.3.3算法的改进

2.3.4实验结果

第三章手指图像的特征提取

3.1指纹特征提取算法介绍

3.1.1特征提取方法

3.1.2后处理

3.2手指图像特征的提取

3.2.1手指图像的二值化处理

3.2.2手指折痕边界平滑

3.2.3边界跟踪算法

3.2.4手指折痕的特征的提取与存储

第四章手指折痕的特征匹配

4.1基于特征点的匹配算法概述

4.2基于特征线段的手指折痕匹配

4.2.1线特征的距离

4.2.2线段Hausdorff的距离

4.3实验结果

结论与展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢