非接触式手掌图像采集与识别系统的研究

论文摘要

随着社会的进步身份识别的重要性也越来凸显,同时对身份识别技术的要求也在不断提高。手掌图像识别技术,由于其特征丰富且稳定,采集方便、不易被复制,使用者容易接受等特点受到一致推崇。通过对国内外手掌图像采集和识别系统相关文献的查阅,并对研究现状做了进一步的分析。手掌图像采集从离线采集发展到在线采集,识别方法也从单一特征向多特征相结合方向发展。但存在采集方式多为接触方式,易造成疾病的交叉传播,且采集要求严格。识别方法大多基于图库研究脱离实际采集与识别的要求。本系统的采集方式为是非接触式。通过人体血液和皮肤对光谱的吸收和共振散射的分析和研究,本文光源的光谱选用430nm波长的蓝光。通过对发光二极管(LED)的光电特性,及多个LED间距与排列方式的研究,系统选用10粒草帽头LED,以边长为70mm的正三角形排布。采用视角为120。的CMOS摄像头来采集手掌图像。为验证本文设计的合理性,制作了三个不同光源,使用评价函数对四种光源下采集的同一个人的手掌图像的清晰度进行测评。本系统以TM320DM6437为核心,利用TVP5146视频解码芯片获得采集间隔为23ms的高对比度手形突出的手掌图像和纹理清晰的手掌图像。对手形突出的手掌图像进行预处理从而准确定位掌纹有效区域。通过映射关系在纹理清晰的手掌图像中提取掌纹特征,使用灰度曲面匹配方法实现身份识别。本文设计的光源下采集到的手掌图像主线纹理清晰,图像对比度高,符合识别程序使用。系统识别方法适合系统本身要求。整个系统设计满足实际应用要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究意义
• 1.2 国内外研究动态
• 1.2.1 掌纹识别国内外研究动态
• 1.2.2 手形识别国内外研究动态
• 1.3 主要研究内容和结构安排
• 1.3.1 主要研究内容
• 1.3.2 论文结构安排
• 1.4 小结
• 第二章 系统整体设计方案及框架
• 2.1 系统的设计方案
• 2.2 系统的硬件结构
• 2.3 系统的软件结构
• 2.4 本章小结
• 第三章 手掌图像采集系统光源的设计
• 3.1 发光二极管特性分析
• 3.2 发光二极管的选择
• 3.2.1 发光二极管发光光谱的选择
• 3.2.2 发光二极管视角的选择
• 3.2.3 发光二极管功率的选择
• 3.3 光学系统设计
• 3.4 发光二极管的电路连接
• 3.5 背景的选择
• 3.6 对比说明
• 3.7 本章小结
• 第四章 图像采集的实现与结果显示
• 4.1 图像传感器的选取
• 4.2 镜头的选择
• 4.3 图像采集的硬件电路
• 4.3.1 采集实现电路
• 4.3.2 采集模块的寄存器设置
• 4.3.3 控制开关电路
• 4.4 显示模块
• 4.5 本章小结
• 第五章 手掌图像的预处理和识别算法
• 5.1 手掌图像的预处理
• 5.1.1 图像的存储
• 5.1.2 二值化
• 5.1.3 去除噪声
• 5.1.4 边缘提取
• 5.1.5 定位点的提取
• 5.1.6 图像的旋转
• 5.2 特征领域的截取
• 5.3 掌纹识别
• 5.4 本章小结
• 第六章 系统平台介绍及程序优化
• 6.1 硬件平台
• 6.1.1 视频图像处理子系统VPSS
• 2C总线'>6.1.2 I²C总线
• 6.1.3 GPIO接口
• 6.2 软件平台
• 6.3 程序优化
• 6.4 本章小结
• 第七章 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢