掌纹识别算法的研究与实现

掌纹识别算法的研究与实现

论文摘要

掌纹识别技术利用手掌的纹理信息作为生物特征进行身份的自动确定,是生物特征识别领域的又一个新兴技术。目前掌纹识别技术主要应用于银行、医院、图书馆以及警察局等部门的智能卡认证系统中,具有很好的市场前景和产业化前景。本论文首先利用数码相机采集到合适的掌纹图像,然后对采集到的掌纹图像进行预处理和特征提取,在第一阶段中对提取出的掌纹特征进行数据库的建立,在第二阶段中对利用小波能量提取出的掌纹特征与数据库进行比较匹配,以组成完整的脱机掌纹识别系统。整个识别系统是在PC上通过Visual C++实现的。在系统的设计过程中做了以下几点工作:(1)在原有的二值化算法的基础上,增加了二值化滤波,使得二值化后的掌纹图像轮廓更为清晰。(2)提出了新型的边缘检测算法,可以对二值化后的图像具有很好的边缘提取效果,且运算简单。(3)对传统的掌纹关键点提取算法进行了完善,使得最终提取出来的掌纹关键点具有唯一性。(4)在原有的图像角度变换算法的基础上增加了判定算法,使得旋转后的图像边缘相对平滑。本论文的掌纹识别系统是基于VC6.0开发平台上建立的,通过对320幅掌纹图像进行采集识别测试,其准确识别率可以达到75%,且本系统具有结构清晰、操作界面友好、系统执行速度快等优点。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题研究的背景
  • 1.2 掌纹识别技术的发展状况
  • 1.3 掌纹识别系统的应用
  • 1.4 论文的组织结构
  • 第2章 掌纹识别系统相关技术介绍
  • 2.1 掌纹识别技术概述
  • 2.2 掌纹图像的采集
  • 2.3 掌纹图像的预处理
  • 2.3.1 图像的二值化处理
  • 2.3.2 图像的边缘检测
  • 2.3.3 掌纹关键点的提取
  • 2.3.4 图像的切割
  • 2.4 掌纹图像的特征提取
  • 2.4.1 基于PCA的特征提取
  • 2.4.2 基于Fishpalms的特征提取
  • 2.4.3 基于小波变换的特征提取
  • 2.5 掌纹图像的匹配
  • 第3章 掌纹识别系统的总体设计
  • 第4章 掌纹识别系统的设计与实现
  • 4.1 掌纹图像的预处理
  • 4.1.1 掌纹图像的灰度变换
  • 4.1.2 掌纹图像二值化
  • 4.1.3 掌纹图像的边缘检测
  • 4.1.4 提取掌纹图像关键点
  • 4.1.5 对掌纹图像进行角度变换
  • 4.1.6 掌纹图像的切割
  • 4.2 掌纹图像的特征提取
  • 4.2.1 VC实现快速二进小波变换
  • 4.2.2 利用小波变换提取掌纹图像能量特征
  • 4.3 掌纹图像的匹配
  • 第5章 掌纹识别系统的测试
  • 第6章 结束语
  • 参考文献
  • 致谢
  • 发表论文情况
  • 相关论文文献

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