生物识别技术及其嵌入式应用研究

论文摘要

二十一世纪的一个显著特征就是身份信息的数字化和隐性化,在这个网络化、信息化的时代,如何准确鉴定一个人的身份,保护信息安全已经成为必须解决的一个关键社会问题。传统的身份鉴别技术已经不能完全满足现代社会经济活动与发展的需要,采用人体自身所固有的生物特征来鉴别身份被认为是本世纪最安全的身份鉴别手段,若将它们与传统身份认证技术相结合,势必大大提高身份鉴别的安全性和准确性。本文对人脸、掌纹、指纹和虹膜等几种生物识别的基本原理和主要方法进行了综述,重点研究了人脸和掌纹识别的基本理论和相关技术。在基于彩色图像的人脸检测中,提出了在考虑光照影响的情况下,将色度空间与Hough变换相结合的快速人脸检测定位算法。对基于Haar-like特征与AdaBoost学习算法的人脸检测方法进行了探讨,对级联分类器的构建给出了分析和评价,指出了级联分类器构建过程中参数的选择方法。在掌纹识别方面,提出了一种新的基于关键点加权的掌纹识别方法,并在此基础上设计了一个同时利用手的几何特征和掌纹的纹理特征进行掌纹识别的多模态掌纹识别系统。该系统将掌纹识别的过程分为粗匹配和精细匹配两个阶段。在粗匹配阶段对掌纹图像进行预处理,得到手指的几何特征和掌纹的感兴趣区域（ROI）,然后利用手指的几何特征进行粗匹配,以筛选出一个较小的候选特征模板集合。在精细匹配阶段,首先利用多通道二维Gabor滤波器对掌纹的ROI区域进行滤波,再对滤波后的图像进行关键点加权,以提取掌纹的局部纹理特征。最后将关键点之间的相对距离作为特征向量,用Mahalanobis距离进行特征匹配,实验验证了多模态掌纹识别系统的识别率以及关键点加权方法的有效性。最后,根据嵌入式应用系统工程化设计的思想,给出了基于嵌入式人像识别门禁、人像考勤机和网络摄像机等应用系统的硬件设计架构和关键环节,分析并总结了嵌入式应用系统设计过程中的一些关键问题及其解决方法。

论文目录

• 内容提要
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 生物特征识别
• 1.2.1 生物特征识别技术
• 1.2.2 生物特征的特点
• 1.2.3 生物识别系统的评价标准
• 1.3 生物识别的研究现状
• 1.4 嵌入式系统概述
• 1.4.1 嵌入式系统的定义
• 1.4.2 嵌入式系统的特点
• 1.4.3 嵌入式系统的组成
• 1.4.4 嵌入式系统的应用
• 1.5 本文的主要工作
• 第二章 若干生物识别技术
• 2.1 指纹识别技术
• 2.1.1 指纹识别简介
• 2.1.2 指纹特征
• 2.1.3 指纹识别算法
• 2.1.4 指纹识别小结
• 2.2 虹膜识别技术
• 2.2.1 虹膜介绍
• 2.2.2 虹膜特征
• 2.2.3 虹膜识别原理
• 2.2.4 虹膜识别算法
• 2.2.5 虹膜识别小结
• 2.3 人脸识别技术
• 2.3.1 人脸识别的研究内容
• 2.3.2 人脸识别的优点与难点
• 2.3.3 人脸检测与识别算法
• 2.3.4 人脸识别小结
• 2.4 掌纹识别技术
• 2.4.1 掌纹识别的发展历程
• 2.4.2 掌纹图像的特点
• 2.4.3 掌纹识别算法
• 2.4.4 掌纹识别小结
• 第三章 人脸检测与识别
• 3.1 人脸识别的过程
• 3.2 人脸检测算法
• 3.2.1 基于色度模型与Hough变换的人脸检测
• 3.2.2 基于级联分类器的人脸检测
• 3.3 人脸特征提取与识别
• 3.3.1 PCA特征提取
• 3.3.2 人脸识别算法
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 掌纹识别
• 4.1 掌纹识别的过程
• 4.1.1 掌纹图像的获取方法
• 4.1.2 掌纹图像的预处理
• 4.2 掌纹的特征提取
• 4.2.1 基于掌纹几何特征的提取方法
• 4.2.2 基于掌纹的代数特征提取方法
• 4.2.3 基于掌纹的变换域特征提取方法
• 4.3 关键点加权掌纹识别方法
• 4.3.1 多通道二维Gabor滤波器
• 4.3.2 关键点加权法的特征提取
• 4.3.3 Mahalanobis距离分类策略
• 4.3.4 掌纹识别
• 4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于生物识别的嵌入式应用系统
• 5.1 嵌入式应用系统
• 5.2 基于DSP的嵌入式人像门禁
• 5.2.1 项目背景
• 5.2.2 系统设计
• 5.2.3 系统性能评价
• 5.2.4 关键技术
• 5.3 嵌入式人像考勤机
• 5.3.1 项目背景
• 5.3.2 系统结构
• 5.3.3 系统设计
• 5.3.4 系统性能评价
• 5.4 基于DSP的网络摄像机
• 5.4.1 项目背景
• 5.4.2 系统设计
• 5.4.3 关键技术
• 5.5 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 本文的主要工作和贡献
• 6.2 下一步工作展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文和科研成果
• 致谢
• 摘要
• Abstract