图像特征在印鉴识别中的应用

论文摘要

印鉴作为一种个人、企事业单位、社会团体、政府部门乃至整个国家的具有法律意义的标志和论据，在现实生活中占有重要的地位。利用原始的手工核对逐渐暴露出一些不足之处，其正确率受人为因素和各种客观条件的制约，且核对效率低。因此开展印鉴自动识别技术的研究，具有重要的理论意义和广泛的实用价值。本文提出了一套印鉴预处理方案。首先将输入所得到的图像RGB值转换成对应的HSI值，其中根据印鉴图像的颜色分布特点，提出一个简化的H计算公式，以快速提取出红色印鉴图像。再采取迭代自动阈值法实现印鉴图像的灰度二值化，以得到较好的处理速度和效果。然后依据对图像缺失原因的分析，提出了一种图像修复方法。最后采取开运算和部分中值滤波对印鉴图像进行去除书写线和噪声。实验结果表明，这套方案能够获得较好的提取效果和处理速度。本文重点对图像的常用特征进行分析，并在矩理论的基础上提出了一种基于伪Zernike矩不变量的鉴别方法。首先通过对印鉴图像进行规格化来获得平移和缩放的不变性，然后提取印鉴图像的伪Zernike矩不变量作为特征。该方法不需要对印鉴进行配准，对印鉴形状也无要求，与基于Hu矩不变量的鉴别方法相比，它利用正交矩，具有更小的冗余度信息，提高识别效率；与基于Zernike矩不变量的鉴别方法相比，它具有更多的高阶信息以对图像细节进行描述，提高识别准确度。最后，对所提出的方法采用matlab7.0进行仿真，实现印鉴标准样本库建立、印鉴预处理、印鉴特征提取、印鉴分类判决的整套基于伪Zernike矩不变量的印鉴识别方案，并对大量的印鉴图像进行实验。证明了与Hu矩不变量、Zernike矩不变量的鉴别方法相比，该方案提高了印鉴识别的准确率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 印鉴识别系统原理框图
• 1.3 研究本领域发展现状
• 1.3.1 印鉴识别的难点
• 1.3.2 印鉴识别算法国内外研究发展现状
• 1.4 论文内容安排
• 第2章 印鉴图像预处理研究
• 2.1 印鉴图像自身的特点
• 2.2 印鉴图像的预处理
• 2.2.1 印鉴的提取
• 2.2.1.1 颜色模型的选择
• 2.2.1.2 RGB到HSI的彩色转换
• 2.2.2 印鉴图像的灰度二值化
• 2.2.3 书写线的去除及图像的修复
• 2.2.3.1 开运算
• 2.2.3.2 实现
• 2.2.4 印鉴图像的平滑去噪
• 2.3 本章小结
• 第3章 图像的特征选取
• 3.1 不变量概述
• 3.2 傅氏描绘子
• 3.2.1 傅里叶描述符的定义
• 3.2.2 傅里叶描述符的性质
• 3.2.3 傅里叶描述符的应用
• 3.3 几何矩
• 3.3.1 几何矩的定义
• 3.3.2 矩的变换
• 3.3.3 几何矩的应用
• 3.4 Hu矩不变量
• 3.4.1 Hu矩的定义
• 3.4.2 Hu矩的实现算法研究
• 3.4.3 Hu矩在印鉴识别中的应用
• 3.5 Zernike矩
• 3.5.1 Zernike矩的定义
• 3.5.2 Zernike矩的性质
• 3.5.3 Zernike矩不变量的实现算法研究
• 3.6 伪Zernike矩
• 3.6.1 伪Zernike矩的定义
• 3.6.2 伪Zernike矩的性质
• 3.6.3 伪Zernike矩不变量的实现算法研究
• 3.7 矩性能实验及结果分析
• 3.8 本章小结
• 第4章 基于伪Zernike矩不变量的印鉴识别
• 4.1 印鉴样本库的建立
• 4.2 分类器
• 4.2.1 统计模式识别
• 4.2.2 本文采取的识别方案
• 4.3 待测印鉴库的建立
• 4.4 实验结果
• 第5章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文