掌紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)信息化社會(huì)中，許多場合需要對(duì)人的真實(shí)身份進(jìn)行有效鑒別。生物特征識(shí)別技術(shù)是解決此問題的最為有效的途徑。所謂生物特征識(shí)別技術(shù)就是指利用人體本身所固有的物理特征或者行為特征，通過圖像處理、模式識(shí)別等方法來鑒別個(gè)人身份的技術(shù)。正由于生物特征識(shí)別技術(shù)的重要性以及廣闊的市場前景，它越來越受到研究者們的重視，已經(jīng)成為模式識(shí)別領(lǐng)域一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。 掌紋識(shí)別是最近幾年才發(fā)展起來的新的生物特征識(shí)別技術(shù)。相比指紋以及虹膜識(shí)別技術(shù)，掌紋識(shí)別有其獨(dú)

2、有的特點(diǎn)，如含有豐富的線、紋理和方向特征；低分辨率成像，采集設(shè)備成本不高；掌紋ROI區(qū)域定位容易；易于和手形、手掌靜脈等特征組成多模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。更重要的是，掌紋識(shí)別也是一種識(shí)別精度很高的生物特征識(shí)別技術(shù)。因此，對(duì)掌紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行深入研究是非常必要和迫切的。然而，掌紋識(shí)別技術(shù)尚處于發(fā)展階段，其理論和應(yīng)用方面的研究都有待于進(jìn)一步深化和完善。在此背景下，本文對(duì)掌紋識(shí)別中的一些關(guān)鍵問題進(jìn)行深入研究，在基于主線的識(shí)別、基于方向特征的識(shí)別、基于表征

3、的識(shí)別、掌紋的快速檢索以及多模態(tài)識(shí)別等幾個(gè)方面提出了有效的算法。 本文的主要工作概括如下： (1)掌線是掌紋的基本特征，本文提出一種基于主線特征的掌紋識(shí)別算法。在掌紋識(shí)別領(lǐng)域，首次利用主線進(jìn)行掌紋識(shí)別，并且證明了主線特征也具有較好的辨別能力。在該方法中，提出一種改進(jìn)的有限Radon變換，能夠從復(fù)雜的掌紋圖像中有效提取掌線的能量和方向特征，并能根據(jù)這兩個(gè)特征準(zhǔn)確提取掌紋主線。同時(shí)創(chuàng)新性的提出一種新的線匹配算法，該算法能克服

4、小的旋轉(zhuǎn)與位移給匹配造成的不利影響，具有很強(qiáng)的魯棒性。 (2)基于方向特征的方法是掌紋識(shí)別中性能最好的方法之一。本文提出一種基于方向特征的魯棒掌紋驗(yàn)證算法。該方法在特征提取階段，使用改進(jìn)的有限Radon變換來提取掌紋的方向特征；在匹配階段使用構(gòu)造虛擬樣本的方法來補(bǔ)償旋轉(zhuǎn)造成的匹配誤差；同時(shí)提出點(diǎn)對(duì)區(qū)域的匹配方法，具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在掌紋識(shí)別領(lǐng)域，該方法是特征提取速度最快、等錯(cuò)率最低的算法之一。 (3)提出一

5、種基于掌紋方向表達(dá)的快速魯棒掌紋識(shí)別算法。該方法首先使用兩種策略來提高基于表征方法(Appearancebasedapproaches)的識(shí)別性能。一是在掌紋識(shí)別領(lǐng)域，首次提出一種新的掌紋表達(dá)方式以應(yīng)用于基于表征的方法，即掌紋的方向表達(dá)，相比于掌紋的原始表達(dá)，方向表達(dá)保持了掌紋結(jié)構(gòu)特征同時(shí)，具有更強(qiáng)的辨別能力，同時(shí)對(duì)光照變化是魯棒的；二是使用擴(kuò)大訓(xùn)練集方法來補(bǔ)償旋轉(zhuǎn)和位移造成的類內(nèi)匹配誤差。在這兩個(gè)策略下，基于表征方法的識(shí)別率有了顯著提

6、高。另一方面，為了增加掌紋識(shí)別的魯棒性，提出一種融合方法，即融合基于方向表達(dá)的表征方法和基于方向特征的識(shí)別方法，該方法在香港理工大學(xué)的掌紋數(shù)據(jù)庫上所做的實(shí)驗(yàn)獲得了100％的正確識(shí)別率，以及非常低的等錯(cuò)率。在此基礎(chǔ)上，在掌紋識(shí)別領(lǐng)域首次提出一種可實(shí)際應(yīng)用的掌紋快速檢索方法，即使用基于方向表達(dá)的表征方法進(jìn)行檢索構(gòu)造數(shù)據(jù)庫子集，然后使用融合方法進(jìn)行最后分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該檢索方法比基于比特匹配的CompetitiveCode等方法快了約4

7、倍。 (4)提出一種分層的快速掌紋識(shí)別方法。在粗匹配階段，提出一種新的掌紋快速檢索方法，即使用掌紋主線進(jìn)行檢索。在檢索的時(shí)候，使用少數(shù)的主線關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配，提高了檢索的速度。同時(shí)，在精細(xì)識(shí)別階段，提出一種融合算法，即融合TensorMarginalFisherAnalysis、CompetitiveCode和Phase-OnlyCorrelation方法，并把掌紋的方向表達(dá)和擴(kuò)大訓(xùn)練集應(yīng)用到TensorMarginalFishe