基于小波變換的掌紋識別算法的研究及DSP實現(xiàn).pdf

1、掌紋識別技術(shù)是生物特征識別領(lǐng)域里的新技術(shù)，它是利用手掌上的一塊有效區(qū)域，從中提取出掌紋的特征信息，并根據(jù)這些特征信息來識別用戶。目前，掌紋識別在整個生物識別中所占的市場份額還很少。民用的掌紋識別產(chǎn)品幾乎還沒有。所以，研制體積小巧、價格低廉、開發(fā)周期較短、維護(hù)方便，能夠滿足中、低級別安全的掌紋識別系統(tǒng)，以便在民用領(lǐng)域中能夠推廣將是一個很有研究價值的課題。
　　 掌紋識別算法有很多，其中便于DSP 實現(xiàn)的有基于主線提取的方法、基于圖

2、像變換的方法。鑒于基于主線提取的方法匹配時比較耗時，且識別率不高，本文選取基于圖像變換的方法。根據(jù)小波變換的多分辨率特性，本文選擇用5/3小波變換來提取掌紋特征。在預(yù)處理階段，為了能夠提取出平滑的掌紋邊緣，首先對輸入的掌紋圖像利用高斯低通濾波器進(jìn)行消噪，然后，把掌紋圖像做二值化處理，在用改進(jìn)的8 方向模板的prewitt算子提取掌紋圖像的邊緣，得到很好的邊緣效果。在此基礎(chǔ)上，利用數(shù)字形態(tài)學(xué)的方法提取掌紋圖像的角點區(qū)域，并用細(xì)化算法得到單

3、像素的角點，從而截取出掌紋有效區(qū)域。
　　 在識別階段，本文利用5/3小波對掌紋有效區(qū)域做三級小波變換，給出小波能量的定義，考慮到掌紋的紋理特性，不具震蕩性的掌紋線的能量主要集中在大尺度的小波分解細(xì)節(jié)圖像中，而具有一定震蕩性的乳突紋的能量則主要集中在較小尺度的小波分解細(xì)節(jié)圖像中。因此，對三級變換后的掌紋細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行等分，把每一級等分成12小塊，最后，構(gòu)造出小波能量特征。從而利用構(gòu)造出的小波能量特征來計算兩幅掌紋圖像的相似度。為了