掌紋識(shí)別的研究及DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、掌紋識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別領(lǐng)域中的新興技術(shù)，它是指根據(jù)人手掌上的有效信息來識(shí)別哪些掌紋圖像是來自同一只手掌，哪些掌紋圖像是來自不同的手掌，并以此為依據(jù)來識(shí)別用戶的身份。目前掌紋識(shí)別系統(tǒng)在各種生物識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用分額中占很小的部分，在國內(nèi)民用掌紋識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用市場幾乎空白。那么研制體積小巧、價(jià)格便宜、開發(fā)周期短、維護(hù)方便、滿足中/低級(jí)別安全要求的掌紋識(shí)別系統(tǒng)，以便在民用領(lǐng)域推廣應(yīng)用將是一個(gè)很有意義的研究課題。 成熟的掌紋識(shí)別核心算法很多

2、，基于統(tǒng)計(jì)特征的識(shí)別方法主要有FFT變換、小波變換、KL變換等。本文鑒于FFT變換原理簡單、實(shí)現(xiàn)方便，從而采用基于FFT變換的掌紋識(shí)別方法，其缺點(diǎn)是識(shí)別率比基于小波變換的掌紋識(shí)別率低很多。 本文掌紋識(shí)別核心思想是以掌面半徑為特征值進(jìn)行粗匹配、以FFT變換頻譜圖像8方向上的能量和為特征值進(jìn)行細(xì)匹配的雙級(jí)匹配思想。 在預(yù)處理階段，根據(jù)用形態(tài)學(xué)原理對(duì)掌紋圖像定位的思想，實(shí)現(xiàn)了其算法并對(duì)該算法的優(yōu)缺點(diǎn)做了說明；根據(jù)基于“錯(cuò)切”原

3、理的圖像旋轉(zhuǎn)方法，本文做了簡化沒有進(jìn)行一維線性插值處理，對(duì)該簡化算法的優(yōu)缺點(diǎn)做了詳細(xì)說明，并通過對(duì)旋轉(zhuǎn)角度的分解有效地避免了該方法在進(jìn)行大角度圖像旋轉(zhuǎn)時(shí)產(chǎn)生的像素丟失問題。本文使用基于8方向模板改進(jìn)型Sobel算子做圖像邊緣提取，得到很好的邊緣效果，該算法邊緣提取時(shí)對(duì)邊緣噪聲的抑制效果突出、邊緣銳化特性明顯的特點(diǎn)，提出了利用改進(jìn)Sobel算子做圖像增強(qiáng)的方法。 在匹配階段，分別采用了對(duì)利用經(jīng)典Sobel算法結(jié)合雙峰閾值提取的掌紋

4、紋線2值圖像做FFT變換、對(duì)利用改進(jìn)Sobel算法結(jié)合單閾值提取的掌紋紋線2值圖像做FFT變換、對(duì)改進(jìn)Sobel圖像增強(qiáng)處理后的圖像直接做FFT變換，這三種不同的預(yù)處理方法，通過對(duì)上述三種預(yù)處理算法匹配結(jié)果的測試，方法一系統(tǒng)識(shí)別率最低、錯(cuò)誤接受率最低、錯(cuò)誤拒絕率最高；方法二系統(tǒng)識(shí)別率最高、錯(cuò)誤接受率最高、錯(cuò)誤拒絕率最低；方法三各識(shí)別率在二者之間。實(shí)際應(yīng)用中，要根據(jù)三種方法的識(shí)別特點(diǎn)結(jié)合系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境選擇三者中最合適的方法。 硬件實(shí)