移動(dòng)終端掌紋輔助分割和定位算法研究.pdf

1、隨著移動(dòng)設(shè)備的兼容性及處理能力的提升，其承擔(dān)的任務(wù)越來(lái)越多樣化，也因此涉及到更多的個(gè)人隱私信息。傳統(tǒng)的基于數(shù)字密碼或九宮格圖案的身份鑒別方式安全性較低，容易被偷窺、破解，造成用戶(hù)財(cái)產(chǎn)或精神損失，另一方面會(huì)給用戶(hù)(特別是對(duì)年長(zhǎng)用戶(hù))形成較重的記憶負(fù)擔(dān)。掌紋特征可鑒別性豐富、穩(wěn)定性高、唯一性高，與目前移動(dòng)設(shè)備領(lǐng)域常見(jiàn)的指紋、人臉等特征相比有更多的優(yōu)勢(shì)，掌紋的用戶(hù)接受度更高且不易泄露，系統(tǒng)造價(jià)更為低廉，即使在低分辨率條件下也不會(huì)明顯影響識(shí)別精

2、度。因此，移動(dòng)終端環(huán)境下掌紋識(shí)別算法研究具有非常重要的理論意義及工程應(yīng)用價(jià)值。
　　但移動(dòng)環(huán)境下，背景異常多變、光照差異明顯、手掌擺放位置和姿態(tài)難以控制，給圖像的預(yù)處理工作帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。另外，移動(dòng)設(shè)備受硬件資源條件的限制，傳統(tǒng)掌紋圖像預(yù)處理算法難以直接移植使用。為了更好地解決上述問(wèn)題，本文深入研究了掌紋的分割和定位算法，并在此基礎(chǔ)上做出了改進(jìn)及創(chuàng)新。本文主要工作內(nèi)容及所做的創(chuàng)新研究總結(jié)如下：
　　(1)總結(jié)概述了掌紋識(shí)別

3、的相關(guān)理論知識(shí)。首先，介紹了課題背景及研究意義，并分析了移動(dòng)終端平臺(tái)進(jìn)行掌紋識(shí)別的可行性；其次，詳細(xì)分析了掌紋識(shí)別相關(guān)技術(shù)及研究現(xiàn)狀，指出目前研究中尚未解決的難題；最后介紹了掌紋認(rèn)證系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)及意義，為后續(xù)章節(jié)的算法性能測(cè)試做鋪墊。
　　(2)提出一種新的基于輔助線的圖像分割方法。首先，通過(guò)設(shè)計(jì)的“工”字形輔助定位方案，引導(dǎo)手掌進(jìn)行擺放，建立一個(gè)用于驗(yàn)證算法性能的掌紋數(shù)據(jù)庫(kù)；其次，根據(jù)手形結(jié)構(gòu)，分析選取手掌內(nèi)部局部區(qū)域作為訓(xùn)練

4、子區(qū)域，得到自動(dòng)更新的高斯膚色模型參數(shù)，進(jìn)行膚色粗分割；最后，在粗分割的基礎(chǔ)上，進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)操作，完成手掌的精細(xì)分割。在上述方法中，膚色高斯模型參數(shù)自適應(yīng)更新，提高了模型對(duì)光照等干擾的魯棒性；將膚色分割結(jié)果作為區(qū)域生長(zhǎng)的初始種子，優(yōu)化了種子的質(zhì)量，提高了生長(zhǎng)效率；區(qū)域生長(zhǎng)可以抵御與手部不連通背景區(qū)域的干擾，并克服了單一固定閾值分割方法對(duì)手部不同區(qū)域膚色漸變的失效性。實(shí)驗(yàn)表明，本文方法的分割正確率和準(zhǔn)確性相較于傳統(tǒng)掌紋分割方法有明顯提高。

5、
　　(3)設(shè)計(jì)一種基于指間夾角角平分線的感興趣區(qū)域(Region of interest, ROI)定位方法。由于傳統(tǒng)ROI定位方法的精度受圖像分割質(zhì)量的影響較大，且對(duì)手掌擺放角度也比較敏感。針對(duì)此問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于指根邊緣夾角角平分線的定位方法。首先，在YCbCr空間，將Y、Cb、Cr三個(gè)分量的邊緣以一定規(guī)則融合，使指根邊緣保持完整；其次，定位到指根區(qū)域附近，將指根邊緣通過(guò)封閉、填充等操作進(jìn)行區(qū)域化；然后選取參考點(diǎn)，對(duì)區(qū)域兩

6、側(cè)邊界進(jìn)行直線擬合，計(jì)算兩條擬合直線夾角的角平分線，該平分線與區(qū)域塊相交的最低點(diǎn)即為尋找的關(guān)鍵點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上建立坐標(biāo)系獲取ROI。該方法直接在邊緣線上進(jìn)行定位，降低了計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，并且角平分線的引入能夠保證即使手掌擺放角度發(fā)生偏轉(zhuǎn)，關(guān)鍵點(diǎn)也僅在指根區(qū)域中間的極小范圍內(nèi)波動(dòng)，不會(huì)發(fā)生較大距離的偏移，提高了關(guān)鍵點(diǎn)的穩(wěn)定性，同時(shí)也提高了系統(tǒng)的認(rèn)證精度。
　　綜上所述，本文通過(guò)在移動(dòng)終端對(duì)輔助條件下掌紋識(shí)別算法進(jìn)行分析研究，并提出了相應(yīng)改進(jìn)的