基于小波分析的掌纹图像识别研究

摘要

信息技术的飞速发展推动了社会的进步，现代社会对信息技术又提出了更新、更高的要求。计算机使整个社会信息化和网络化，而信息化和网络化的社会又对各种信息和系统的安全性提出了更高的要求。身份认证是人们加强信息和系统安全性的基本方法之一。利用人体本身所拥有的生物特征来进行自动身份识别的技术称为人体生物识别技术，简称为生物识别技术。掌纹识别技术是生物识别技术的重要组成部分。由于人体手掌具有良好的唯一性和稳定性，并且包含丰富的纹线信息，因此掌纹识别技术得到了较快的发展。在信息安全领域得到了广泛的应用。
　　本文对掌纹识别技术的发展历程和现状做了详细的研究和分析。在学习掌纹识别主要技术的基础上，研究了掌纹图像的预处理技术和特征提取技术。在掌纹图像预处理技术方面，对以往利用手掌几何轮廓中的特征点建立坐标系并提取感兴趣区域的算法进行了改进，补充了感兴趣区域的定位方法；提出了在高分辨率、高质量掌纹图像下，基于三角点位置的感兴趣区域提取算法。在特征提取方面，利用小波分析对感兴趣区域进行分解，提取小波能量特征，并通过实验比较分析了在不用小波基函数、不同分解层次下的小波分解的识别率，为基于小波分解掌纹识别的后续研究奠定了基础；提出了基于小波包分解的掌纹识别新方法，分别提取小波包分解系数特征及能量特征，利用层次识别法进行匹配识别，提高了本文所提算法的准确性和效率性，并与另外几种主要的掌纹识别方法进行了对比，证明了算法具有较好的可行性和有效性。

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第一章 绪论

1.1 人体生物特征识别技术介绍

1.2 掌纹识别技术介绍

1.3 本文的研究内容及构成

第二章 掌纹图像的采集及预处理

2.1 掌纹图像的采集技术

2.2 掌纹图像的预处理

2.3 本文所使用的掌纹数据库

2.4 本章小结

第三章 基于不同小波基函数的多层小波变换掌纹识别方法研究

3.1 小波相关理论

3.2 掌纹特征提取

3.3 特征的匹配

3.4 实验及分析

3.5 本章小结

第四章 基于小波包分解的掌纹识别方法研究

4.1 小波包分解理论

4.2 掌纹特征提取

4.3 匹配识别算法

4.4 实验与分析

4.5 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间发表论文及参与项目

附录2 部分MATLAB程序