基于不可分小波能量提取的掌纹识别技术

摘要

随着信息技术的飞速发展，现代社会对身份鉴定技术的安全性和可靠性提出了更高的要求。传统的身份认证技术有两种方式：一种是对用户的标识物来进行认证。比如，钥匙、护照等；另一种就是对用户所拥有的某种知识进行认证。比如，密码。然而，这些传统的身份认证技术具有一定的局限性。由于标识物较易遗失，密码等信息容易破解和遗忘。因此，将信息技术与生物技术相结合的人体生物特征识别技术逐渐成为本世纪最有发展潜力的技术之一。掌纹识别是指根据人手掌上的有效信息(掌纹)来识别人的身份，主要由掌纹采集、预处理、掌纹特征提取和匹配等模块组成。做为人体生物特征识别技术的一个重要补充，掌纹识别技术以其设备低廉、稳定的结构特征、区分能力强等优势逐步成为众多学者研究的课题。
　　 小波分析是一种非常有效的分析工具。近来，随着小波理论的不断发展完善，小波分析已经被应用到各个学科领域，成为科技工作者经常使用的工具之一。同样，小波在掌纹识别方面也得到了广泛的应用，并且产生了多种关于小波分析的掌纹特征提取的算法。
　　 掌纹识别技术还远未成熟，许多问题亟待解决。本文着重对掌纹特征提取算法进行了研究，并进行了仿真实验。主要工作如下：
　　 (1)首先介绍了掌纹识别技术的研究背景，接着回顾了掌纹识别技术的发展历史，并简述了掌纹识别技术的研究现状及存在的问题。
　　 (2)系统地介绍掌纹识别技术的定义及其掌纹采集、预处理、掌纹特征提取和匹配四个模块的功能，掌纹识别技术的应用领域。
　　 (3)对小波分析理论作了简要介绍，主要包括：小波的定义、性质，小波在数字图像及其在掌纹识别中的应用。最后介绍了二维不可分小波等小波理论和与其紧密相关的多分辨率分析，Mallat算法。
　　 (4)提出了一种基于不可分小波的掌纹特征提取算法。该算法将归一化后的掌纹进行多层不可分小波分解，利用不可分小波的高频系数提取不可分小波能量构造掌纹特征。实验证明，利用该算法提取的掌纹特征具有较高的区分性。
　　 (5)分析了基于不可分小波能量用于掌纹特征提取算法的优点。通过一系列针对掌纹识别技术的准确率和时间性的实验说明本文提出的方法是可行的。
　　 最后是对本文的总结以及展望。说明了本文的不足和有待改进的地方，并对掌纹识别技术未来的发展作了部分说明。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 生物识别技术概述

1.2.1 人体生物特征及其分类

1.2.2 生物识别系统的结构

1.3 掌纹识别技术

1.3.1 掌纹特征定义及描述

1.3.2 掌纹识别的过程

1.3.3 国内外研究现状

1.4 本文所做的主要工作

第二章 掌纹识别技术的研究

2.1 掌纹识别系统的框图

2.2 掌纹图像的采集及掌纹数据库

2.2.1 掌纹图像的采集

2.2.2 掌纹图像数据库

2.3 掌纹图像的预处理

2.4 掌纹图像特征提取

2.4.1 特征提取的基本原则和指标

2.4.2 掌纹图像特征提取的典型算法

2.4.3 掌纹特征提取方法的性能对比和展望

2.5 掌纹图像的特征匹配

2.5.1 相似性度量

2.5.2 匹配性能的描述

2.6 本章小结

第三章 小波变换的基本理论

3.1 一维小波变换定义及性质

3.2 多分辨分析与MALLAT算法

3.2.1 多分辨分析

3.2.2 MALLAT算法

3.3 二维小波及在图像处理中的应用

3.4 不可分小波

3.5 本章小结

第四章 基于不可分小波能量的掌纹特征提取算法

4.1 小波变换在掌纹识别技术的应用

4.2 不可分小波用于掌纹特征提取的优点

4.3 基于不可分小波的特征提取算法

4.3.1 掌纹图像的不可分小波分解

4.3.2 不可分小波能量特征的构造

4.4 掌纹图像的特征匹配

4.5 实验结果分析

4.5.1 掌纹图像数据库

4.5.2 参数的选取及实验结果比较

4.6 本章小结

第五章 结果及展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目