基于纹理分析和小波分析的活体指纹判别方法

摘要

随着信息安全领域的应用范围不断扩大，其核心生物识别和网络安全也随之快速发展。作为生物识别中的指纹识别更是尤为重要。然而，现有的指纹识别技术大都是基于活体指纹。因此，如何首先辨别出真假指纹是急需解决的问题。
　　 尽管指纹可以伪造，但是死体指纹本身的特征以及材质与真实指纹却有着天然的不同，有些假指纹比较粗糙或者过于细腻，这都与活体指纹有着细微的差别。以此为出发点，指纹的特征正适合于数学方法中的主成份分析，而微乎其微的材质差别可以用小波分析来解决。
　　 本篇论文的方法是首先计算指纹的多个统计特征，一阶特征包括能量，熵，图像的均值，方差等。以纹理分析为基础，计算图像的共生矩阵，以此来计算图像的二阶特征：集群荫和集群凸。结合研究指纹图像必备的指纹方向流，指纹的脊均值，中值以及方差等特征共同作为指纹样本的属性。对于统计出的多个属性进行主成份分析，达到将维的目的。用保持原有信息80％以上的二维向量来表示每一个指纹样本。将第一维向量（第一主成份）作为横坐标，第二维向量（第二主成份）作为纵坐标进行聚类分析，得到指纹的聚类中心。
　　 其次，对指纹进行二级小波分解，对于分解后的六个细节系数设计出适当的软阈值进行小波重构，重构后的图像与原来的图像的差值矩阵作为特征。这个特征与聚类分析的两个特征结合和在一起（三维向量）来表示一枚指纹。通过实验出真实指纹的特征向量变化范围，利用与这个向量的距离辨别出是真还是假指纹。
　　 利用125枚真指纹和106枚假指纹进行实验，在只运用纹理分析和主成份分析的方法中识别率为86.79％.通过结合小波方法后识别率达到96.42％.

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 生物识别方法

1.1.2 生物特征识别的特点

1.2 指纹识别技术

1.3 活体指纹识别技术

1.4 活体指纹识别技术的优点

1.5 本文的研究工作

第二章 活体指纹研究方法及数学基础

2.1 活体指纹的研究现状和方法

2.1.1 利用汗液的研究方法

2.1.2 利用指纹图像的噪声的研究方法

2.2 基本数学方法

2.2.1 主成份分析

2.2.2 纹理分析

2.2.3 模糊C-均值聚类方法

2.2.4 小波分析原理

第三章 基于纹理分析和小波分析的活体指纹识别过程

3.1 指纹的均衡化

3.2 纹理分析

3.2.1 -阶特征

3.2.2 二阶特征

3.2.3 指纹脊频率分析

3.2.4 对统计特征做主成份分析

3.2.5 聚类分析结果

3.3 指纹的小波分析

3.3.1 对指纹进行两次小波分解

第四章 实验结果分析

4.1 对主成份和聚类分析的结果实验

4.2 纹理分析与小波分析的结果分析

第五章 结论与展望

参考文献

致谢