高分辨率掌纹图像中皱纹模式特征提取与方向优化方法研究

摘要

当前社会对个人身份的安全性的要求越来越高，使得生物特征识别技术在各种身份认证领域得到了广泛的应用，特别是高分辨率脱机掌纹识别技术。低质量的脱机掌纹图像会严重影响后续方向和特征点提取的准确性，尤其是有大量皱纹存在的掌纹图像。基于此，本文根据掌纹图像的特点，结合传统的掌纹图像处理的方法，提出了一种高分辨率脱机掌纹图像中的皱纹模式特征提取与方向优化的方法。
　　本文提出了一种皱纹模式特征提取与检测方法。在掌纹图像中，根据皱纹的存在情况，将分块后的掌纹图像分成皱纹区域和无皱纹区域两类。本文设计了具有区分力的特征，提取皱纹区域的特征，应用支持向量机的方法，将皱纹区域和无皱纹区域区分出来，从而检测出掌纹图像中的皱纹区域。
　　本文提出了对皱纹区域用特殊的方法进行方向提取，即短时傅里叶变换方法。短时傅里叶变换能够对信号分段处理，它更能描述图像的细节信息。掌纹中的皱纹分布复杂、粗细不一，该方法对于有大量皱纹存在的区域，能减少皱纹的干扰。
　　本文提出了一种皱纹区域方向优化算法，该算法基于一种分治思想。对于无皱纹区域，用傅里叶变换方法，对于皱纹区域，用短时傅里叶变换方法。最后，在传统的区域增长的基础上，加入了类标号判断标准，对方向进行修正。这样不仅能保证方向提取准确性，还能获得很好的时间性能。
　　本文的实验结果是由大量的掌纹图像得出的。实验结果表明，本文的方法能够比较准确的定位皱纹区域，能够很好的优化皱纹区域的方向，有效了完成了对皱纹区域进行特殊处理，达到了消除皱纹干扰的目的。

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第一章 绪论

第一节 引言

第二节 生物特征识别与掌纹识别技术

第三节 论文的研究背景与组织结构

第二章 基于SVM的皱纹区域检测

第一节 指掌纹图像中皱纹的研究

第二节 皱纹区域的特征定义与提取

第三节 基于SVM的皱纹区域检测

第三章 皱纹区域方向提取与优化方法

第一节 掌纹图像中的方向提取方法

第二节 方向提取

第三节 皱纹区域方向优化

第四章 实验结果与分析

第一节 实验环境和数据集

第二节 基于SVM的皱纹检测实验与结果分析

第三节 皱纹区域方向提取与优化实验与结果分析

第五章 总结与展望

第一节 本文工作总结

第二节 前景展望

参考文献

致谢

个人简历、学术论文与研究成果