【摘 要】
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随着科技和社会的飞速发展,人们对于身份识别的安全性、便捷性和准确性提出了更高的要求。相较于传统身份认证技术,如身份证、银行卡和账号密码等,生物识别技术更加便捷安全,因而发展迅速。与语音识别、指纹识别和人脸识别等其他生物识别技术相比,掌纹识别技术因为精度高、难伪造和易采集等优势,在身份识别和物联网等领域具有很大应用价值。但掌纹识别算法容易受到噪声、光照强度等干扰,并且掌纹特征区域较大,纹理信息丰富,
【基金项目】
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国家重点研发计划项目; 辽宁省教育厅科学技术研究项目; 辽宁省教育厅重点攻关项目; 辽宁省自然科学基金指导计划项目;
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随着科技和社会的飞速发展,人们对于身份识别的安全性、便捷性和准确性提出了更高的要求。相较于传统身份认证技术,如身份证、银行卡和账号密码等,生物识别技术更加便捷安全,因而发展迅速。与语音识别、指纹识别和人脸识别等其他生物识别技术相比,掌纹识别技术因为精度高、难伪造和易采集等优势,在身份识别和物联网等领域具有很大应用价值。但掌纹识别算法容易受到噪声、光照强度等干扰,并且掌纹特征区域较大,纹理信息丰富,使得掌纹识别算法难以提取出可有效表征当前掌纹的特征信息,导致掌纹识别率变低。为解决上述问题,本文重点研究了基于局部纹理特征的掌纹识别算法,主要的研究创新可概括如下:(1)针对局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)阈值选择相对固定,且易受边缘噪声影响导致鲁棒性差的问题,提出一种加权自适应多重均匀LBP(Weighted Adaptive Multiple Uniform LBP,WA-MULBP)与二维主成分分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)相结合的掌纹识别算法。首先,对预处理后的掌纹图像合理分块提取信息熵,得到每个子块的权值;然后,采用自适应多重均匀LBP算子分别对每个掌纹子块提取特征得到概率直方图,并将各个子块的权值与概率直方图相乘,再串联为最终的特征直方图;最后,经2DPCA维数简化后采用欧氏距离判别法进行掌纹识别。在公开图库和自建图库以及相应噪声图库上的对比实验结果显示:本文方法取得的最高识别率为99.11%,最低等误率为1.88%。与其他传统方法相比,有效提高了掌纹识别率,对噪声具有良好的鲁棒性。(2)为从丰富的掌纹图像纹理特征中提取出最佳的分类特征,进一步提高掌纹识别精度,提出一种基于混合Gabor滤波器与加权中心对称LBP(Weighted Centrosymmetric LBP,WCS-LBP)的掌纹识别方法。首先,利用固定尺度Gabor滤波器与自适应多尺度Gabor滤波器组成的混合Gabor滤波器组对预处理后的掌纹图像进行滤波;然后,将滤波后的Gabor特征图像串联在掌纹特征空间;最后,使用WCS-LBP提取该空间掌纹特征形成特征向量并基于欧氏距离完成匹配识别。在公开图库和自建图库以及相应噪声图库上的实验结果显示:本文方法取得的最高识别率为99.77%,最低等误率为0.79%。相比其他方法,减小了掌纹特征信息的冗余度,有效提高了掌纹识别精度,并具有较好的抗噪鲁棒性。(3)基于以上两种改进的掌纹识别方法,设计了掌纹身份认证系统。通过该系统将掌纹识别过程可视化,实现掌纹图像输入、预处理、特征提取、识别率和等误率的计算以及类内类间曲线和受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线的绘制等功能,并且能够快速、准确地匹配不同的掌纹图像,完成身份认证。该论文有图48幅,表20个,参考文献68篇。
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