【摘 要】
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掌纹识别作为一种重要的生物特征识别技术,具有安全性、方便性、稳定性等优点,因而在过去十几年里受到了广泛的关注并取得了大量的研究成果。然而,与传统的接触式采集相比,掌
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掌纹识别作为一种重要的生物特征识别技术,具有安全性、方便性、稳定性等优点,因而在过去十几年里受到了广泛的关注并取得了大量的研究成果。然而,与传统的接触式采集相比,掌纹识别系统在采用非接触式采集装置之后,不仅解决了传统采集方式存在的公共环境卫生问题,而且可以有效地防止掌纹模板丢失,增加系统的安全性。但非接触式系统也存在固有缺陷,如:非接触式采集容易产生离焦模糊,这会导致识别系统性能的降低,为了有效地解决上述问题,本文提出了一种基于稳定结构特征的模糊掌纹识别方法。首先,从掌纹图像的离焦退化数学模型和稳定特征思想出发,在分析图像模糊原理的基础上,得出在图像模糊过程中结构层特征是相对稳定不变的结论;其次,利用变分图像处理中的图像分解模型,将掌纹图像分解为结构层和纹理层,并从结构层中提取掌纹图像的稳定结构层特征,对稳定结构层特征采用基于结构比率(Structure Ratio,SR)的不重叠区域下采样,进一步提高特征的可区分性和有效性;最后,使用结构相似度评价方法(Structural Similarity Index Measurement,SSIM)度量掌纹间的相似度,并对掌纹所属类别进行判定。在香港理工大学清晰PolyU掌纹库和模糊PolyU掌纹库上分别进行实验,本文提出的算法在不同掌纹库上识别结果较为稳定,且在模糊PolyU掌纹库上的等误率(Equal Error Rate,EER)最小为0.8340%,低于其他经典算法,表明了本文算法的有效性和优越性?
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