【摘 要】
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在信息时代,生物特征识别技术是身份识别的重要手段之一。目前,大部分识别技术以可见光图像作为目标对象,在一些场景中很难提取到隐藏的生物特征信息。面对上述瓶颈,本课题将
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在信息时代,生物特征识别技术是身份识别的重要手段之一。目前,大部分识别技术以可见光图像作为目标对象,在一些场景中很难提取到隐藏的生物特征信息。面对上述瓶颈,本课题将红外热成像技术引入到生物特征识别中,潜在的提高了某些场景中身份识别系统的鲁棒性。围绕掌印红外热图像的分类识别问题,本文从图像的采集、预处理、特征提取和识别算法四个阶段展开研究,深入分析每个阶段所遇到的问题。在图像采集方面,本文利用红外相机获取大量掌印红外热图像作为实验的真实数据。接着,通过对原始图像进行灰度化处理、降噪处理、轮廓提取等一系列图像预处理,获得掌印目标的整体轮廓。为了挖掘轮廓图像潜在包含的生物特征信息,本文从掌印的形状结构出发,运用两种不同的曲线拟合算法表达其标志性的特征。针对掌印图像的特殊性,提出基于多区域椭圆拟合的特征提取方法。在图像的分类识别阶段,本文采用两种分类器,即:K-最邻近算法和支持向量机,实现了掌印红外热图像的分类识别。通过多次调整K-最邻近算法中的距离计算公式,和增加特征向量维度的方式,最终得到掌印红外热图像在多种情况下的识别效果,识别准确率最高为92.00%。实验结果证明,利用掌印红外热图像进行身份识别的方法是完全可行的,且该方法可以作为辅助识别手段应用在法医鉴定、刑侦破案等领域。
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