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非理想条件下掌纹识别方法研究

林森  
【摘要】:在信息交互日趋频繁的现代社会,个人身份的认证显得越来越重要,并在电子交易,公共安全,商业金融等部门得到了高度重视和广泛应用。相比传统的身份认证方法,生物特征识别具有更高的可靠性和更好的简便性,同时它也是模式识别、图像处理、人工智能等领域的前沿方向,具有良好而广阔的发展前景。掌纹识别是生物特征识别领域的一种新兴技术,与其他生物特征识别技术相比,掌纹识别有许多独特的优势。此外,掌纹图像可通过非接触成像方法获取,具有非侵犯性,大众接受程度高,因此掌纹识别一直都是生物特征识别领域研究的热点之一。 传统接触式采集装置便携性差,成本高,容易导致设备磨损、疾病传播,这使得非接触采集逐步成为主流的掌纹图像获取方式。然而,由于个人摆放习惯及感觉上的差异,可能导致在非接触采集时,出现掌纹图像变形、模糊等非理想状况,这无疑会降低掌纹识别系统的性能。针对以上实际应用中出现的若干问题,本文以非理想条件下掌纹识别为研究内容,以稳定特征为主要思想和方法,以自建的掌纹图像库为实验基础,提出变形和模糊掌纹识别问题的解决方案。具体来说,本文的主要工作如下: (1)针对非接触采集的低约束性可能会导致手掌摆放方式不定,与摄像头距离不定,从而引起掌纹图像变形的问题,充分考虑人手本身是非刚体的特点,从预处理角度提出基于Demons非刚性配准算法的变形掌纹归一化方法,即进一步增强变形掌纹与标准掌纹的相似性,弥补了传统刚性方法校正效果不佳的缺陷。首先使用改进的Demons非刚性配准算法进行变形掌纹的校正,再使用一系列技术指标进行效果评价,结果表明:在任取的图像序列内,各指标均优于传统的刚性配准方法,这意味着变形掌纹与标准掌纹的相似性得到了有效提高,同时方法具备优越性,为后续的特征提取和识别创造了有利条件。 (2)针对传统尺度不变特征变换(SIFT)对非接触采集产生的仿射变形掌纹识别效果不佳的问题,从特征提取角度出发,利用一种改进方案,即仿射尺度不变特征变换(ASIFT),在未进行变形校正的情况下直接进行掌纹识别。首先建立了变形掌纹的仿射模型,模拟了相机光轴的经度角和纬度角,在仿射空间内提取图像特征。然后通过基于实际环境所建立的变形掌纹库验证算法性能,与SIFT算法及目前典型的掌纹识别方法进行对比。结果表明,ASIFT方法具备良好的抗掌纹仿射变形性能,证明了该方法能够成功解决掌纹变形问题,鲁棒性和稳定性强,具备优越性。 (3)针对非接触采集时离焦状态导致掌纹图像模糊,造成识别系统性能降低的实际问题,在建立模糊模型并分析模糊现象机理的基础上,提出利用稳定特征进行模糊掌纹识别的思想,并由此提出基于离散余弦变换(DCT)和主线分块能量(PLBE)的模糊掌纹识别方法。首先使用DCT变换在频域内提取低频系数作为稳定特征,再使用改进的局部灰度极小值法提取空域内的稳定特征即主线,并使用分块方法计算主线能量形成特征向量,然后将频域和空域内的稳定特征进行融合,最后利用向量之间的欧氏距离进行识别。在自建的模糊掌纹库上的测试结果表明,与融合之前及其他典型识别方法比较,DCT+PLBE方法的识别效果为最佳,显示出该方法在识别性能上具备有效性和优越性,为解决模糊掌纹的识别问题提供了一条可行途径。 (4)针对非接触采集时的离焦状况容易导致掌纹图像出现模糊的问题,秉承稳定特征思路,提出拉普拉斯平滑变换(LST)和手部几何特征(HGF)融合的模糊掌纹识别解决方案。首先使用LST变换提取模糊掌纹低频系数作为稳定特征,再提取手部几何特征,即手指相对长度和宽度作为测量特征,然后将LST特征和几何特征进行融合,最后利用特征向量之间的欧氏距离进行匹配和分类。在自建的模糊掌纹图库上的测试结果表明,与融合之前及其他典型识别方法相比,LST+HGF方法的识别性能最优,显示出方法具备可行性,能够进一步提升模糊掌纹识别系统的性能。


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