掌纹识别是通过手掌皮肤的纹路特征来进行身份识别的方法,是在传统身份识别方法上的一种创新,已经成为身份识别领域的热点研究对象之一。目前,掌纹识别技术的研究主要集中于掌纹图像的结构特征、纹线特征和几何特征的研究方面,其中结构特征和纹线特征的研究是重点。由于掌纹图像在采集过程中存在着多种外界环境的干扰,并且相关噪声处理技术的应用并不成熟,大大制约了掌纹识别的研究发展,无法从根本上满足掌纹识别系统的实时性要求。根据该特点,在分析了掌纹识别中的关键技术基础上,分别从区域定位和特征提取两方面进行了研究。
通过对现有的掌纹匹配算法的分析和研究,为了提高掌纹特征的识别匹配率,对掌纹角点和感兴趣区域(region of interest, ROI)的提取算法进行了改进,提出了一种基于掌纹边缘线曲率的角点检测算法,并用所提取出的角点建立直角坐标系,完成该掌纹图像的ROI区域的选择,大大减少了旋转和平移性对匹配算法所造成的影响,有效提高了匹配率。
为了进一步减少掌纹图像在采集过程中所受到的干扰,从特征提取方面进行了改进,利用contourlet变换具有的方向性和各向异性的优点,以及不变矩算法平移、旋转、比例和对比度...
【英文摘要】
Palmprint recognition is the method of identification through the palm veins characteristic, which is an innovation of the traditional identification methods and has already become one hot field of identification. At present, the palmprint recognition technology mostly focused on structural features, ridge characteristics and geometric features of the palmprint images, and the study of the structural features and ridge characteristics is the key. Because the Palmprint image exist a variety of interferences ...
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