基于二维Gabor的掌纹图像预处理研究

掌纹识别属于相对较新的一种生物特征识别技术,是利用人手掌上丰富的纹理特征来进行身份识别。掌纹图像的质量是影响掌纹识别性能的关键,因此,由掌纹的特点入手,对掌纹图像采用基于形态学方法进行感兴趣区域(ROI)的分割,为了防止由于采集时手放置位置的旋转或偏移导致的掌纹图像的差异,通过中值滤波、二值化、膨胀腐蚀等操作确定了特殊角点,再利用角点连线确定旋转角度,来旋转掌纹图像。然后对掌纹图像感兴趣的区域采取小波阈值法来去除噪声。最后结合Gabor滤波器的方向性,采用基于二维Gabor滤波器对掌纹纹线的特征进行提取。为了验证所提出的掌纹图像预处理方法的有效性,在PolyU掌纹图像库上进行实验并取得了较好的实验效果。     

基于log-Gabor小波的掌纹识别算法

掌纹识别是一种新兴的身份识别技术,具有易于采集、纹理丰富等优点,为此提出一种基于log-Gabor小波进行特征提取的掌纹识别算法.该算法首先用log-Gabor小波对掌纹目标区域（region of interest,ROI）进行滤波,然后根据滤波后图像的相位信息形成二进制掌纹特征码,最后用汉明距离来衡量不同掌纹特征码的相似度.在UST掌纹库上的实验结果达到了较高的识别率,验证了该算法的有效性.     

基于不可分小波和LDA的掌纹识别

提出了一种基于不可分小波和线性判别分析(LDA)的掌纹特征提取算法.该算法首先对掌纹灰度图像进行二层小波分解,保留图像的低频段,这样一幅128×128的掌纹图像经过上述小波分解后得到一幅32×32的掌纹子图,图像的维数显著降低,并且减少了光照这一奇异信息变化对识别效果产生的影响,然后利用LDA方法进行特征提取.针对PolyU掌纹库的识别结果表明.该方法在识别时间,识别率等方面都有其独特的优越性.     

基于Gabor小波和PCA的掌纹识别方法比较研究

掌纹识别是利用人的手掌图像进行身份鉴别的一种新兴生物特征识别技术. 主成分分析(PCA)、二维主成分分析(2DPCA)、Gabor小波等则是生物特征识别的常用特征提取方法. 本文采用四种实验方案来比较研究基于PCA以及基于Gabor和PCA的掌纹识别特征提取性能, 用正确识别率和训练时间等参数来对其进行对比分析, 其结果可为掌纹识别系统选择特征提取方法提供一定理论参考.     

一种新的掌纹特征提取算法

提出一种基于小波图像分解和不变矩函数的掌纹特征提取算法.该算法首先对掌纹ROI灰度图像进行N层二维小波分解,得到3N 1幅子带图像,分别计算每幅子图像的各阶不变矩函数作为特征向量.该算法首次将不变矩理论应用于掌纹识别,可对掌纹ROI灰度图像直接提取特征,去除了如图像增强和纹理细化等预处理算法所带来的消耗,得到的特征向量长度远小于传统算法.作者使用自行采集的数据库对该算法进行实验,获得了98.33%的正确识别率,验证了算法的有效性和准确性.     

基于残差网络的掌纹识别研究

为了探索深度学习在掌纹识别领域的应用,提出了一种利用残差网络技术自动提取掌纹特征的方法,该方法根据掌纹的几何特征对掌纹图像进行预处理,将预处理后的掌纹图像进行归一化得到一个二维图像矩阵,作为残差网络的输入,再利用随机梯度下降算法对网络进行迭代训练,获取最优的网络参数,最后使用分类器Softmax对掌纹进行分类识别.模型在香港理工大学的掌纹数据库上进行了实验验证,实验结果证实了利用残差网络对掌纹进行分类的可行性,并取得了不错的分类效果.     

小波过零点方法在手纹特征提取中的应用研究

提出了一种新的掌纹特征提取方法,分别定位手指一维区域和掌纹的二维区域来提取手掌信号,并通过二进小波变换的过零点和Gabor滤波器分别对其进行编码,以此为基础进行掌纹识别。     

基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别

为了解决掌纹掌脉识别技术中稳定性差和识别率低的问题,提出一种基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别算法。对掌纹掌脉图像利用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;利用局部邻域四值模式(local neighbor quaternary pattern,LNQP)获取掌纹掌脉融合图像的纹理特征向量,并用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法对其进行降维;根据特征向量间的汉明距离实现匹配识别,并在PolyU图库和SUT图库上完成仿真验证。实验结果表明,算法的最低等误率分别为0.17%和0.75%,与其他传统及最新算法相比,算法能够有效地提取掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了系统的安全性。     

复杂背景下基于二维OTSU和肤色分割结合的掌纹图像分割方法

基于智能手机的掌纹识别符合非接触式、低分辨率等生物特征认证的发展趋势,但是由智能手机采集的掌纹图像背景往往比较复杂,导致手掌区域不能正确分割,限制了掌纹识别技术在智能手机上的应用推广。针对上述问题,本文在研究二维大津法(二维OTSU)和基于高斯模型的肤色分割两种方法的基础上,结合两者的优点,将两种方法分别以"串联"和"并联"两种融合方式相结合提出一种新的方法,对使用智能手机采集的复杂背景下掌纹图像分别进行分割。经实验验证,并联融合的方法对背景偏暗的掌纹图像分割正确率较高;串联融合的方法对背景偏亮掌纹图像正确分割率较高,两种方式结合能很好地满足复杂背景下掌纹分割的需求。     

非接触式掌纹识别中的图像复原方法

针对现有掌纹采集方法的不足, 设计一种新的非接触式高分辨掌纹采集方法, 并对可能产生的离焦现象提出一种基于方向小波的正则化掌纹图像复原方法. 理论和实验结果表明, 该方法有效地弥补了现有掌纹图像采集方法与图像分辨率的不足.