基于图像分解模型的模糊掌纹识别技术研究

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1、分类号：TP391密级：UDC：004学校代码：11065硕士学位论文基于图像分解模型的模糊掌纹识别技术研究王刚指导教师潘振宽教授学科专业名称计算机科学与技术论文答辩日期2016年6月2日摘要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

2、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（StructureRatio，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（StructuralSimilarityIndexMe

3、asurement，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（EqualErrorRate，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｡关键词：模糊掌纹识别；图像分解；稳定特征；结构比率；相似度评价AbstractAsanimportantbiologicalfeature,Palmprintrecognitionhasbeenpaidwideatt

4、entionandobtainedalargenumberofresearchachievementsinthepastfewyears,duetoitssecurity,convenienceandstability.Howevercomparedwiththetraditionalcontactacquisition,themethodwithnon-contactacquisitionnotonlyavoidsthepublicenvironmentalhealthproblems,butalsocaneffectivelypreventthe

5、lossofthepalmprinttemplateandmeanwhile,increasethesecurityofthesystem.Nevertheless,therearesomeinherentdefectsinnon-contactsystem,e.g.thepalmprintimageeasilyproducesblurrinesswhenitiscapturedbynon-contactdevice,whichpossiblydegradestheperformanceofsystemrecognition.Inordertosol

6、veaforementionedproblemeffectively,ablurredpalmprintrecognitionbasedonStructureFeatureisproposed.Firstly,wegetaconclusionthatstructurefeatureofimageisstableintheprocessoftheimageblurringbyanalyzingtheblurtheory.Next,theconclusionisprovedfromthepointofdifferentimagelayersbyusing

7、decompositionmodel,andextractingtheStructureFeaturefromthestructurelayerofpalmprintimage.Then,weusedanon-overlappingsamplingmethodbasedonStructureRatio(SR)tofurtherimprovethediscriminationandeffectivenessoffeature.Finally,StructuralSimilarityIndexMeasurement(SSIM)isusedtomeasur

8、ethesimilarityofpalmprintandjudgethepalmprintcategoryf