基于特征提取的掌纹识别

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1、基于特征提取的掌纹识别张鹏2016年1月中图分类号:TQ028.1UDC分类号:540基于特征提取的掌纹识别作者姓名张鹏学院名称生命学院指导教师平庆伟答辩委员会主席邓玉林教授申请学位理学硕士学科专业生物医学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月PalmprintRecognitionBasedonFeatureExtractionCandidateName:PengZhangSchoolorDepartment:SchoolofLifeScienceFacultyMentor:QingweiPingChair,ThesisCommittee:

2、Prof.YuLinDengDegreeApplied:MasterofScienceMajor:BiomedicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:January,2016研究成果声明本人郑重声明:所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知,文中除特别标注和致谢的地方外,学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做

3、的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名:日期:北京理工大学硕士学位论文摘要随着生物特征识别技术的飞速发展,人们对自身身份识别也越来越重视。掌纹识别技术作为生物特征识别技术的新兴技术,具有识别精度高、识别时间短、用户接受度高、硬件成本低等优势,目前仍未得到广泛应用。因此,有关掌纹识别技术的研究将是一个非常有前景的课题。本文基于特征提取的方法进行掌纹识别技术研究,从预处理、区域定位分割、特征提取、分类识别等四个方面展开。在预处理阶段,运用中值滤波对掌纹图像进行去噪,采用巴特沃斯高通滤波器进行对比度拉伸和增强。区域定位分割首先对掌纹图

4、像做二值化处理,用基于Sobel边缘检测算子提取掌纹边缘,然后运用基于数学形态学的方法确定图像的角点,进而根据角点分割出掌纹感兴趣区域。在特征提取阶段,分析讨论了两种基于Gabor滤波变换的掌纹特征提取方法。基于Gabor变换特征提取方法分别从5个尺度、4个方向提取掌纹图像(大小为128×128)的Gabor纹理特征,经过均值降维和PCA降维后,得到一个维度为640×8的特征矩阵。基于改进的Gabor变换特征提取方法则先将掌纹图像均值化降维,得到维度为64×64的掌纹图像。接着将降维处理后的掌纹图像等分为64幅子图像,并分别从2个尺度、4个方向对子图像进行G

5、abor变换。然后按照一定的规则划分特征加权组,对特征加权组内的Gabor滤波特征子图像进行权值计算。最后对每幅子图像的8个Gabor滤波特征加权子图像进行均值化处理,得到维度为8×8的特征矩阵。最后从128×128大小的掌纹图像得到一个维度为64×64的掌纹特征矩阵。将两种方法得到的特征矩阵作为训练集的样本特征,用于后续的分类识别。分类识别阶段采用K-最近邻进行分类识别。通过计算待测试样本特征矩阵与训练集样本特征矩阵间的欧几里德距离,寻找出其最近邻的K个训练样本。基于统计原理,占多数的那个训练样本类型即为该测试样本的类型。系统使用香港理工大学生物识别研究中

6、心掌纹数据库中的掌纹图像进行测试实验。实验结果表明,基于Gabor变换特征提取方法的掌纹识别正确率为96.67%,基于改进的Gabor变换特征提取方法的掌纹识别正确率可以达到97.33%。关键词:生物特征;掌纹识别;特征提取;Gabor变换;K-最近邻I北京理工大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofbiometricidentificationtechnology,peoplepaymoreandmoreattentiontotheirself-identification.Asanemergingbiometri

7、cidentificationtechnologywiththeadvantagesofhighrecognitionaccuracy,shortrecognitiontime,highuseracceptanceandlow-costhardware,palmprintrecognitiontechnologyhasnotbeenwidelyused.Therefore,studiesonpalmprintrecognitiontechnologywillbeaverypromisingsubject.Inthispaper,studiesbasedont

8、hemethodofpalmprintfeature

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