基于图像力场转换原理的耳廓特征提取技术研究

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1、复旦大学硕士学位论文基于图像力场转换原理的耳廓特征提取技术研究中文摘要耳廓检测和特征点的定位是基于耳廓的身份识别与验证新技术研究中非常重要的一部分。耳廓具有数据采集量少，便于建库，色泽分布～致，不受丰富表情影响等诸多优势。本文采用耳廓图像可逆线性变换的方法，将图像分别通过力场和能量场进行描述，利用测试点在力场中运动最终收敛至图像能量局部最小值处这～个特性，对耳廓图像特征点进行定位。在实验分析过程中，首先进行耳廓图像的归一化预处理和图像能量场和力场转换，并既而在图像力场基础上定位和提取耳廓特征点，通过力场模型的调整，使得场线较好的收敛于某最近似像素点，解决了

2、力场连续性和数字图像离散性的矛盾，取得满意结果。另外，在获得的力场的基础上，利用耳廓力场方向收敛域提取收敛图像边缘作为识别特征，同样取得了满意的结果。关键词：耳廓识别；梯度向量场：力场转换；能量转换中图分类号：Q819复旦大学硕士学位论文TheEarImageFeatureExtractionTechnologyBasedonForceFieldTranSfOrmatiOnAbstractEardetectionandearfeatureextractionisanessentiaIDartofearbiometricidentiflcationtechn

3、ology．Earhavesomeadvantagessuchaslowcapacityofdate，easyofdatabasebuilding，colordistributionuniformityandstability．ThispaperdescribestheimagebyforcefieldandenergYfieldbasedonthemethodofreversiblelineartransformation．Welocatetheearimagefeaturepointsaccordingtothecharacterthatthefiel

4、dIineswouldconvergetowardtheIocalminimumvalueofimageenergy．Intheprocessofexperiments．theearimageiSnormalizedfirst．andthenweIocateandextractthefeaturepointfromtheforcefieldimage．Byadjustingtheforcefieldmodel，foroelinesareconvergedtotheclosestpixels．ThisDerformanceresolvestheproblem

5、oftheconflictbetweendiscretenessofimagesamplesandcontinuumofforcefield．Moreover,basedonforoefieldtransformation，theinformationofconvergenceofunitmagnitudearrowswasobtained，wereachthebetterconclusionforextractingedgeofdivergencefeaturesfromvectorfield．Keywords：Earrecognition；Gradsv

6、ectorfield：Forcefieldtransform：EnergytransformCLCnumble：Q8194复旦大学硕士学位论文引言识别过程是被人类时刻履行的过程，众所周知，人类具有很强的模式识别能力，可以轻易辨认出入脸，识别出声音，它是人类智能的重要组成部分，但是简单的识别过程背后却是非常复杂的处理机制，要使机器模拟类似人的模式识别能力非常困难。生物识别技术是模式识别技术中的一个重要内容，它利用人体固有的生物特征对人身份进行鉴别，早在几千年前，指纹作为最早的身份鉴别工具已经在古代中国和叙利亚开始应用，到了19世纪，研究犯罪学的学者对生物识别

7、产生了浓厚兴趣，从此，测定个人身体特征的概念就确定下来。互连网和全球信息化的飞速发展，使得开放信息系统存在的安全隐患凸现出来，网络安全成为倍受人们关注的重要社会问题。9．11事件后，传统的身份鉴别手段受到极大挑战，不法者屡屡以伪造证件、护照等方法通过身份验证，绘社会秩序和安全带来威胁。随着国际恐怖活动的加剧，生物测定学技术悄然登上历史舞台，在边检、司法、军事、世界反恐斗争等领域发挥重要作用，被称为生物密码。目前已为大众熟知的生物识别技术有DNA识别、指纹识别、虹膜识别、面像识别等。耳廓识别作为一种新的生物识别技术逐渐受到人们关注，早在100年前，研究犯罪方

8、面的学者就对此产生兴趣并应用于刑事案件的调查和侦破中。耳廓识别常常