基于轮廓与边缘纹理特征融合的掌纹识别

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1、兵工自动化2015．11OrdnanceIndustryAutomation34(11)基于轮廓与边缘纹理特征融合的掌纹识别李川，罗金生，刘传辉(绵阳职业技术学院信息工程系，四川绵阳621000)摘要：为了增强掌纹图像信息的分析和提取能力，提出了一种基于轮廓与边缘纹理特征融合的掌纹识别算法。该算法分别将灰度直方图和差分盒子维算法作用于掌纹图像的低频和高频成分，提取图像的轮廓和边缘纹理特征，然后并联融合二者特征向量进行匹配。通过香港理工大学PolyU掌纹图像数据库的验证，算法识别精度为99．56％，特征提取和匹配时间为56ms，满足识别精度和实时性要

2、求，且算法复杂度和造价低，具有较高的工程应用价值。关键词：轮廓特征；边缘纹理特征；灰度直方图；差分盒子维中图分类号：TP391文献标志码：APalmPrintRecognitionBasedonContourFeatureandEdgeTextureFeatureFusionLiChuan．LuoJinsheng．LiuChuanhui(DepartmentofInformationEngineering，MianyangVocational＆TechnicalCollege，Mianyang621000，China)Abstract：Inorde

3、rtoenhancetheabilityofanalysisandextractionofpalmprintimageinformation，thispaperproposesanovelpalmprintrecognitionmethodbasedoncontourfeatureandedgetexturefeaturefusion．Wechoosegreyhistogramanddifferentialboxcountingtoworkonlow—frequencyfeaturesandhigh—frequency，andextractitsc

4、ontourfeatureandedgetexturefeatures．Then，makingtwofeaturesfusioninparalle1．ExperimentalresultsonPolyUpalmprintexperimentandcompareswiththetraditionalpalmprintrecognitionalgorithm，theproposedmethodcanobtain99．56％recognitionaccuracyandthetimeoffeatureextractionandmatchingisonly5

5、6ms，meetingthereal·timerequirements．Atthesametime，withlowalgorithmcomplexityandlowcostintheactualdemand，andhashighvalueofengineeringapplication．Keywords：contourfeature；edgetexturefeature；greyhistogram；differentialboxcounting0引言图像，最后通过隶属度评价掌纹线的提取效果。但该算法复杂度高，而且识别率低，不满足实时性要基于生物特征

6、识别的身份鉴别技术提供了高可求。然而，主线和褶皱并不是图像的全部信息，乳靠性、高稳定性的身份鉴别方式。指纹识别因为其突纹波动较大的细小纹理同样是区分掌纹的重要信可采集性和识别精度高等特点被广泛应用，识别方息，利用分形对波动较大图像处理的优势，冯晓慧法相对成熟J。掌纹识别是一种相对较新的生物特等t131使用分形维数作为特征向量提取图像的纹理征识别技术，继张大鹏等1999年提出掌纹识别以特征，同时对比局部分形和全局分形算法，证明局来，其发展非常迅速L4⋯，现已成为生物特征识别技术领域中的重要一员。部分形算法可以方便地找出图片的变换复杂区域，但单一的分形

7、特征缺乏表征能力。由此，基于频域掌纹含有丰富的纹理信息，使其具有多分辨率的特征，包括主线、折皱和乳突纹等粗细不同的纹相关方法被引入掌纹识别方法中，例如小波变换、自适应滤波算法[tSl等。吴鑫等It61提出了采用多尺度理特征，并且这些特征具有稳定性和唯一性，利用这些特征可以确定一个人的身份。相对来讲，主线的Curvelet变换的掌纹识别算法，获得了更具区分和褶皱纹理较大，可以在低频成分中提取；而乳突性的特征。赵莹等lj提取出具有尺度性、方向性的纹等细小纹理信息可以在高频成分中提取。由于不分形特征，是对纹理图像的一种多层次描述，加入同人的主线和褶皱有很

8、大的区别，苑玮琦等将掌了尺度方向信息，弥补了分形单一I生的缺点，从多纹灰度图像看作是三维空间下的灰度曲面，并将该尺度多方向