应用轮廓波和 ICA 的掌纹去噪与识别.pdf

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1、第３１卷第３期计算机应用与软件Ｖｏｌ３１Ｎｏ．３２０１４年３月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＭａｒ．２０１４应用轮廓波和ＩＣＡ的掌纹去噪与识别１，２１１颜廷秦孙加存周昌雄１（苏州市职业大学电子信息工程系江苏苏州２１５１０４）２（苏州市数字化设计与制造技术重点实验室江苏苏州２１５１０４）摘要在掌纹识别的实际操作过程中，不可避免地会受到噪声的影响，为了增强掌纹图像信息，需要去噪。轮廓波变换能够便捷地描述自然图像中的方向和纹理信息，掌纹图像纹理信息丰富，所以应在掌纹识别中引入轮廓波去

2、噪，以突出纹理特征，进而提高识别率。提出基于轮廓波去噪的ＩＣＡ（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ）掌纹识别算法，先对掌纹图像进行轮廓波去噪，利用ＩＣＡ实现掌纹特征提取与识别。基于香港理工大学掌纹数据库的仿真结果显示，轮廓波去噪方法的识别率高于小波去噪方法，说明这种方法具有一定的理论研究意义和实用价值。关键词轮廓波独立分量分析掌纹识别中图分类号ＴＰ３９１文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１４．０３．０４１ＰＡＬＭＰＲＩＮＴＤＥＮＯＩＳＩＮＧＡＮＤＲＥ

3、ＣＯＧＮＩＴＩＯＮＷＩＴＨＣＯＮＴＯＵＲＬＥＴＡＮＤＩＣＡ１，２１１ＹａｎＴｉｎｇｑｉｎＳｕｎＪｉａｃｕｎＺｈｏｕＣｈａｎｇｘｉｏｎｇ１（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｕｚｈｏｕＶｏｃａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５１０４，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）２（ＳｕｚｈｏｕＫｅｙＬａｂｏｆＤｉｇｉｔａｌＤｅｓｉｇｎａｎｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５１０４，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂ

4、ｓｔｒａｃｔＤｕｒｉｎｇｔｈｅｃｏｕｒｓｅｏｆｐａｌｍｐｒｉｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｉｔｉｓｕｎａｖｏｉｄａｂｌｅｔｏｂｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｎｏｉｓｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｐａｌｍｐｒｉｎｔｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｄｅｎｏｉｓｅ．Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔｃａｎｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｅｘｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｎａｔｕｒａｌｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｐｌｅｎｔｙｏｆｔｅｘｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ

5、ｉｎｐａｌｍｐｒｉｎｔｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｐａｌｍｐｒｉｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｏｈｉｇｈｌｉｇｈｔｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅ．ＴｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓＩＣＡｐａｌｍｐｒｉｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｆｉｒｓｔｌｙｄｅｎｏｉｓｅｓｐａｌｍｐｒｉｎｔｉｍａｇｅｓｂｙｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ，ｔｈｅ

6、ｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓｐａｌｍｐｒｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂｙＩＣＡ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄｏｎＨｏｎｇＫｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｖｅｒｓｉｔｙｐａｌｍｐｒｉｎｔｄａｔａｂａｓｅｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｗａｖｅｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇ，ｔｈｕｓｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｏｆｂｏｔ

7、ｈｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｍｅａｎｉｎｇａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＣｏｎｔｏｕｒｌｅｔＩＣＡＰａｌｍｐｒｉｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［９，１０］较大影响。轮廓波（Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ）在纹理性图像的去噪中效０引言果较好，因此首先利用轮廓波对掌纹去噪，然后进行ＩＣＡ处理。采用香港理工大学掌纹数据库中的掌纹进行实验，实验结果说掌纹具有普遍性，易于采集，易于被用户接受；具有唯一明基于轮廓波和ＩＣＡ的掌纹识别较好，识别率优于小波去噪的［１］ＩＣＡ识别方法，说

8、明这种方法有一定的研究意义和实用价值。性，任何两个人的掌纹信息都存在明显差别，可以用于识别；［２］具有稳定性，一个人的掌纹信息终身不变，即使受到外伤破坏，新生成的掌纹与原有掌纹信息完全相同。不仅如此，掌纹由１轮廓波［３］于面积大，信息丰富，因而广泛用于身份识别领域。大量学者对掌纹识别进行了广泛而又深入的研究［４，５］。独轮廓波变换采用双滤波器结构ＰＤＦＢ（ＰｙｒａｍｉｄａｌＤｉｒｅｃｔ