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资料简介
广东工业大学硕士学位论文 人脸与掌纹识别若干问题研究 共55页,23475字。
摘要
在信息化高度发展的当今社会,如何准确识别一个人的身份,保护信息安全是当今信息时代必须解决的一个关键社会问题。基于生物特征的身份识别技术以其方便、快捷、安全、可靠等优点成为未来替代钥匙、密码、智能卡等传统身份识别技术的最好选择。人脸是人类视觉中最为普遍的模式,它所反映的视觉信息在人与人的交流中起着至关重要的作用。掌纹中所包含的信息相比指纹所提供的信息更为丰富。
人脸和掌纹识别是具有很高理论和应用价值的研究课题。本文探讨了人脸特征识别、掌纹特征识别及其若干问题的研究,主要内容包括:①探讨了人脸基于离散小波变换、二维主元分析和核主元分析的识别方法。综合了离散小波变换、二维主元分析和核主元分析的优点,提出了一种利用三者相结合的特征提取方法,有效提高了运算效率;②介绍了掌纹图像的定位与分割,分析了对掌纹进行定位的必要性。提出坐标定位及提取掌纹有效区域的方法,截取手掌的最大中心区域为感兴趣区域(ROI);③根据数字图像中的边缘检测算法,提出了线特征提取的方法。结合掌纹ROI,利用掌纹纹路特点,提取掌纹线特征;有效降低了特征维数,提高了运算效率;④根据多生物特征融合理论,提出了基于归一化和SVM的掌纹和人脸融合的算法;实验取得了比单项生物特征识别更好的效果。

关键词:生物特征识别;人脸识别;掌纹识别;小波变换;二维主元分析;核主元分析;支持向量机
目录
摘要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1.1 生物特征识别概述 1
1.2 生物特征识别系统的结构 2
1.3 国内外的研究动态 3
1.3.1 人脸识别研究现状 3
1.3.2 掌纹识别研究现状 4
1.3.3 多生物特征融合与识别 5
1.4本文的研究内容与安排 7
1.4.1 课题来源和研究意义 7
1.4.2 本文内容安排 8
第二章 人脸识别的特征提取方法 10
2.1 引言 10
2.2 人脸识别模型 11
2.2.1 小波变换 11
2.2.2 2DPCA算法 12
2.2.3 KPCA算法 12
2.3 应用于人脸识别 13
2.3.1 实验对象 13
2.3.2实验结果及分析 13
2.4本章小结 16
第三章 掌纹图像的预处理 17
3.1 引言 17
3.2 掌纹图像的预处理 19
3.3 实验结果 22
3.4 本章小结 23
第四章 掌纹的线特征提取 25
4.1 引言 25
4.2 基于散度和对比度的掌纹主线特征提取 27
4.2.1 灰度调整 28
4.2.2 中值滤波 28
4.2.3 掌纹主线提取 29
4.3 应用于掌纹识别 32
4.3.1 掌纹识别模型 32
4.3.2 主元分析 32
4.3.3 实验结果及分析 32
4.4本章小结 34
第五章 人脸和掌纹特征的融合与识别 35
5.1 引言 35
5.2 人脸与掌纹的融合识别模型 36
5.2.1 归一化 36
5.2.2 加权平均法 37
5.2.3 SVM算法 38
5.3 实验结果与分析 39
5.3.1实验对象 39
5.3.2实验结果及分析 40
5.4本章小结 41
第六章 结束语 42
参考文献 43
攻读硕士期间取得的研究成果 48
致谢 49
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