文档介绍：要摘在当今信息社会,信息安全已成为世界各国广泛关注的重要问题之一。随着通信技术和互联网技术的飞速发展,人类物理和虚拟活动空间不断扩大,社会对于人类自身身份认证的准确性、安全性和实用性提出更高要求。由于目前广为使用的身份证件和卡、密码等传统的身份认证方法存在失密和易受攻击的缺陷,造成重大的安全隐患和经济损失。人们开始把目光转向生物特征识别技术,希望籍此来构筑更加安全可靠的信息安全系统。生物特征识别技术是指通过计算机,利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定的一门技术。常用的生物特征包括脸像、虹膜、指纹、掌纹、声音、笔迹、步态等。这些特征具有唯一性、稳定性以及与生俱来、随身携带和终生不变的特点。本文提出了婴幼儿脚纹识别技术,在生物特征识别领域是一个崭新的研究方向,国内外还鲜有报道。肤纹具有明显的遗传性,婴儿的脚纹与指纹、掌纹一样,带有人的遗传信息。脚纹在人的一生中不会有变化,是每个人所特有的。目前,还未发现有相同脚纹的婴儿。新生儿的手掌往往比较小而且是攥紧的,而脚纹的采集比较方便,也是妇产科医院经常使用的标记婴儿的方法。与指纹相比,脚纹的有效面积更大,包含的信息量更多,即使低分辨率与低质量的脚纹图像上仍可以提取出供身份鉴别的有效特征。与指纹、掌纹及其他生物特征识别方法相比,婴儿脚纹识别是一个全新的方向,国内外对脚纹识别的研究尚未开始,因此对婴儿脚纹图像的获取,脚纹识别的算法、应用系统的研究具有重要的意义。本文主要致力于婴儿脚纹识别系统的构建,各阶段核心算法的研究和实现,包括脚纹图象的采集、定位分割技术、特征提取与匹配等。特别地,本文拟结合我们生物特征识别课题组设计的脚纹采集硬件设备,开发一套实用的脚纹识别系统。全文的主要工作包括以实现了脚纹图象的定位分割算法。首先准确定位原始脚纹图象中重心点和脚后跟点,在此基础上建立脚纹坐标系,即以两个定位点的连线作为脚纹坐标系的幔匦牡牧蕉ㄎ坏懔叩拇瓜咦魑=盼谱晗档膞轴。基于脚纹坐标系,我们提取脚纹图象中心的子图象。后续的特征提取与匹配下几个方面:摘要中国科学技术大学硕士学位论文
实现了基于距离差分的主线特征提取方法。法,在涤蛱卣骺占渖鲜迪至嘶谄嬉熘捣纸的全局特征提取与匹提出了基于典型相关分析募鹛卣魅诤戏椒ǎ⒉捎谜帕緾的方法迸一步降低了特征维数。关键词:生物特征识别;身份认证;脚纹识别;边缘检测;瞬ㄆ鳎籋距离;纸猓籆;主分量分析;二维主分量分析;最近邻分类器工作都将基于的脚纹子图象进行。实现了二维瞬ㄌ崛〗盼浦飨咛卣鞯乃惴ê虷距离匹配算配。摘要中国科学技术大学硕士学位论文Ⅱ
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插图目录脚纹图像采集仪示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.脚纹数据库建立流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.左图为原始彩色图像。右图为对应的灰度图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯左图为原始灰度图像,右图为采用阕咏新掷L崛『蟮耐枷瘛差分模板方向为鹊亩低肌四个方向的二值图合并后的图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯对二值图进行窗口去噪得到的结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯三种提取主线方法下真实匹配度和虚假匹配度的分布比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯三种提取主线方法下虵曲线图比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图四种脚纹型态:沸臀正箕纹椿弧形纹⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯脱机脚纹图象实例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。中的脚纹图象⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯,直鸨硎镜谝唬诙偷谌∠摺璴左图为中值滤波前的脚纹图象,右图为中值滤波后的脚纹图象⋯⋯⋯⋯⋯采用固定阈值分割所得到的二值图象⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯固定阈值分割后检测到的重心与脚后跟位置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯左图为对脚后跟边缘区域进行取样,右图为曲线拟合后的结果⋯⋯⋯⋯⋯根据重新检测的重心和脚后跟位置建立参考坐标系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯提取脚纹的颉数据库中的一些脚纹子图像示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯四幅脚纹的原始灰度图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯差分模板方向为鹊亩低肌差分模板方向为度的二值图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。差分模板方向为度的二值图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.对二值图进行形态学去噪得到的结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯媸灯ヅ涠群托榧倨ヅ涠鹊姆植肌虵曲线图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯去噪窗口为初始二值图,为去除噪声块后的结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯脚纹子图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯在龇较蛏嫌τ瞬ǖ慕峁疗/万/万/ⅲ万/石⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯