文档介绍：单位代码: 10293 密级:
硕士专业学位论文
论文题目: 基于匹配融合的指纹与指静脉双模态
生物识别技术的研究
学号 Y202092439
姓名葛彦平
导师成谢锋
专业学位类别工程硕士
类型申请全日制■在职□
专业申请(领域) 电子与通信工程
论文提交日期二零一二年三月
南京邮电大学学位论文原创性声明
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南京邮电大学
工程硕士学位论文摘要
学科、专业:工学电子与通信工程
研究方向:智能信息系统与应用
作者: 2009 级研究生葛彦平
指导教师:成谢锋教授
题目: 基于匹配融合的指纹与指静脉双模态
生物识别技术的研究
英文题目:Research of dual-modal biometric recognition based
on fingerprint and finger-vein on the match-score
level
主题词:双模态生物识别,遗传与进化算法,指纹识别,指静脉识别,
Keywords: Dual-Modal Recognition, GEC, Finger print identification,
Finger-vein identification
南京邮电大学全日制工程硕士研究生学位论文摘要
摘要
生物特征包含了丰富的个人身份信息,生物识别也因此成为一种重要的身份识别方式,
随着生物识别技术的不断发展,单一生物识别系统在应用普遍性与识别准确性等方面的问题
日益突出,而且这些问题仅仅从技术上是不能得到解决的,即使可以得到解决,也会付出巨
大的成本,而多模态生物识别系统却能够很好的解决这个问题,它将几种优劣互补的生物特
征融合在一起,扩大了生物识别的应用范围,提高了识别系统的准确率与防攻击能力。为此,
本文研究了一种在匹配层融合的、基于指纹与指静脉的双模态生物特征识别技术。
由于指纹识别技术发展的比较成熟,文章中的介绍以指静脉为主,主要的内容包括:指
静脉图像采集与预处理、指静脉特征点提取与匹配以及双模态生物识别系统三部分。在获取
静脉图像以后,本文通过对其进行 ROI 定位,大小、灰度归一化,通过不同的算法对图像进
行增强与分割,得到效果比较好的静脉特征图像,为后期处理打下良好的基础,然后通过
Matlab 仿真对不同算法进行了比较与分析。
手指静脉特征提取是基于细节点的,通过比较指静脉细节点与指纹细节点的不同,对指
静脉的细节点进行重新定义,静脉细节点中以分叉点所携带的信息最丰富,因此本章采用了
一种新的基于细节点位置与角度的匹配算法,以改善指静脉图像因旋转、偏移带来的识别率
低的问题,获得了比较好的识别结果。
匹配融合模块首先介绍了融合层次的相关概念,然后分析了多种匹配分数归一化模型,
通过比较不同融合算法的优劣,针对当前识别系统所应用的人群和工作场合的不同,提出了
用遗传与进化算法改进的均值权重匹配融合算法,以得到单一生物识别系统的最优或次优分
配权重,基于此算法实现指纹与指静脉在匹配层的融合。实验结果证明,本文所提出的双模
态识别系统不但大大的提高了系统的安全级别,而且还可以因人因地做出相应的改变,具有
很强的自适应能力。
关键词:双模态生物识别,遗传与进化算法,指纹识别,指静脉识别
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南京邮电大学全日