基于八元数的彩色掌纹特征提取与识别算法

综合4种传统算法和八元数BP神经网络,提出一种掌纹特征提取算法,自动提取彩色掌纹图像的掌纹线。对掌纹线图像进行二维小波分解,并构造七维特征向量,采用八元数矢量积表示算法进行掌纹识别。实验结果表明,掌纹提取算法能提取出较精细的掌纹线,识别算法的成功率可达96%。     

融合水平梯度与局部信息强度的掌纹识别算法

掌纹纹线特征是掌纹最有效的特征.由于在采集掌纹时不可避免地会产生尺度不一致、细微的旋转或平移等问题,使得准确地提取以及描述纹线特征成为掌纹识别的一大难点.针对这一问题,提出了一种融合水平梯度与局部信息强度的掌纹识别算法(Horizontal Gradient-Local Information Intensity,HG-LII).首先,使用不同的均值滤波模板消除细小、不规则、不稳定的掌纹纹线特征,对处理后的图像使用水平梯度算子得到水平方向的梯度图像,并进行二值化;其次使用分块思想计算掌纹纹线的信息强度,并将其作为特征向量;最后采用卡方距离进行匹配,判断掌纹所属类别.在PolyU掌纹库上的实验结果表明,该算法识别率达到99.89％,与传统的提取纹线算法相比,识别率有明显的提高,表明了该算法的有效性.     

掌纹图像处理方法的研究

提出了一种利用图像方向信息提取掌纹特征纹线的方法。该方法将掌纹图像分成若干子块，充分利用子块中图像纹理的方向信息对掌纹图像进行滤波和增强处理；剔除图像中不含纹线的图像子块，对含有特征纹线的子块在其主方向上进行方向增强处理，突出特征纹线信息。对不同采集质量的掌纹图像的处理结果表明文中提出的方法是一种有效的掌纹图像处理方法，它可以应用于不同质量掌纹图像特征纹线的提取。     

基于概率化模板和模糊逻辑的掌纹识别算法

提出一种基于主纹线的掌纹识别算法.该算法根据先验知识用不规则几何形状提取主纹线区域,有效过滤粗大噪声影响.提取的主纹线既保留位置结构信息,又保留纹线的强度信息,使提取的特征信息更完备.并提出概率化主纹线特征的概念,抑制特征纹线上随机点造成的影响.用信息融合的方法来存储模板,把来自同一手掌的多个训练样本提取得到的主纹线特征融合在一个模板内,在保证模板库中特征信息完整性的同时提高匹配的时间效率.匹配算法采用模糊逻辑的方法.实验证明,用该算法进行掌纹识别取得较高的验证精度和辨识精度.     

基于Stein-Weiss函数的彩色掌纹特征识别算法

针对目前掌纹识别算法中对彩色掌纹图像的识别研究不多,提出一种新的基于Stein-Weiss函数解析性质的BP神经网络彩色掌纹图像的识别算法。首先为彩色掌纹图像中的每个像素点构建一个Stein-Weiss函数,再根据Stein-Weiss函数的解析性,计算出相应像素的十六个特征值,将这些特征值输入到BP神经网络的输入层,通过BP神经网络的自学习能力对这些数据进行分类学习;然后通过BP神经网络的泛化能力来获取掌纹边缘线;最后对掌纹边缘线提取成对几何特征建立特征库,通过成对几何直方图相交算法进行掌纹识别。实验结果表明,相对于以往的灰度掌纹图像识别算法,该算法能够更快地提取出更精细的掌纹线,识别率更高,并且对于旋转和噪声的干扰具有较强的鲁棒性。     

基于二阶段小波多分辨率分析的掌纹分割算法

针对复杂掌纹纹线难以分割、有效性低的问题,提出一种基于二阶段小波多分辨率分析的掌纹分割算法.该方法首先利用小波多分辨率分析高频子图的候选子区域,对得到的相似掌纹纹线集合进行合并;接着对合并相似区域的集合和二值化集合求交集得到融合图像;最后利用区域生长法和形态学去噪得到掌纹主要纹理特征.实验结果表明,该方法不仅能有效地剔除复杂掌纹的噪声,而且能准确提取掌纹特征,从而达到准确识别的目的.     

一种用于掌纹识别的线特征表示和匹配方法

作为一种较新的生物特征,掌纹可用来进行人的身份识别.在用于身份识别的诸多特征中,掌纹线,包括主线和皱褶,是最重要的特征之一.本文为掌纹识别提出一种有效的掌纹线特征的表示和匹配方法,该方法定义了一个矢量来表示一个掌纹上的线特征,该矢量称为线特征矢量(1ine feature vector,简称LFV).线特征矢量是用掌纹线上各点的梯度大小和方向来构造的.该矢量不但含有掌纹线的结构信息,而且还含有这些线的强度信息,因而,线特征矢量不但能区分具有不同线结构的掌纹,同时也能区分那些具有相似的线结构但各线强度分布不同的掌纹.在掌纹匹配阶段,用互相关系数来衡量不同线特征矢量的相似性.实验表明,LFV方法无论是在速度、精度,还是在存储量方面都能满足联机生物识别的要求.     

多特征关联与多子集匹配的掌纹识别模型

为了提高掌纹图像的识别正确率,提出一种基于关联特征与多子集匹配的掌纹图像模型(MF-MMM)。首先对掌纹图像进行预处理,并将掌纹图像划分为多个子图像,然后提取各个子像的掌纹特征,并根据地统计学变程提取关联特征,得到掌纹图像的特征子集,最后采用多子集匹配方法实现掌纹图像的识别,并采用Polyu掌纹图像库进行仿真实验。结果表明,相对于其他掌纹识别模型,MF-MMM提高了掌纹图像的识别正确率,降低了掌纹的误识率和拒识率,具有更好的应用价值。     

基于灰度差统计分析的掌纹线提取

为了快捷而准确地提取掌纹线,提出了一种基于灰度差统计分析的方法。采用了带有修正因子的直方图均衡化方法使掌纹图像灰度分布均匀化,并应用基于邻域平均灰度的计算方法有效抑制伪纹线的干扰。在预先设置长度阈值的情况下,对图像灰度差值图进行统计分析并设置灰度阈值,进而使用具有方向性的8邻域搜索方法,通过判断对象点的灰度值和连续掌纹线点集的点数,提取出掌纹线的二值图像。最后通过计算掌纹图像间的隶属度评价掌纹线的提取效果。实验结果表明,该方法提取出的掌纹线图像清晰,识别正确率较高,达到94.51%以上。     

基于实值Gabor变换的掌纹识别

掌纹识别作为一种重要的生物特征识别方法,其中的一个重要环节就是掌纹特征的提取,本文提出了一种基于实数形式离散Gabor变换的掌纹特征提取方法,将空域的掌纹图像变换到联合（时间）空间频率域并将其联合（时间）空间频率域的能量分布作为掌纹的特征,以此为基础分别使用欧式距离和支持向量机进行了不同掌纹的匹配识别。实验结果表明,该算法对掌纹图像小的平移、小角度的旋转和小的手掌伸缩具有鲁棒性,并且获得了较高的识别率。     

一种基于形态小波的在线掌纹的线特征提取方法

在线掌纹中的线特征性能比较稳定，表示方法简单，特征空间小，可实现快速检索与匹配，该文针对在线掌纹图像噪声强，对比度低的特点，提出利用形态中值小波对原努图像进行非线性多分辨率分析，然后取其中的低频分量进行方向选择模板匹配，得到了较理想的实验结果。     

Two novel characteristics in palmprint verification: datum point invariance and line feature matching

As the first attempt of automatic personal identification by palmprint, in this paper, two novel characteristics, datum point invariance and line feature matching, are presented in palmprint verification. The datum points of palmprint, which have the remarkable advantage of invariable location, are defined and their determination using the directional projection algorithm is developed. Then, line feature extraction and line matching are proposed to detect whether a couple of palmprints are from the same palm. Various palmprint images have been tested to illustrate the effectiveness of the palmprint verification with both characteristics.     

基于几何特征的掌纹区域分割算法*

针对现有掌纹分割算法中存在丢失部分有效信息的问题,提出了一种新的五点掌纹分割算法。首先,用基于仿射变换快速方法找到手掌的最大内切圆;然后,又用坐标变换和角度标定的方法找到手掌上的五个特征点;最后,通过对这五个特征点的处理实现手掌图像的分割定位。仿真结果表明,该算法准确、有效,且所得掌纹有效面积明显大于其他分割方法。     

基于D-S证据理论的掌纹识别

研究了掌纹识别问题,对掌纹图像特征提取、多特征的融合技术作了一定程度的探讨。采用数学形态学方法提取掌纹线特征;基于Gabor滤波器描述掌纹图像的纹理特征。利用掌纹的线特征和纹理特征两个信息分别作两个分类器的特征,利用模糊规则求出各分类器的基本概率分配函数,最后利用D-S证据理论的合成法则对两个分类器的结果进行融合判决。实验结果表明,这种方法是有效的,可行的。     

一种新的掌纹图像感兴趣区域提取算法

重点研究具有一定自由度在线掌纹图像的感兴趣区域提取算法。首先结合掌纹图像的特点采用全局阈值二值化掌纹图像,然后利用形态学算子平滑掌纹轮廓,提取轮廓线Freeman链码并对链码进行角度变换,最后通过考察轮廓线上各点附近轮廓线的角度变化来提取掌纹图像感兴趣所需要的定位点,从而提取感兴趣区域。感兴趣区域的提取为特征提取和特征匹配打下了基础。最后,在两个公开的掌纹数据库,通过实验证明了这种算法的有效性。     

一种新颖的低分辨率条件下的掌纹识别方法 *

掌纹识别是利用人的手掌图像进行身份鉴别的一种新兴生物特征识别技术。当今的掌纹识别方法存在的比较困难的问题之一就是在特征提取时受一些客观因素制约 ,影响后面的匹配精度。为此 ,提出一种改进的基于相位相关的掌纹图像匹配算法。该算法不受光照、平移的影响 ,对噪声也有很好的鲁棒性。在此基础上实验了该算法在不同分辨率下的表现 ,发现当分辨率降为原图像的十六分之一时 ,该算法仍然能取得较高的识别率 ,证明了该算法在较低分辨率下的有效性。     

融合全局和局部方向特征的掌纹识别方法

摘 要：掌纹识别是受到较多关注的生物特征识别技术之一。在各类掌纹识别的方法中, 基于方向特征的方法取得了很好的效果。为了进一步提升识别精度,提出一种融合全局和局部 方向特征的掌纹识别算法,主要融合了基于方向编码的方法、基于方向特征局部描述子的方法 和结合方向特征和相关滤波器的方法。其中前 2 种方法属于空间域方法,可很好地提取掌纹的 局部方向特征;而第 3 种方法属于频域方法,能有效地提取全局方向特征。在匹配值层对该 3 种方法的识别结果进行融合。本文算法在 2 个掌纹数据库上进行了验证,实验结果表明,本文 方法的识别性能明显优于其他几种掌纹识别方法。     

一种新的掌纹图像预处理方法

掌纹图像预处理主要包括图像分割和图像增强。在分析现有掌纹图像预处理方法中存在的不足之后,提出了一种新的掌纹图像预处理方法。该方法以手掌外侧轮廓作为定位参考线,首先实现手掌定位;然后以手掌的最大内切圆圆心为掌纹图像坐标系的原点构建坐标系,并截取出该圆的内接正方形区域内的掌纹图像,以完成图像分割。另外,该方法将模糊理论引入到反锐化掩模系统框架中,并用方向可调滤波器替代传统反锐化掩模算法中的Lap lac ian滤波器来获取掌纹图像中的高频成分,以实现在线掌纹图像的增强。实验结果表明,该方法不仅在手指完全并拢的情况下,仍然能提取出掌纹中心子图,而且能有效增强掌纹图像中主线和皱纹线的对比度。     

基于混合滤波LBP和PCA的掌纹识别

针对基于局部二值模式(LBP)的掌纹识别易受噪声影响,导致算法鲁棒性下降,提出一种结合混合滤波LBP(HFLBP)和主成分分析(PCA)的特征提取方法.从滤波和特征提取的角度对传统LBP算法进行改进,先对图像进行去噪处理,然后对掌纹图像进行分块,提取LBP直方图特征向量,并通过PCA算法对特征向量进行降维,最后利用欧氏距离匹配.在香港理工大学PolyU图库和PolyU噪声图库上与几种典型算法进行对比实验,实验结果表明,本文算法分别获得最低等误率为1.1405％、4.0101％,有效地提高了识别率和鲁棒性,具有很好的应用前景.     

基于GIDBC的掌纹识别算法研究

针对采用分形维数作为特征描述掌纹信息不准确的问题,对差分盒子维进行改进提高特征区分性.此外,由于采用单一的特征不足以描述掌纹纹理,引入Gabor变换,提出一种基于Gabor变换与改进差分盒子维(GIDBC,Gabor improved differential box counting)相结合的掌纹识别算法.通过在PolyU掌纹图像库上实验,与传统高性能算法比较,本算法识别率最高可达到99.78％,表明了本文方法的有效性,同时特征提取与匹配时间为338 ms,满足实时性要求.