生物特征识别技术中的掌纹识别系统简介

掌纹识别作为生物特征识别技术中的一种新兴技术,目前正处于各种新方法的尝试阶段。掌纹识别系统的研究也处在不断的开发和被完善中。本文分别从掌纹的获取过程和掌纹图像的三种算法进行简单的研究,使读者对掌纹识别系统能有更加进一步的了解。     

一种掌纹纹线结构特征的描述和匹配方法

掌纹的纹线结构特征明显,稳定且具有足够的辨别信息。由于掌纹线很不规则,很难用数学表达式的方式对其结构进行精确描述。该文提出一种新的用于掌纹识别的纹线结构特征描述和匹配方法。该方法应用改进的注水算法从二值的纹线图像上提取纹线的统计结构特征;标记纹线方向,提取纹线的方向结构特征;将掌纹线的全局统计结构特征和局部细节方向结构特征整合为一个特征向量描述掌纹纹线的结构特征;最后定义一个加权距离衡量不同纹线结构特征之间的相似度。实验表明,该方法不仅具有较好的匹配性能,而且可以获得较高的识别精度。     

基于不变矩的掌纹识别方法

特征提取是掌纹识别研究中最基本的问题之一,对于掌纹图像识别而言,提取有效的分类特征是完成掌纹识别任务的一个关键问题。掌纹特征提取的本质就是把原始的高维掌纹图像样本数据投影到一个更有利于掌纹分类的低维特征子空间中。利用不变矩,对掌纹图像进行特征提取,采用最近邻分类器进行掌纹识别,在公共掌纹数据库上的实验结果表明,该方法是可行的。     

核Fisher鉴别分析在掌纹识别中的应用

核Fisher的鉴别方法(KFDA)是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法。为了更好的提取掌纹图像的非线性特征,将KFDA方法引入到掌纹识别中。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和特征的基础上,然后进行核Fisher判决方法进行特征提取并引入零空间的核Fisher(ZKFDA)方法解决小样本问题,最后用最小距离分类器进行掌纹匹配。通过PolyU掌纹图像库,实验结果表明,在不同的特征个数下,KFDA方法比二维Fisher准则(2DFLD)方法识别率高;零空间ZKFDA的平均识别率高于KFDA,并且计算量大大减少。在核函数选取上,取RBF核函数的识别性能最佳。     

掌纹图像识别中BP神经网络的运用

在科学急速发展的当下,掌纹识别技术已经得到了比较全面化的发展。掌纹特征与其他生物特征相比所含有的信息量更加丰富,稳定性也更高,因此掌纹识别高效又准确。从掌纹识别的发展前景来看,它将会在国际上有更加长远的发展,因为掌纹识别设备所需要的成本并不高,对用做掌纹识别的图像分辨率并没有特别高的要求。神经网络的运用在科技发展中起着非常重要的作用,而掌纹图像识别中神经网络的运用也越来越普遍。神经网络能够对掌纹特征进行准确地识别,因此文章将对掌纹图像识别中BP神经网络的运用进行探究。     

一种新的提高掌纹识别率方法的研究

生物特征识别技术是通过人体本身所固有的、唯一的生理特征来自动地识别一个人。针对掌纹图像具有终身不变性、唯一性、主要特征明显、细节特征唯一等特点,论文提出了一种有效提高掌纹识别率的方法,即结合图像中的主元特征、不变矩特征和线特征的提取方法。该方法与单独使用主元特征提取、不变矩特征提取和线特征提取的方法进行了比较实验,结果证明新方法的识别率有明显提高。     

一种新的掌纹轮廓特征点提取算法

提出了一种对掌纹轮廓特征点进行提取的方法,该方法首先沿着掌纹边缘线做多个彼此相切的外切圆,然后通过判断外切圆与掌纹边缘线交点个数来定位角点的大致位置,最后结合轮廓线近似直线的性质,得到掌纹轮廓特征点的准确位置.在定位角点位置的基础上,为每一幅掌纹图像获得一个ROI(感兴趣区域),并通过计算每个区域的特征向量值对数据库中掌纹图像进行匹配.实验结果表明,该算法具有较高的效率和匹配精度.     

一种新的掌纹ROI图像定位方法

在分析传统Harris算法缺陷的基础上,提出一种基于角点检测的快速掌纹图像预处理方法。该方法利用一种改进的自适应Harris算法提取出手掌边缘和手指凹凸处的轮廓特征点,采用属于同一特征组的特征点均值作为候选角点,剔除了邻近角点,并根据候选角点在轮廓线上角度变化的大小定位手指根部的三个关键角点,从而有效提取出掌纹图像的感兴趣区域(ROI)。实验测试图像采用CASIA数据库,实验结果表明,该方法能快速有效地定位出掌纹的ROI区域,且能有效增强掌纹图像的边缘与细节,有利于提高掌纹识别的识别率。     

大鱼际掌纹图像特征提取方法研究

为了更客观更准确的判断出患者的大鱼际掌纹的级数,可以采用图像处理技术对大鱼际掌纹进行预处理、特征提取和分类,以实现大鱼际掌纹的量化与客观识别.文中提出一种基于改进的二维主成分分析技术（2DPCA）再结合Gabor滤波的特征提取方法.以定位分割并经增强处理的大鱼际掌纹图像为基础,获得图像的特征矩阵,作为下一步量化分级的特征输入量.仿真实验结果表明该方法是适用有效的.     

用掌纹识别身份

富士公司推出的这种个人身份识别设备把从前触摸式的指纹识别系统变成了非接触式的，它依据的是同样的原理——指纹人人不同，掌纹也一样，每个人都是惟一。这个黑色的小方盒子通过红外线采集人的掌纹，并由电脑判定是否此人就是正被通缉的逃犯——它主要应用于公共安全系统，比如机场和港口。非接触式的好处是更耐用，更简便，和更卫生——不用担心传染皮肤病或其它传染病。     

基于判别核窗宽的掌纹识别方法

提出了一种新的判别 核窗宽方法,进而研究了基于判别核窗宽的KPCA和LPP在掌纹识别中的应用。首先根据训练 样本和类标签计 算类内核窗宽和类间核窗宽;在分类密集区选择较小窗宽,在分类稀疏区选择较大窗宽,可 以有效提取数 据的关联特征;然后运用基于判别核窗宽的KPCA和LPP方法提取低维特征向量,计算特征向 量间的余弦 距离进行掌纹匹配;最后运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与 传统算法相比, 本文算法的识别率最高,识别时间小于0.6s,验证了方法的有效性 。     

局部线性判别分析及其在掌纹识别中的应用

在线性判别分析(LDA)算法基础上强调图像类间数据的局部可分性,提出一种称为局部LDA(LLDA)的新子空间方法,并给出LLDA的图嵌入表示。针对LLDA同样存在的小样本问题,首先给出了传统适于LDA的主成分分析(PCA)预处理方法不适于LLDA算法的证明;进而提出了基于散度差判别准则(SDDC)的LLDA(SLLDA),既克服了LLDA的小样本问题,又提供了真实比较LLDA和LDA的平台。在PolyU掌纹数据库上的实验结果表明本文提出的SLLDA算法用于识别的有效性,也验证了数据局部关系对分类的重要性。     

一种基于Fourier变换的人脸识别算法

针对现有的多数人脸识别算法在单训练样本时识 别性能并不理想这一问题,提出一种基于Fourier-Mellin变换的频域不 变性以及时域不变性的特征提取算法。首先,采用图像亮度作为原始特征,将对图像亮度标 准化以改善光照变化,通过应用2D小波变换降维来管理频域不变量的复杂度;然后,为进一 步改进识别性能,根据分析的Fourier-Mellien变换(AFMT) 以及正交Fourier-Mellin矩(OFMM)法不变量的特征,将两种算法混合,进行特征提取; 最后,利用分值标准化度量频域不变量与时域不变量,并存储到一个特征向量中用于分类。 通过最近邻分类器(NNC)和相关性系 数法(CCM)进行分类和融合。通过在YALE与ORL人脸数据库上进行了大量实验的结果表明, 本文提出方法的性能要优于传统的人脸识别算法。     

Cancelable palmprint template generating algorithm based on adaptive threshold

Aiming at the problem of low recognition rate and poor security in the process of palmprint identity authentication, a cancelable palmprint template generating algorithm is proposed, which is based on local Gabor directional pattern with adaptive threshold by mean (mLGDP), difference local Gabor directional pattern with adaptive threshold by mean (mDLGDP) and feature fusion of them. In this method, the feature code of the image is segmented and the fea-ture vectors are extracted and binarized. Then the Bloom filter is used to achieve many-to-one mapping and the location scrambling of palmprint image. Finally, the scrambling result matrix and the user key are irreversibly transformed by the convolution operation to obtain a revocable template of the palmprint image. Both theoretical and experimental results analysis show that, in the case of key loss, the method of feature fusion can enhance the diver-sity of the original palmprint template effectively, improve the recognition rate efficiently, and have better security.     

文本无关的说话人识别研究

介绍说话人识别技术发展情况,阐述包括特征提取、识别算法和区分算法在内的文本无关说话人识别系统的整体技术框架和基本工作原理针对文本无关说话人识别相关技术给出了近几年主要发展的高斯超向量—支持向量机模型(GSV-SVM)、联合因子分析模型(JFA)和鉴别性向量(i-vector)模型,并对3种模型进行了分析比较:指出GSV-SVM模型可以提高识别系统性能;JFA模型能提高系统性能但计算量过大,难以实现应用;i-vector模型降低了计算量,并能提高识别精确度和效率,是目前的研究热点。最后指出当前文本无关说话人识别的研究难点和热点。     

语音情感识别的发展与展望

对语音情感识别的起源及主要研究内容作了介绍,对国内外语音情感识别的研究现状作了归纳总结;对语音情感特征的提取、情感分类器的建模算法作了重点分析介绍,最后对情感识别未来发展方向进行了展望.     

基于核主元分析和Fisher线性判别的掌纹识别

提出了基于核主元分析(KPCA)和FLD相结合的掌纹识别方法.对每幅掌纹图像应用KPCA进行降维,然后将二维图像矩阵转换成一维图像矢量.PolyU掌纹图像库中所有图像矢量组成的数据矩阵作为FLD的输入,进行特征提取,计算特征矢量间的余弦距离进行掌纹匹配.实验结果说明,与传统的PCA+FLD相比,在不同的特征个数下,本文方法均取得了较小的等错率(EER),而且特征提取时间较短,运行速度较快.在三种不同的核函数中,RBF核函数的识别效果最佳,等错率最小为0.     

融合潜在纹理和表面一致性的三维掌纹识别

针对三维 (3D)掌纹识别由于噪声干扰和忽略相邻深度信息引起识别率低的问题,提出融合潜在纹理和表面一致性的3D掌纹识别方法。首先,利用能量局部边缘二值码(energy local edge binary code,ELEBC)从能量图中提取潜在的纹理方向信息,消除噪声。然后,通过平均块模式表面类型(mean block pattern surface type,MBST)获取表面一致性。最后,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行数据降维,并使用决策级融合,从而获取最终的识别结果。在香港理工大学3D掌纹数据库中进行相关实验,结果表明,正确识别率最高可达到99.71%,相比于其他新颖算法具有优势,并且识别分类时间保持在0.5 s以下。这显示出本文方法不仅具有良好的识别效果,同时能够满足实时性的要求,具有应用价值。