移动终端掌纹辅助分割和定位算法研究

发布时间：2017-12-22 12:33

  本文关键词：移动终端掌纹辅助分割和定位算法研究　出处：《南昌航空大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着移动设备的兼容性及处理能力的提升,其承担的任务越来越多样化,也因此涉及到更多的个人隐私信息。传统的基于数字密码或九宫格图案的身份鉴别方式安全性较低,容易被偷窥、破解,造成用户财产或精神损失,另一方面会给用户(特别是对年长用户)形成较重的记忆负担。掌纹特征可鉴别性丰富、稳定性高、唯一性高,与目前移动设备领域常见的指纹、人脸等特征相比有更多的优势,掌纹的用户接受度更高且不易泄露,系统造价更为低廉,即使在低分辨率条件下也不会明显影响识别精度。因此,移动终端环境下掌纹识别算法研究具有非常重要的理论意义及工程应用价值。但移动环境下,背景异常多变、光照差异明显、手掌摆放位置和姿态难以控制,给图像的预处理工作带来了严峻的挑战。另外,移动设备受硬件资源条件的限制,传统掌纹图像预处理算法难以直接移植使用。为了更好地解决上述问题,本文深入研究了掌纹的分割和定位算法,并在此基础上做出了改进及创新。本文主要工作内容及所做的创新研究总结如下:(1)总结概述了掌纹识别的相关理论知识。首先,介绍了课题背景及研究意义,并分析了移动终端平台进行掌纹识别的可行性;其次,详细分析了掌纹识别相关技术及研究现状,指出目前研究中尚未解决的难题;最后介绍了掌纹认证系统的评价指标及意义,为后续章节的算法性能测试做铺垫。(2)提出一种新的基于辅助线的图像分割方法。首先,通过设计的“工”字形辅助定位方案,引导手掌进行摆放,建立一个用于验证算法性能的掌纹数据库;其次,根据手形结构,分析选取手掌内部局部区域作为训练子区域,得到自动更新的高斯肤色模型参数,进行肤色粗分割;最后,在粗分割的基础上,进行区域生长操作,完成手掌的精细分割。在上述方法中,肤色高斯模型参数自适应更新,提高了模型对光照等干扰的鲁棒性;将肤色分割结果作为区域生长的初始种子,优化了种子的质量,提高了生长效率;区域生长可以抵御与手部不连通背景区域的干扰,并克服了单一固定阈值分割方法对手部不同区域肤色渐变的失效性。实验表明,本文方法的分割正确率和准确性相较于传统掌纹分割方法有明显提高。(3)设计一种基于指间夹角角平分线的感兴趣区域(Region of interest,ROI)定位方法。由于传统ROI定位方法的精度受图像分割质量的影响较大,且对手掌摆放角度也比较敏感。针对此问题,设计了一种基于指根边缘夹角角平分线的定位方法。首先,在YCbCr空间,将Y、Cb、Cr三个分量的边缘以一定规则融合,使指根边缘保持完整;其次,定位到指根区域附近,将指根边缘通过封闭、填充等操作进行区域化;然后选取参考点,对区域两侧边界进行直线拟合,计算两条拟合直线夹角的角平分线,该平分线与区域块相交的最低点即为寻找的关键点,在此基础上建立坐标系获取ROI。该方法直接在边缘线上进行定位,降低了计算开销,并且角平分线的引入能够保证即使手掌摆放角度发生偏转,关键点也仅在指根区域中间的极小范围内波动,不会发生较大距离的偏移,提高了关键点的稳定性,同时也提高了系统的认证精度。综上所述,本文通过在移动终端对辅助条件下掌纹识别算法进行分析研究,并提出了相应改进的图像分割和定位方法,通过给予少量约束条件,达到提高系统识别性能和鲁棒性的要求,具有重要的理论意义和工程应用价值。
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1319544