动态交叉模板与方向滤波融合的掌纹褶皱检测方法

发布时间：2017-10-11 15:35

  本文关键词：动态交叉模板与方向滤波融合的掌纹褶皱检测方法

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【摘要】：现有掌纹识别系统的识别精度极大的依赖于掌纹的质量。掌纹图像中存在很多的褶皱区域。这些褶皱区域将脊线和谷线割断开来，褶皱是灰度值较高的条状与谷线不同的区域，形成了一种特殊的模式。检测掌纹褶皱在掌纹识别过程中非常重要，具体意义如下：第一，掌纹褶皱区域会严重影响掌纹增强的效果，导致产生很多的伪细节点，会大大影响识别精度；第二，掌纹褶皱可以作为一种特殊的模式来辅助识别。 本文提出了基于动态交叉模板方法与方向滤波方法融合的掌纹褶皱检测方法。该方法是基于褶皱的特殊模式提出的新方法。本文主要工作有三点：1）根据褶皱的特殊模式，提出了动态交叉模板方法，给出了褶皱交叉点模板和增强模板的构造方法；2）改进了二阶高斯滤波方法，根据方向一致性指标来得到潜在褶皱方向，利用潜在方向来进行方向滤波；3）融合了动态交叉模板方法与方向滤波方法，根据方向一致性指标和潜在方向个数，，分别对不同的图像块进行不同的处理，最后得到褶皱检测结果。为了验证算法的有效性，本文采用了THU High ResolutionPalmprint Database进行实验表明，本文提出的方法对于高分辨率掌纹图像褶皱检测取得一定的效果。 本文在研究掌纹褶皱基本模式的基础上，提出了一种适合高分辨率掌纹图像褶皱检测的方法。该方法融合了动态交叉模板和方向滤波两种方法，解决了传统掌纹褶皱检测的一些缺点，为掌纹褶皱检测提供了新的思路和方法。
【关键词】：动态交叉模板方法 方向滤波器 褶皱检测
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.4;R318
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 掌纹识别简介7-8
• 1.2 掌纹识别现有工作8-9
• 1.3 高分辨率掌纹的特征9-11
• 1.4 本文的主要工作11-13
• 1.4.1 褶皱检测的主要算法11
• 1.4.2 本文主要工作11-13
• 第二章 常用褶皱检测方法13-21
• 2.1 现有褶皱检测方法14
• 2.2 基于二阶高斯滤波的褶皱检测算法14-18
• 2.2.1 利用理想滤波器来进行褶皱检测15-16
• 2.2.2 褶皱检测滤波器的构造16-17
• 2.2.3 二阶高斯滤波器的褶皱检测步骤17-18
• 2.3 实验结果分析18-20
• 2.3.1 实验结果显示18-19
• 2.3.2 实验结果分析19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 掌纹图像块脊线方向场估计21-31
• 3.1 常用方向场估计算法21
• 3.2 高分辨率掌纹方向场估计21-28
• 3.2.1 正弦波表示法22-25
• 3.2.2 种子选取25
• 3.2.3 区域生长25-28
• 3.2.4 区域合并28
• 3.3 本章小结28-31
• 第四章 基于动态交叉模板褶皱检测方法31-51
• 4.1 褶皱交叉点模板的构造31-35
• 4.1.1 褶皱交叉点的概念31-32
• 4.1.2 划线概念的解释32-34
• 4.1.3 褶皱交叉点模板构造步骤34-35
• 4.2 增强模板的构造35-38
• 4.3 图像块内潜在方向分析38-40
• 4.4 方向滤波方法40-41
• 4.5 动态交叉模板与方向滤波融合算法的步骤41-48
• 4.6 本章小结48-51
• 第五章 总结与展望51-53
• 5.1 总结51
• 5.2 展望51-53
• 致谢53-55
• 参考文献55-59
• 研究成果59-60

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本文编号：1013343