毕业设计掌纹识别技术开题报告

1、西南交通大学电气工程学院本科毕业设计（论文）开题报告毕业设计论文题目毕业设计论文题目掌纹图像预处理及关键区域提取技术研究学生姓名学生学号学生姓名学生学号校内指导教师姓名校外指导教师姓名校内指导教师姓名校外指导教师姓名学生专业电子信息工程校外毕业实习单位题目性质 工程设计 理论研究 科学实验 软件开发 综合应用1、设计任务书1、设计任务书有口无资料情况2、外文资料翻译3、毕业设计指导日志资料情况2、外文资料翻译3、毕业设计指导日志完成口未完成认真填写口未填写毕业 设计 （论 文） 选题 意义 和研 究现 状毕业 设计 （论 文） 选题 意义 和研 究现 状一、掌纹识别技术研究的意义随着现代社会信

2、息技术的飞速发展，信息化和网络化的社会对各种 信息和系统的安全性提出了更高的要求。身份认证是人们加强信息和系 统安全的基本方法之一。区别于传统的密码、证件等传统的身份鉴别方 式，人体生物特征识别技术提取人体固有的生物特征，有效地克服传统 身份识别方法的缺陷，用其稳定性和唯一性优点完成身份鉴别和验证。 身份识别已经成为商业、金融和国防机构信息安全系统的重要组成部分 和必不可少的安全措施。同时，在现代社会方方面面的普遍应用也对身 份识别技术提出了新的要求，促进了其自身的迅速发展。在基于人手特征的身份鉴别技术中，指纹识别是使用的最早、最广 泛，也是最为成熟的生物识别技术。随着应用的推广，指纹识别的不

3、足 也越来越显现出来。最明显的的是指纹识别的验证系统局限于指纹质量 较好的群体。虹膜识别系统用普通的相机无接触式地摄取虹膜图像，不 会像角膜识别那样有传播疾病的危险。而且虹膜特征的高稳定性也带来 了识别系统的高识别率。但是，虹膜识别系统的造价一般非常昂贵，也 影响了其商业上的广泛推广。人脸识别是获取人脸图像，提取面部特征 来进行身份鉴别和验证。人脸表情的变化严重影响了识别率的提高。目 前为止，还不能肯定人脸识别技术能得到广泛的应用。手形识别技术是 最早引入商业应用的生物识别技术，手形特征稳定性高，不易随外在环 境或生理变化而改变使用方便。但现有的手形识别系统也存在成本较高、 精度较低等缺点，并

4、且手形特征的独特性很难得到保证。可见，选择一种既方便采样，又能克服上述弱点的生物特征用来进 行身份验证是极有意义的，掌纹恰恰符合这种要求。掌纹识别是近些年 来新兴的一种身份识别方法，是对现有的生物识别技术的重要补充。掌 纹识别具有很多特点：跟指纹一样，手掌上也布满了乳突纹，但手掌区域比手指区域大得多，因而它含有比指纹更为丰富的可区分信息，易于提取特征区域;手掌上有几条大的主线和很多的皱折线，这样的线特征是掌纹所 独有的，具有很强的区分能力和抗噪声能力，并且可以在低分辨率、 低质量的掌纹图像中提取出来；掌纹具有唯一性；相比其他生物识别技术，掌纹图像采集设备的价格要廉价得多， 并且使用方便，更容易

5、被用户接受。二、掌纹识别技术的研究现状掌纹识别作为生物特征识别技术是近年来发展起来的新兴技术，在 国内，香港理工大学与清华大学率先提出利用掌纹进行身份识别的思想， 对掌纹的基本特征和特点作了全面的总结，开辟了掌纹识别研究的新领 域。经过十几年的发展，掌纹识别技术已经逐步进入成熟阶段。香港理 工大学生物识别研究中心设计和开发了世界上第一套民用联机掌纹识别 系统，建立了世界上最大的掌纹图像数据库。该数据库有10万多个样本， 2003年在网上发布了收割掌纹数据标准库。目前，掌纹识别作为生物特 征识别家族的重要成员，已在国际上得到公认，并产生了较大的影响。掌纹识别的技术主要包括：掌纹图像采集、掌纹图像

6、预处理、掌纹 特征的提取、掌纹特征识别。本文主要从掌纹图像的预处理算法、掌纹 图像的特征提取和掌纹图像的特征识别算法三个方面分析掌纹识别技术 的研究现状。预处理的目的是消除掌纹图像中的无关信息，恢复有用的真实信息， 增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而使所采集的掌纹 图像能方便地对图像后续处理。掌纹图像的预处理包括以下几个方面： 掌纹图像的定位分割、掌纹图像的去噪、掌纹图像的增强。掌纹特征的提取是掌纹识别中最关键的一个环节，特征提取算法的 好坏很大程度上决定了系统识别率和效率的高低。现在的掌纹特征提取 的算法很多，以下阐述几种典型的掌纹特征提取算法：（1）基于点线特征的掌纹特征提取

7、方法（2）基于二维Gabor滤波器 的掌纹特征提取算法。该方法先用一个二维Gabor滤波器对掌纹图像进 行滤波，然后用滤波后的相位信息形成二值掌纹特征码，这样在特征向 量中仅保存了相位信息。（3）基于小波变换的掌纹特征提取方法。小波变 换是一种非常有效的图像处理方法，它提供了很好的空域和频域定位属 性，非常适用于描述多分辨率情况下的图像边缘特征，并且已被应用到 纹理特征的提取和图像的去噪中。（4）基于主成分分析（PCA）的掌纹特 征提取方法。主成分分析是把多个特征映射为少数几个综合特征的一种 统计分析方法。在多特征的研究中，往往由于特征个数太多，且彼此之 间存在着一定的相关性，因而使得所观测的

8、数据在一定程度上有信息的 重叠。主成分分析采取一种降维的方法，找出几个综合因子来代表原来 众多的特征，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息，且彼此之 间互不相关，从而达到简化的目的。本课 题主 要研 究内容本文共分五章，各章节的内容安排如下：第一章绪论。本章首先简要概述本课题的研究背景及意义，然后回顾生物识别技 术、掌纹识别技术发展历程，随后重点介绍了掌纹识别技术的研究现状。第二章掌纹图像的预处理。在本章中，重点阐述了掌纹识别系统的相关背景知识，主要对掌纹 数据库和图像预处理相关方法做了详细介绍。掌纹图像的预处理过程包括阈值分割、图像滤波、关键点检测和提 取ROI区域等。预处理是对掌纹图像

9、获取和特征提取的有效衔接，一方面去除了 米集设备引入的随机噪声，另一方面得到可供有效特征提取的数据块。第三章掌纹图像特征的提取。本章首先简要介绍小波变换的概念，同时介绍了多分辨率分析以及 信号的小波分解与重构的相关理论。接下来针对掌纹图像信号，介绍了 基于掌纹图像的多小波分解理论，同时提出相应的方法处理多小波变换 之后的图像；在手掌的特征图像经过多小波分解后，提取其与手掌纹线 相关的子区域，并将这些子区域备用于手掌特征纹线的辅助匹配。第四章实验结果及分析文 献 综 述、参 考 文 献人们对生物特征识别技术的研究从1960年开始1，2003年6月联合 国国际民用航空组织公布其生物特征识别技术的应

10、用规划，在用户护照 上加入如指纹、虹膜等生物特征。刑事技术部门在提取和比对现场痕迹 时经常发现犯罪分子遗留的掌纹痕迹，如果不对其加以应用，将可能会 损失纹型信息的30%。事实上，人手掌纹识别这一领域一直是空白，直 到1998年出现第一篇关于掌纹识别技术的论文1,2。1、掌纹图像获取掌纹识别的第一步是采集掌纹，并储存成数字图像。香港理工大学 和哈尔滨工业大学联合研制的基于CCD的联机掌纹采集设备可实时的 获取高质量的掌纹图像，为联机掌纹识别技术的研究打下了硬件基础。2、掌纹图像预处理为减少掌纹图像采样过程中引进的旋转、平移、扭曲等非线性因素 的影响，必须为掌纹特征提取和匹配提供基准。掌纹图像经预

11、处理（如图 像增强、滤波、二值化、细化、分割等）后分割出掌纹中心区域，减少了 不必要的噪声干扰，降低了后续工作的复杂度，在掌纹识别技术中具有 非常重要的意义。综合国内外掌纹识别技术的研究现状，介绍以下三种 典型预处理方法。1）用三个关键点检坐标系囹在两个手指相交的地方定三个点，1、3连线为Y轴，过点2且垂直 于Y轴的直线为X轴建立坐标系，进而在该坐标系下分割出大小为128 X128的掌纹中心区域。2）用最大正方形确定掌纹关键区域Poon等提出了一种划分掌纹中心区域的方法。他们将掌纹的中心 区域划分为多个椭圆形半环，每个椭圆形半环再分为多个小块，对每个 小块分别提取特征。这样划分的优点是可以减小

12、旋转产生的影响。 3）用最大内切圆确定掌纹有效区域6用内切圆确定掌纹有效区域是文献【6】中介绍的一种新方法，该方 法同样首先是用边缘检测算法求得边缘图，然后再在于掌内寻求最大内 切圆（半径和圆心），从而分割出掌纹有效区域。3、掌纹图像特征提取与匹配掌纹图像是种近似的纹理周期性图案，掌纹图像中不同区域的纹线 方向和空间频率代表着掌纹图像内在的特征。针对掌纹图像的特点，已 提出了下面几种代表性的掌纹图像识别。1）基于Fourier变换的识别7首先应用Fourier变换将掌纹图像变换到频域，然后在频域中进行特 征提取和描述。由于Fourier变换丢失了掌纹纹线的位置和细节信息，使 得提取出来的特征不

13、够直观。2）基于2D Gabor变换的识别首先运用扩展后的2D Gabor相位编码进行掌纹的特征提取和描述（纹 线特征分为实部和虚部），然后使用一种规范化汉明距离进行匹配，处理 速度较快。Gabor变换确实能反映出图像信号在任意局部范围的频域特 性，这是它比Fourier变换优越之处，但这种方法不能实现多分辨率分析， 会丢失一些纹理信息。3）基于小波变换的识别小波分析10是一种有效的多分辨率分析工具，在人体生物特征识别 方面，小波变换得到了有效的应用。在掌纹图像特征提取技术中，利用 小波变换将掌纹图像定义了一种多分辨率的纹理特征一一小波能量特 征，该特征是将各级小波分解的细节图像分块后计算出来

14、的，可反映掌 纹纹理能量的不同位置、不同方向、不同分辨率下的分布情况，从而很 好地刻画掌纹图像特征。4）基于二维PCA的掌纹识别方法研究U1】主成分分析采取一种降维的方法，找出几个综合因子来代表原来众 多的特征，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息，且彼此之间 互不相关，从而达到简化的目的。掌纹识别技术是近年来新兴的一种身份识别方法，是对现有的生物 识别技术的重要补充，有广泛的用用前景，值得深入研究。参考文献：ZHANGD.Biometrics-auniqueauthenticationapproachR.Hongkong:HKCS-ISSG,2004.SHU W,ZHANG D. Aut

15、omated personal identification by palmprintJ.OpticalEngineering,1998,37（8）:2359-2362.David Zhang , Wai-Kin Kong , Janc You , ang Michacl Wong . Online Palmprint IdentificationJ . IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2003,25(9):1041-1050.王涛，李文新.一种基于小波变换的掌纹识别新方法A.第四届生物识别学术会

16、议 论文集C.北京：清华大学出版社，2003.Poon C, Wong D C M, Shen H C. A new method in locating and segmenting palmprint into region-of-interest. In: Pro-ceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition. Washington D. C., USA: IEEE, 2004. 533 536Liambas C, Tsouros C. An algorithm for detecting han

17、d ori-entation and palmprint location from a highly noisy image.In: Proceedings of IEEE International Symposium on Intel-ligent Signal Processing. Alcala De Henares, Spain: IEEE,2007. 1 6W. X. Li, D. Zhang, Z.Q. Xu., Palmprint Identification by Fourier Transform. InternationalJournal of Pattern Reco

18、gnition and Artifical Intelligence 2002, 16(4), 417-432.卢光明，掌纹识别系统关键技术与算法研究.学位论文2005,哈尔滨工业大学, 55-71.戴青云，余英林,张大鹏.基于结构特征的在线掌纹的分类方法J.模式识别与人工 智能,2002,15(1):112-116.Mallat S. A Wavelet Tour of Signal Processing. 2nd edn . New York:Academic Press,1999.CHANGZHI WEN, JIASHU ZHANG. Palmprint recognition based on Gabor Wavelets and 2-Dimensional PCA&PCAC.ICWAPP07 International Conference on Wavelets Analysis and Pattern Recognition, 2007, 4: 1518-1523.邬