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1、大庆石油学院本科生毕业设计（论文）摘要掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术，其中很多特征可以用来进行身份识别。本文介绍了关于掌纹识别的特征、系统的构成、掌纹识别的方法及掌纹识别的算法，并分析系统各部分的功能、原理。本文的算法是用定位分割 形态学腐蚀膨胀算法、定位分割 迹线跟踪算法、基于最大内切圆的定位分割算法。理论分析表明，掌纹特征相对其他生物特征有着其独特的优势:掌纹图像的面积较大，涵括的信息丰富；在获取掌纹的同时还可以获取手掌的几何特征，容易与手型、指纹等其他生物特征相结合实现一体化的识别；并且掌纹中的各类纹线特征具有唯一性和终身不变性，不易伪造。 关键字：掌纹识别；特征；系统
2、；掌纹识别算法AbstractPalmprint recognition is proposed in recent years, a relatively new biometric identification technologies, palmprint is the image of the palm from the finger to the wrist part of the end of one hand. Many of these characteristics can be used for identification. This article describes
3、on the characteristics of palmprint identification, the system composition, palmprint palmprint recognition methods and algorithms to identify,and analyze the functions of various parts of the system, principles, and simulation. In this paper, the algorithm is involved as follows: individed by posit
4、ioning the expansion algorithm corrosion morphology, location tracking trace segmentation algorithm, based on the maximum inscribed circle segmentation positioning. Theoretical analysis show that compared with other palmprint biometric characteristics has its unique advantages: the palmprint images
5、is very large , includes rich information; when obtain the palmprint is also can access to the geometric characteristics of the palm of one hand at the same time, its easy to integrat with the hand-type, fingerprints and other biological characteristics to reach the integration of the identification
6、; and the palm prints in the ridge various types has the characteristics of unique and life-long Invariance ,and its difficult to counterfeit.Key word: Palmprint recognition; Feature; system; Palmprint recognition algorithm目 录第一章 绪论11.1 课题研究的背景及意义11.2 几种典型的生物识别技术的优缺点21.3 本文的研究内容41.4 本章小结4第二章 掌纹识别的简介
7、52.1掌纹的定义及特征52.2 掌纹识别的组成系统62.3本章小结7第三章 掌纹识别方法83.1 基于点特征与线特征的识别方法83.2 基于掌纹纹理特征的识别方法103.3 基于子空间的掌纹识别方法123.4 分级融合的掌纹识别方法143.5 本章小结16第四章 形态学的图像预处理174.1 数学形态学简介174.2 掌纹图像的采集及图像处理184.3本章小结19第五章 掌纹识别算法的设计205.1 基于轮廓特征点的定位分割算法205.2 基于最大内切圆的定位分割算法215.3 基于形态学算子的定位分割算法225.4 本章小结24结论25参考文献25致谢26 第1章 绪论自动识别技术是一种能
8、够自动读识信息数据并自动输入计算机的方法，它是在通信技术和计算机科学发展的基础上形成的综合性科学技术。在近几十年的时间里，自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，已经形成了一个以条码识别技术、射频识别技术、生物识别技术及光学字符识别技术等为代表的集光、机、电、算为一体的高科技学科系统。1.1 课题研究的背景当今社会已进入信息化时代，信息社会对系统和信息的安全要求日益提高，需要对人的身份进行识别的安全保护系统的应用场合也越来越多。越来越多的电子设备开始进入日常生活，随着电子商务的迅速发展，只要通过网络，而不需要买卖双方进行直接见面交易的方式，给用户带来了很大的方便。但是随着交易量的增加，一些潜在
9、的不安全因素也逐渐暴露出来。正是由于这些因素，人们开始把目光转向了生物识别技术，希望可以借此技术解决信息安全问题所面临的挑战。生物识别技术的前身是生物测定技术，现代的生物特征识别是指通过计算机利用人体固有的生理或行为特征来进行身份识别和鉴定的技术。人们通常将生理特征和行为特征统称为生物特征，常用的生理特征有指纹、掌纹、虹膜、视网膜、人脸等，常用的行为特征有语音、签名步态、姿势等，此外还有较深奥的DNA识别、人体热辐射识别、血管纹理识别、人体气味识别等，图1-1给出了人体生物特征的一些具体例子。各种生物识别技术在精确度，用户接受程度，成本等方面都各有不同，具有各自的优缺点，适用于各自的应用场合1
10、。与传统的身份识别方式相比，掌纹识别作为一项新兴的生物识别技术，与其他生物特征相比主要有以下优点：（1）掌纹图像的面积较大，涵括的信息丰富；在获取掌纹的同时还可以获取手掌的几何特征，容易与手型、指纹等其他生物特征相结合实现一体化的识别；（2）掌纹中的各类纹线特征具有唯一性和终身不变性，不易伪造。（3）掌纹图像的采集设备简单，对图像的分辨率要求较低，图像受噪声影响程度较小。不需要采用特殊的光线照射，不涉及人体的敏感部位与采样设备接触。并且掌纹与刑事和诉讼关联较小，用户接受程度较高。因此掌纹识别是一项有广泛应用前景、值得深入研究的生物特征识别技术。图1-1 人体生物特征的具体例子1.2 几种典型的
11、生物识别技术的优缺点生物识别技术经过多年的发展，现在为人们所熟悉的生物识别技术有指纹识别、虹膜识别、人脸识别、语音识别等，各种生物识别技术在精确度，成本等方面都各有不同，而且具有各自的优缺点，适用于各自的应用场合2。1. 虹膜识别技术虹膜识别是当前生物识别的一大热点。虹膜是位于瞳孔和巩膜之间的环形区域，它的纹理结构是随机的，其形态依赖于胚胎的发育；具有高稳定性，可以保持几十年不变，且不受除光线以外的周围环境的影响；防伪性好，虹膜自身具有规律性的震颤以及随光强变化而缩放的特性，可以识别出图片等伪造的虹膜；易使用，虹膜识别系统不需要与人体直接接触，此外，虹膜固有的环形特性，为识别算法提供了天然的极
12、坐标，分析方便。尽管虹膜识别系统具有很高的识别精度，但是也存在如下缺点：图像采集设备复杂、昂贵，需要比较好的光源，系统成本高；当前的虹膜识别系统还没有进行现实世界的唯一性认证的试验；由于涉及眼睛这一敏感部位，用户具有一定的排斥性；此外，研究发现黑眼睛的虹膜极难读取。2. 人脸识别技术人脸识别是一个活跃的研究领域。人脸识别具有以下优点： (1)其他生物特征识别方法都需要一定的人为配合，而人脸识别不需要被动配合，可以使用在某些隐蔽的场合；(2)可以远距离采集人脸；(3)充分利用已有的人脸数据库资源，更直观、更方便地核查身份， 因此可以降低成本。人脸识别主要有两方面工作：在输入的图像中定位人脸，抽取
13、人脸特征进行匹配识别，其核心技术在于局部特征分析和图形识别算法。人脸识别无侵害性和对用户最自然，最直接的特点使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。但由于人们利用人脸确认身份的时候，除了使用眉毛、眼睛、鼻子、嘴等面部特征以外，通常还要用到大量的上下文信息，没有这些上下文信息，很难做到高置信度的识别，此外人脸识别受化妆、表情、姿势，光照变化等影响比较大，因此人脸识别的准确率要低于虹膜、指纹识别。3语音识别技术语音特征同样是每个人都不同，语音识别是一种行为特征识别技术，通过将语音转换为电子信号，然后将这些信号输入具有特定含义编码模式中，再连接计算机系统就可以控制某些特殊的活动，如打开某个文件
14、、发出某个信息等。目前，语音识别技术已经得到较广泛的研究，并已出现很多产品应用于信息查询、电话交易、保安系统等领域。语音识别技术的识别过程主要包括声音信号的分割，语特征提取、模式匹配准则和样本训练技术等几方面。语音识别技术的优点在于： (1)系统的成本低廉，现代多媒体计算机系统中，语音采集设备已经逐渐成为标准配置； (2)非接触性的语音识别是一种比较自然的识别手段，用户比较容易接受； (3)随着CPU的升级和内存容量的增大，语音识别的能力会得到很大的提高,从而语音将成。但是同其他基于行为特征的识别技术一样，因为语音的变化范围太大，很难进行精确匹配，因此其识别准确率较低，同一个人由于音量、语速、
15、语气的变化等原因会造成系统的误识，特别当模板数量达到一定程度后，语音特征就不足以唯一地区分每个人，而且它容易受到背景噪声、被检测者身体、情绪状态的影响。此外，语音信息很容易被伪造，如用录音等方法就可以欺骗系统。4签名识别技术签名识别也是一种行为特征识别技术，目前签名大多还只适用于文档证明和交易授权等方面。签名识别建立在签名上的力度，分析的是笔的移动，如加速度、压力、方向及笔画长度等，而不是仅仅针对签名图像本身，每个人都有自己独特的书写风格。人类在很久以前就开始使用签名来鉴别身份，因此用户接受度高。签名认证的困难在于：识别速度比较慢；识别所需的硬件设备价格较高；数据的动态变化范围大，即使是同一个人的两个签名也绝对不会相同，因此字体模仿比较容易。5掌纹识别技术本文重点介绍掌纹识别技术，掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。这些纹路起到了增加手指表面摩擦力的功能。掌纹识别是最古老的生物特征识别技术，已经成功运用到很多领域中。公元前中国的一些商契上就有了用按指印作为凭证的例子，1880年苏格兰医生Henry Faulds在英国的“Nature”上发表论文，指出掌纹人各不同、恒久不变，并利用现场掌纹来鉴定罪犯，从此揭开了现在掌纹识别研究的序幕，也开拓了其他生理特征识别技术的发展。掌纹是识别具有很多的优点，如每个人的
