掌纹识别技术：从理论到DSP实现

"这篇硕士论文探讨了掌纹识别技术，主要关注其在DSP（数字信号处理器）上的实现。作者吴军在导师吴冬梅的指导下，于2009年完成了这项研究，全面覆盖了掌纹识别的各个方面，包括软件框架、硬件平台、图像预处理、特征提取、特征匹配、识别库的构建以及系统性能分析。" 正文: 1. 掌纹识别技术概述 掌纹识别是一种基于生物特征识别的技术，它利用人类手掌上的独特纹理和结构来确定个人身份。由于掌纹具有普遍性、唯一性、可测量性和稳定性，使得它成为一种理想的生物识别特征。与指纹识别相比，掌纹识别在信息量、抗干扰性、设备简便性和安全性方面具有优势。 2. 系统框架与硬件平台 论文详述了掌纹识别软件框架和DSP硬件平台的选择。DSP在掌纹识别中的作用是处理和分析图像数据，提供高效的计算能力，确保系统的实时性和准确性。这一部分可能涉及图像采集、预处理算法的实现和特征提取的优化。 3. 掌纹图像预处理与定位 预处理步骤是关键，包括去噪、增强纹理、二值化等，旨在提高图像质量，便于后续的特征提取。定位则是找到关键的掌纹区域，如主线、纹线等，为特征提取提供准确的参考。 4. 特征提取与匹配 特征提取是识别的核心，可以采用统计特征方法，如傅立叶变换、K-L变换、小波变换等，或基于纹理结构的方法。匹配过程则比较两幅掌纹图像的特征，式(4.16)描述了一个衡量图像相似度的指标，当这个值越大，表示两幅图像越相似，可能属于同一手掌。设定合适的阈值可以判断是否为同一人的掌纹。 5. 掌纹识别库的构建 论文还涵盖了识别库的建立，这是实现大规模识别的基础。库中包含了大量的掌纹样本，用于训练和测试识别算法，以确保其在各种情况下都能有效工作。 6. 性能分析与应用现状 研究还对系统的性能进行了评估，并回顾了掌纹识别技术的应用历史，如香港理工大学和哈尔滨工业大学的合作项目，以及张大鹏教授的高精度自动识别系统。尽管当前掌纹识别在市场中的应用比例较小，但因其潜力，尤其是适合中低安全级别的应用，其发展趋势被看好。 总结，这篇论文深入探讨了掌纹识别技术的各个方面，提供了从理论到实践的全面理解，对掌纹识别系统的开发和应用具有重要的指导价值。