掌纹识别技术:从理论到DSP实现
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更新于2024-07-10
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"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。
2022-09-20 上传
2021-06-01 上传
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2023-03-16 上传
2021-06-01 上传
2021-05-30 上传
2021-05-23 上传
黄宇韬
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