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FKP基于局部梯度直方图的指关节纹识别(2)

时间:2022-03-15 22:44来源:毕业论文
2。3 提取局部主方向特征 9 2。4 局部主方向的直方图 9 2。5 维度约减 10 2。5。1 Fisher 线性判别分析法 10 2。5。2 图像特征降维 12 2。6 D-HLDO 的优点 12 2。4 本

2。3 提取局部主方向特征 9

2。4 局部主方向的直方图 9

2。5 维度约减 10

2。5。1 Fisher 线性判别分析法 10

2。5。2 图像特征降维 12

2。6 D-HLDO 的优点 12

2。4 本章小结 13

3 基于局部梯度直方图的指关节纹算法实现 14

3。1 指关节纹识别实验数据库介绍 14

3。2 实验介绍 14

3。3 参数的影响 16

3。3。1 局部区域大小的影响 16

3。3。2 bin 个数的影响 17

3。3。3 局部窗口大小的影响 18

3。3。4 lamda 系数的影响 18

3。3 本章小结 19

4 指关节纹识别程序 20

4。1 识别程序的简介 20

第 II 页 本科毕业设计说明书

4。2 识别程序的执行过程 20

4。2。1  基于局部梯度直方图指关节纹识别实现 20

4。2。2  识别程序执行步骤 21

结论 24

参考文献 25

1 绪论

1。1 课题研究的背景

在信息化时代,如何准确判别一个人的身份、保证个人信息的安全已成为一个重要的社 会问题。传统的身份证,由于易丢失、易伪造等缺陷,越来越不能够满足身份鉴别的需求, 这就促使了解决方案指向了生物特征识技术。生物特征识别技术不仅能帮助人更简单快捷地 利用生物特征进行身份的认定,而且安全、可靠、准确。这使得生物特征识别越来越多的应 用于要求高安全性和可靠性的工作上如,门禁系统,机场,网上银行,计算机系统登录和身 份鉴别等。由于其广泛的应用前景、巨大的经济效益和社会效益,引起了各界的广泛关注和 高度重视。在过去的几十年,各国的研究人员对于如面部特征,指纹特征,虹膜特征,掌纹 特征,签字特征,语音特征,步态特征等各种生物特征的进行了全面研究。尤其是用户接受 度较高的基于手部的生物特征的识别技术吸引了更多的注意力,促使对掌纹,掌形,指纹,

手部静脉的特征识别方法[13~14]的学术研究讨论不断涌现而出。最近,有相关研究人员指出, 指关节纹是一种在人的手指指骨关节处一个人固有的皮肤纹路,这种纹路是每个人独有的。 由于指关节纹具有对刚性接触物体少、不易磨损、容易隐藏,并且指关节纹特征不易伪造等 FKP基于局部梯度直方图的指关节纹识别(2):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_91096.html

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