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    毕业设计----掌纹控制系统的设计与实现

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    毕业设计----掌纹控制系统的设计与实现

    1、 I 摘要摘要 当今传统的安全系统主要采用的是基于口令或密码等方式,但随着社会和科技的发 展,传统的安全系统在面对日新月异的社会变化面前显得越来越脆弱。为了应对新形势的 安全挑战,生物识别技术异军突起,填补了安全系统的空白。 众所周知,指纹识别技术应用已经相当广泛,但掌纹识别技术就目前而言还处于起步 阶段,理论和应用上仍有待进一步深入。本课题的研究主题就是掌纹识别技术,掌纹较指 纹而言具有丰富的纹理,从理论上说有更高的鉴别能力,需要在较高分辨率图像中获得, 因掌纹面积大,导致图像数据量及特征空间太大,为图像处理带来一定难度。本课题采用 的是直方图灰度变化增强、 SOBE 算子的边缘检测的预处理

    2、方法及 PCA(主成分分析)的方法, 对掌纹识别技术作了实验验证。 关键字:生物特征识别,掌纹识别,图像处理,SOBEL 算子,PCA 算法 II Abstract Todays traditional security system is mainly used the means of password - based or password, etc. But with the development of society and technology, traditional security system is becoming increasingly vulnerable in

    3、the face of the changing society. With the security challenges of the new situation, biometrics rise to fill the gaps in the security system. As we all know, fingerprint identification technology has been widely used, but palmprint identification technology is still at an initial stage at present. I

    4、t has to be studied further in-depth both theory and application. The theme of this research is palmprint identification technology, because palmprint textures are richer than fingerprints. It has a higher capacity, can be identified in theory. We should obtain it from higher resolution images. the

    5、large palm area will lead to the image data and the feature space too large, it will bring certain difficulties for image processing. This research uses the methods of changing by the gray histogram enhancement, SOBEL edge detection operator and PCA (Principal Component Analysis) to identify the Pal

    6、mprint Identification Technology. Key words: Biometric, Palmprint identification, Image Processing, SOBEL operator, PCA III 目目 录录 摘要 . I Abstract .II 第一章 绪论 1 1.1 引言 1 1.2 生物特征身份识别技术. 2 1.2.1 生物特征识别技术简介 . 2 1.2.2 几种主要的生物特征身份识别技术 3 1.2.3 生物识别技术的应用. 5 1.3 本文的主要安排. 5 第二章 掌纹识别技术的研究 . 7 2.1 掌纹研究的国内外现状 7 2.2 掌纹识别的优势 7 2.3 掌纹的形成及特征 . 8 2 .4 掌纹识别模型 9 2.5 掌纹识别算法 .10 2.6 本章小结 10 第三章 掌纹识别 11 3.1 掌纹的获取 11 3.1.1 掌纹图像获取技术简介 11 3.1.2 基于 CDD 的掌纹获取 .12 3.2 掌纹图像的预处理 12 32.1 灰度变换增强 .12 3.3 边缘检测(基于导数的边缘检测) 15


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