在线单机采集的人手多生物特征识别.pdfVIP

第25卷第2期 沈阳大学学报(自然科学版) V01．25，No．2 20 1 of 0l 3年4月 Journal Science) 3 ShenyangUniversity(Natural Apr．2 文章编号：2095—5456(2013)02—0138—06 在线单机采集的人手多生物特征识别 桑海峰，黄静 (沈阳工业大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 110870) 摘 要：单一生物特征识别方法在实际应用时容易受到限制，系统的识别率低、稳定性差．针对上述问 题，提出了一种基于在线单机的手形和掌纹相结合的多生物特征识别方法．对于手形识别，提取手指的相对 长度构成特征矢量，采用最近邻分类器和支持向量机分类器相结合实现个人身份的识别，然后利用二维 Gabor提取掌纹感兴趣区域(ROI)的纹理方向信息作为掌纹特征，对手形分类结果加以认证．在混合图库上 进行试验，二者相结合的识别方法的识别率达到98．65％．实验结果表明，采用手形和掌纹双模态特征识别， 可以有效提高系统的安全性和稳定性． 关键词：多生物特征组合识别；支持向量机；单机；二维Gabor；手形识别；掌纹识别 中图分类号：TP391．41 文献标识码：A 安全可靠的个人身份认证是避免和抑制公共 而发生变形‘6’7|． 安全事件发生的一个重要环节．基于人体生物特 1 识别系统 征的身份识别技术给我们提供了一种解决上述问 题的绝佳方案[1吧]．现有的研究和实际应用表明， 本文提出一种手形结合掌纹的身份认证系统 生物特征识别技术已经在一些特定的或具体的领 (见图1)．该系统采用非接触式采集方式，人手只 域得到了使用，并且因为其各自独特的生物特性， 需自然张开并放在摄像头前一定范围内即可．提 在某些方面甚至表现出极其出色的性能[3-4|．但出一种通过关键点定位来提取手形和掌纹特征的 是，这些基于单一生物特征的身份识别在实际应 方法．对于手形，采用愚近邻分类器和支持向量机 用中都面临现实的问题，使得各种生物特征识别 技术的优点和缺点同样突出．多生物特征识别成 呸p 为研究者为了解决在生物特征识别研究中遇到的 ■曩图 困难以及在推向实际应用的过程中面临的问题和 预处理 需要而作出的自然的选择[5]． ‘ 多生物特征识别系统往往需要为不同的特征 关键点定位 ‘ 配备不同的采集设备，而信息获取过程是否方便 ‘ ‘ 快速将影响身份认证设备的应用．指纹信息获取 1手形特征提取I|掌纹特征提取} 『 ] 方式比较方便，但许多国家为了提高指纹信息的 t ’ 唯一性，越来越多地采用10个手指的指纹信息， I手形识别lI手形、