基于脊波变换的掌纹识别方法

基于脊波变换的掌纹识别方法

吴丹阳;张忠波;马驷良

【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》

【年(卷),期】2008(46)5

【摘要】提出一种基于脊波变换的高分辨率多尺度特征提取算法, 并在此基础上设计一种由粗到精的分级匹配方法, 改善了高分辨率下掌纹特征的匹配速度. 理论和实验结果验证了该方法的有效性.

【总页数】3页(P944-946)

【作者】吴丹阳;张忠波;马驷良

【作者单位】吉林大学,数学研究所,长春,130012;吉林大学,数学研究所,长

春,130012;吉林大学,数学研究所,长春,130012

【正文语种】中文

【中图分类】TP301

【相关文献】

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掌纹识别的借鉴与思考

掌纹识别的借鉴与思考 随着现代科技的发展，掌纹识别技术已经成为一种广泛应用的生物识别技术。通过扫 描获取人体掌纹，再通过模式匹配计算机可以进行精确识别。 掌纹识别具有很多可贵的特点，不仅准确度高，而且使用方便，不会影响人体健康， 同时还可以大大提高身份验证、门禁管理等场合的安全性。 掌纹识别技术的发展，已经被广泛应用于银行、机场、商场、办公楼等公共场所，对 于我们的生活制造了更多的便利与安全感。 不过，同时也面临着很多的挑战。比如，技术的准确度与速度需要不断提高、掌纹采 集设备的成本需要降低以及人的掌纹会随着时间与生活习惯改变等等。 基于此，从以下两方面对掌纹识别技术的借鉴与思考进行了总结： 一、技术创新：提高准确度和速度，降低采集成本 目前，掌纹识别技术的准确率已经达到了很高的水平，但是面对复杂场景与各种噪声 干扰，仍然有调整和改进的空间，所以在数据算法及模式匹配上要不断创新。 同时，在采集掌纹的硬件成本上，也可以多考虑寻找更好的方法来降低，例如，可以 将手机内置掌纹识别技术等。 二、个人隐私保护：规范与教育 在掌纹识别技术广泛应用的背景下，如何保护人们的掌纹隐私成为一个非常关键的问题。个人的掌纹信息包含很多个人隐私，所以相关部门和企业需要制定可行的隐私方案和 方法，并进行教育和推广。 从另一方面来说，也需要教育用户要合理谨慎使用掌纹识别应用，不要把自己的掌纹 信息暴露在不受保护的场合。同时，对于掌纹信息泄露的案例进行严厉打击，以此来保障 人们的隐私与权益。 总之，掌纹识别技术是一种非常好的生物识别技术，它的发展可以带来很大的便利与 安全，但是也面临一些挑战，我们需要不断创新技术，同时加强隐私保护方案。只有这样，才能更好的促进掌纹识别技术的健康发展。

掌纹图像识别在个体身份识别中的应用分析

掌纹图像识别在个体身份识别中的应用 分析 随着科技的进步和生物特征识别技术的发展，掌纹图像识别作为一 种新型的个体身份识别方法正在逐渐应用于各个领域。掌纹图像是指 人类手掌上由皮纹形成的一种独特图案，与每个人的其他生物特征如 指纹、虹膜等不同，掌纹图像不易受外界环境的影响，且在人类生长 过程中保持相对稳定，因此具有较高的可靠性和准确性。本文将对掌 纹图像识别在个体身份识别中的应用进行分析，探讨其优势及面临的 挑战。 首先，掌纹图像识别在个体身份识别中具有独特的优势。相比于其 他生物特征识别方法，掌纹图像具有以下几个特点：一是可靠性高。 掌纹图案在人类生长过程中形成，并始终保持相对稳定，不受年龄、 健康状况等因素的影响，因此识别准确率较高；二是难以伪造。由于 掌纹图案是根据个体的生物特征形成的，因此独特性极高，很难通过 伪造或篡改手掌图像进行欺骗；三是非接触式识别。相比于指纹识别、虹膜识别等需要接触的生物特征识别方法，掌纹图像识别可以通过图 像采集设备进行非接触式获取，避免了人们对传统身份认证方式的触 摸抵触感。 其次，掌纹图像识别在各个领域中都有广泛的应用。首先是公安领域。掌纹图像识别技术可以用于刑侦中的案件侦破、部分犯罪嫌疑人 的身份确认等，提供了一种高效、准确的身份识别手段；其次是边防

管理。掌纹图像识别技术可以用于边防检查中的个体身份识别，提高 边防管理效率；再次是金融领域。掌纹图像识别技术可以应用于个人 账户的身份验证，避免了传统密码被破解的风险；此外，在智能手机、智能门禁等领域中，掌纹图像识别也逐渐得到应用，提供了便捷的身 份认证方式。 然而，掌纹图像识别在应用中还存在一些挑战。首先是图像采集设 备的要求。掌纹图像的采集需要高分辨率的图像采集设备，而在实际 应用中，由于设备成本的限制，目前大多数掌纹图像采集仍然依赖于 传统的扫描仪等设备，这在一定程度上限制了其在大规模应用中的推广；其次是算法的准确率和效率。掌纹图像识别需要通过图像特征提 取和匹配算法实现，目前的算法在识别准确率和识别效率方面仍有一 定的提升空间；最后是隐私问题。个体的掌纹图像是其生物特征的一 部分，需要在采集和使用过程中保护好个人隐私，加强安全管理。 为了提高掌纹图像识别在个体身份识别中的应用效果，我们可以从 以下几个方面进行改进。首先，加大对图像采集设备的研发和推广力度，开发出成本更低、分辨率更高的图像采集设备，以提供更好的图 像质量；其次，不断优化算法，提高识别准确率和识别速度，采用更 加高效的图像特征提取和匹配算法；此外，加强对掌纹图像的隐私保护，确保用户个人信息的安全使用。 综上所述，掌纹图像识别作为一种新兴的个体身份识别方法，在公安、金融、边防管理等领域都具备广泛的应用前景。其可靠性高、难 以伪造和非接触式识别的优势使其成为个体身份识别领域的新选择。 然而，掌纹图像识别在应用中仍面临一些挑战，需要在图像采集设备、

掌纹诊病的精细纹路识别与提取方法

掌纹诊病的精细纹路识别与提取方法 根据掌纹中特征的表示以及匹配方法, 可大致将掌纹识别方法分为四个类别, 分别是基于结构的方法、基于统计的方法、基于子空间的方法和基于编码的方法. 此外, 我们还列出了一些不属于这些类别的方法. 2.1 基于结构的方法 基于结构的方法主要是指利用掌纹中主线和皱褶的方向和位置信息实现掌纹识别的方法. 这一类的方法主要由两部分组成: 1) 提取掌纹中的纹线特征; 2) 纹线特征的有效表示和匹配. 线特征的有效表示主要是指便于匹配, 并且占用尽可能少的存储空间. 对于特征的提取, 较多使用的是各种线检测算子以及边缘检测算子; 对于特征的表示, 主要是采用直线段或特征点代替掌纹纹线; 而特征的匹配大多采用特征点之间的欧氏距离或Hausdor? 距离, 以及用于线段匹配的Hausdor? 距离等. 2.2 基于统计的方法 基于统计的方法是指利用掌纹图像的重心、均值、方差等统计量作为特征的识别方法, 可进一步分为基于局部统计量和全局统计量的方法. 其中基于局部统计量的方法需要将图像分成若干小块, 之后统计每块的均值和方差等统计信息, 最后连接为表示整个掌纹的特征向量; 而基于全局统计量的方法则直接计算整个图像的矩和重心等统计信息作为掌纹的特征. 匹配时, 一般采用矢量比较时常用的相关系数、一阶范数或欧氏距离. 2.3 基于子空间的方法 子空间方法将掌纹图像看作是高维向量或矩阵,通过投影或变换, 将其转化为低维向量或矩阵, 并在此低维空间下对掌纹表示和匹配. 根据投影或变换的性质, 子空间方法可以分为线性子空间方法和非线性子空间方法. 目前应用较为广泛的是线性子空间方法, 主要包括独立成分分析(Independent component analysis, ICA)、主成分分析(Principal component analysis, PCA)、线性判别分析(Lineardiscriminant analysis, LDA) 等. 与前两类方法不同, 基于子空间的方法大都需要对每个类别的掌纹图像构造训练集, 在该训练集上计算最优的投影向量或矩阵, 并将投影后的向量或矩阵作为该类掌纹的特征. 在识别阶段, 首先对待测掌纹图像作相同投影或变换, 之后采用最近邻或最近特征线(Nearestfeature line, NFL) 分类器分类. 基于子空间的方法已成功地应用于人脸识别, 移植到掌纹识别后也取得了很好的效果. 2.4 基于编码的方法 基于编码的方法是指先用滤波器对掌纹图像滤波, 之后根据某些规则将滤波后的结果进行编码的方法. 通常特征都按照比特码的形式存储, 对得到的特征码多采用二进制的\与" 或者\异或" 计算相似度. 该类方法主要包括三个核心部分: 滤波器的选择(Gabor, 高斯, 高斯的导数), 编码规则(最大值, 序数关系), 以及匹配方式(点对点, 点对区域).

图像处理的流行的几种方法

图像识别的流行的几种方法 一般来说，图像识别就是按照图像的外貌特征，把图像进行分类。图像识别的研究首先要考虑的当然是图像的预处理，随着小波变换的发展，其已经成为图像识别中非常重要的图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用。 现流行的算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换。神经网络的方法，利用神经网络进行图像的分类，而且可以跟其他的技术相互融合。 一神经网络算法 人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 在神经网络理论的基础上形成了神经网络算法，其基本的原理就是利用神经网络的学习和记忆功能，让神经网络学习各个模式识别中大量的训练样本，用以记住各个模式类别中的样本特征，然后在识别待识样本时，神经网络回忆起之前记住的各个模式类别的特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属的模式类别。他不需要给出有关模式的经验知识和判别函数，通过自身的学习机制形成决策区域，网络的特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态的信息逐一训练获得某种映射，但该方法过分依赖特征向量的选取。许多神经网络都可用于数字识别，如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像的特征，从很多不同的角度抽取相应的特征，如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量的维数往往又不能过高。但如果所选取的特征去抽取向量的各分量不具备足够的代表性，将很难取得较好的识别效果。因此神经网络的设计是识别的关键。 神经网络在图像识别的应用跟图像分割一样，可以分为两大类： 第一类是基于像素数据的神经网络算法，基于像素的神经网络算法是用高维的原始图像数据作为神经网络训练样本。目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割的，Hopfield神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、RAM神经网络、S0FM神经网络、细胞神经网络等。 第二类是基于特征数据的神经网络算法。此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用，如BP神经网络、模糊神经网络、SOM 神经网络、RAM自适应神经网络、细胞神经网络和Hopfield神经网络。 例如神经网络的方法在人脸识别上比其他类别的方法有独到的优势，它具有自学习、自适应能力，特别是它的自学能力在模式识别方面表现尤为突出。神经网络方法可以通过学习的过程来获得其他方法难以实现的关于人脸识别规律和规则的隐性表达。但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢的缺点。 二小波变换 小波理论兴起于上世纪80年代中期，并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科的重要分析工具之一；其具有良好的时、频局域分析能力，对一维有界变差函数类的“最优”逼近性能，多分辨分析概念的引入以及快速算法的存在，

基于深度学习的掌纹识别技术研究与应用

基于深度学习的掌纹识别技术研究与应用 近年来，随着智能设备的普及，各种生物识别技术也被广泛应用。在这些技术中，掌纹识别技术因为其独特的识别特征、高度的精度和较低的误识别率，成为了备受瞩目的生物识别技术之一。目前，基于深度学习的掌纹识别技术也已经被广泛应用于各个领域。 一、掌纹识别技术的基础原理 掌纹识别技术是通过分析人的掌纹信息来进行身份认证。每个人的掌纹特征都 是独特的，就像指纹一样。在掌纹识别技术中，掌纹是通过高分辨率的图像进行获取，通常会采用红外线或者高清摄像等设备来获取掌纹信息。掌纹主要包括了掌纹纹线、汗毛管和汗孔等特征。其中，纹线是掌纹最为显著的特征，采用的算法主要是基于线纹的。目前，商用的掌纹识别系统采用的主要是二维掌纹识别技术，但是，通过三维掌纹等更多的特征的获取，未来的掌纹识别系统的识别率会更高。 二、基于深度学习的掌纹识别技术的优势 深度学习是一种人工神经网络的形式，可以通过大量的数据进行训练，从而得 到更加精细的分类结果。基于深度学习的掌纹识别技术在处理大规模的掌纹数据时，具有很大的优势。通过训练神经网络，可以实现从海量掌纹数据中学习到更加精准的特征，并且可以处理掌纹中的非线性关系。与传统的基于人工特征提取的掌纹识别技术相比，基于深度学习的掌纹识别技术可以获得更加精确的数据特征分析结果，可以在更多的应用场景中广泛应用。 三、基于深度学习的掌纹识别技术的应用 1. 网络安全领域 基于深度学习的掌纹识别技术可以应用于网络安全领域，可以在用户登录、在 线支付等场景中提高安全性。通过掌纹识别技术可以替代传统的用户名和密码，大

大提高了用户登录的安全性。当用户的掌纹被识别后，可以进行一系列的验证和授权操作，从而实现更加精准的身份认证。 2. 社会管理领域 基于深度学习的掌纹识别技术可以应用于社会管理领域，比如公共交通领域、 犯罪侦查领域等。在公共交通领域，掌纹识别技术可以用于地铁、公交等，以提高快速通行的安全性。在犯罪侦查领域，可以使用掌纹识别技术对嫌疑人的掌纹进行比对和识别，从而帮助警察快速侦破案件。 3. 生物医学领域 基于深度学习的掌纹识别技术可以应用于生物医学领域，如个人体检、健康管 理等方面。通过对掌纹进行识别，可以获得手的显微循环情况、血氧饱和度、体温、心电图等各种生理特征数据，从而实现对人体健康状况的综合评估。这种评估方式对于给予及时的诊断和治疗非常有帮助。 四、基于深度学习的掌纹识别技术的发展趋势 随着社会的进一步发展，基于深度学习的掌纹识别技术将会有更加广泛的应用。在未来的应用场景中，掌纹识别技术将会更加智能化，比如将人工智能系统应用于掌纹识别技术中，将会让识别的准确率更高，在精准度、速度等方面将会更出色。 总的来说，基于深度学习的掌纹识别技术是未来生物识别技术的趋势之一。在 各个领域的应用中，都取得了重要的进展。虽然掌纹识别技术还存在着一些问题，比如掌纹的特征较少、数据获取的限制等问题，但是其潜力巨大，未来的发展前景十分广阔。

掌纹识别技术的原理及应用

掌纹识别技术的原理及应用掌纹识别技术是一种基于人体掌纹特征进行身份验证和识别的生物识别技术。它利用掌纹图像中独特的纹线分布、纹线细节和纹线间距等特征，通过计算机图像处理和模式识别算法，实现对个体掌纹的自动识别和比对。掌纹识别技术已经在多个领域得到广泛应用，包括安全防范、移动支付、门禁管理等。下面将详细介绍掌纹识别技术的原理和应用。 一、原理 掌纹识别技术的原理主要包括掌纹图像获取、特征提取和模式匹配三个过程。 1. 掌纹图像获取 掌纹图像获取是掌纹识别的第一步，关键是通过可靠的设备获取高质量的掌纹图像。常用的掌纹图像获取设备包括掌纹扫描仪、智能手机摄像头等。掌纹图像获取的过程中，需要确保手掌完整展开，光线充足，避免图像模糊或过曝。 2. 特征提取 特征提取是掌纹识别的核心过程，通过对掌纹图像进行处理，提取出能够代表掌纹特征的信息。常用的特征提取方法包括纹线提取、纹型提取和纹间距提取。纹线提取是通过提取掌纹图像中的纹线信息，包括纹型、纹线的方向和长度等；纹型提取是根据纹线的形态特征，

将掌纹分为弓形、循环形和弓循环混合形等几种基本类型；纹间距提 取是根据纹线之间相对位置的差异，提取掌纹图像中的纹间距信息。 3. 模式匹配 模式匹配是掌纹识别的最后一步，通过将提取到的掌纹特征与已知 的掌纹模板进行比对，确定身份的匹配程度。常用的模式匹配算法包 括相似度比较算法、模式匹配算法和神经网络算法等。相似度比较算 法通过计算提取到的掌纹特征与模板中的特征之间的相似性，判断是 否匹配；模式匹配算法通过建立数学模型，将掌纹图像和掌纹模板进 行比对；神经网络算法则是通过训练神经网络，将提取到的掌纹特征 输入网络中进行识别。 二、应用 掌纹识别技术在多个领域都有广泛的应用。 1. 安全防范 掌纹识别技术可以应用于安全防范领域，例如在边境口岸、机场等 场所进行边防检查和人员管控。通过对比掌纹信息，可以实现对可疑 人员的快速识别和有效筛查。 2. 移动支付 掌纹识别技术可以应用于移动支付领域，实现身份验证和交易授权。用户可以将自己的掌纹与银行账户绑定，通过掌纹识别系统进行支付，免去了传统的密码输入等步骤，提供了更方便和安全的支付方式。

基于掌纹识别技术的防伪系统设计

基于掌纹识别技术的防伪系统设计 随着科技的进步与发展，移动支付成为越来越普及的支付工具，而商品的防伪工作也显得格外重要。传统的防伪技术已经不足以 满足现代消费者对商品质量的要求，连环套、水印及二维码等技 术被不断地复制和仿造。如此背景下，基于掌纹识别技术的防伪 系统被提出，它可以让消费者在购物时更好的保证产品的真伪。 一、掌纹识别技术的基本概念 掌纹识别技术是一种通过图像识别技术，通过从人的手掌皮肤 的图像识别来识别身份的技术。掌纹识别技术的原理是使用计算 机通过图像采集设备从人手掌皮肤上获取图像信息，然后将这些 信息和注册信息进行比对，验证身份是否正确。该技术的应用范 围不仅仅只是作为身份验证使用，还可以用于商品的防伪，手机 的解锁等领域。 二、基于掌纹识别技术的防伪系统设计方案 1.方案背景 目前市场上存在多种商品防伪方案，而传统的二维码、连环套 和水印等方式已经实现不了一定程度的防伪效果。因此我们提出 了基于掌纹识别技术的防伪系统，让消费者可以更好地感受到产 品的真伪。

2.硬件设备 在设计基于掌纹识别技术的防伪系统时我们需要准备好以下硬件设备：掌纹识别仪、服务器、数据库、监控器等。 3.软件设计 基于掌纹识别技术的防伪系统的软件设计需要通过以下几步完成： （1）掌纹采集：用户使用掌纹识别仪采集自己的手掌纹路。 （2）注册：用户需在防伪系统中注册自己的掌纹信息，并绑定产品信息。 （3）识别验证：当用户在购物时，通过掌纹识别仪采集手掌图像，防伪系统自动进行身份验证，并查询掌纹信息库。 4.数据安全 防伪系统建设的最基本目的在于提高企业产品的安全性。在保障个人隐私性的同时，还要保证数据安全。系统应该采用加密的方式存储和传输数据，一旦信息遭入侵，应实时报警。 5.系统优化 基于掌纹识别技术的防伪系统建设需要经过系统优化，提高系统的速度和准确率。主要措施包括：提高识别算法准确率、提高图像采集速度、优化数据库查询速度等。

多尺度几何分析详解

多尺度几何分析详解 一、从小波分析到多尺度几何分析 小波分析取在从多学科领域中取得巨大成功的一个关键原因在于它比傅里叶分析能更“稀疏”地表示一维分段光滑或者有界变差函数。遗憾的是，小波分析在一维时所具有的优异特性并不能简单的推广到二维或更高维。这是因为一维小波张成的可分离小波(Separable wavelet)只具有有限的方向，不能“最优”表示含线或者面奇异的高维函数，但事实上具有线或面奇异的函数在高维空间中非常普遍，例如，自然物体光滑边界使得自然图像的不连续性往往体现为光滑曲线上的奇异性，而并不仅仅是点奇异。换句话说，在高维情况下，小波分析并不能充分利用数据本身特有的几何特征，并不是最优的或者说“最稀疏”的函数表示方法；而继小波分析之后发展起来的多尺度几何分析（Multiscale Geometric Analysis,MGA）发展的目的和动力正是要致力于发展一种新的高维函数的最优表示方法，为了检测、表示、处理某些高维空间数据，这些空间的主要特点是：其中数据的某些重要特征集中体现于其低维子集中（如曲线、面等）。比如，对于二维图像，主要特征可以由边缘所刻画，而在3-D图像中，其重要特征又体现为丝状物（filaments）和管状物（tubes）。 由一维小波张成的二维小波基具有正方形的支撑区间，不同的分辨率下，其支撑区间为不同尺寸大小的正方形。二维小波逼近奇异曲线的过程最终表现为用“点”来逼近线的过程。在尺度j，小波

支撑区间的边长近似为2-j，幅值超过2-j的小波系数的个数至少为O(2j)阶，当尺度变细时，非零小波系数的数目以指数形式增长，出现了大量不可忽略的系数，最终表现为不能“稀疏”表示原函数。因此，我们希望某种变换在逼近奇异曲线时，为了能充分利用原函数的几何正则性，其基的支撑区间应该表现为“长条形”，以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。基的“长条形”支撑区间实际上是“方向”性的一种体现，也称为这种基具有“各向异性(anisotropy)”。我们希望的这种变换就是“多尺度几何分析”。 图像的多尺度几何分析方法分为自适应和非自适应两类，自适应的方法一般先进行边缘检测再利用边缘信息对原函数进行最优表示，实际上是边缘检测和图像表示方法的结合，此类方法以Bandelet和Wdgelet为代表；非自适应的方法并不要先验地知道图像本身的几何特征，而是直接将图像在一组固定的基或框架上进行分解，

图像去噪技术研究背景及方法

图像去噪技术研究背景及方法 1背景 21世纪是信息化的时代，信息的形式不再是单纯的语音，而是发展到包括数据、文字、图像、视频等在内的多媒体形式。据统计，人类接受外界的信息中有70%来自于图像。图像处理技术在人类生产和生活的方方面面起到了越来越重要的作用。例如，人们在网络上浏览、下载、共享丰富的图像、视频等多媒体信息；医生根据核磁共振扫描图像对患者进行疾病诊断；科学家根据卫星遥感图像对矿产进行定位和预测等。图像的广泛应用对图像的表示方法、处理模型和算法提出了新的发展要求。近年来，在数学分析、计算机视觉、模式识别和统计分析等学科中，分别独立地发展着一种彼此极其相似的理论，人们称之为：多尺度几何分析(MGA，Multiscale Geometric Analysis)。发展多尺度几何分析的目的就是为了检测、表示、处理某些高维空间数据，这些空间的主要特点是：其中数据的某些重要特征集中体现于其低维子集中(如曲线、面等)。在指纹图像去噪中，特别考虑减小各种元器件带来的噪声，主要包括了高斯白噪声和交沿噪声，其中交沿噪声对指纹图像影响较为突出。 傅立叶分析揭示了时域与频域之间的内在联系，反应了信号在“整个”时间范围内的“全部”频谱成分，是研究周期现象不可或缺的工具。然而，傅立叶变换虽然具有很强的频域局部化能力，但并不具有时域局部化能力，而后一点，对于很多信号处理工作而言，特别是对于涉及非平稳信号处理的任务而言，是至关重要的。小波分析的理论和方法是从傅立叶分析演变而来的。小波变换以牺牲部分频域定位性能来取得时频局部性能的折衷，不仅能够提供较精确的频域定位，也能够提供较精确的时域定位。我们所面对的真实物理信号，更多地表现出非平稳的特性，而小波变换恰恰是处理非平稳信号的有力工具。小波理论的兴起，得益于其对信号的时频局部分析能力及其对一维有界变差函数的最优逼近性能，也得益于Mallat和Meyer等人引入的多分辨分析概念，以及Mallat提出的快速小波变换实现方法。对于一维分段连续信号来讲，小波变换被认为是非常有效的工具。因为在某种意义上，它提供了这类信号的最优表示方法。遗憾的是，自然图像并不是一维分段连续信号的简单叠加。对自然图像而言，边缘具有非常重要的意义，所有物体之间都由边缘进行分割，而边缘可以看作连续点沿轮廓线分布所构成的。由于二维可分离小波使用一维小波的张量积构成，这样形成的二维小波变换虽然容易检测出位于边缘上的不连续点，但是却无法准确地表达边缘点之间沿边缘方向的连续性。即小波基能很好地刻画点的奇异性，却不能很好地刻画直线或曲线的奇异性。另一方面，二维可分离小波仅仅能捕捉到高维信号中有限的方向信息，即水平方向、垂直方向和对角方向的信息，这对于在高维信号特征中

2022年11月信息系统管理工程师模拟题上午题二

2022年11月信息系统管理工程师模拟题上 午题二 2022年11月信息系统管理工程师模拟题上午题二 1.【单选题】1分| 内存按字节编址，从A1000H到B13FFH的区域的存储容量为（）KB A32 B34 C 65 D67 2.【单选题】1分| 以下关于总线的叙述中，不正确的是（） A并行总线适合近距离高速数据传输 B串行总线适合长距离数据传输 C单总线结构在一个总线上适应不同种类的设备，设计简单且性能很高 D专用总线在设计上可以与连接设备实现最佳匹配 3.【单选题】1分| CPU在执行指令的过程中，会自动修改（）的内容，以使其保存的总是将要执行的下一条指令的地址。 A指令寄存器 B程序计数器 C地址寄存器 D指令译码器

4.【单选题】1分| 在程序运行过程中，（）时涉及整型数据转换为浮点型数据的操作。 A将浮点型变量赋值给整型变量 B将整型常量赋值给整型变量 C将整型变量与浮点型变量相加 D将浮点型常量与浮点型变量相加 5.【单选题】1分| 某计算机系统中互斥资源R的可用数为8，系统中有3个进程P1、P2和P3竞争R，且每个进程都需要i个R，该系统可能会发生死锁的最小i值为（）。 A1 B2 C3 D4 6.【单选题】1分| 某文件系统采用位示图(bitmap)记录磁盘的使用情况。若计算机系统的字长为64 位，磁盘的容量为1024GB,物理块的大小为4MB,那么位示图的大小需要（）个字。 A1200 B2400 C4096 D9600 7.【单选题】1分| （）不属于线性的数据结构。 A栈

B广义表 C队列 D串 8.【单选题】1分| 概括来说，算法是解决特定问题的方法，（）不属于算法的5个特性之一。 A正确性 B有穷性 C确定性 D可行性 9.【完形类单选题】1分| A图像 B图像编码 C电磁波 D鼠标 10.【单选题】1分| 自动专用IP 地址(APIPA)，用于当客户端无法获得动态地址时作为临时的主机地址，以下地址中属于自动专用P 地址的是( ) A224.0.0.1 B127.0.0.1 C169.254.1.15 D192.168.0.1 E/dev/name.conf

掌纹识别技术发展现状

掌纹识别技术发展现状 随着科技的进步和社会的发展，各领域都在不断的推陈出新， 为人类带来了许多惊喜和便利。其中，生物识别技术是人类探索 科技的一部分，不仅可以保护用户的隐私，还能够实现高效无误 的身份识别。掌纹识别技术作为生物识别技术的重要组成部分， 近年来发展迅猛，已经成为一种广泛应用的身份识别技术。 掌纹的形状和花纹独特，每个人的掌纹都不同，这种“天然的 密码”，成为掌纹识别技术的基础。掌纹识别技术的研究主要涉及 到图像处理、模式识别、特征提取、分类等多个领域，如何高效 准确地识别掌纹是目前研究掌纹识别技术的关键问题。 目前，掌纹识别技术已经被应用于广泛的场景，例如门禁系统、支付系统、社交网络等。其中，门禁系统是掌纹识别技术的最主 要应用场景之一。传统的门禁系统通常采用密码或者刷卡的方式 进出，但是这种方式容易被冒用，而掌纹识别技术的独特性和高 精度能够有效避免这种风险。 在现实中，掌纹识别技术的应用场景还远不止于此。例如，掌 纹识别技术可以用于银行支付系统，防止用户账号被盗用；也可 以用于搭载在手机上的社交应用程序中，可以帮助用户更好的管

理自己的社交账户。此外，掌纹识别技术还可以应用于医疗系统中，利用掌纹识别技术识别医生或患者的身份，保证医疗信息的 安全性和隐私性。 虽然掌纹识别技术在当前的应用场景中受到了广泛的关注和好评，但是掌纹识别技术仍面临着一些技术挑战和难题。 首先，掌纹影响因素较多，例如年龄、性别、皮肤状况等因素，这些因素都会影响到掌纹的特征，直接影响到识别的准确性。 其次，掌纹数据不一致性较强。由于掌纹的态势变换和手形变 换等因素，掌纹数据的采集存在诸多困难，严重影响了掌纹识别 技术的普及和应用。 最后，国内外掌纹识别技术标准不统一，造成了应用的局限性。一方面，不同国家和地区的掌纹识别技术标准不同，导致掌纹识 别技术的可移植性存在很大问题；另一方面，标准的不统一性会 使得掌纹识别技术在不同的应用场景中受到限制，从而影响了掌 纹识别技术的推广和应用。

基于掌纹识别技术的智能支付系统研究

基于掌纹识别技术的智能支付系统研究 随着手机支付的普及，人们对于支付系统中隐私保护的需求越来越强烈。而传统的支付方式如密码、指纹等，都有着一定的风险。因此，基于掌纹识别技术的智能支付系统得到了越来越多的关注和研究。 一、掌纹识别技术介绍 掌纹识别技术是一项生物特征识别技术，它利用摄像机和计算机软件对掌纹进行采集、处理和识别。与其他生物特征识别技术相比，掌纹识别技术具有独特的优势。 首先，掌纹的图案与纹理具有高度的随机性和复杂性。每个人的掌纹图案都是独一无二的，即使在同一人的两只手中也会存在细微的差异。因此，掌纹识别技术的准确率很高。 其次，掌纹识别技术不受环境影响。与指纹等生物特征不同，掌纹不易受到污染、受伤等因素的影响。即使手部被包裹或者潮湿，掌纹同样可以正常采集和识别。 最后，掌纹识别技术对于隐私保护较为完善。掌纹的采集只需要进行一次，之后只需进行比对。因此，用户的掌纹图案不会留存在平台上，也不会被泄露。 二、基于掌纹识别的智能支付系统设计

基于掌纹识别的智能支付系统，可以采用多种方式进行设计。下面我们简单介绍一种方案供参考。 1.注册阶段 用户在注册时，需要进行掌纹图案采集和识别。系统需要对用户的掌纹进行图像处理和特征提取，将其转化为数字字符串进行存储。这个数字字符串包含了用户的掌纹图案信息，但不会泄露真实的掌纹图像，从而最大程度地保护了用户的隐私。 2.支付阶段 在支付阶段，用户需要输入金额和选择支付方式。然后，系统会向用户发送一个短信或者弹出一个输入框，提示用户进行掌纹识别。用户将手掌放在摄像机前，系统将采集掌纹图案，利用存储的数字字符串进行匹配验证。如果验证通过，支付系统将完成交易。整个过程快速简单，且用户不必输入卡号和密码等隐私信息。 3.安全防范措施 智能支付系统中，安全防范措施是必不可少的。在基于掌纹识别技术的支付系统中，有以下几种安全措施： （1）提高掌纹识别的准确率。在注册过程中，系统应尽可能多地采集掌纹图案，这样可以提高系统的识别准确率，避免因为手部位置、环境等因素导致误识别。

掌纹识别技术的研究与应用

掌纹识别技术的研究与应用 一、前言 掌纹是一种个体特征，是指人体掌心和手指背面皮肤上凹凸不同、呈相互联系、密集分布的菲薄条纹状图案。与指纹相似，掌 纹也具有独一无二的特点，由于其在表面特征的信息量很大，因 此在近年来得到了广泛研究和应用。 二、掌纹识别技术的研究 1.掌纹图像采集 掌纹图像采集是掌纹识别技术的第一步，目的是在尽可能减少 误差的同时，获取清晰的掌纹图像。常用的掌纹图像采集设备包 括高清摄像机、指纹采集器、掌纹采集仪等。 2.掌纹图像处理 掌纹图像处理是指在采集后对图像进行预处理，提取掌纹特征 以供后续识别使用。图像预处理包括图像滤波、图像增强、图像 分割等操作。对掌纹的特征提取包括方向计算、细节提取等过程。 3.掌纹识别算法 掌纹识别算法可以分为两大类，一类是基于特征的算法，将掌 纹图像中提取的特征与模板库中的掌纹特征进行比对，找到最匹

配的掌纹特征即为识别结果；另一类是基于深度学习的算法，通过端到端学习，从大量数据中提取掌纹特征用于识别。 三、掌纹识别技术的应用 1.人脸掌纹融合系统 在人脸识别技术中，由于光线、表情等因素的干扰，导致人脸识别存在较多的误差。而基于掌纹的人脸掌纹融合系统能够有效提高识别的准确性和鲁棒性。 2.掌纹钱包 基于掌纹的支付技术已经被广泛运用，其中一种是掌纹钱包，该技术可以通过识别消费者的掌纹来实现线上或线下支付。相对于传统的密码或指纹支付，掌纹支付更加方便和安全。 3.安全门禁系统 基于掌纹的安全门禁系统，在提供更好的安全保障的同时，也能够实现全自动化进出，为人们创造更便捷和舒适的生活环境。 四、掌纹识别技术的发展趋势 1. 多模态生物识别技术的融合 多模态生物识别技术指的是使用多个生物特征进行识别，如指纹、掌纹、人脸等。这种技术的融合可以提高识别的准确性和安全性，是未来发展方向。

掌纹识别关键技术研究的开题报告

掌纹识别关键技术研究的开题报告 一、选题背景 掌纹是每个人手掌上独特的皮肤纹路，其形状、长度、宽度、方向等具有很高的个性化和稳定性。因此，掌纹识别成为一种很有潜力的生物特征识别技术。掌纹识别技术广泛应用于安全保障、身份认证、边境管理、犯罪侦查等领域。 掌纹识别技术的核心是掌纹特征的提取和匹配。目前，国内外某些研究机构和企业已经开展了掌纹识别技术的研究和推广。但是，掌纹图像的噪声、变形、光照、角度等因素会对掌纹特征的提取和匹配造成影响，限制了掌纹识别技术的应用范围和识别率。 二、选题意义 掌纹识别技术是一种高安全性、实用性很强的生物特征识别技术，对于提高社会信息化程度、加强安全保障、促进社会经济发展等方面有着重要的意义。针对掌纹识别技术中存在的问题，加强掌纹特征提取和匹配技术研究，提高掌纹识别的准确性和鲁棒性，将更好地服务于社会各个领域。 三、主要研究内容 本论文的主要研究内容是掌纹识别技术。主要研究内容包括以下几个方面： 1、掌纹图像预处理技术研究。研究掌纹图像去噪、增强、滤波等预处理技术，提高掌纹图像的质量。 2、掌纹特征提取技术研究。研究掌纹纹路特征提取算法，采用滤波器组合、方向滤波、Gabor小波等技术提取掌纹特征，实现掌纹特征的准确提取。

3、掌纹特征匹配算法研究。主要研究掌纹特征匹配算法，包括基于相似度匹配算法、基于卷积神经网络匹配算法等，提高掌纹识别的准确性和鲁棒性。 四、预期成果 本研究计划达到以下预期成果： 1、设计和实现掌纹图像预处理流程，包括图像去噪、增强、滤波等处理。 2、设计和实现掌纹特征提取算法，实现掌纹特征的准确提取。 3、研究掌纹特征匹配算法，提高掌纹识别的准确性和鲁棒性。 4、实现一套基于掌纹识别技术的系统原型。 五、研究方法 本研究主要采用实验研究、仿真实验等方法。通过实验研究，对掌纹图像进行预处理、特征提取等操作，评估研究性能和效果。同时，通过仿真实验对掌纹识别算法进行验证和测试。 六、研究计划和进度安排 本研究计划分三个阶段进行。 第一阶段：文献调研和系统设计。主要研究掌纹识别技术的现状、相关理论和算法，设计系统框架、搭建实验平台等。时间预计1个月。 第二阶段：数据采集和实验研究。主要进行掌纹图像的数据采集和预处理、掌纹特征提取及匹配算法的研究，评估掌纹识别算法的性能和效果。时间预计5个月。 第三阶段：系统集成和性能测试。主要将掌纹识别算法集成到实际系统中，进行集成测试及性能测试，评估掌纹识别系统的实际效果和性能。时间预计2个月。 七、研究条件及预算

基于Contourlet变换和NMF的掌纹识别算法

基于Contourlet变换和NMF的掌纹识别算法 刘洋;李燕华;潘新;多化琼;苏静 【期刊名称】《计算机工程》 【年(卷),期】2012(038)013 【摘要】提出一种基于Contourlet变换和非负矩阵分解(NMF)的掌纹识别算法.通过对源图像Contourlet进行小波变换,将提取出的低频分量用NMF法提取特征值,用最近邻方法进行分类.实验结果表明,该算法较单纯的NMF和2DPCA等算法识别性能有较大提高,能较好地捕捉图像的边缘信息.%This paper proposes a palmprint recognition algorithm by integrating Contourlet transform and Non-negative Matrix Factorization (NMF). Three steps are involved in the algorithm: a source palmprint image is convolved by the Contourlet transform; NMF is used to extract features from the low frequency components, and the nearest neighbor classifier is used for classification. Experimental results show that the recognition rate is significantly improved than using NMF, 2DPCA and other recognition methods. 【总页数】3页(P175-177) 【作者】刘洋;李燕华;潘新;多化琼;苏静 【作者单位】内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,呼和浩特010018;内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,呼和浩特010018;内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,呼和浩特010018;内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院,呼和浩特010018;内蒙古人民医院B超室,呼和浩特010017

一种掌纹图像细节点特征匹配的方法

（19）中华人民共和国国家知识产权局 （12）发明专利说明 书 （10）申请公布号 CN105701473B （43）申请公布日 2019.01.08（21）申请号CN201610027853.3 （22）申请日2016.01.15 （71）申请人深圳市未来媒体技术研究院;清华大学深圳研究生院 地址518000 广东省深圳市南山区西丽大学城清华园区F305B （72）发明人郭振华;陈佳丽;鲍鲜杰;张林 （74）专利代理机构深圳新创友知识产权代理有限公司 代理人杨洪龙 （51）Int.CI 权利要求说明书说明书幅图（54）发明名称 一种掌纹图像细节点特征匹配的方法 （57）摘要 本发明公开了一种掌纹图像细节点特征匹 配的方法，包括如下步骤：判断在以细节点为中 心的设定区域内，细节点与设定区域内的细节点 之间的方向一致性是否小于第一一致性阈值，若 是则将细节点从掌纹图像中剔除；判断局部区域 内细节点的方向一致性是否大于第二一致性阈 值，若是则选择局部区域内的满足方向一致性的 细节点；在掌纹模板中，利用迭代最近点算法找 到与待测细节点集中的每一个细节点最近的细节

点；通过迭代最近点算法求取目标函数的最小 值，从而计算得到变换矩阵和平移矩阵；根据变 换矩阵和平移矩阵计算新细节点集；计算新细节 点集与掌纹模板的相似度。本发明可以提高掌纹 识别的速度和精度。 法律状态 法律状态公告日法律状态信息法律状态 2016-06-22公开公开 2016-06-22公开公开 2016-07-20实质审查的生效实质审查的生效 2016-07-20实质审查的生效实质审查的生效 2019-01-08授权授权

基于图像处理的掌纹识别技术研究

基于图像处理的掌纹识别技术研究 掌纹是人体表皮的一抹特殊标志，和指纹一样，是人体生物特征中不可复制和 高度个体化的一种。传统的掌纹辨认技术是人工分析掌纹图像，对纹路、细节特征进行分类鉴别，但这种方法准确率低、速度慢、成本高，无法满足实际需求。为了克服这些问题，基于图像处理的掌纹识别技术应运而生。 基本原理 掌纹识别技术基于掌纹图像的特征提取和匹配。先通过高分辨率相机拍摄掌 纹图像，再通过图像处理技术实现掌纹图像的细节提取和分割。接着，采用图像 特征提取算法，将掌纹图像特征转化为数字信号。 在掌纹识别中，常用的特征提取算法有矩阵积和算法、Gabor滤波器、离散余 弦变换等。这些算法可以提取出掌纹的纹路、着色和纹路交叉等特征。然后将提取的特征与数据库中已有的掌纹特征进行比对，如果匹配则可识别掌纹所属的人物。 技术发展 掌纹识别技术最初出现在20世纪70年代初期，当时主要采用纸笔显微镜进行 人工分析。随着计算机技术的逐步发展，掌纹识别技术得到推广应用。 2000年以后，掌纹识别技术发展迅速，尤其是基于图像处理的掌纹识别技术。随着人工智能、深度学习等技术的发展，掌纹识别精度得到了极大提升。2018年，中国科学院与北京掌纹识别技术研究中心联合推出了“掌纹2018”，将掌纹识别的 准确率提升到99.96%。 应用前景 掌纹识别技术具有广泛的应用前景。在公安机关中，可以采用掌纹识别技术解 决走失人员搜索、犯罪嫌疑人跨区域捕捉等问题。在金融、旅游、餐饮等行业，掌

纹识别技术也可以应用于身份识别、支付密码等领域。此外，掌纹识别技术还可以应用于个性化看诊、智能家居等领域。 尽管掌纹识别技术在准确率、速度、成本等方面已经迈向了一个新的高度，但在实际应用中仍然存在一定的问题。例如，掌纹识别技术需要高标准的设备和掌纹图像，同时还要避免掌心出现干裂、破损等情况，避免干扰掌纹识别结果。因此，针对这些问题，我们需要不断持续加强掌纹识别技术的研发，提高其可靠性和实用性。 总结 基于图像处理的掌纹识别技术是对传统掌纹辨认技术的一次重大升级，其准确率、速度、成本等方面均优于传统方法。未来在公安、金融、医疗、智能家居等领域，掌纹识别技术都可以发挥出重要的作用。但是，我们还需要持续研究推进，进一步提高掌纹识别技术的可靠性和实用性。

基于小波变换的图像边缘检测-

第一章绪论 1．1研究背景及意义 视觉，是人类取得信息的最主要来源。统计数据显示，在人类大脑获取的信息之中，大约60%为视觉信息，20%为听觉信息，其他的例如味觉信息、触觉信息等加起来约占20%。由此可见，视觉信息对人们的重要性。然而在所有获取视觉信息的途径中，图像无疑是最主要的方式。我们每天都是在报纸、杂志、书籍、电视等大量的图像信息中度过来的。可以说，图像是用各种观测系统以不同的形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或者间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。 边缘【1】，是图像的最重要的特征，它是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。Poggio在参考文献 中提到“物体（的边界）或许并没有对应着图 【1】 像中物体（的边界），但是边缘具有十分令人满意的性质，它能大大减少所要处理的信息但是又保留了图像中物体的形状信息。”他还定义了边缘检测为“主要是（图像的）灰度变化的度量、检测和定位”。 边缘检测通常有三种方式。第一种为屋顶型边缘，它的灰度是先慢慢上升到一定的程度然后再慢慢的下降。第二种为阶跃型边缘，它的灰度变化是从一个值到比它高很多的另一个值。最后一种是线性边缘，它的灰度值是从一个级别跳到另一个级别之后，再跳回来。不同的边缘有不同的特征，但在大部分情况下，我们都是把图像的边缘全部看成是阶梯型边缘，求得检测这种边缘的最优滤波器，然后用于实践中。 实践证明，边缘检测对于图像的识别意义重大，理由如下： 第一，人眼通过追踪未知物体的轮廓（它是由一系列的边缘组成的）而扫视一个未知的物体。 第二，凭经验我们知道，只要能成功的得到图像的边缘，图像的分析就会大大简化，识别也会容易得多。 第三，很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于他们的纹理性质而提取这些纹理性质与边缘检测有着密切的联系。 随着计算机技术的飞速发展，利用计算机对图像信息进行加工的数字信号处理技术更是日新月异。由于边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间且对于图像视觉特征的提取非常重要，所以边缘检测在基于计算机的边界检测、图像分割、模式识别、机器视觉等都有非常重要的作用。例如美国波音公司开发的雷达自成像识别系统就广泛应用于美国空军战机之间的敌我识别；日本CANNON公司将其开发的最新的边缘检测技术应用于最新产品DIGIC4图像处理器，大大提高了拍摄的清晰度。 随着算法的不断更新和计算机等各种设备的不断进步，边缘检测在图像信息获取