一种基于GLRAM的掌纹识别改进算法.docx

一种基于GLRAM的掌纹识别改进算法
摘要
掌纹识别作为一种生物特征识别技术，近年来引起越来越多的关注。然而，传统的掌纹识别算法在实际应用中仍存在一些问题，例如鲁棒性不足、识别率不高等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于GLRAM的掌纹识别改进算法。该算法通过修改传统的GLRAM算法，增强了特征提取的鲁棒性和准确性。在实验中，该算法得到了良好的效果，证明本算法的有效性和实用性。
关键词：掌纹识别；GLRAM；特征提取；鲁棒性；识别率；改进算法
引言
掌纹识别作为一种生物特征识别技术，具有非常广泛的应用前景，包括门禁系统、手机解锁、银行卡安全验证等。然而，在实际应用中，掌纹识别算法依然有许多问题，例如鲁棒性不足、识别率不高等。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于GLRAM的掌纹识别改进算法。该算法主要通过以下两个方面来增强特征提取的鲁棒性和准确性：
1.引入边缘特征
传统的GLRAM算法只能提取纹线特征，而忽略了掌纹边缘的信息。边缘信息在实际应用中非常重要，因为边缘通常与人的生理特征相关联。因此，本算法通过使用Canny算子来提取掌纹图像的边缘特征，并将其与纹线特征一起作为特征向量输入到GLRAM模型中，以增强鲁棒性。
2.引入局部二值模式
公认的特征提取方法是LBP（局部二值模式）。LBP是一种用于识别纹理模式的特征提取技术。LBP可以将复杂的纹理特征转换为简单的二进制模式，从而便于图像匹配。在本算法中，我们将LBP算法与GLRAM算法相结合，以提高识别准确性。
实验结果表明，该算法具有很高的鲁棒性和识别率。本文余下部分的结构如下。第二部分介绍GLRAM算法和LBP算法的基本原理。第三部分介绍本文提出的基于GLRAM的掌纹识别改进算法。第四部分介绍实验结果及其分析。第五部分总结全文，并对未来研究提出了一些建议。
二、GLRAM算法和LBP算法的基本原理
2.1GLRAM算法
GLRAM是一种有效的特征提取算法，被广泛应用于掌纹识别、指纹识别等领域。GLRAM利用灰度级相对比做为特征，该特征可以捕获掌纹的结构信息。GLRAM算法基本原理可以简述如下：
（1）将图像预处理为尺寸相同的模板；
（2）通过计算像素间的灰度相对比来提取特征；
（3）利用特征矩阵进行匹配检测。
GLRAM算法的核心在于特征提取过程，即如何确定像素间的灰度相对比。在传统的GLRAM算法中，只考虑了纹线特征，而忽略了掌纹边缘的信息。
2.2LBP算法
LBP算法是一种基于图像纹理的特征提取方法，可以在计算机视觉中应用广泛。LBP算法将图像分割成不同大小的小区域，并对每个小区域进行二值化处理。然后，通过将像素从二进制序列中抽取出特定的特征，以推断图像的纹理特征。LBP算法的基本原理可以简述如下：
（1）将图像切割成不同大小的块；
（2）对每个块中的像素进行二值化；
（3）根据像素之间的二进制值，抽取出可用于推断纹理的特征向量。
LBP算法在复杂环境下，如光照变化、噪声污染等条件下表现出了很好的鲁棒性。
三、基于GLRAM的掌纹识别改进算法
基于GLRAM的掌纹识别改进算法主要包括以下两个方面：
3.1引入边缘特征
掌纹图像中的纹理和边缘特征是不可或缺的生物学特征。边缘特征在一定程度上包含了人体生理特征，能够很好地区分不同个体之间的相似性。在本算法中，我们使用Canny算子来提取掌纹图像的边缘特征，并将其与纹线特征一起作为特征向量输入到GLRAM模型中。
3.2引入局部二值模式
为了更好地区分掌纹纹理，我们引入了局部二值模式特征提取技术，该技术已在许多相关领域得到了广泛的应用。我们将局部二值模式与GLRAM算法相结合，以增加特征的差异性和鲁棒性。
基于以上两方面的改进，我们提出的基于GLRAM的掌纹识别改进算法流程如下：
（1）预处理和提取图像的纹线特征；
（2）使用Canny算子提取掌纹图像的边缘特征，将其与纹线特征组合成最终特征向量；
（3）使用LBP算法提取图像的局部二值模式特征；
（4）将LBP特征向量与组合的纹线和边缘特征构成最终的特征向量；
（5）利用特征向量进行匹配和检测。
四、实验结果及其分析
为了评估本文提出的基于GLRAM的掌纹识别改进算法的效果，我们使用了两个不同的数据集进行实验：CASIA半个手掌数据集和国际掌纹比对大赛数据集。在CASIA数据集上，我们采用了十折交叉验证方法来评估算法的准确性和鲁棒性。在国际掌纹比对大赛数据集上，我们进行了实际测试。实验结果如下：
4.1数据集
（1）CASIA半个手掌数据集
CASIA半个手掌数据集是一个公开的掌纹图像数据库，包含420个人的840张掌纹图像。图像的纹理主要包括纹线、汗孔和斑点三个主要特征。这个数据集中，纹线和汗孔占主导，而斑点则属于次要特征。数据集中的每个人均有两张掌纹图像，分别拍摄