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融合全局和局部方向特征的掌纹识别方法
论文标题：融合全局和局部方向特征的掌纹识别方法
摘要：掌纹识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，在安全领域和个人身份验证中得到了广泛应用。然而，目前的掌纹识别方法大多只采用了全局特征或局部特征，忽略了两者之间的互补优势。为了提高掌纹识别的性能和鲁棒性，本文提出一种融合全局和局部方向特征的掌纹识别方法。该方法将全局特征方法和局部特征方法相结合，通过对掌纹图像进行特征提取和匹配，实现准确率和鲁棒性的提升。
关键词：掌纹识别，全局特征，局部特征，特征提取，匹配算法
1.引言
掌纹具有独特性、易获取和稳定性等特点，成为一种重要的生物特征识别技术之一。与传统的指纹识别相比，掌纹识别不容易受到伪造和剥离等攻击，具有更高的安全性和可靠性。在实际应用中，掌纹识别主要包含掌纹图像采集、特征提取和匹配识别三个步骤。其中，特征提取是掌纹识别的核心环节，直接影响着识别的准确率和鲁棒性。
2.相关工作
目前，掌纹识别领域的研究主要集中在全局特征和局部特征两个方面。全局特征方法通常将整个掌纹图像作为一个整体进行处理，通过提取掌纹图像的全局纹线方向等特征，进行特征匹配。局部特征方法则将掌纹图像分成多个区域，针对不同区域进行特征提取和匹配。这两种方法各有优势，但也存在一些问题，如全局特征方法可能忽略了一些细节信息，导致误识别率较高；局部特征方法受区域划分和匹配算法选择等因素的影响，容易受到花纹颜色、花纹形状等变化的干扰。
3.融合全局和局部方向特征的方法
为了克服全局特征和局部特征各自的不足，本文提出一种融合全局和局部方向特征的掌纹识别方法。该方法主要包括以下几个步骤：
3.1掌纹图像预处理
对采集到的掌纹图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强和归一化等操作。目的是提高图像的质量和一致性，减少干扰因素对识别结果的影响。
3.2全局特征提取
使用全局方向场方法提取掌纹图像的全局纹线方向。传统的全局方向场方法主要包括Gabor滤波和Hough变换等技术。这些方法可以有效提取掌纹图像中的全局方向信息，作为后续特征匹配的参考。
3.3局部特征提取
将掌纹图像划分为多个区域，针对每个区域进行局部纹线方向的提取。为了克服区域划分和匹配算法选择的困扰，本文采用了基于熵的区域划分方法和基于哈尔小波变换的局部特征提取方法。这些方法不仅可以提高特征的稳定性和可靠性，还可以减少干扰因素的影响。
3.4特征融合和匹配
将全局特征和局部特征进行融合，形成综合的掌纹特征。融合方法采用了加权平均和加权相似度的方式，根据特征的重要性对不同特征进行加权处理。在匹配阶段，采用基于海明距离的匹配算法对特征向量进行比较，得到最终的识别结果。
4.实验结果与分析
为了验证所提方法的性能和鲁棒性，本文使用了一个公开的掌纹数据库进行实验。实验结果显示，所提方法在准确率和鲁棒性方面相较于传统方法有较大提升。在识别准确率方面，本文提出的方法达到了XX%以上，远高于传统方法的识别准确率。在鲁棒性方面，所提方法对花纹颜色、花纹形状等变化具有一定的抗干扰能力。
5.结论
本文提出了一种融合全局和局部方向特征的掌纹识别方法，通过综合利用全局和局部特征的优势，提高了掌纹识别的准确率和鲁棒性。实验结果表明，所提方法在掌纹识别方面具有较好的性能和效果。然而，本方法仍然存在一些不足之处，如对掌纹图像质量要求较高，对花纹颜色和形状变化的鲁棒性有待进一步优化。未来的工作将继续完善和改进本方法，提高其在实际应用中的可用性和实用性。