掌紋掌脈融合識(shí)別技術(shù)及其在泛地鐵環(huán)境中的應(yīng)用

1緒 論 6
1.1 生物特征識(shí)別技術(shù)概述 6
1.2 生物特征識(shí)別技術(shù)的分類 8
1.2.1指紋識(shí)別技術(shù) 8
1.2.2人臉識(shí)別技術(shù) 11
1.2.3虹膜識(shí)別 14
1.2.4掌紋識(shí)別 15
1.2.5聲音識(shí)別 16
1.2.6視網(wǎng)膜識(shí)別 16
1.2.7DNA識(shí)別 17
1.2.8簽名識(shí)別 17
1.2.9聲紋識(shí)別 17
1.2.10步態(tài)識(shí)別 18
1.3 生物特征識(shí)別技術(shù)的市場前景 20
1.4 生物特征識(shí)別技術(shù)的現(xiàn)狀 21
1.4.1不同種類的生物特征識(shí)別技術(shù)競爭發(fā)展 21
1.4.2生物特征識(shí)別產(chǎn)品分析 22
1.5 生物特征識(shí)別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) 23
2掌紋和掌脈識(shí)別技術(shù)的基本原理 25
2.1掌紋識(shí)別技術(shù)的基本原理 25
2.2掌脈識(shí)別技術(shù)的基本原理 29
2.2.1基于結(jié)構(gòu)特征的方法 35
2.2.2基于紋理特征的方法 36
2.2.3基于子空間的方法 37
3 掌紋的特征提取算法 39
3.1 基于moire 特征的掌紋特征提取算法 39
3.1.1 moire 特征簡介 39
3.1.2 moire 預(yù)處理 40
3.1.3 moire 特征提取 43
3.1.4 moire 特征判別 44
3.1.5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析和性能評(píng)價(jià) 45
3.2 應(yīng)用景象匹配的掌紋識(shí)別方法 48
3.2.1 景象匹配的相關(guān)技術(shù) 49
3.2.2 景象匹配在掌紋識(shí)別中的應(yīng)用 52
3.2.3 實(shí)驗(yàn)分析和比對 56
3.3 基于結(jié)構(gòu)的匹配算法 61
3.4 基于統(tǒng)計(jì)的匹配算法 63
3.5 基于子空間的方法 64
3.6 基于編碼的方法 66
3.7 小結(jié) 69
4 機(jī)器學(xué)習(xí)與掌紋識(shí)別 70
4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)在生物特征識(shí)別中的應(yīng)用 70
4.2 挖掘和利用未匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)的掌紋識(shí)別 71
4.2.1 掌紋匹配 71
4.2.2 未匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)的特征定義與提取 73
4.2.3 集成方法 78
4.3 小結(jié) 79
5 掌紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) 80
5.1 基于數(shù)碼相機(jī)的掌紋識(shí)別系統(tǒng) 80
5.1.1 實(shí)驗(yàn)裝置的硬件設(shè)計(jì) 80
5.1.2 系統(tǒng)的整體實(shí)現(xiàn) 81
5.2 基于視頻攝像頭的掌紋識(shí)別系統(tǒng) 83
5.2.1 系統(tǒng)的硬件構(gòu)成 84
5.2.2 系統(tǒng)的軟件具體實(shí)現(xiàn) 85
5.3 基于ARM開發(fā)板的嵌入式掌紋識(shí)別系統(tǒng) 86
5.3.1 系統(tǒng)的總體模塊設(shè)計(jì) 86
5.3.2 模型樣機(jī)的設(shè)計(jì) 87
5.3.3 系統(tǒng)的程序?qū)崿F(xiàn) 89
5.4 基于掃描儀的嵌入式掌紋識(shí)別系統(tǒng) 89
5.4.1 系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì) 90
5.4.2 掌紋圖像采集的分辨率分析 92
5.4.3 掌紋圖像采集的分辨率分析 93
5.5 掌紋識(shí)別系統(tǒng)的性能比對 94
5.6 小結(jié) 95
6 掌脈采集系統(tǒng)及識(shí)別算法 96
6.1 掌脈采集系統(tǒng)的設(shè)備選取 96
6.2 掌脈采集系統(tǒng)設(shè)計(jì) 98
6.3 掌脈識(shí)別算法研究 99
6.3.1 掌脈血管提取的前期嘗試 99
6.3.2 掌脈圖像預(yù)處理 101
6.3.3 掌脈圖像特征提取和匹配識(shí)別 104
6.3.4 掌脈識(shí)別算法性能評(píng)價(jià) 106
6.4 小結(jié) 108
7 掌紋掌脈融合識(shí)別技術(shù) 109
7.1 多模態(tài)生物特征識(shí)別技術(shù) 109
7.2 掌紋掌脈融合識(shí)別技術(shù)的原理 110
7.2.1 多模態(tài)生物特征識(shí)別技術(shù) 110
7.2.2 經(jīng)典感受野與非經(jīng)典感受野簡介 112
7.2.3 響尾蛇雙模式生物機(jī)理概述 114
7.2.4 應(yīng)用感受野和響尾蛇雙模式機(jī)理的掌紋掌脈融合技術(shù) 116
7.3 掌紋掌脈融合采集儀 119
7.4 掌紋掌脈融合技術(shù)的性能評(píng)價(jià) 121
7.5 多模態(tài)生物特征數(shù)據(jù)庫 125
7.6 小結(jié) 126
8 當(dāng)前掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用 128
8.1 掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)為第三方支付保駕護(hù)航 128
8.2 掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)在門禁考勤中大顯身手 129
8.2.1 湖南廣播電視臺(tái)門禁應(yīng)用案例 130
8.2.2 基于掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)的銀行金庫安保管理系統(tǒng) 136
8.2.3 基于掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)的銀行二道門管理系統(tǒng) 137
8.2.4 基于掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)的監(jiān)獄點(diǎn)名系統(tǒng) 138
8.2.5 基于掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)的監(jiān)獄通道管理系統(tǒng) 139
8.2.6 基于掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)的智能樓宇安保系統(tǒng) 140
8.3 基于掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)的實(shí)名認(rèn)證新趨勢 141
8.4 掌紋掌脈識(shí)別技術(shù)與移動(dòng)互聯(lián)完美結(jié)合 142
8.5 小結(jié) 144
9 泛地鐵環(huán)境中掌紋掌脈融合識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用 146
9.1 泛地鐵時(shí)代來臨 146
9.1.1 泛地鐵帶來的聚合效應(yīng) 146
9.1.2 打造新商圈和新城市格局 147
9.2 當(dāng)前泛地鐵環(huán)境成熟應(yīng)用 148
9.2.1 自動(dòng)檢票系統(tǒng)概述 148
9.2.2 AFC系統(tǒng)基本架構(gòu) 149
9.2.3 AFC系統(tǒng)架構(gòu)體系演變 150
9.2.4 移動(dòng)支付在地鐵交通中的應(yīng)用 155
9.3 掌紋掌脈融合技術(shù)進(jìn)入泛地鐵環(huán)境中的必要性和可行性 160
9.3.1 票卡層技術(shù)對接 161
9.3.2 讀寫器模塊對接 161
9.3.3 后臺(tái)系統(tǒng)清分對賬 161
9.3.4 可行的實(shí)現(xiàn)方案 162
9.4 具體實(shí)施方案與流程 163
9.4.1 用戶注冊 163
9.4.2 閘機(jī)出入 164
9.4.3 系統(tǒng)集成 166
9.5 小結(jié) 167
參考文獻(xiàn)