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基于耳廓特征的生物识别新技术
http://www.shejis.com/    2020-05-10 15:37:23    文字:【】【】【
摘要:0 引 言 基于耳廓的身份识别作为一类新的生物测定学技术,近年来逐渐受到人们的关注。目前被熟知的识别与测定方法有:DNA测定、虹膜识别、指纹识别、声音识别、面相识别、签字识别,等等。但是,早在100多年以前,人们就已经开始对利用耳廓特征进行身份鉴别产生兴趣。耳廓生理结构十分复杂,许多年

  0 引 言

  基于耳廓的身份识别作为一类新的生物测定学技术,近年来逐渐受到人们的关注。目前被熟知的识别与测定方法有:DNA测定、虹膜识别、指纹识别、声音识别、面相识别、签字识别,等等。但是,早在100多年以前,人们就已经开始对利用耳廓特征进行身份鉴别产生兴趣。耳廓生理结构十分复杂,许多年来,问题被集中在是否能够证明耳廓具有独特性和唯一性,从而能够为生物识别提供可靠依据?一个生物测定学专家组织Bromba GAmbH(2003)对比不同的生物特征,得出耳廓形状随着时间的推移具有良好的稳定性⋯ ;另外,Alfred Iannaralli于1989年对大量随机采集的耳廓图像样本进行研究后发现,所有受测者的耳廓形状均是独特且唯一的,即使是孪生兄弟,其耳廓结构也存在差异。两个试验为基于耳廓的生物识别技术提供了有力的证据。另外,耳廓空间分辨率低,不易受表情、年龄等影响产生形变,弥补了单纯依赖面部特征识别的局限性,因此,融合面相和耳廓的多模生物识别技术成为当今该领域新的亮点。

  目前,至少有三种方法用于耳廓身份鉴别:基于耳廓图像的方法、基于耳纹的方法和基于耳廓温谱图的方法,它们分别被应用于不同的实际问题。随着通信和信息技术的发展,适合于计算机视觉进行自动耳廓识别的方法逐渐发展起来,如利用主成分分析的方法_2j、利用Voronoi图的方法 和基于神经网络的方法 等。其中,Hurley,Nixon和Carter(2003)提出的将耳廓图像通过可逆线性变换转换为力场,在场的基础上提取特征点,进而进行识别的方法具有较好的鲁棒性和可靠性,具有良好的应用前景 “ 。本文基于此基本原理,并对其图像力场模型进行了修正与补充,改善了力场连续和数字图像离散的矛盾,结合耳廓检测和定位技术,使得计算机自动耳廓识别真正成为能够被实际应用的身份识别系统。

  1 基本原理

  1.1 耳廓检测

  耳廓检测是基于耳廓的生物识别系统中的重要部分,其性能直接影响到整个系统的质量。本文使用一种快速发现人耳的算法,能够从人体头部正侧面图像中发现人耳,其主要流程和算法为:

  从人体侧面图像中删除图像背景和头部的头发,从头部正侧面图像中获得了头部中的皮肤图像。继续在初始区域找出图像中亮度接近Lmax值的点,即亮度为:L=a Lmax,其中a可以取0.8—0.9。图4为一个示例。根据图4所获得的亮点的集合,计算出亮点的区域获得区域的Xmin,XMax,Ymin和Ymax,此区域为耳廓所在位置。

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