非接触指纹图像识别算法研究

非接触指纹识别具有接受程度高、防伪性高、卫生性高等优点,是目前生物特征识别领域的研究热点,但是非接触指纹图像的背景区域比接触式的相对复杂,指纹图像会出现旋转和平移现象,且脊、谷线的对比度较低,这些因素严重影响了非接触指纹的识别性能.采用接触式指纹图像处理方法很难达到良好的处理效果.本文根据非接触指纹图像的特点提出了相应的非接触指纹图像的预处理方法.首先采用图像YCbCr模型中的Cb分量和Otsu法相结合的方法进行手指区域的提取.其次采用高频强调滤波和迭代自适应直方图均衡化相结合的图像增强算法进行图像增强处理,再用简化的Gabor函数模板进行二次增强,然后提出了一种手指指纹ROI区域提取的方法.最后本文采用基于AR-LBP算法进行特征提取,利用最近邻分类器进行特征匹配.实验结果表明,本文提出的非接触指纹算法能够达到很好的图像识别效果.     

基于纠错码的指静脉加密算法

对指静脉加密算法进行整体介绍,并加入纠错机制,设计了带纠错功能的指静脉加密算法。利用二进制序列发生器随机生成一个多项式系数形式的密钥,将指静脉特征点加密,在密钥恢复阶段用拉格朗日插值来恢复多项式,并利用循环冗余校验码进行校验,该方法可以找到最精确的密钥来保证多项式的准确度。实验结果表明:利用带有纠错码的模糊金库算法很好地实现了指静脉模板的加密和解密,从而达到了保护生物信息安全的要求;通过密钥长度增长可以提高系统的安全性能。