【摘 要】
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掌纹识别技术作为生物特征识别技术的一个重要方面，有着巨大的发展潜力和应用前景，而在掌纹识别技术中，低分辨率无接触在线掌纹识别技术日渐受到广泛的重视，已成为掌纹识别领域的
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掌纹识别技术作为生物特征识别技术的一个重要方面，有着巨大的发展潜力和应用前景，而在掌纹识别技术中，低分辨率无接触在线掌纹识别技术日渐受到广泛的重视，已成为掌纹识别领域的研究热点。 掌纹匹配是掌纹识别技术中最为关键的步骤，传统的低分辨率无接触在线掌纹匹配算法通常使用掌纹的感兴趣区域(Region of Interest, ROI)图像或者掌纹ROI图像的方向图作为匹配输入图像，但是掌纹的ROI图像易受外界光照变化等干扰因素的影响，其方向图也会产生一些错误的方向值，若不经过矫正，同样会影响匹配效果。传统的匹配算法并未考虑这些影响因素或者对这些影响因素的处理效果并不理想。 本文对传统低分辨率无接触在线掌纹匹配算法进行了深入的研究，针对其存在的缺点，结合改进的有限Radon变换(ModifiedFinite Radon Transform, MFRAT)和带限相位相关法(Band-Limited Phase-Only Correlation, BLPOC)的原理，提出了基于MFRAT和BLPOC的低分辨率无接触在线掌纹匹配算法，包括两个具体算法：(一)基于MFRAT纹理图的BLPOC掌纹匹配算法；(二)基于MFRAT方向图的BLPOC掌纹匹配算法。 本文所做的主要工作和创新点如下： 针对掌纹ROI图像易受外界光照变化等干扰因素影响的问题，提出了基于MFRAT纹理图的BLPOC掌纹匹配算法(即算法(一))。首先对掌纹ROI图像进行MFRAT取其纹理图同时消除纹理图中的不稳定点，该纹理图的纹理信息相对于原掌纹ROI图像更加突出且具有更强的光照鲁棒性。在进行BLPOC匹配时，对纹理图按重叠块进行BLPOC匹配并取各块均值作为最终匹配相似度分数。 本文的算法(二)通过对掌纹ROI图像的方向图进行BLPOC匹配来实现低分辨率无接触在线掌纹匹配，对基于方向图的BLPOC低分辨率无接触在线掌纹匹配进行了进一步探索。算法首先由MFRAT提取掌纹ROI图像方向图，并对方向图进行了矫正，在BLPOC匹配阶段参照算法(一)的重叠块方法。 本文所提的算法(一)和算法(二)均分别基于香港理工大学多光谱掌纹数据库和香港理工大学低分辨率无接触掌纹数据库进行了实验，通过实验证明了本文所提算法相较于已有算法具有更好的识别效果。
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