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掌纹辅助定位研究及iOS平台认证系统设计与实现

掌纹辅助定位研究及iOS平台认证系统设计与实现

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作者：曹奎顺南昌航空大学

学位级别：硕士

传统的移动终端身份认证主要是基于知识的方法,如数字密码、九宫格等,存在着易遗忘、易被破解、易偷窥的缺点。生物特征认证直接利用人体生理或行为特征进行身份鉴别,是一种全新的认证方式,增强和弥补了传统移动终端身份认证的安全性、... 详细信息

传统的移动终端身份认证主要是基于知识的方法,如数字密码、九宫格等,存在着易遗忘、易被破解、易偷窥的缺点。生物特征认证直接利用人体生理或行为特征进行身份鉴别,是一种全新的认证方式,增强和弥补了传统移动终端身份认证的安全性、稳定性和可靠性。现有的指纹和人脸认证存在一定不足。相比之下,掌纹具有鉴别信息丰富、限制条件少、不易泄漏、成本低廉等优势。然而目前移动终端掌纹认证存在诸如手掌位置和摆拍姿态难以控制、背景复杂、光照差异、硬件资源有限等挑战。为此,本文的主要研究贡献和成果如下。(1)掌纹认证理论知识系统化的概述和总结介绍了现有移动终端生物特征认证的不足以及掌纹认证的优势,并对移动终端掌纹认证的可行性进行了分析。对近年来掌纹认证相关技术的研究现状进行了总结,指出不足之处以及尚未解决的难题。详细阐述了掌纹认证性能评价指标。(2)“双点”辅助采集定位方式为了克服采集时手掌位置和姿态缺乏约束的问题,设计了“双点”辅助方式。拍摄手部图像时,食指和中指、无名指和小指之间的两个指间根点尽量对准两个“辅助点”,即两个限定框的中心。此方法可以有效约束手部拍摄的位置和姿态,降低后续图像预处理的复杂度,提高执行效率和准确性。(3)“二次自适应肤色模型”手掌分割方法在移动环境复杂场景下拍摄掌纹图像时,背景可能存在大量与手部肤色、形状、纹理等特征相似的干扰区域,传统肤色模型不能满足精度要求。为此,设计了基于自适应高斯肤色模型的“二次自适应肤色模型”手掌分割。利用限定框内手掌区域像素点进行两次肤色建模和分割,明显提升了分割正确率和准确性。(4)改进的主动形状模型(Active shape model,ASM)手掌分割方法传统ASM将目标灰度信息和形状信息相结合,但不适应复杂场景,难以直接应用于移动终端。设计了改进的ASM手掌分割方法,利用普鲁克斯法对手掌形状归一化,通过主分量分析统计手掌形状模型,并以肤色似然度代替传统方法的灰度信息进行目标拟合,降低了计算复杂度,并提升了精确度和鲁棒性。(5)i OS平台掌纹认证系统的设计与实现设计并开发了一套i OS平台的掌纹认证系统。利用设备自带摄像头完成掌纹的注册和认证。此系统实现了本文的算法并进行了测试,验证了提出算法的有效性。综上所述,本文对近年来移动终端掌纹认证相关技术的研究现状进行了综述,提出了“双点”辅助定位采集方案,并在此方案基础上分别设计了“二次自适应肤色”和改进的ASM两种手掌分割方法,在降低计算复杂度的同时,提高了认证精度和鲁棒性,具有重要的理论意义和工程应用价值。

关键词：双点辅助定位二次自适应肤色模型改进ASM 移动终端掌纹认证

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