导读:本文包含了掌形认证算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:生物特征识别,手形认证,辅助身份认证,局部形状上下文
掌形认证算法论文文献综述
汤春明,丁腾飞,聂美玲[1]（2014）在《辅助身份认证的局部形状上下文手形认证算法》一文中研究指出随着技术的发展和对安全性要求的提高,单一生物特征已经很难满足高度机密身份认证的需求,需要进行多特征身份认证,因此提出一种可以用做辅助认证的手形认证算法。该算法不限制图像采集背景,实验中采用了相对难处理的白色背景。先粗分割提取手形样本,后根据样本特征细分割得到手形轮廓,该分割算法能够在含阴影的图像中准确地提取手形轮廓,具有高自适应性和可移植性;同时提出了局部形状上下文手形认证算法,采用局部均匀采样,在局部范围内提取手形的形状上下文特征,根据该特征进行匹配认证。该方法的认证等错误率为3.15%,与其他形状上下文算法相比,在相同时间代价下,等错误率降低了1.5%~5%。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2014年10期）
颜文胜[2]（2010）在《基于遗传算法的掌形认证系统的研究与实现》一文中研究指出为了提高掌形认证系统的认证准确率和鲁棒性,提出并实现了一种基于遗传算法的掌形认证方法。该方法首先利用图像采集装置获取掌形图像,然后通过预处理掌形图像提取掌形轮廓特征点集,最后应用遗传算法快速地匹配特征点集完成掌形认证。基于该方法开发了一个原型系统,实验结果表明,该系统的认证准确率高达93%,可应用于各种需要身份认证的场合。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2010年10期）
樊克虎[3]（2009）在《基于隐马尔科夫模型的手形认证算法研究》一文中研究指出生物特征识别技术利用人的生理或行为特征,自动实现对个人身份的识别和认证。它具有传统的身份鉴别方式所无法比拟的优势,已逐渐成为国际上的研究热点之一。目前,已有的生物特征识别技术主要有指纹识别、掌纹识别、手形识别、人脸识别、虹膜识别、视网膜识别、声音识别和签名识别等。手形识别作为生物特征识别的一种方法长期以来一直作为一种验证识别个人身份的有效手段,与其他的生物特征识别技术相比,手形认证速度快、用户可接受程度高,目前已广泛应用于访问控制、工作考勤、身份认证等领域。目前在国际上基于手形的生物识别产品占总的生物特征识别产品销售份额的25%仅次于指纹识别。并且手形识别中手形的获取比较容易实现,对图像获取设备的要求较低,所以具有较大的开发前景和研究的潜力。一个手形识别系统包括图像预处理、手形特征提取和判别决策等几个模块。本论文针对人手的具体特点,主要研究内容包括以下几个方面:1.在背景分割的阈值选取上本文采取最大类间方差法,选择阈值t,将所有象素划分成两类,求出图像的总体灰度均值,再按照模式识别理论,可求出这两类的类间方差,以类间方差作为衡量不同阈值导出的类别分离性能的测量准则,极大化类间方差的过程就是自动确定阈值的过程。2.应用SUSAN算子进行焦点检测。与其他角点检测算子相比,SUSAN算子对边缘和角点进行检测的增强时不需要计算微分,这个特点再加上SUSAN算子的非线性响应特点都有利于减少噪声,SUSAN算子的另一个特点可以对边缘的响应将随着边缘的平滑或模糊而增强。3.采用了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的手形认证算法。我们将手形的轮廓点用两个特征参数;轮廓点到形心的径向距离和轮廓在该点得曲率方向来表达,构造基于HMM的特征分类器,进行手形的认证。利用我们实验室自采的数据样本,我们对本文所提出的方法进行了系统性能测试,证明了算法的可行性及有效性。(本文来源于《吉林大学》期刊2009-04-01）
张雪飞,李欣,董静薇[4]（2008）在《一种基于边缘点特征与矢量特征的人体掌形认证算法》一文中研究指出提出了一种将掌形边缘点特征与矢量特征相结合的人体掌形认证算法.该算法将两种特征有机地结合在一起,降低了对手指摆放位置的要求,摆脱了传统掌形仪需要固定栓的限制,同时提高了掌形认证的准确度.使未来掌形仪的设计更加灵活,更加人性化.(本文来源于《哈尔滨理工大学学报》期刊2008年04期）
顾理,庄镇泉,万淑超,蔡伟[5]（2005）在《一种基于模板匹配的手形认证算法》一文中研究指出身份认证是保证信息与网络安全的一种重要手段,手形认证是身份认证的重要方法之一。传统手形识别方法大致分成特征矢量匹配和点模式匹配两种:前者通过计算手形的长度和宽度等特征矢量来对不同手形进行匹配认证,该方法计算量小,但是误识率偏高;后者通过将手形轮廓图象表示为一系列特征点集,然后对两个手形的特征点集进行匹配认证,误识率较小,但计算量和拒识率相对较大。以上原因导致了两种算法都不能被广泛应用。该文提出了一种基于模板的点匹配算法,可以较好地解决点模式匹配计算量过大的问题,同时也能够提高认证识别率。在认证过程中还采用了方向角及膨胀收缩修正等方法,使得模板的匹配速度和拒识率得到有效的改善,从而大大增强了认证过程的鲁棒性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2005年06期）
掌形认证算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了提高掌形认证系统的认证准确率和鲁棒性,提出并实现了一种基于遗传算法的掌形认证方法。该方法首先利用图像采集装置获取掌形图像,然后通过预处理掌形图像提取掌形轮廓特征点集,最后应用遗传算法快速地匹配特征点集完成掌形认证。基于该方法开发了一个原型系统,实验结果表明,该系统的认证准确率高达93%,可应用于各种需要身份认证的场合。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
掌形认证算法论文参考文献
[1].汤春明,丁腾飞,聂美玲.辅助身份认证的局部形状上下文手形认证算法[J].计算机应用研究.2014
[2].颜文胜.基于遗传算法的掌形认证系统的研究与实现[J].计算机工程与设计.2010
[3].樊克虎.基于隐马尔科夫模型的手形认证算法研究[D].吉林大学.2009
[4].张雪飞,李欣,董静薇.一种基于边缘点特征与矢量特征的人体掌形认证算法[J].哈尔滨理工大学学报.2008
[5].顾理,庄镇泉,万淑超,蔡伟.一种基于模板匹配的手形认证算法[J].计算机工程与应用.2005