应用实例(掌纹识别及DSP实现)

余弦相似度保持的掌纹识别算法
余弦相似度保持的掌纹识别算法是一种比较流行的掌纹识别算法，其原理是利用“余弦相似度”实现对掌纹图像的识别。

通过将两个掌
纹图像投影到一个向量空间，然后计算两个掌纹图像之间的余弦相似
度值，从而确定这两个掌纹是否来自于同一个人。

从理论上讲，余弦相似度保持的掌纹识别算法的核心可以归结为
三个步骤：投影、缩放和计算余弦相似度值。

在投影部分，将两个掌
纹图像投影到一个向量空间当中，将所有的像素点都看作是一个向量，然后对这两个掌纹图像中的所有像素点进行投影。

接下来是缩放步骤，主要目的是使两个投影后的掌纹图像中每个
像素点的数值均处于0～1这一范围内，使两个掌纹图像的距离更加准确。

最后一步就是计算余弦相似度值，即将两个投影后的掌纹图像进
行比较，计算其之间的余弦相似度值。

如果两个掌纹图像的余弦相似
度值超过预设的阈值，则判断两个掌纹图像来自于同一个人，反之则
不是。

余弦相似度保持的掌纹识别算法主要有以下几个优点：
1、精度高：通过把掌纹图像投影到一个向量空间中，再计算余弦
相似度值，这一过程更能有效地提取出特征，从而提高了掌纹识别率；
2、耗时少：掌纹识别的时间只需要不到一秒，因此，该算法拥有
很好的实时性，可以应用于实时掌纹识别系统；
3、安全性高：由于该算法计算两个掌纹之间的余弦相似度值，因此，掌纹图像不需要被传输，避免了不正当的信息获取，同时也提高
了系统的安全性。

总而言之，余弦相似度保持的掌纹识别算法既能够提供较高的识别精度，又能够保证安全性，可谓是一种综合性能优良的掌纹识别算法。

序号科研热词推荐指数序号科研热词1计算机视觉161机器视觉2机器视觉142图像处理3边缘检测103计算机视觉4图像处理94边缘检测5视觉检测65立体视觉6虹膜识别66视觉检测7运动目标检测57生物特征识别8小波变换58特征提取9立体视觉49虹膜识别10生物特征识别410支持向量机11数字水印411移动机器人12掌纹识别412双目视觉13图像采集413显著图14障碍物检测314掌纹识别15相位一致性315彩色图像16熔透状态316在线检测17激光-mig复合焊317图像识别18智能车辆318图像检索19在线检测319图像分割20主元分析320匹配21隐马尔可夫模型221hough变换22阴影检测222ccd23闭环控制223高级语义24铝合金mig焊224颜色特征25铝合金225遗传算法26轨迹检测226透视投影27角点检测227识别28视觉系统228视觉相似度29视觉监控229视觉感知30行人检测230表面粗糙度31虹膜区域231虹膜定位32脐橙232虚拟传感器33背景重构233自适应阈值34缺陷检测234聚类35稳态视觉诱发电位235网络安全36矩阵变换236结构光37相位锁定值237粒子滤波38目标跟踪238神经网络39目标检测239目标跟踪40特征检测240白车身41特征匹配241特征点42熔池边缘提取242特征匹配43焊缝跟踪243熵44棉结244注意焦点45梯度245棉花46标记频率检测246检测47时间序列247校正算法48数学形态学248极线约束49攻击249数字水印50快速算法250感兴趣区域51应用251感兴趣区52奇异值分解252弱视

2008年2009年53图像配准253尺度空间54周期性254图形视觉诱发电位55双目视觉255图像融合56单目视觉256图像滤波57医用光学与生物技术257图像匹配58区域生长258图像分析59以太网259反欺诈60人脸检测260动态检测61人类视觉系统261位姿检测62亚像素262优化63主成分分析263人类视觉系统64hsv颜色空间264二自由度机器人65gabor滤波器265zernike矩66dsp266gabor滤波器67bp神经网络267emd算法68adaboost268contourlet变换69高阶svd169鲁棒性70高速焊170高空间分辨率遥感图像71高斯混合模型171高度近视眼72高-低帽变换172髋关节73驾驶员视觉173驾驶员疲劳监控74驼峰焊道174飞行控制75风险敏感175颜色语义76颜色空间176颜色空间77颜色直方图177颜色差异78颜色加权178音频水印79颜色179韦伯感知原理80颗粒检测180面形检测81预对准181非负矩阵分解82面积计算182非线性检测器83零件轮廓破损183非合作目标84随机置乱184青光眼85降维185零检测86阈值调制186零件检测87阀值187零交叉点88间隙188集成学习89长江189隶属函数90镜头分类190障碍物检测91锐化滤波191隐藏武器检测92铁路安全192随机hough变换93铁路司机193降维94钨极氩弧焊194阈值法95重建误差195闸瓦96遥感影像196镜头边界检测97遗传算法197镜头检测98道路检测198铝99道路安全199重构100选择性视觉注意1100重复性101逆投影变换1101邻域影响102运动识别1102避障检测103运动目标跟踪1103遮挡检测104运动生物视觉1104通用机器人105运动物体分割1105连杆参数106运动控制1106违章停车检测

dsp原理与开发实例DSP（数字信号处理）是指对数字信号进行各种处理操作的技术。

它在包括通信、音频、图像、视频、雷达以及生物医学工程等领域有广泛的应用。

DSP的基本原理是将模拟信号经过采样、量化和编码转换为数字信号，然后利用算法对数字信号进行处理，最后再将数字信号转换为模拟信号。

下面是一些常见的DSP开发实例：1. 音频降噪：通过DSP技术，可以对音频信号进行降噪处理，消除噪声对音频质量的影响。

例如，在手机通话中，可以利用DSP技术降低环境噪声的干扰，提高通话质量。

2. 语音识别：DSP可以应用于语音识别领域，将语音信号转换为数字信号，并利用识别算法对语音信号进行分析和辨识。

语音识别技术在智能助理、语音控制和自动转写等场景中得到广泛应用。

3. 图像增强：DSP可以对图像信号进行增强，改善图像的质量。

例如，在数字摄影中，可以通过DSP技术增强图像的对比度、色彩和清晰度，提高图像的观赏性。

4. 视频编解码：DSP在视频编解码中有重要应用。

通过采用合适的编解码算法，可以将视频信号压缩存储，实现视频的传输和播放。

常见的视频编码标准如H.264、H.265等都是基于DSP技术的发展。

5. 数字滤波：DSP可以应用于数字滤波领域，对数字信号进行滤波处理，去除不需要的频率分量或噪声。

数字滤波器可以具备各种滤波特性，如低通、高通、带通、带阻等，可以应用于音频处理、图像处理等方面。

以上只是DSP的一小部分应用实例，实际上，DSP在各个领域都有着广泛的应用，无论是在通信、娱乐、汽车、医疗等行业，都可以找到DSP技术的身影。

通过利用DSP技术，可以对信号进行处理、分析和提取，实现更高质量、更高效率的信号处理和应用。

ｌ芏Ｉ２一ｌ数码相机采集的掌纹图像Ｆｉｇｕｒｅ２－１ＰａｌｍｐｒｉｎｔＩｍａｇｅｂｙＤｉｇｉｔａｌＣａｍｅｒａ在线掌纹图像采集方法采用ＣＣＤ等专门设备对掌纹图像进行采集直接将图像转化为数字输入计算机中。

如图２．２为香港理工大学的张大鹏等设计的实用化掌纹识别系统。

图２－２掌纹采集仪Ｆｉｇｕｒｅ２－２Ｐａｌｍｐｒｉｎｔａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅ２．２掌纹图像的预处理基于掌纹的个人身份识别即将得到的掌纹图像与样本库中的样本进行匹配，找出最相似的样本，所以对于同一类的掌纹要提取出尽可能相同的特征，为简化算法，须消除因为位移和旋转等因素带来的影响。

采集掌纹图像时，同一幅手掌可能会发生位移或旋转，或由于相机和手掌之间的距离、光照条件不同等因素产生差异。

当两幅掌纹做匹配的时，希望同一幅掌纹所提取出的感兴趣区域ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎＯｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）相同，因此，需要对掌纹图像进行定位和归一化。

所以需要提取出合适的基准点，建立参考坐标系，然后对掌纹图像进行归一化分割，提取出ＲＯＩ区域，用于后面的特征提取和匹配识别。

ＲＯＩ一般选取手掌中心的区域，因为掌纹的大部分纹理信息都集中于这一区域，从该区域提取的特征足以区分不同掌纹，还可以减少不必要的噪声干扰，降低匹配算法的复杂度，保证系统识别的准确性和鲁棒性。

主要步骤如下。

ｌ、对原始图像进行灰度拉伸，增强图像的对比度，再利用固定阈值将图像二值化。

如图２－３和图２－４所示。

－一幽２－３原始ｌ玺｜像图２－４二值图像Ｆｉｇｕｒｅ２－３ＯｒｉｇｉｎａｌＩｍａｇｅＦｉｇｕｒｅ２－４ＢｉｎａｒｙＩｍａｇｅ设１（ｉ，ｊＸｉ＝ｌ…２．，４８０，Ｊ＝ｌ…２～６４０）为原始图像各点的灰度值，二值图像－ｒｋ力可以用下面的公式３－１表示。

１０，矿Ｉ（ｆ√）＜＝ｔｈｒｅｄｈｏＭ八‘力２ｉｌ，ｉｆｉ（ｆ＇少髓枷。

肘Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ表示二值化的阈值。

２、用边缘检测提取手掌外边轮廓线。

如图２．５所示。