一种手骨身份识别系统

摘要

本发明涉及信息安全技术领域，特别涉及一种手骨的身份识别系统。一种手骨身份识别系统，包括采集模块，预处理模块，特征提取模块，手骨数据库，特征识别模块，采集模块采集手骨x光图像传送给预处理模块；预处理模块对手骨图像进行形态学计算、灰度变换、直方图均衡化、图像平滑和图像的归一化处理，并将处理后的图像传送给特征提取模块；特征提取模块提取手骨图像中的手骨轮廓，根据手骨轮廓图像计算手骨轮廓特征值；特征识别模块对手骨数据库中预先采集的手骨图像及其特征值进行聚类和分类，根据特征提取模块提供的手骨轮廓特征值对待识别的手骨图像进行识别。本发明具有识别数据不容易伪装，进而识别准确性高的优点。

主权项

一种手骨身份识别系统，包括采集模块，预处理模块，特征提取模块，手骨数据库，特征识别模块，其特征在于：采集模块采集手骨x光图像传送给预处理模块；预处理模块对手骨图像进行形态学计算、灰度变换、直方图均衡化、图像平滑和图像的归一化处理，并将处理后的图像传送给特征提取模块；特征提取模块提取手骨图像中的手骨轮廓，根据手骨轮廓图像计算手骨轮廓特征值；特征识别模块对手骨数据库中预先采集的手骨图像及其特征值进行聚类和分类，根据特征提取模块提供的手骨轮廓特征值对待识别的手骨图像进行识别；所述根据手骨轮廓图像计算特征值，通过计算手骨轮廓图像的小波矩函数，取得特征值；所述手骨数据库对预先采集的手骨图像进行聚类，通过手骨数据库的支持向量机进行分类训练；所述特征识别模块将手骨轮廓图像的特征值作为输入，输入到数据库中经过训练的支持向量机中，由数据库的支持向量机分类器进行识别；所述提取手骨图像中的手骨轮廓采用适合手骨凸凹轮廓特征的Harris角点检测和Snake模型提取手骨轮廓特征值；所述根据小波矩函数，取得的特征值为：W_m,n,q＝∫S_q(r)ψ_m,n(r)dr其中，S_q(r)＝∫f(r,θ)e^‑jqθdθ，ψ_m,n(r)＝2^m/2ψ(2^mr‑n)为二进小波函数，ψ(r)为小波母函数，m＝0,1,2,3,…；n＝0,1,2,…,2^m‑1；q＝0,1,2,3；f(r,θ)表示极坐标上的二维二值图像，e^‑jqθ是变换核的角度分量；所述小波母函数为：$\psi \left(r\right)=\frac{4{\alpha }^{n+1}}{\sqrt{2\pi (n+1)}}{\sigma }_{\omega }cos\left(2{\mathrm{\omega f}}_0\right(2r-1\left)\right)\exp (-\frac{{(2r-1)}^2}{2{\sigma }_{\omega }^2(n+1)})$其中，n＝3，α＝0.697066，f₀＝0.409177，