[发明专利]基于生物特征的识别方法及装置无效
申请号: | 201310148399.3 | 申请日: | 2013-04-25 |
公开(公告)号: | CN103218624A | 公开(公告)日: | 2013-07-24 |
发明(设计)人: | 刘漫丹;周云云;杨晓洁;施帅帅 | 申请(专利权)人: | 华东理工大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/46 |
代理公司: | 上海新天专利代理有限公司 31213 | 代理人: | 王敏杰 |
地址: | 200237 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 生物 特征 识别 方法 装置 | ||
1.一种基于生物特征的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:提取生物特征,该生物特征包括签名特征的小波分解能量值;
步骤2:进行生物特征同模板的比对,得出识别结果。
2.如权利要求1所述的基于生物特征的识别方法,其特征在于,所述签名特征包括压力、旋转角和倾斜角。
3.如权利要求1所述的基于生物特征的识别方法,其特征在于,所述签名特征还包括采样的总时间、高宽比、X方向的标准差、Y方向的标准差、压力的标准差、旋转角的标准差、倾斜角的标准差、X方向平均速度、Y方向平均速度、平均压力、平均前斜角和平均旋转角。
4.如权利要求1、2或3所述的基于生物特征的识别方法,其特征在于,所述签名特征的提取包括对签名图像进行归一化处理。
5.如权利要求1所述的基于生物特征的识别方法,其特征在于,所述生物特征还包括指纹特征。
6.如权利要求5所述的基于生物特征的识别方法,其特征在于,所述指纹特征处理包括以下步骤:
步骤1.1:对指纹图像进行高斯滤波,并以最大值确定参考点;
步骤1.2:根据参考点对指纹图像进行分割,并作Garbor滤波,获得灰度特征。
7.如权利要求1所述的基于生物特征的识别方法,其特征在于,所述方法中还进一步对生物特征进行降维处理。
8.如权利要求7所述的基于生物特征的识别方法,其特征在于,所述降维处理采用了主成分分析算法。
9.如权利要求1所述的基于生物特征的识别方法,其特征在于,所述识别采用了动态时间规整算法。
10.一种用以实现如权利要求1所述基于生物特征的识别方法的装置,其特征在于,包括一手写笔和设置在手写笔握笔位置的指纹传感器,及一手写板和设置在手写板上的速度、压力多功能传感器。
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