1、分類號：密級：學校代碼：學號：1016520121100116l遣掌師耗大學碩士學位論文②三維耳廓點云形狀特征提取及匹配作者姓名：學科、專業(yè)：研究方向：導師姓名：王璐計算機科學與技術計算機圖形學孫曉鵬教授2015年O6月遼寧師范大學碩士學位論文摘要隨著因特網(wǎng)絡技術的逐步提高，網(wǎng)絡與人們的工作、學習、生活緊密相連，網(wǎng)絡安全問題成為人們越來越關注的焦點。生物識別技術能夠避免傳統(tǒng)的身份鑒別方式中易忘記、易丟失、易損壞等缺陷，提高了身份鑒別方式

2、的可靠性。耳廓識別技術是近幾年來生物識別技術中的新寵，與其他生物識別技術相比具有明顯的優(yōu)勢。本文針對三維耳廓點云模型的識別技術進行了相關的研究，其主要工作如下：(I)介紹了經典ICP算法，以及SparseICP、ICNP、EMICP三種改進算法的基本原理與算法流程，分析并比較各算法的優(yōu)勢與不足。將這四種迭代最近點算法應用到三維耳廓模型的配準中，對比四種算法的配準效果、配準效率以及配準精度。(2)首先對三維耳廓點云模型進行預處理，調整數(shù)據(jù)

3、庫中所有耳廓點云模型的位置與姿態(tài)，然后根據(jù)Iannarelli分類系統(tǒng)提取三維耳廓模型中四個局部特征區(qū)域，利用SparseICP算法對三維耳廓點云模型的局部特征進行匹配，根據(jù)耳廓模型之間對應點間的距離判斷差異度，最終達到識別的效果。(3)利用D2形狀分布算法對耳廓全局形狀特征進行描述，首先將三維點云模型三角劃分成若干個三角形，隨機抽取三角形，計算該三角形上的隨機點，統(tǒng)計若干個隨機點之間的歐式距離分布情況，進而構成該模型的D2形狀分布直方