供应生物识别--掌纹识别应用特征与原理技术手册

骏裕隆智能--掌纹识别

    掌纹是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种纹线。掌纹的形态由遗传基因控制，即使由于某种原因表皮剥落，新生的掌纹纹线仍保持着原来的结构。每个人的掌纹纹线都不一样，即使是孪生同胞，他们的掌纹也只是比较相似，而不会完全一样。

   掌纹中所包含的信息远比一枚指纹包含的信息丰富，利用掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。

   掌纹识别现今有四种算法：

    1、基于点特征与线特征的识别方法：基于点、线特征的识别算法是掌纹识别中直接的方法，点特征鲁棒性较强、鉴别能力高。线特征明显稳定，表示方法简单，特征空间小。但是，点特征和线特征无法表示掌纹纹线的深浅和力度，并且受噪声的干扰较大。

    2、基于掌纹纹理特征的识别方法：采用纹理分析的方法处理掌纹图像可以有效的避免图像在空域中噪声的影响，简化甚至免去图像预处理步骤。同时，采用纹理能量描述掌纹，除了空间位置外，还能够利用纹线的粗细程度这一性质进行区分。这种方法能够较好的保持掌纹图像的类间区分性和类内紧凑性。

    3、基于子空间的掌纹识别方法：子空间法提取特征具有描述性强，计算代价小，易实现和可分性好等特点，使用较少的特征向量数目就能够取得较高的识别率。但在该方法下得到的特征在一般情况下是佳描述而不是佳分类特征，这不利于分类匹配。

    4、分级融合的掌纹识别方法：从上面的分析可以看出，每种掌纹图像的识别算法都各有优缺点，如果只采用一种识别算法很难做到、的身份识别。因此，多特征融合的方法将是掌纹识别发展的重要方向。这里的融合，可以是特征级的融合，通过定义的融合准则将提取的多个特征融合为一个新的特征。也可以是匹配级的融合，也就是从粗到细，不同匹配层次采用不同特征。

   掌纹识别有识别区域大、易采集、精度高和可靠性高等优点，从理论上讲，掌纹具有比指纹好的分辨能力和高的鉴别能力。

   识别率：较指纹识别高
   普及程度：★★★
   设备昂贵程度：★★★★