掌紋識別技術(生物特徵識別技術)

掌紋識別是一種較新的生物特徵識別技術，通過識別手指末端到手腕部分的手掌圖像來辨別身份，具有採樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受程度高、不易偽造、受噪聲干擾小等特點。

概念

掌紋識別技術是近幾年提出的一種較新的生物特徵識別技術。掌紋是指手指末端到手腕部分的手掌圖像。其中很多特徵可以用來進行身份識別：如主線、皺紋、細小的紋理、脊末梢、分叉點等。掌紋識別技術也是一種非侵犯性的識別方法，用戶比較容易接受，對採集設備要求不高。

隨著信息技術和網路技術的高速發展，信息安全顯示出前所未有的重要性。生物識別技術以其特有的穩定性、唯一性和方便性，得到越來越廣泛的套用。掌紋識別作為一項新興的生物識別技術，因具有採樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受程度高、不易偽造、受噪聲干擾小等特點受到國內外研究人員的廣泛關注。但是由於掌紋識別技術起步較晚，尚處於學習和借鑑其他生物特徵識別技術的階段。

技術原理

首先對採集的掌紋訓練樣本進行預處理，然後進行特徵提取，把提取的掌紋特徵存入特徵資料庫中留待與被分類樣本進行匹配。測試樣本分類階段是對獲取的測試樣本經過與訓練樣本相同的預處理、特徵提取步驟後，送入分類器進行分類。這兩部分都包括以下三步：掌紋圖像採集、預處理以及特徵提取。

掌紋圖像採集：掌紋圖像採集的目的就是利用某種數字設備實現把掌紋轉換成可以用計算機處理的矩陣數據。一般採集的都是二維灰度圖像。
預處理
預處理的目的是使所採集的掌紋圖像能方便的對圖像後續處理，如去除噪聲使圖像更清晰，對輸入測量引起或其他因素所造成的退化現象進行復原，並對圖像進行歸一化處理。
特徵提取
經過預處理的信息數據往往十分龐大。因此需要對信息數據進行特徵提取和選擇，即用某種方法把數據從模式空間轉換到特徵子空間。使得在特徵空間中，數據具有很好的區分能力。
分類決策
分類是將樣本的特徵空間劃分為類型空間。對於給定的未知模式，確定其為類型空間的某種模型。特徵提取和選擇在很大程度上影響了分類效果，而好的分類器設計和方法也會提高系統分類性能。
掌紋識別算法
研究人員已經對掌紋識別技術進行了廣泛而深入的研究，並取得了一定的成果。本文對掌紋識別技術的國內外研究現狀作簡單介紹。下面分別介紹基於掌紋的點特徵與線特徵、紋理特徵、子空間分析和分級特徵融合的掌紋識別算法。