1.什麽是掌紋識別？
掌紋識別:掌紋識別是近年來提出的壹種比較新的生物識別技術。掌紋是指從手指末端到手腕的手掌圖像。這些特征很多都可以用於身份識別，比如主線、皺紋、細紋理、脊線末端、分叉點等等。掌紋識別也是壹種無創的識別方式，用戶容易接受，對采集設備要求低。
2.掌紋的特征
掌紋是指手腕和手指之間手掌表面的各種線條。掌紋的形狀是由基因控制的。即使表皮因為某種原因脫落，新的掌紋線仍然保持原有的結構。每個人的掌紋線都不壹樣。即使是雙胞胎兄弟，他們的掌紋也只是相似，並不完全相同。
掌紋最重要的特征是線條特征，而這些線條特征中最清晰的線條基本上是隨著人的壹生而不變的。並且在低分辨率和低質量的圖像中仍然可以被清楚地識別。
點狀特征主要是指手掌上與指紋相似的皮膚表面特征，如掌紋乳突紋局部形成的奇異點和圖案。需要在高分辨率、高質量的圖像中獲取點特征，因此對圖像的質量提出了要求。
紋理特征主要是指壹些比線條更短更細，但在手掌中分布不規則的線條。掌紋的特征還包括幾何特征，如手掌的寬度、長度、幾何形狀以及手掌不同區域的分布。
掌紋所包含的信息遠比指紋所包含的信息豐富，利用掌紋的線特征、點特征、紋理特征和幾何特征完全可以確定壹個人的身份。因此，從理論上講，掌紋比指紋具有更好的分辨能力和更高的辨別能力。
3.掌紋識別系統的組成
掌紋識別系統在結構上與其他生物識別系統相同，由訓練樣本輸入階段和測試樣本分類階段兩部分組成，如圖1-3所示。訓練樣本輸入階段可以描述為:首先對采集的掌紋訓練樣本進行預處理，然後進行特征提取，提取的掌紋特征存儲在特征數據庫中，用於與分類樣本進行匹配。在測試樣本分類階段，獲得的測試樣本經過與訓練樣本相同的預處理和特征提取步驟後，送入分類器進行分類。這兩部分包括以下三個步驟:掌紋圖像采集、預處理和特征提取，下面將分別介紹。
掌紋圖像采集:掌紋圖像采集的目的是利用壹些數字設備將掌紋轉換成計算機可以處理的矩陣數據。壹般采集二維灰度圖像。
預處理:預處理的目的是方便對采集的掌紋圖像進行後續處理，如去除噪聲使圖像更清晰，恢復輸入測量或其他因素引起的退化現象，對圖像進行歸壹化處理等。
特征提取:預處理後的信息數據通常非常龐大。因此，需要對信息數據進行特征提取和選擇，即通過某種方法將數據從模式空間轉換到特征子空間。這樣在特征空間中，數據具有很好的分辨能力。
分類決策:分類就是將樣本的特征空間劃分為類型空間。對於給定的未知模式，它被確定為類型空間的模型。特征提取和選擇在很大程度上影響分類效果，好的分類器設計和方法也會提高系統的分類性能。
4.掌紋識別算法
目前，研究人員對掌紋識別技術進行了廣泛而深入的研究，並取得了壹定的成果。本文簡要介紹了國內外掌紋識別技術的研究現狀。接下來，分別介紹了基於點特征和線特征融合的掌紋識別算法、基於紋理特征的掌紋識別算法、基於子空間分析的掌紋識別算法和基於層次特征的掌紋識別算法。
4.1，基於點特征和線特征的識別方法
與指紋類似，掌紋圖像也包含脊線和細節。Funada J提出了壹種通過消除掌紋中的皺紋來提取乳突紋線的方法。二維主成分分析是建立在主成分分析理論基礎上的。它與主成分分析的主要區別在於，它直接基於二維矩陣的變換，而不需要先將二維圖像變換為壹維。文獻中使用Fisher算法對掌紋圖像進行分類識別，取得了較好的效果。
子空間方法提取特征具有描述性強、計算成本低、易於實現、可分性好等特點。使用較少的特征向量可以獲得較高的識別率。但是PCA方法的本質決定了該方法得到的特征壹般是最佳描述而不是最佳分類特征，不利於分類匹配。FLD方法還可以大大降低原始特征空間的維數，與PCA方法相比，FLD方法對光照條件更不敏感。
4.4.基於分層融合的掌紋識別方法
從以上分析可以看出，每種掌紋圖像識別算法都有各自的優缺點，如果只使用壹種識別算法，很難實現快速、高精度的身份識別。因此，多特征融合的方法將是掌紋識別的壹個重要方向。
這裏的融合可以是特征級融合，通過定義的融合準則將多個提取的特征融合成壹個新的特征。例如，文獻[27]通過融合準則將Gabor濾波器提取的掌紋圖像在四個不同方向的相位特征融合為壹個。它有效地表達了掌紋圖像的方向和相位信息。文獻采用競爭編碼融合Gabor濾波器提取的掌紋圖像六個方向的相位信息。從而在提高識別準確率的同時大大提高了匹配速度。
也可以是匹配層次的融合[36~38]，即由粗到細，不同的匹配層次采用不同的特征，比如粗匹配層次采用紋理能量作為特征，細匹配層次提取點特征進行匹配。妳利用多種特征對掌紋進行分層編碼，從而在大規模掌紋數據庫中實現快速識別。
5.掌紋識別技術展望
隨著信息技術和網絡技術的飛速發展，信息安全顯示出前所未有的重要性。生物特征識別技術因其獨特的穩定性、唯壹性和便捷性而被廣泛應用。掌紋識別作為壹種新的生物識別技術，由於其采樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受度高、不易偽造、受噪聲幹擾小等優點，受到了國內外研究者的廣泛關註。但由於掌紋識別技術起步較晚，還處於學習和借鑒其他生物識別技術的階段。