资 源 简 介
应用背景最近，掌纹作为一种新型的基于手的生物特征，已经吸引了越来越多的关注。像任何其他的生物识别技术，掌纹被认为具有普遍性的决定性的特性，而且有唯一性和持久性的个人认证。在另一方面，基于掌纹识别的几个优点，如指纹和手形。相比于指纹，掌纹拥有更大的面积以及更为丰富的纹理信息，只需要较低分辨率的采集设备就可以构建高性能的掌纹识别系统；相比于人脸识别，掌纹识别能轻易地区分双胞胎；相比于虹膜，掌纹采集设备的价格更为低廉，采集方式也更容易让用户接受；相比于签名，掌纹更加稳定可靠。同时，低分辨率成像可以被用在基于折痕和掌纹线的掌纹识别，使其能够进行实时预处理和特征提取；采集装置的成本也可以得到很好的控制。关键技术我们提出了一种新的基于纹理的掌纹特征提取，模板表示和匹配的方法。SAX的延伸（符号聚合近似），时间序列技术，对二维数据来说，SAX的延伸是使这种新方法有效，简单，灵活和可靠的关键。实验表明，通过采用灰度信息的简单特征，这种方法可以实现0.3%的等错率，并且在一个7752个掌纹的公共数据库中99.9%的识别精度。这种新方法具有非常低的计算复杂度，以便它可以有效地实现慢速移动嵌入式平台。所提出的方法不依赖于任何参数的训练过程，因此是完全重现性。更甚的是，除了掌纹认证，该SAX二维扩展也可以应用于其他问题的模式识别和数据挖掘的二维图像。
