掌纹的秘密-掌纹的秘密全解 pdf _生活百科

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AI综述专栏简介在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
导读本期文章来源于中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会（CAA-PRMI）通讯。 CAA-PRMI成立于 1979 年，是国内模式识别和人工智能领域最早成立的专业委员会。自成立开始，专委会在普及、推动国内模式识别领域的研究和学科发展上发挥了巨大的作用。在以谭铁牛院士为首的中国学者的努力下， ICPR 2018（国际模式识别联合会议）即将于2018年8月20-24日北京召开，组织工作正在有序进行。从研究水平和影响以及在国际组织的话语权来看，中国模式识别学术界的国际影响力与30年前相比已大不相同了。早在 2012 年 ICPR(可能更早），中国学者投稿和发表的论文数就已在所有国家中位列第一。
本文作者钟德星是CCF计算机视觉专委会委员，西安交通大学电子与信息工程学院副教授，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的访问学者， 2005年和2010年在西安交通大学分别获得学士和博士学位，主要研究方向是生物识别和计算机视觉。作者杜学峰是西安交通大学电子信息工程学院本科生，信息新蕾计划(ITP)参与学生。本文主要综述掌纹识别近十年的研究进展，并对未来的掌纹识别研究提出了展望和建议。

一.引言作为生物特征识别的研究课题之一，掌纹识别已经有二十多年的历史。由于其拥有较高的识别准确度和实际应用的便捷性，过去十年中出现了许多掌纹识别的研究新成果。经典的掌纹识别过程主要包括五个部分:掌纹图像采集、数据库、预处理、特征提取和匹配，如图 1 所示。

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图 1 掌纹识别系统框图采集装置可得到不同的掌纹图像。
采集装置可得到不同的掌纹图像。感兴趣区域(ROI)是预处理阶段的核心，通常使用的是参考坐标系方法[1]，如图2所示。对于特征提取，常见的有基于子空间、基于学习、基于主线和基于编码等方法，每种方法都从全局或局部范围中提取特征。而匹配是基于某个预定的匹配器将测试样本与数据库中的样本进行匹配。

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图 2
图 2 经典的预处理步骤:(a)原始图像， (b)二值图像， (c)边界跟踪， (d)建立坐标系统， (e
2009 年， Kong等人完成了一篇综述 [2]，描述获取设备、预处理、验证算法、掌纹相关融合以及隐私保护的识别措施。最近，一些新的识别方法出现了，本文主要综述掌纹识别近十年的研究进展，包括数据采集、预处理、特征提取、匹配和融合等。除了揭示最新的算法之外，我们还对未来的掌纹识别研究提出了展望和建议。
二、图像获取与预处理2.1 图像采集
采集过程一般在特定的实验室环境中进行。由于现实环境多变，理想条件下提出的算法不能很好的适合掌纹识别的实际应用。因此，建立有针对性的数据库以模拟不同的环境并测试后续识别算法尤为重要。
近十年来，很多新的数据库已经建立[3] 。除了一些传统的采集方式，即基于 CCD 扫描仪、数码相机、摄像机外，许多数据库都采用新设备来捕获不同类型的图像。例如， Aykut 等人[4]使用CCD 摄像头，直流自动光圈镜头和均匀的 LED 光源完成在线手掌图像采集，如图 3 所示。 2D 掌纹数据是使用最广泛的数据，因为它易于访问和处理。同时，也有包含其他信息的数据库，如3D图像，多光谱和掌纹细节。

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