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掌纹识别技术
掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。其中很多特征可以用来进行身份识别:如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹识别也是一种非侵犯性的识别方法,用户比较容易接受,对采集设备要求不高。
掌纹识别系统同其他生物特征识别系统在结构上是一样的,他们都由两个部分构成:训练样本录入阶段和测试样本分类阶段。训练样本录入阶段可以描述如下:首先对采集的掌纹训练样本进行预处理,然后进行特征提取,把提取的掌纹特征存入特征数据库中留待与被分类样本进行匹配。测试样本分类阶段是对获取的测试样本经过与训练样本相同的预处理、特征提取步骤后,送入分类器进行分类。这两部分都包括以下三步:掌纹图像采集、预处理以及特征提取,下面将分别介绍。
掌纹图像采集:掌纹图像采集的目的就是利用某种数字设备实现把掌纹转换成可以用计算机处理的矩阵数据。一般采集的都是二维灰度图像。
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2016-05-10 深度摄像头格局及技术解析,如何让机器看到世界?
在过去三十年的计算机视觉领域中,有相当庞大的工作被投入到了这一块,尝试通过颜色和深度摄像头来模拟人类的感知能力。可以说,计算机视觉一直是人工智能领域里最活跃的部分,指纹识别、掌纹识别、人脸识别都属于其应用,而深度摄像头就是计算机的眼睛。
2014-03-06 掌纹识别被引入智能手机
正当所有人都迷恋手指时,富士通却把目光瞄向了手掌:该公司计划今后将掌纹识别技术应用到智能手机中。
2012-05-18 (多图) 基于小波神经网络的掌纹识别方法的研究
为提高掌纹图像识别率,首先利用手掌的几何轮廓对所采集到的掌纹图像进行预处理,进行分割得到感兴趣的区域。再利用小波变换对掌纹图像分别进行多层分解,进而提取小波特征。最后利用BP神经网络进行分类。通过仿真实验表明,与单一的神经网络方法进行掌纹识别相比,这种将小波分析与神经网络相结合的方法收敛步数少、用时短、具有较高的识别率。
2011-05-13 距离的美 非接触式掌纹掌脉识别系统
非接触式掌纹掌脉识别系统产品,采用嵌入式处理器和多光谱图像采集仪作为核心硬件,双目图像传感器和多光谱成像技术,高精度采集掌纹和手掌皮下静脉双重人体生物特征,实现完全非接触式的活体识别操作,再利用多模态生物特征融合技术进行准确的身份识别认证。
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