面向复杂环境的掌纹识别方法研究

In networked society, informstion seurity and personal data protection is becoming more important. Personal recognition is one of the most important ways to enhance information security and personal data protection. The traditional password-based method has severe potential safety hazard and cannot meet the demand of society. Biometrics is a possible technique to deal with this problem. Palmprint recognition is a suitable biometric method for personal recognition in network. However, current palmprint recognition is dependent on special devices, which limits the fields of applications. This project will work on palmprint recognition in complex environment, which does not need any special device but a common camera for capturing palmprint image. The complex enviroment in this project means that the palmprint is captured without restricting the background, illumination, camera and hand pose. The main topics of this project include palmprint image database construction, palmprint feature extraction, and palmprint matching. This research will extend the field of application for palmprint recognition and provide a novel solution for information security and personal data protection.

网络社会对信息安全和个人信息保护的要求大幅度提高，身份认证是加强信息安全和个人信息保护的重要手段。传统基于密码的身份认证方式具有较严重的安全隐患，已经不能完全满足网络社会的需求。生物识别为克服这些安全隐患提供了可能的解决方案。掌纹识别是很适合于网络身份认证的生物识别技术。目前的掌纹识别依赖于专用设备，这严重限制了它的应用范围。本课题研究的面向复杂环境的掌纹识别旨在使掌纹识别摆脱专用设备，用上网设备自带的普通摄像头来获取掌纹图像，实现身份识别。本课题的复杂环境是指采集掌纹图像时不限定背景、光照和成像设备、不过多限制用户手的姿态。本课题主要研究内容包括：复杂环境掌纹数据库的建立、掌纹特征提取和掌纹匹配等。通过本课题的研究，有望扩展掌纹识别的应用范围，使之能有效地应用于互联网身份认证，从而为信息安全和个人信息保护提供一种新的解决思路。

本项目已按计划完成了全部的研究内容，完全达到预定的目标。在复杂环境掌纹数据库的建立方面，本课题组使用多种图像传感器，包括网络摄像头、手机等，在多种环境下采集掌纹图像，建立了包含400人约8000幅掌纹图像的复杂环境掌纹图像数据库。在掌纹特征提取与匹配方面，本课题针对复杂环境掌纹图像中掌纹存在的线性及非线性形变，重点考察了基于局部不变特征和掌纹配准的复杂环境掌纹识别方法。具体来说：（1）提出一种掌纹匹配通用模型，并将其扩展至形变掌纹匹配模型；（2）提出了基于掌纹图像配准的线性形变复杂环境掌纹识别方法；（3）提出了非线性形变掌纹建模方法；（4）提出了基于迭代随机抽样一致性算法和局部掌纹描述符的非线性形变复杂环境掌纹识别方法；（5）提出了基于块生长的非线性形变复杂环境掌纹识别方法。在若干公开数据库上的实验结果表明，本课题的研究成果在精度上均取得了较好的效果。在预期成果方面，本课题已发表SCI/EI检索的知名国际期刊或国际会议学术论文7篇，申请国家发明专利3项，培养博士生3名，硕士生4名。