[发明专利]基于独立匹配分数层融合的高精度掌纹识别算法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种基于生物特征的身份认证方法，具体的说是一种基于独立匹配分数层融合的高精度掌纹识别算法。 

技术背景

在日常生活中以及金融、司法、安检、电子商务等很多场合都需要准确的身份识别。人类的身份识别的方式主要有三种：第一种是基于知识的方法，如使用密码、口令等；第二种是基于物品的方法，如使用钥匙、ID卡等；第三种是基于人体的生物特征的方法，如人脸、指纹、掌纹，语音等。前两种方法存在着很多的缺陷，基于物品的方法携带不方便且容易丢失、损坏、被盗用或伪造；基于知识的方法容易被遗忘、破解等。基于人体生物特征的身份识别方法克服了上述缺陷，使用生物特征方法是基于人体所固有的特征，不会丢失或忘记。 

作为一项新兴的生物识别技术，掌纹识别与其他生物特征相比主要有以下优点：掌纹的面积较大，涵括的信息比一枚指纹丰富得多，因此，从理论上来讲掌纹具有比指纹更好的可区分性。同时，掌纹的主要特征是手掌上的几条主线和褶皱线，因此在低分辨率图像下提取的特征足以提供身份识别所需的信息，并且提取的特征不易受噪声的干扰。与虹膜特征相比，掌纹图像采集设备简单易行，成本远低于虹膜图像的采集设备。和手型特征相比，掌纹特征稳定，唯一性更强，不易伪造，且识别精度更高。掌纹获取方式与刑事和诉讼关联较小，因此用户接受程度较高。 

目前，研究人员已经对基于掌纹的生物特征识别方法进行了较深入的研究，并取得了一定的成果。Zhang等人在美国专利[Zhang Dapeng David，KongWai-Kin Adams，Method of palmprint identification，专利公开号：US 2004/0057604A1]和[Zhang Dapeng David，Kong Wai-Kin Adams，Palm print identification usingpalm line orientation，专利公开号：US 2005/0281438 A1]以及Zhang[D.Zhang，W.Kong，J.You and M.Wong，“Online palmprint identification”，IEEETrans.Pattern Anal.Machine Intell，vol.25，no.9，pp.1041-1050，2003]将Gabor滤波 器用于提取掌纹图像的纹理特征，称为PalmCode。但这种算法对只采用了掌纹图像的一个方向的信息，其他的方向信息丢失，其掌纹识别精度低。Kong[A.Kong，D.Zhang and M.Kame，”Palmprint identification using feature-levelfusion”.Pattern Recognition，vol.39，no.3，pp.478-487，2006.]对PalmCode方法进行改进，采用四个方向的Gabor滤波器，使用先滤波再采样方法分别提取四个方向的掌纹图像的纹理特征，然后通过最大值融合准则，取纹理特征的每个像素的四个方向特征的最大值作为融合纹理特征相应像素的值，即融合编码(FusionCode)。这种算法特征提取阶段的计算复杂度明显增加，并且四个方向特征融合为一个特征，丢失了部分有用的掌纹信息，从而难以充分利用掌纹纹理的相位和方向信息。同时，由于Gabor滤波器中直流分量的存在，使其提取的特征受光照的影响较大，使掌纹认证的识别精度低。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种独立匹配分数层融合的高精度掌纹识别算法，该种算法的计算复杂度低，识别速度快，识别精度高。 

本发明的目的是这样实现的：一种独立匹配分数层融合的高精度掌纹识别算法，包括以下步骤：