1、生物識別技術(shù)是一種根據(jù)人的生理特征或行為特征來進行身份識別的技術(shù)，它以人的生物特征數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以信息處理技術(shù)為手段，具有安全性、有效性和易用性等特點，受到人們越來越多的重視。目前已有多種生物特征被用于身份識別，其中指紋、人臉、虹膜、簽名等已經(jīng)得到了深入研究和廣泛應(yīng)用。
　　作為一種相對較新的生物特征識別技術(shù)，掌紋識別一經(jīng)提出就獲得了廣泛的關(guān)注。相比于其它的生物識別技術(shù)，掌紋識別有許多獨特的優(yōu)勢。例如，相比于指紋，掌紋擁有更大的面積

2、以及更為豐富的紋理信息，只需要較低分辨率的采集設(shè)備就可以構(gòu)建高性能的身份識別系統(tǒng)；相比于人臉識別，掌紋識別能輕易地區(qū)分雙胞胎；相比于虹膜，掌紋采集設(shè)備的價格更為低廉；相比于簽名，掌紋更加穩(wěn)定可靠。因此，掌紋識別是一種有著廣泛應(yīng)用前景的生物識別方法，是近年來生物識別領(lǐng)域中的一個研究熱點。
　　掌紋識別系統(tǒng)大體上可以分為四個模塊：圖像采集，預(yù)處理，特征提取和特征匹配，其中特征提取和特征匹配最為關(guān)鍵。圍繞著這兩個模塊，在對掌紋識別進展的

3、總結(jié)和主要掌紋識別方法評測的基礎(chǔ)上，從提高系統(tǒng)的識別精度和響應(yīng)速度出發(fā)，本文對系統(tǒng)中的若干關(guān)鍵問題進行了研究，提出了一系列解決方案，具體內(nèi)容如下：
　　(1)競爭編碼的濾波器方向選擇方法：競爭編碼方法中采用六個不同方向的Gabor濾波器提取方向特征，但在濾波器的設(shè)計過程中并沒有考慮掌紋的方向分布特點。為此，基于實際掌紋庫的方向分布信息，提出了基于改進模糊 C均值(FCM)算法的濾波器方向選擇方法。同時考慮到競爭編碼中對任意兩相鄰方

4、向等角度間隔的要求，將其形式化為一個調(diào)節(jié)項加入到 FCM算法的目標(biāo)函數(shù)中，并給出了新的推導(dǎo)規(guī)則。實驗結(jié)果表明改進的FCM算法求得的方向具有更好的表示能力，將其作為Gabor濾波器的方向可以提高競爭編碼的精度。
　　(2)基于可調(diào)控濾波器的掌紋特征提取：提出一種基于可調(diào)控濾波器的方向特征和主線特征提取方法。相比于常用的基于濾波器組的方向特征提取方法，該方法計算量固定，且提取的方向特征更加精細。相比于已有的基于有限Radon變換的掌紋

5、主線特征提取方法，該方法實現(xiàn)簡單，效率更高。
　　(3)廣義角度距離：基于連續(xù)值表示的方向特征，探索更加適宜于掌紋識別的距離度量方式。提出了廣義的角度距離，并將其推廣到離散情況。分析表明文獻中已有的兩種距離度量方式都屬于廣義角度距離的特殊情況。為了使該距離度量方式更具有實用價值，提出了一種新的編碼方法，實現(xiàn)了基于查找表的快速匹配。
　　(4)不損失精度的掌紋快速辨識方法：掌紋辨識系統(tǒng)中通常采用逐一匹配的方式。為了在保證精度的

6、前提下提高辨識的速度，提出基于競爭編碼和覆蓋樹的快速辨識方法。提出了一種等價的競爭編碼匹配方案，使其距離度量滿足覆蓋樹的測度要求，從而將兩種方法相結(jié)合。在此基礎(chǔ)上，提出基于手掌樹的快速辨識方法及其改進方法，通過同一手掌多個模板間的距離關(guān)系構(gòu)建樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在辨識過程中可以減少不必要的匹配，從而加快辨識的速度。
　　(5)掌紋配準和匹配算法：經(jīng)過預(yù)處理后的掌紋圖像通常仍會有一定程度的旋轉(zhuǎn)和非線性形變，這將對同一手掌的模板間的匹配造成