掌纹识别算法综述

第36卷第3期自动化学报Vol.36,No.3 2010年3月ACTA AUTOMATICA SINICA March,2010

掌纹识别算法综述

岳峰1左旺孟1张大鹏2

摘要掌纹识别作为一种新兴的生物识别技术,近年来得到了广泛的关注与研究.与其他生物特征相比,掌纹有许多独特的优势,包括识别率高、采集设备价格低廉、用户可接受性好等.这些优势使得掌纹识别成为一种有着广泛应用前景的生物识别方法.本文首先介绍了掌纹的特点、掌纹的采集设备和预处理方法,之后详细介绍了近几年来提出的各种掌纹识别方法.根据特征提取以及匹配方法的不同,本文将掌纹识别方法分为基于结构的、基于子空间的、基于编码的和基于统计的四类方法.在回顾和比较了各种算法的特点之后,对未来的掌纹识别方法的发展方向作了展望.

关键词生物识别,掌纹识别,低分辨率掌纹图像,特征提取,特征匹配

DOI10.3724/SP.J.1004.2010.00353

Survey of Palmprint Recognition Algorithms

YUE Feng1ZUO Wang-Meng1ZHANG Da-Peng2

Abstract As an emerging biometric technology,palmprint recognition has recently received considerable research interest.Because of its low-price capture device,fast execution speed,and high verification accuracy,palmprint recognition is very competitive in biometric research and is expected to have a wide range of security applications.This paperfirst introduces the characteristics of the palmprint,the acquisition and the preprocessing method for palmprint image,and then presents a survey of the palmprint recognition algorithms.According to different feature extraction and matching approaches,we roughly group these algorithms into four categories:structure based,statistics based,subspace based and coding based methods.After surveying and comparing these algorithms in each category,we conclude this paper with a discussion of future trends.

Key words Biometrics,palmprint recognition,low-resolution palmprint image,feature extraction,feature matching

随着社会和经济的不断发展,人们对身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了越来越高的要求.传统的身份鉴别方法,如钥匙、密码以及智能卡等,存在容易丢失、遗忘、被复制及盗用的隐患.而通过辨识人的生理和行为特征进行身份认证的生物识别技术(Biometrics)为身份鉴别提供了一个方便可靠的解决方案.

生物识别技术是指根据人的生理特征(如语音、指纹、掌纹、面部特征、虹膜等)或行为特征(如步态、签名、击键特征等)进行身份鉴别的技术.生物识别技术以人的生物特征为基础,以信息处理技术为手段,具有安全性、有效性和易用性等特点,因此受到人们越来越多的重视.

收稿日期2009-04-10录用日期2009-10-23

Manuscript received April10,2009;accepted October23,2009国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA01Z308),国家自然科学基金(60872099,60902099)资助

Supported by National High Technology Research and De-velopment Program of China(863Program)(2006AA01Z308) and National Natural Science Foundation of China(60872099, 60902099)

1.哈尔滨工业大学计算机学院生物信息技术研究中心哈尔滨150001

2.香港理工大学计算学系生物识别技术研究中心香港

1.Biocomputing Research Center,School of Computer Sci-ence and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001

2.Biometrics Research Center,Department of Com-puting,Hong Kong Polytechnic University,Hong Kong

掌纹识别是近些年来新兴的一种生物识别技术.与其他用于识别的生物特征相比,掌纹具有很多独特的优势.相比于指纹,掌纹拥有更大的面积以及更为丰富的纹理信息,只需要较低分辨率的采集设备就可以构建高性能的掌纹识别系统;相比于人脸识别,掌纹识别能轻易地区分双胞胎;相比于虹膜,掌纹采集设备的价格更为低廉,采集方式也更容易让用户接受;相比于签名,掌纹更加稳定可靠.因此,掌纹识别是一种有着广泛应用前景的生物识别方法,近年来得到了研究人员的广泛关注.

掌纹中包含丰富的特征,如主线、皱褶、三角点和细节点等,如图1所示.在高分辨率(≥400dpi)的掌纹图像中可以提取到上述的全部特征;而对于低分辨率(≤100dpi)的掌纹图像,只能提取到主线和皱褶特征(统称为线特征),如图2所示.由于在低分辨率的掌纹图像上的识别精度对于一般的民用和商用已经足够,而且相对于高分辨率图像,获取和处理低分辨率掌纹图像可以节省大量时间和成本,因此本文主要讨论针对低分辨率掌纹图像的识别方法.

本文的结构安排如下:第1节讨论了掌纹图像的采集和预处理,以及公开的掌纹图像数据库和评价指标;第2节对各种掌纹识别算法作了分类,并对每类算法进行详细的阐述和比较;第3节讨论了当前