移动平台掌纹ROI定位算法：结合形态学与纹理特征

"该文提出了一种基于移动平台的掌纹ROI定位算法，结合指间谷点附近的形态学特征和纹理特征，提高了定位准确性，并在移动设备上保持了快速的运算速度。" 在当前的移动信息时代，智能手机和其他移动通信设备已经成为日常生活不可或缺的一部分。随着这些设备的普及，它们在人们生活中的作用不断增大，同时也带来了信息安全的风险。生物特征识别技术，如掌纹、指纹和虹膜识别，因其独特性、持久性和不易遗忘性，成为了对抗这些风险的有效手段。尤其是掌纹识别，由于其所需的图像分辨率相对较低，移动设备上的普通摄像头即可满足需求，因此在移动平台上的应用具有显著的优势。 传统的掌纹ROI（感兴趣区域）定位方法通常包括图像二值化、手掌边缘提取和指间谷点定位三步。然而，在移动设备上采集掌纹图像时，光照条件和复杂背景可能导致边缘提取不稳定，影响定位精度。此外，移动设备的计算能力和存储空间有限，限制了某些复杂的图像处理算法的直接应用，比如主动形状模型（AAM）和组合 landmark 模型（CLM）。 为了解决这些问题，文章提出了一种新的掌纹ROI定位算法，该算法特别针对移动平台进行了优化。它采用Haar随机森林回归投票算法来学习和识别指间谷点附近的纹理特征，同时结合形态学分析，以更精确地定位指间谷点，从而确定掌纹ROI区域。这种方法不仅提高了定位的准确性，而且在移动设备上仍能保持较高的运行效率，避免了计算量大、速度慢的问题。 实验结果显示，提出的算法在保持快速运算速度的同时，显著提升了掌纹ROI的定位精度，证明了其在移动平台上的实用性和有效性。这种方法为移动设备上的掌纹识别提供了新的解决方案，有助于提升移动设备生物特征识别的安全性和用户体验。