基于主线的抗皱 palmprint 鉴别新方法

本文探讨了一种基于主线条的掌纹识别新方法，针对实际场景中可能存在大量长且明显的皱纹的问题，该方法在特征提取阶段引入了改进的有限拉普拉斯变换（Modified Finite Radon Transform, MFRT）。MFRT能够在保持高效率的同时，有效地捕捉掌纹图像中的主要特征线，提高了识别的准确性，即使面对复杂的纹理变化也能保持稳定。 在特征提取部分，MFRT并非传统的拉普拉斯变换，而是对这一理论进行了优化，通过减少噪声的影响并增强对主线条的响应，从而更好地适应掌纹图像的特点。这种方法特别关注于提取那些在掌纹中起到关键区分作用的主线，如生命线、爱情线和智慧线等，这些线条在个体之间具有较高的独特性。 接下来，在匹配阶段，作者提出了一种基于像素到区域比较的匹配算法。这种算法通过将两个掌纹图像的局部区域进行逐像素对比，来评估它们之间的相似度。这种策略有助于减小旋转和微小位移带来的影响，提高了比对的稳健性，使得系统能够在实际应用中抵抗常见的姿态变化，从而提高识别的可靠性。 实验部分展示了该方法在多个数据库上的性能，包括不同姿势、光照条件和个体间差异下的识别率。结果显示，改进的MFRT特征提取和像素区域匹配算法相结合，显著提升了掌纹识别系统的准确性和鲁棒性，尤其是在对抗噪声和低质量图像方面表现优秀。 这篇论文为掌纹识别领域提供了一种新颖且实用的解决方案，其核心是结合了有效的特征提取技术与稳定的匹配策略，对于实际的生物识别应用有着重要的意义。随着人们对安全性和便捷性的需求增加，基于主线条的掌纹验证方法有望在未来生物识别技术中发挥重要作用。