无辅助设备的掌纹ROI定位方法提升生物识别便捷性

本文主要探讨了"旋转平移不变的手掌图像ROI定位方法"，由唐海伟、徐晓哲和刘玉山三位作者共同完成，发表于兰州大学信息科学与工程学院。随着生物认证技术的快速发展，掌纹识别技术作为其中的重要分支，其ROI（感兴趣区域）定位的准确性对于提升识别性能至关重要。传统的身份识别方法如钥匙、密码等存在易丢失、遗忘和被破解的问题，相比之下，生物认证技术尤其是掌纹识别因其独特性（如个体间的唯一性）和易用性，吸引了越来越多的研究。 文章提出了一种创新的ROI定位方法，该方法利用数字图像处理技术，如膨胀、腐蚀、旋转和平移等手段，精确地定位掌纹图像中的指尖、手指间谷点、腕点和腕心。这种方法不仅能够确保ROI的准确性，还能自动识别图像来源是左手还是右手，从而简化了掌纹识别的过程，提高了识别的便利性。这种无辅助设备的定位方式对于提高用户体验和降低操作复杂度具有显著优势。 然而，现有的ROI定位方法往往依赖于外部设备固定手部位置，而本文提出的解决方案则突破了这一限制。此外，考虑到个体差异，正确区分左右手的掌纹特征对提高识别准确率至关重要，传统方法在这方面有所欠缺。通过新方法，图像比对时能够准确地区分左右手，从而增强识别系统的鲁棒性。 论文的研究成果通过实验证明了其有效性，尤其是在解决部分人群如手工劳动者和老年人因指纹不清晰导致的采样难题上，掌纹识别更具优势。该研究不仅推动了掌纹识别技术的发展，也为基于掌纹的生物识别提供了新的定位策略。该论文的关键词包括掌纹识别、感兴趣区域（ROI）、腐蚀，其所属的中国分类号为TP391.41，体现了其在计算机视觉和生物特征识别领域的学术价值。