基于小波变换的 palm vei n识别系统：98.8%准确率

本文探讨了一种基于小波变换的掌纹识别系统，这是首次将掌纹模式应用于个人识别领域。作者们关注的是在生物识别技术中日益增长的关注点——手掌静脉，这是一种独特的生物特征，具有高度的个体特异性。传统的生物识别方法如面部、指纹和虹膜已经被广泛研究，而手部静脉由于其难以伪造和易于获取性，被认为是潜在的强安全选项。 文章的核心技术是利用小波分解提取掌纹图像的纹理特征。小波变换是一种多分辨率分析工具，它能够捕捉信号在不同尺度上的细节信息，这对于识别像掌纹这样的复杂纹理特别有用。通过这种方法，研究者能够有效地提取出掌纹的细微差异，这些差异对于个体身份的确认至关重要。 研究团队构建了自己的掌纹图像数据库，并选择了最近邻（Nearest Neighbor，NN）分类器来评估系统的性能。最近邻算法简单直观，它根据测试样本与数据库中最相似的样本的距离来进行分类。实验结果显示，基于小波变换的掌纹识别算法表现出极高的正确识别率（CRR），达到了令人印象深刻的98.8%，这表明该系统在实际应用中具有很高的准确性和可靠性。 关键词“生物识别”、“小波变换”和“静脉模式”突出了本文的主要贡献和技术基础。这项工作不仅扩展了生物识别技术的多样性，也为手掌静脉这一新兴生物特征在安全验证中的应用提供了强有力的支持。在未来的研究中，这种系统有可能被用于各种安全场景，如门禁控制、手机解锁或者金融交易验证，成为一种更加便捷且安全的身份验证方式。