掌紋識別方法研究解決的問題

❶ 掌紋識別的介紹

掌紋識別是近幾年提出的一種較新的生物特徵識別技術。掌紋是指手指末端到手腕部分的手掌圖像。其中很多特徵可以用來進行身份識別：如主線、皺紋、細小的紋理、脊末梢、分叉點等。掌紋識別也是一種非侵犯性的識別方法，用戶比較容易接受，對採集設備要求不高。

❷ 怎樣看掌紋

1、生命線的識別與看法

生命紋包圍的掌丘范圍大的，也是精力充沛，范圍小的贏弱，容易疲倦。生命紋開頭（靠掌邊）有鏈形紋的，兒童時期體弱多病。

❸ 什麼是掌紋識別技術

掌紋識別技術是近幾年提出的一種較新的生物特徵識別技術。掌紋是指手指末端到手腕部分的手掌圖像。其中很多特徵可以用來進行身份識別：如主線、皺紋、細小的紋理、脊末梢、分叉點等。掌紋識別技術也是一種非侵犯性的識別方法，用戶比較容易接受，對採集設備要求不高。
隨著信息技術和網路技術的高速發展，信息安全顯示出前所未有的重要性。生物識別技術以其特有的穩定性、唯一性和方便性，得到越來越廣泛的應用。掌紋識別作為一項新興的生物識別技術，因具有采樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受程度高、不易偽造、受雜訊干擾小等特點受到國內外研究人員的廣泛關注。但是由於掌紋識別技術起步較晚，尚處於學習和借鑒其他生物特徵識別技術的階段

❹ 掌紋識別的分級融合

從上面的分析可以看出，每種掌紋圖像的識別演算法都各有優缺點，如果只採用一種識別演算法很難做到快速、高精度的身份識別。因此，多特徵融合的方法將是掌紋識別發展的重要方向。
這里的融合，可以是特徵級的融合，通過定義的融合準則將提取的多個特徵融合為一個新的特徵。如文獻[27]通過融合準則將4個不同方向的Gabor濾波器提取的掌紋圖像的相位特徵融合為一個。有效的表達了掌紋圖像的方向和相位信息。文獻用競爭編碼的方式，將Gabor濾波器提取的6個方向的掌紋圖像的相位信息融合。從而在提高識別精度的同時使得匹配速度也大大提高。
也可以是匹配級的融合[36~38]，也就是從粗到細，不同匹配層次採用不同特徵，例如粗匹配層次採用紋理能量作為特徵，精匹配層次提取點特徵進行匹配。You利用多種特徵對掌紋進行分層編碼，以實現在大規模掌紋資料庫中進行快速的身份識別。

❺ 墨奇的新一代指掌紋系統，有哪些創新突破

在基礎數學方面應用方面，具有多尺度、多樣化表述特徵和與之相對應對高精度、高速度的非結構化數據搜索功能。其次，在AI領域，指掌紋識別方面解決了海量非結構化數據高精度高速度搜索的問題，突破了現有深度學習技術在細粒度搜索上精度不足的問題

❻ 怎麼看掌紋圖解 手相

首先，很多人不知道要看左手還是右手？「左右手」的在手相里代表意義為：左「先天」、右「後天」。

所謂「左手先天、右手後天」，比較白話的講法就是說：右手的影響比重較高，左手影響力較小。或許可以這幺說，右手在吉凶判斷上佔八成的影響力，左手在吉凶判斷上具有兩成的影響力，因此「判斷手相」時，主要用右手來判斷，然後再依據左手來做吉凶上的加減分。

基本上大部份人的手相是「左右對稱」的，所以判斷上問題不大，但是就如上面所說明的，右手是判斷吉凶的主角，左手是用來在吉凶上面加減分用的。左右手有點差距是正常的事，因為世界上很難有完全一模一樣的左右手，不過在判斷上一定要知道，右手為主、左手為輔的關鍵，這樣才能夠正確判斷手相命理的吉凶。

至於男左女右的說法則是非正統的手相分析喔！

我們可以發現，一個人的運氣好，他的氣色就好，手的色澤看起來也一樣比較健康；同樣地，他的手相紋路看起來比較清晰，直觀上就是一個思路清楚而理性的人；如果一個人的手相紋路很復雜，直觀上就是一個思緒較復雜的人，而且事實上也正是如此。由此可見『以相取人』是很符合自然現象的，這也就是『手相』預測的基本原理。下面詳細解說一下。

先上一張手掌分布圖

一、生命線的識別與看法

1、生命紋包圍的掌丘范圍大的，也是精力充沛，范圍小的贏弱，容易疲倦。生命紋開頭（靠掌邊）有鏈形紋的，兒童時期體弱多病。

2、生命紋尾端有如流蘇，要防老人病，生命紋上有島紋，代表某一時間生病或住院，島紋大小代表病情的輕重與時間長短。

二、智能線的識別與看法

1、智能線至又稱腦紋，是掌相中最主要的一紋，中國手相中此紋代表本身，又稱人紋。起點與生命線同，向小指方向走，至無名指與小指指縫間停最好，太短不夠聰慧，太長則精明過度，亦不好.。腦紋以深細為佳，表示思想能夠集中，腦筋聰慧。腦紋上有島紋就表現思想不集中，記意力弱或腦部受挫。腦紋起點有鏈行外在環境影響求學。

2、智能紋與生命紋起點一起， 兩紋合為一，一段距離後才離開，表示內向，謹嚴，斟酌周詳，連的太長，則多慮，容易游豫不決。如果生命線和智能線起點一起隨後馬上離開走，個性武斷，能隨機應變。如果兩線離開有距離，是勇敢外向的個性，天不怕地不怕，如果兩線起點分開超過半公分以上，就成魯莽不經大腦的個性了

三、感情線的識別與看法

1、感情紋又名天紋或父紋，從小指下掌邊起向食指方向走，以走入食指與中指縫為中庸，若一直前進至食指下，屬於心靈之域，較注重精力的愛；進入中指下面，屬肉體之愛，並不注重海誓山盟

2、如果在中指下往下彎，就愛得任性，不哲手腕，若感情線長而且有分岔往下彎，則是舍一切為情犧牲 。

感情線深細的，感情也細膩，感情線粗淺的，感情也粗放；情感線頭端(掌邊)如果上下都有像羽毛狀的斜紋，表是這人很熱忱；若線下沒羽毛紋，只有線上有，那是機智線，表示反映好能隨機應變 。

感情紋如果是鏈行，多愁善感。感情紋有島形紋，如呈現在無名指下，代表眼睛有問題，近視弱視或閃光。若島紋呈現在其它地位，是感情上的困擾；感情線斷裂，象徵感情受到很大的挫折。

四、婚姻線的識別與看法

1、婚姻線在小指下的掌邊，介於小指和感情紋之間，有的人只有一條，有的則有數條紋，數目並不主要，總會有一條較深的紋，如果有兩條一樣深，就怕會容易陷入三角糾紛。若婚姻紋超過六條，而且找不出主線，則婚姻關系較亂。

2、婚姻紋長，擇偶條件苛，他們5年的感情，對配偶的請求也高，婚姻上會有壓力。若長到無名指下並接處太陽線，可有好親家，帶來財富聲望。若沖破太陽線，則有負面後果，以至於影身響聲望和財富婚姻紋尾部如果分岔，容易分手；

3、有島紋則可能因某種因為分居；婚姻線尾部往上翹缺少結婚的意願

五、事業線的識別與看法

事業線是從手掌底部往上升的紋，有的人可以直抵中指根部，也可稱為命運紋。有的事業線不是一條直紋，而是斷斷續續好幾條，表示工作不穩固，或經常變革工作環境。事業紋升到腦紋(智能線)就停滯，表現是由自身智能決議而結束工作。如果升到島紋而停滯，則表是因情感問題而結束工作。有兩條事業紋，可以兼職或發展另一副業 。

六、太陽線的識別與看法

太陽紋在無名指下的直紋，與事業紋平行。若太陽紋成雙線則稱「名望紋」表現能在社會上有好名聲。太陽紋如果過多，興致普遍，但容易疏散精神不專注。太陽紋有島紋或像十字形，都是損壞太陽紋，代表聲望或金錢的喪失。

七、各種紋路的識別與看法

1、健康紋，一條從至小指下面向生命紋走，其實是「不健康紋」因為沒有健康紋的才健康。健康紋如武斷斷續續，表示腸胃消化不良；如果有鏈狀，是呼吸體系的毛病。在紋的頭端是咽喉或頭部毛病，在線尾則是泌尿的問題 。

2、創作紋，在無名指和小指指縫下斜斜的兩條紋，表示這人有言究創作的能力，可以從事研討或寫作繪畫，必定有成績。

3、財富紋，在大拇指的第二節，不論橫紋或直紋，紋越多表示錢財累積越多。

4、人緣紋，在掌底邊上斜往上走，表示有人緣 。

5、神秘十字紋,在掌心，感情紋和智能線之間，如有十字形之紋稱為神秘十字紋，表示喜歡研究哲學，玄學，宗教的事 。

6、小人紋，食指根部斜斜的幾條紋，沒有斜紋的不犯小人，一般人都有幾條，要是多於四條容易招忌誹謗，若出現七八條則有官非，尤其是小指長度不超過無名指第三節界線的。

7、反抗紋，在感情紋下面部位一條和感情紋平等的線，修改倔強，不區不繞，不過如沒首先思想，則是社會的問題人物。

8、努力紋，生命線上往上升的紋，表示努力會有成果；若在生命線起點往食指下升叫「希望紋」，有希望紋的人，夢越多運氣越好。

❼ 為什麼警察在採集作案樣本時，只採集指紋，掌紋就沒有用么

犯罪現場留下指紋的概率比掌紋大，且指紋技術應用比較成熟，簡單。下邊是關於掌紋識別的一些介紹。
1. 什麼是掌紋識別？
掌紋識別：掌紋識別是近幾年提出的一種較新的生物特徵識別技術。掌紋是指手指末端到手腕部分的手掌圖像。其中很多特徵可以用來進行身份識別：如主線、皺紋、細小的紋理、脊末梢、分叉點等。掌紋識別也是一種非侵犯性的識別方法，用戶比較容易接受，對採集設備要求不高。
2. 掌紋的特徵
掌紋是指手腕與手指之間的手掌表面上的各種紋線。掌紋的形態由遺傳基因控制，即使由於某種原因表皮剝落，新生的掌紋紋線仍保持著原來的結構。每個人的掌紋紋線都不一樣，即使是孿生同胞，他們的掌紋也只是比較相似，而不會完全一樣。
掌紋中最重要的特徵是紋線特徵，而且這些紋線特徵中最清晰的幾條紋線基本上是伴隨人的一生不發生變化的。並且在低解析度和低質量的圖像中仍能夠清晰的辨認。
點特徵，主要是指手掌上所具有的和指紋類似的皮膚表面特徵，如掌紋乳突紋在局部形成的奇異點及紋形。點特徵需要在高解析度和高質量的圖像中獲取，因此對圖像的質量要求較高。
紋理特徵，主要是指比紋線更短、更細的一些紋線，但其在手掌上分布是毫無規律的。掌紋的特徵還包括幾何特徵：如手掌的寬度、長度和幾何形狀，以及手掌不同區域的分布。
掌紋中所包含的信息遠比一枚指紋包含的信息豐富，利用掌紋的紋線特徵、點特徵、紋理特徵、幾何特徵完全可以確定一個人的身份。因此，從理論上講，掌紋具有比指紋更好的分辨能力和更高的鑒別能力。
3. 掌紋識別系統組成
掌紋識別系統同其他生物特徵識別系統在結構上是一樣的，他們都由兩個部分構成：訓練樣本錄入階段和測試樣本分類階段，如圖1-3所示。訓練樣本錄入階段可以描述如下：首先對採集的掌紋訓練樣本進行預處理，然後進行特徵提取，把提取的掌紋特徵存入特徵資料庫中留待與被分類樣本進行匹配。測試樣本分類階段是對獲取的測試樣本經過與訓練樣本相同的預處理、特徵提取步驟後，送入分類器進行分類。這兩部分都包括以下三步：掌紋圖像採集、預處理以及特徵提取，下面將分別介紹。
掌紋圖像採集：掌紋圖像採集的目的就是利用某種數字設備實現把掌紋轉換成可以用計算機處理的矩陣數據。一般採集的都是二維灰度圖像。
預處理：預處理的目的是使所採集的掌紋圖像能方便的對圖像後續處理，如去除雜訊使圖像更清晰，對輸入測量引起或其他因素所造成的退化現象進行復原，並對圖像進行歸一化處理。
特徵提取：經過預處理的信息數據往往十分龐大。因此需要對信息數據進行特徵提取和選擇，即用某種方法把數據從模式空間轉換到特徵子空間。使得在特徵空間中，數據具有很好的區分能力。
分類決策：分類是將樣本的特徵空間劃分為類型空間。對於給定的未知模式，確定其為類型空間的某種模型。特徵提取和選擇在很大程度上影響了分類效果，而好的分類器設計和方法也會提高系統分類性能。
4. 掌紋識別演算法
目前，研究人員已經對掌紋識別技術進行了廣泛而深入的研究，並取得了一定的成果。本文對掌紋識別技術的國內外研究現狀作簡單介紹。下面分別介紹基於掌紋的點特徵與線特徵、紋理特徵、子空間分析和分級特徵融合的掌紋識別演算法。
4.1、基於點特徵與線特徵的識別方法
與指紋相似，掌紋圖像上也含有脊線和細節點。Funada J提出了一種通過消除掌紋的褶皺提取乳突紋的方法[9]，然而這種方法僅限於提取掌紋圖像的脊線，並沒有成功用於掌紋識別。Duta提出了一種基於掌紋圖像特徵點的掌紋識別方法[10]。Chen等嘗試通過產生局部灰度方向場圖像來估計掌紋的褶皺點[11]，將這些點連接起來組成直線段的形式用於後續的匹配。
手掌上的紋線是最直觀的特徵，很多文獻都研究了掌紋的線特徵[12~15]，提取紋線特徵實際上是低對比度、高雜訊背景條件下的邊緣檢測。文獻[13]最早使用了掌紋的線特徵用於掌紋識別，這種方法只提取手掌上的短直線。Han等人則採用形態學和Sobel邊緣特徵描述掌紋[12]，並訓練一個神經網路分類器用於驗證。基於堆棧濾波的金字塔邊緣檢測演算法和依據灰度形態學中的腐蝕、膨脹等概念構造的運算元也被用於提取掌紋線特徵。
基於點、線特徵的識別演算法是掌紋識別中最直接的方法。點特徵可以精確的描述掌紋圖像，且魯棒性較強、鑒別能力高。但是點特徵需要在高解析度的圖像中提取。若點的數量較多，則匹配時需要大量的計算消耗。線特徵明顯穩定，表示方法簡單，特徵空間小。但是，點特徵和線特徵無法表示掌紋紋線的深淺和力度，並且受雜訊的干擾較大。
4.2、基於掌紋紋理特徵的識別方法
掌紋可以被認為是無規則但在個體間獨一無二的一種紋理。目前有很多方法是針對紋理分析處理掌紋圖像的。如Gabor濾波[18~20]、小波變換[21~23]、傅立葉變換[24]和局部能量[25]等方法。與指紋相比，掌紋上有很多摺痕，Wu提取有向線能量特徵將這些摺痕特徵向量化[25]，用於掌紋識別。李文新通過傅立葉變換將掌紋圖像變換到頻域[24]，然後再將變換後的圖像分別計算R能量和 能量，最後通過分級匹配方法對提取的特徵進行匹配識別。
Kong等人將虹膜識別[26]中的基於二維Gabor的相位編碼方法用於掌紋圖像的特徵提取。該方法把Gabor濾波後的圖像進行相位編碼，稱作PalmCode，這樣在特徵向量中只保存了相位信息。由於這種演算法只採用了一個方向的Gabor濾波器提取掌紋圖像的特徵，掌紋圖像其他方向的信息丟失。文獻在這種演算法的基礎上進行改進，提出了採用4個方向的Gabor濾波器同時提取掌紋圖像的相位特徵，然後通過融合準則將這4個方向的相位特徵融合為一個，稱為FusionCode。這種演算法很好的利用了Gabor濾波器的方向性，使得演算法的正確識別率大大提高。但是，這種演算法需要計算4次Gabor濾波器與圖像的卷積運算，使得計算復雜度明顯增加。
採用紋理分析的方法處理掌紋圖像可以有效的避免圖像在空域中雜訊的影響，簡化甚至免去圖像預處理步驟。同時，採用紋理能量描述掌紋，除了空間位置外，還能夠利用紋線的粗細程度這一性質進行區分。這種方法能夠較好的保持掌紋圖像的類間區分性和類內緊湊性。
4.3、基於子空間的掌紋識別方法
基於子空間的特徵提取指的是將掌紋圖像通過映射變換或是矩陣運算，實現從樣本空間到特徵子空間的轉換。根據映射變換的性質，變換後的子空間可分為線性子空間和非線性子空間。目前運用在掌紋識別上的多為線性子空間方法。
主成分分析是多元變數統計中的一種降維技術。這種方法認為任何一幅圖像都可以分解為一系列向量與系數的線性組合，該系數彼此不相關，並且服從高斯分布，將其中包含信息成分最多的向量方向視為主要組成成分方向。具體實現是將掌紋圖像按行展開後，所形成的一維向量進行K-L變換，獲得其正交的n維K-L基底，以對應前m個最大特徵值的基底張成的子空間，將掌紋圖像投影到該子空間上，實現維數的降低以減少計算復雜度。其中，對應較大特徵值的基底具有類似掌紋圖像一樣的紋理，被稱作特徵掌，可以利用特徵掌集來描述掌紋[28,32]。二維主成分分析是在主成分分析的理論基礎上建立起來的，他與主成分分析不同之處主要在於它是直接基於二維矩陣的變換，而無需先將二維圖像化為一維。文獻[30,31]採用了二維主成分分析的方法對掌紋圖像進行特徵提取。
Fisher是線性判別中的經典演算法，該演算法的主要思想是：在一般情況下，總可以找到某一個或某一些投影方向，使得樣本投影在該方向上的結果能夠符合類內離散度最小、類間離散度最大的標准。即投影後的模式具有最佳的可分離性。文獻[33,34]採用Fisher演算法對掌紋圖像進行分類識別，取得了很好的效果。
子空間法提取特徵具有描述性強，計算代價小，易實現和可分性好等特點。使用較少的特徵向量數目就能夠取得較高的識別率。但PCA方法的本質決定了在該方法下得到的特徵在一般情況下是最佳描述而不是最佳分類特徵，這不利於分類匹配。FLD方法同樣能大大降低原始特徵空間的維數，並且和PCA方法相比，FLD方法對光照條件更為不敏感。
4.4．分級融合的掌紋識別方法
從上面的分析可以看出，每種掌紋圖像的識別演算法都各有優缺點，如果只採用一種識別演算法很難做到快速、高精度的身份識別。因此，多特徵融合的方法將是掌紋識別發展的重要方向。
這里的融合，可以是特徵級的融合，通過定義的融合準則將提取的多個特徵融合為一個新的特徵。如文獻[27]通過融合準則將4個不同方向的Gabor濾波器提取的掌紋圖像的相位特徵融合為一個。有效的表達了掌紋圖像的方向和相位信息。文獻用競爭編碼的方式，將Gabor濾波器提取的6個方向的掌紋圖像的相位信息融合。從而在提高識別精度的同時使得匹配速度也大大提高。
也可以是匹配級的融合[36~38]，也就是從粗到細，不同匹配層次採用不同特徵，例如粗匹配層次採用紋理能量作為特徵，精匹配層次提取點特徵進行匹配。You利用多種特徵對掌紋進行分層編碼，以實現在大規模掌紋資料庫中進行快速的身份識別。
5. 掌紋識別技術展望
隨著信息技術和網路技術的高速發展，信息安全顯示出前所未有的重要性。生物識別技術以其特有的穩定性、唯一性和方便性，得到越來越廣泛的應用。掌紋識別作為一項新興的生物識別技術，因具有采樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受程度高、不易偽造、受雜訊干擾小等特點受到國內外研究人員的廣泛關注。但是由於掌紋識別技術起步較晚，目前尚處於學習和借鑒其他生物特徵識別技術的階段。