基于普通摄像头的掌纹识别技术

基于普通摄像头的掌纹

识别技术

概要设计说明书

2010/5/23

目录

1. 引言 ................................................................................................... 2

1.1 编写目的 .................................................................................. 2

1.2 背景 .......................................................................................... 2

1.3 定义及意义 .............................................................................. 3 2. 项目总体方案 ................................................................................... 3

2.1 目标 .......................................................................................... 3

2.2 系统方案 .................................................................................. 3

2.3 掌纹采集仪设计方案 ............................................................... 6 3. 项目开发 ........................................................................................... 6

3.1开发平台及语言工具 ................................................................. 6

3.1.1 开发平台 . ......................................................................... 6

3.1.2 语言工具 . ......................................................................... 6

3.2 开发文档及参考文档 ................................................................ 7

1. 引言

1.1 编写目的

本文档给出了“基于普通摄像头的掌纹识别技术”的设计说明，包括系统最终实现必须满足的功能、性能、接口和用户界面、附属工具程序的功能以及设计约束等。 目的在于：

● 为编码人员提供依据；

● 为修改、维护提供条件；

● 方便项目负责人按计划书的要求布置和控制开发工作全过程；

● 便于将按此计划书做阶段性和总结性的质量验证和确认。

本文档的预期读者包括：

● 项目开发人员，特别是编码人员；

● 软件维护人员；

● 软件测试人员；

● 项目组负责人和全体参加人员。

1.2 背景

利用掌纹进行个人身份识别的观点是K. Matsumoto在1985年首次提出来的，主要用在预防与计算机有关的犯罪，即防止非法的拷贝软件，非法使用数据库等，但是在该方面只做了初步的研究。从那以后，国内外才有一批学者开始对掌纹识别技术进行广泛而深入的科学研究。掌纹识别使用的图像主要分为脱机掌纹图像和联机掌纹图像两大类。到目前为止，国外已有不少著名高校和研究机构都积极开展了掌纹识别技术的研究工作，并取得大量的研究成果，如香港理工大学生物识别研究中心、美国Michigan 州立大学、台湾中华大学和香港科技大学。国内也有许多高校和研究机构积极开展了对掌纹识别技术的研究，如哈尔滨工业大学、中国科技大学、中科院自动化研究所等均先后进入了该研究领域。在该领域，也有一些应用产品问世，比如哈工大、香港理工大等单位联合研制开发的掌纹识别系统，号称国际上第一套高精度自动掌纹识别系统。他们还首次提出并设计开发出了三维掌纹识别系统、基于多光谱的新型掌纹识别系统、掌纹/指纹融合识别系统和掌纹/掌脉融合识别系统，这些成果显著地提高了系统的识别精度、可靠性和安全性。同时还成功地申报了18项美国、中国、中国香港、日本专利；获得国内外奖项5项；出版专著4部，其中包括3部英文专著；发表高水平的国际期刊、国际国内会议学术论文100余篇。他们在研究中积累了15万多幅的掌纹图像数据资源，建立了目前国际上规模最大、覆盖面最广、具有权威性的多种掌纹图像数据。据不完全统计，项目组发布的掌纹图像公开库已经被全世界31个国家和地区的230多个研究单位申请使用，是目前国际掌纹识别研究领域最重要、权威的数据资源。

1.3 定义及意义

掌形识别系统就是一种利用人体掌形特征来判别身份的计算机系统，掌形识别技术也是很早就开始使用的生物特征识别技术之一，它主要包括手形识别技术和掌纹识别技术两大部分。掌形识别具有比对速度快、录入失败率很低以及所需的存储空间很小等优点，因此国内外有很多科研人员正在研究如何将人的掌形特征用于个人身份的自动识别系统。此外掌形特征还可以作为附加的生物特征信息融合到已有的自动识别系统中，这样也能够显著地提高识别系统的可靠性。因此掌形是一种很有发展潜力的身份自动识别方法，它可以广泛地用在：考勤系统、人员出入管理方面；公共安全方面的应用，如门禁系统；银行及信用卡方面的应用；电子商务中的个人身份鉴别；户籍、身份证管理方面的应用；对机密信息的存取控制，包括计算机网络中的信息访问控制等。

掌形与其他生物特征（如指纹）一样，也具有稳定性、唯一性和普遍性等特点，因此掌纹识别技术作为对现有生物识别技术的必要的有益补充，已经成为了目前生物特征识别领域的一个研究热点，正吸引着越来越多的研究人员进入该领域从事科研和应用产品开发工作掌纹识别技术作为对现有生物识别技术的必要的有益补充，已经成为了目前生物特征识别领域的一个研究热点，正吸引着越来越多的研究人员进入该领域从事科研和应用产品开发工作。

2. 项目总体方案

2.1 目标

项目的主要研究目标是设计开发一套包括掌纹视频图像采集仪器在内的掌纹识别系统软件，以满足日益发展的身份识别市场需求，其主要内容包括：

1. 设计制作一个基于普通视频摄像头的低成本实时低分辨率掌纹图像采集

仪器；

2. 提出一种快速有效的手掌轮廓和掌纹主线增强、提取算法；

3. 设计基于掌纹主线特征的手掌模式分类规则及相应算法；

4. 研究一种基于掌纹特征和手形的掌形相似度计算方法，以及“一对一”

的验证和“一对多”的识别决策规则；

5. 开发一套高效的实时掌纹识别系统原型软件。

2.2 系统方案

掌纹识别系统同一般的模式识别系统在结构上大体是一致的，同样需要包括两个最基本的处理过程，即掌纹注册和掌纹识别。在注册阶段，将获取的训练样本首先进行预处理，进而将提取的特征存入掌纹模版库，最后根据掌纹模版库设计相应的分类器。识别阶段获取的测试样本同样要进行预处理和特征提取操作，

并通过分类器对其进行分类。这两阶段都要进行掌纹图像获取，掌纹预处理以及掌纹特征提取步骤。在本项目中，拟采用的总体研究方案下图所示。

数据采

数据处识别决如上图所示，该系统的研究方案总体上包括四个基本阶段，分别是“数据采集”、“传输与存储”、“数据处理”和“识别决策”。在“数据采集”阶段中，利用专用的掌纹采集仪器采集手掌图像（手形和掌纹）数据，然后在“传输与存储”阶段将采集到的图像压缩编码后再传输到目的设备，经过图像恢复后再对原始图像进行存储；在“数据处理”阶段，先预处理采集得到的图像，再进行有效区域分割、掌纹二值化处理、特征提取等处理，随后对提取的特征进行质量评估，剔除不合格的数据，并将合格的特征数据送交后续过程进行模式匹配，计算输入特征和数据库模板之间的相似程度；在“识别决策”阶段，根据设定的判别规则，决定对本次掌纹特征的识别结果，并将决策结果提交数据库保存作为后续决策的经验参考依据。

在项目的研究过程中, 要提取手掌轮廓和掌纹主线及其特征点，可以先对掌纹图像二值化，再用边缘检测或轮廓跟踪的方法得到掌纹的轮廓线，但这样提取到的轮廓线不平滑，会有许多噪声，不利于轮廓特征点的检测考虑到要得到平滑的轮廓线是正确提取轮廓特征点的关键，所以在本项目研究中，我们在分离图像与背景后拟采用基于线条检测器和形态学梯度方法来提取轮廓线，最后再用改进后的Harris 角点检测方法来提取轮廓线上的可用特征点；再根据三个关键的角点

位置来确定坐标系，并用轮廓特征点对掌纹中心区域的定位。然后再采用插值与曲线拟合相结合的方法进行线特征的提取，大体步骤是先将图像反转放大，再用基于位置的闭值分割算法计算局部闭值并二值化图像; 再对所得图像进行膨胀，删除面积小于一定值的区域，再进行细化、去除尖刺处理，最后作曲线拟合进行线条平滑，从而得到增强的三条掌纹特征主线。

用掌纹验证个人的身份，即将采集到的掌纹图像的特征矢量与掌纹特征数据库中特征矢量进行对比，看是否相似或相近，其实质就是用各种特征来描述掌纹，然后通过特征间的距离度量来判断掌纹之间的相似性。不同掌纹特征间的距离较大，而来自相同掌纹的特征间的距离很小。显而易见，如果在对掌纹进行精确的匹配识别之前先对掌纹进行分类，不仅可以加快识别的速度，而且可以提高识别的可靠性。在本项目研究中，手掌中只有一条主线的归为第一类；有两条主线而且两者间互不相交的归为第二类；有两条主线而且两者间有一交叉点的归为第三类；三条主线完整且三者间互不交又的归为第四类；三条主线完整且智慧线和生命线相交的归为第五类；三条主线完整且智慧线上有较长分叉线的归为第六类；手掌中遍布粗的、或细的纹线，分不清主线结构、呈网状结构的归为第七类。确定了分类规则以后，拟采用WTA 神经网络模型来构造一个模式分类器，并将提取到的掌纹特征进行向量化处理，再用这些向量来有监督地训练WTA 神经网络分类器，待分类器充分训练以后，网络的神经元间连接权值保持稳定，根据网络的输出向量，便可以对后续输入向量进行分类，从而判定输入掌纹的类别。

在对掌纹进行定位、特征提取及分类之后，下一步要进行的就是掌纹的特征匹配了。掌纹验证的匹配是用当前输入掌纹的特征与事先保存起来的模板特征进行比对，从而判断这两个掌纹是否来自同一手掌。匹配结果的正确与否是在线掌纹自动识别系统成功与否的最后一道关口，因此匹配是掌纹识别中至关重要的一步。在本项目的研究中，拟采用二维主元分析（2D-PCA ）算法来对掌纹进行识别。与传统的PCA 方法相比，二维主元分析法基于二维的图像矩阵，而不是一维的图像向量。使用这种方法，不需要提前将图像矩阵转换为向量，图像的协方差矩阵可以直接由原始图像矩阵计算出，与传统PCA 方法的协方差矩阵相比，使用2D-PCA 方法得到的图像的协方差矩阵要小得多，因此其计算速度、识别精度也更要高很

多。

2.3 掌纹采集仪设计方案

根据研究目标, 本项目拟设计制作的掌纹采集仪要求具有成本低廉、图像采集速度快和可靠性高等优点，因此该仪器将采用如下图的设计方案。

该设计方

案的掌纹采集仪器主要由底座、机壳、摄像

头、玻璃挡板以及防尘罩等部件组成，其中底座和机壳采用USB 插头 1.2毫米钢板，(公头)

摄像头选用普通的视频摄像

头（单价约30

元）；玻璃挡板全透明，在采集掌纹时主要为手掌提供接触平台；防尘罩位置在挡板上方，主要起遮挡玻璃挡板以避免灰尘沉积在玻璃挡板上影响采集到的掌纹图像质量。所设计的仪器大体上高度约为30cm ，底座为圆形直径约20cm ，采集仪样机的整体重量约为0.5kg ，与其它设备（如计算机）通过USB 插头进行连接并传送采集得到的掌纹数据。

3. 项目开发

3.1开发平台及语言工具

3.1.1 开发平台

软件开发平台：Visual Studio 2005

系统环境：Windows Vista、Windows 7

数据库平台：MS SQL Server 2005

3.1.2 语言工具

软件开发平台：Visual Studio 2005平台上的C#等

系统环境：Windows Vista、Windows 7

3.2 开发文档及参考文档

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● 《基于普通摄像头的掌纹识别项目申报书》，项目团队 2010.03 《基于普通摄像头的掌纹识别需求分析》，项目团队 2010.04 《项目开发编码规范》，项目团队 2010.03 《掌纹识别算法综述》，岳峰 左旺孟 张大鹏 2010.03 《Online Palmprint Identification》，David Zhang, Senior Member, IEEE, Wai-Kin

Kong, Member, IEEE, Jane You, Member, IEEE, and Michael Wong 2003.09

● 《在线掌纹识别》（《Online Palmprint Identification》中文翻译），项目团

队 2010.05