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掌紋識別是一個新興的生物特征識別技術，憑借其相對于人臉和指紋等其他生物特征的優勢，迅速得到了廣泛的關注。

掌紋相比指紋有著豐富的紋理和更廣的特征空間，因此可以實現更高的識別率和更大的用戶基數；而且與人臉不同的是，用戶對掌紋擁有是否出示的選擇權，并且更難被監控攝像頭秘密采集，具有用戶主動性和更低的侵犯性。

掌紋采集

依照媒介和方法的不同，掌紋采集存在多種形式，從是否接觸采集設備來看，分為接觸式采集和非接觸式采集。非接觸掌紋采集方式是指手掌無固定位置限制的獲取圖像，更自由，姿態變化更豐富，同時解決潛在的衛生問題。

同時，從光源的角度來看，掌紋采集分為單光譜掌紋采集和多光譜掌紋采集。多光譜掌紋采集利用不同波長的光提取不同的特征信息，提高整體的準確度和防騙能力。

此外，從采集裝置是否可感知深度信息來看，采集的掌紋分為2D掌紋和3D掌紋。

3D掌紋能避免2D圖像被偽造和被噪聲污染等缺點，利用更深層次的信息提高識別的魯棒性。

因此，3D掌紋識別具有較高的抗干擾能力，對光照變化和手掌表面嚴重擦傷具有較強的魯棒性。（魯棒性：是在異常和危險情況下系統生存的關鍵。比如說，計算機軟件在輸入錯誤、磁盤故障、網絡過載或有意攻擊情況下，能否不死機、不崩潰，就是該軟件的魯棒性。）

掌紋識別數據庫

隨著掌紋識別研究發展，研究人員建立許多新的數據庫。某些數據庫使用傳統相機和經典采集方法，另一部分數據庫在不同平臺上采用新型的采集圖像的設備。

一般的掌紋采集設備使用CCD鏡頭、直流自動虹膜鏡頭、放置平臺和統一的LED光源，實現在線掌紋圖像采集。

掌紋識別的發展趨勢

（1）考慮真實的應用環境。首先，所需圖像的旋轉、平移、模糊、失真和異構數據阻礙方法進一步發展；然后，研究人員需要弄清楚在低或高對比度條件下或使用非接觸方式拍攝圖像時如何設計合適的算法。圖像質量評價有助于降低因測試圖像質量較差導致的較高錯誤率。

（2）建立包含各種掌紋圖像的相應實用數據集，即低分辨率和高分辨率圖像、2D和3D圖像和多光譜圖像，并以此作為基準。若數據庫包括所有手部的特征，如靜脈配置和指紋等，可更好地應用融合和學習方法。

（3）在線掌紋識別及其在移動設備中的應用。由于互聯網的高速發展，應更重視在線掌紋識別及其在移動設備中的應用，這將成為在線支付或個人身份認證的一種有效識別方法。

（4）基于深度學習的掌紋識別方案。深度學習所需的訓練樣本太多且泛化能力較低。George等提出遞歸神經網絡（Recursive Cortical Network，RCN），用于消息傳遞的推理，集識別、分割和推斷于一體，同時具有較優的泛化和對遮擋的推理能力，實驗結果甚至優于深層神經網絡，算法的數據效率高達300倍。

（5）基于編碼的掌紋識別方案。大量的研究工作表明編碼方式優于拍照方式，相比ID卡的工作原理，通過掌紋識別，稱為掌紋ID的一位碼矢量可與每個人的掌紋相連，用于取證和安全保護。

（6）結合掌紋識別的多模態識別系統。多模態可用于數據采集、預處理、特征提取和匹配，提高識別性能。然而，應用融合的對象不宜過多，總的時間開銷不應過高。此外，有時融合會忽略大量信息，導致識別率有限。未來研究應該考慮融合的魯棒性，減少諸如光照變化和條件變化等約束的影響。

（7）高安全性的生物活性檢測。雖然掌紋信息不能丟失，但偽造和復制問題仍對識別系統產生巨大的不良影響。活性檢測作為檢測人體生命體征的方法，可以防止此類攻擊。最近的研究，如多光譜識別，是一個可能的解決方案。

掌紋識別全球專利主要申請人

掌紋識別技術全球專利申請量排名前十位的申請人中有六位來自中國的大學或企業，其他四位分別為韓國三星、法國oreal、美國微軟和日本富士通。

中國在掌紋識別技術方面不僅申請總量占絕對優勢，而且在該技術領域存在多個全球技術領先者，華南理工大學、電子科技大學、上海大學依托其人才優勢在該領域深耕細作，并聯合其他科技公司共同立項研發，提高研究效率，共同提交了多件專利申請。

而阿里巴巴、歐珀、京東方均為國內頂級科技公司，在掌紋識別這一熱門身份識別領域同樣進行了大量投入。

三星、oreal、微軟、富士通等國外申請人也是世界頂級的科技公司，雖然申請總量與中國領先申請人仍有差距，但其專利申請量緊跟中國申請人步伐，實力不容小覷，中國申請人應當繼續加大研發力度擴大領先優勢。