成果简介
该成果是针对传统密码、钥匙等易丢失、伪造等问题而提出的，通过自主研制出集手形、手部静脉和掌纹于一体的手部多模态身份识别系统，系统包括手形图像采集部分、手形图像采集时序、逻辑控制部分和手形图像处理、结果显示部分。该技术首先分离手指，采用曲线拟合算法定位手指中轴线；然后采用分步对齐方法规范化手指，并提取手指轮廓特征和几何特征；最后采用粒子群算法对手指截取系数和权值系数进行优化，以进一步提高识别准确率。由于生物特征本身的特性，防伪性、安全性等级都很高，可以满足安全等级要求高的商业场合。小型化的识别系统方便携带，未来可以应用于大型国际会议、海关、机场、车站、运动会等场所的身份认证、考勤等。
研究团队
通信工程学院刘富教授研发团队。
成果成熟度
中试。
应用领域及市场前景
手形、掌纹和掌部静脉特征融合识别不仅较单一的手部特征识别率高，而且还有极强的防伪能力，所以它将能被广泛的应用，在大型国际会议、海关、机场、车站、运动会等公共场，这些无疑将会产生巨大的社会和经济效益，有着广泛的经济、社会及科研前景。随着社会的交流越来越广泛，我们需要用到身份认证的场合越来越多，因此小型化的嵌入式手形、掌纹和掌部静脉特征融合识别系统将会有广阔的开发前景。
合作方式
合作开发。
