面向移动身份认证的中低分辨率掌纹识别关键问题研究

In the era of mobile internet, there are many new emergent demands for personal authentication. There is no doubt that biometrics is one of the most effective solutions for this task. At the same time, the technology of biometrics is evolving to the stage of mobile biometrics. Palmprint recognition, as one of emerging biometrics technologies, is very suitable for some tasks of mobile personal authentication. In this project, focusing on mobile personal authentication, we will study robust personal authentication methods by the fusion of low-resolution and medium-resolution palmprint recognitions on smart phone. We also hope to design a smart phone based palmprint recognition system with good user experience. Furthermore, we try to carry out the theoretical research of mobile biometrics. Our research has strong scientific significance. Firstly, we will study some new algorithms of feature extraction, feature representation, feature matching, and information fusion for low-resolution and medium-resolution palmprint recognition, which has the promotional effects in the fields of pattern recognition and image processing. Secondly, the research on medium-resolution palmprint recognition will enrich the research of palmprint recognition. Thirdly, the research of user experience for smart phone based palmprint recognition system is very important for future applications. Lastly, the research of architecture of mobile biometrics has important value for the development of biometrics.

移动互联网时代的来临，对于身份认证产生了广泛的需求。生物特征识别技术是一种有效的身份认证解决方案，正逐步演进到移动生物特征识别技术发展阶段。掌纹识别作为一种新兴的生物特征识别技术，很适合一些移动身份认证的应用场合。本项目围绕着移动身份认证应用需求，将开展智能手机上低分辨率掌纹和中分辨率掌纹信息融合的鲁棒识别算法研究，进而形成用户体验好的识别系统，并初步开展移动生物特征识别技术理论研究。本项目的研究具有很强的科学意义和研究价值。首先，将重点研究一些中低分辨率掌纹特征提取、特征表示、匹配以及信息融合的新算法，这对于模式识别和图像处理的基础理论研究会起到一定的促进作用；其次，开展的中分辨率掌纹识别研究，将进一步完善掌纹识别研究体系；再次，智能手机掌纹识别的用户体验研究，有助于掌纹识别技术未来大规模推广应用；最后，开展的移动生物特征识别技术体系结构研究，对于生物特征识别技术的发展，具有重要价值。

掌纹识别作为一种新兴的生物特征识别技术。随着智能手机的广泛应用，使用智能手机进行掌纹识别是一种发展趋势，智能手机拍摄的掌纹图像具有分辨率比较高等特点，此外，由于移动互联网的广泛应用，生物特征识别技术正逐步演进到新的发展阶段。在此背景下，本项目组开展了面向移动身份认证的中低分辨率掌纹识别关键问题研究。本项目主要开展了低分辨率掌纹识别方法研究、中分辨率掌纹识别方法研究、智能手机上掌纹识别方法研究和移动生物特征识别技术研究，还开展了3D掌纹识别方法的研究、手指静脉识别方法的研究、手背静脉识别方法的研究、指节纹识别方法的研究、掌静脉识别方法的研究和其他机器学习、模式识别和图像处理方面的研究。在本项目的资助下，发表期刊论文42篇，多篇论文发表在图像处理、视频处理、模式识别的顶级或者群文期刊上；获得发明专利授权1项；培养硕士生3名；建成图像和视频数据库4个。在本项目的研究中，提出了多种传统手工特征识别算法，把传统算法的理论分析推向了新的高度，并明显地提升了识别率，在多个数据库上获得了100%的正确识别率，并获得了接近0的等错率；开展了基于深度学习的掌纹识别算法研究，进行了经典卷积神经网络和神经架构搜索技术在掌纹识别上的性能评估，提出了面向掌纹识别的高效卷积神经网络；开展基于哈希的快速掌纹识别与检索性能评估；提出了基于直线簇的掌纹ROI提取新方法及提出了掌纹ROI标准化提取方案；提出了中分辨率掌纹主线提取算法研究，提出了基于多流卷积神经网络融合的中分辨率与低分辨率掌纹融合识别新方法，识别率远超出现有算法的识别精度；提出了基于人手姿态估计的智能手机掌纹识别算法；提出了移动生物特征识别技术体系结构；撰写了多篇掌纹识别、手背静脉识别、掌静脉识别、指节纹识别等研究方向的综述论文。本项目的研究具有重要的科学意义，多项研究思路在掌纹识别领域是开创性和引领性的，有力地推动了掌纹识别技术的研究和发展。

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