【摘 要】
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目前,生物特征识别技术已经大规模应用,这对生物特征识别技术的安全性、准确性、实时性和交互性都提出了很高的要求。在基于图像或者视频的生物特征识别技术中,感兴趣区域（ROI）的准确定位和提取非常重要和关键。掌纹识别已经成为一个新兴的生物特征识别技术,受到广泛的关注,目前,掌纹识别的ROI提取主要是针对静态图像进行提取,提取算法缺乏交互性,也难以从动态视频中有效提取ROI,为解决这个问题,本文开展了深入
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目前,生物特征识别技术已经大规模应用,这对生物特征识别技术的安全性、准确性、实时性和交互性都提出了很高的要求。在基于图像或者视频的生物特征识别技术中,感兴趣区域（ROI）的准确定位和提取非常重要和关键。掌纹识别已经成为一个新兴的生物特征识别技术,受到广泛的关注,目前,掌纹识别的ROI提取主要是针对静态图像进行提取,提取算法缺乏交互性,也难以从动态视频中有效提取ROI,为解决这个问题,本文开展了深入的研究,主要工作内容介绍如下:（1）详细总结了一些经典的掌纹ROI提取算法,对这些算法按不同的提取方式进行了系统的分类,对算法流程、适用场合、优势和缺点进行了逐一分析,并对一些最新的2D和3D人手姿态估计算法进行了阐述。（2）提出了一套新颖的基于人手姿态估计的掌纹ROI提取算法,该算法可以从静态图像及动态视频中进行掌纹ROI的提取。本文分别对基于图片和视频的掌纹ROI提取进行了评估实验,本文所提算法可以非常容易的在动态视频中提取掌纹ROI,而其他算法则无法实现在动态视频中提取ROI。在识别效果方面,相比于在其他已有的ROI提取算法,利用本文算法所提取的ROI,在传统识别算法和基于深度学习的识别方法能获得相同的或者更好的识别效果。在掌纹识别领域,本文首次将人手姿态估计算法运用到掌纹ROI提取。实验结果也说明了本文所提算法的有效性。
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