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摘要：在个人身份信息验证中，生物识别技术因其方便、可靠越来越受到研究学者的重视。本文主要介绍基于手的识别技术，重点介绍了几种基于手的识别方式，包括静脉识别、手势识别以及纹路识别，并分析和比较了各种识别方式，总结了基于手的识别方式的优势及其局限性。
关键词：手背静脉，手掌静脉，手指静脉，手势，指纹，掌纹
一、概述
随着互联网通讯技术的快速发展以及个人身份信息在生活中的普及，人们对个人信息的安全保护以及个人身份的准确鉴定等问题提出了更高的要求。传统的身份识别方式容易被他人冒充，因此，研究学者提出了基于个人生理和行为属性的身份识别方式。相比传统的密码、电子卡等身份识别方式，生物识别技术不仅方便使用，而且安全可靠。常见的生物识别技术包括指纹、掌纹、静脉、DNA、人脸、虹膜、耳廓等与生俱来的固有生理特征。任何一种生理特征或行为属性作为生物识别特征，必须符合以下标准：（1）普遍性-该特征是所有正常人类个性必定具有的；（2）唯一性-在个体之间该特征是有差异的；（3）不变性-该特征在人类个体上应该保持基本不变；（4）可采集性-该特征应该便于测量和采集，这些特征都保证了生物特征识别技术的可实现性和高可靠性。
一般生物特征识别系统可以分为以下几个部分：（1）图像获取，获取生物特征图像，并提交给系统以便进一步处理；（2）特征提取，对图像预处理并提取图像特征信息；（3）匹配，把测试图像提取的特征和事先存储的模板的特征进行匹配，根据它们之间的匹配程度，给出识别结果；（4）数据库，包括先前获取样本的数据通常称为模板，图1是典型的生物识别系统的构成。
图2 基于手的识别技术各年度申请量分布
如图3所示，在基于手的专利申请中，专利申请人以公司申请为主，占91.4%，而中
国公司的申请量占了一半以上，欧美公司紧随其后占比23.2%。
图4基于手的识别技术各技术分支框架图
图5为各分支的专利申请量情况，可以反映出各技术分支的技术演进历程。从申请数量来看，在申请量上基本呈现平稳增长态势，同时各技术分支的申请数量上有一定的差距，其中，基于指纹识别的专利申请量最多，手势识别申请量次之。
图5 各技术分支专利申请量情况
图6为基于手的识别技术的发展路线图，如图6所示，根据基于手的识别方式的不同，基于手的识别技术总共分了3个分支，其中，静脉识别下面又有3个不同的分支，分别为手背静脉识别、手指静脉识别、手掌静脉，纹路识别下面也有2个不同的分支，分别为指纹识别、掌纹识别。
图6 基于手的识别技术的发展路线图
下面是对各种基于手的识别的具体介绍，包括各种基于手的识别方式的优势、局限性以及未来可能的发展方向：
1、基于静脉识别
静脉识别技术最开始是由P.MacGregor和R.Welfod提出的，而后静脉识别技术被后来者研究，国际国内有很多机构在开展静脉识别的相关研究。静脉识别的研究时间并不长，但已经取得了很大的成就，一些银行开始采用静脉设备进行用户身份认证，笔者认为静脉识别将是未来主流的生物鉴别技术之一。相比于其他识别方式，静脉识别的优点如下：（1）静脉识别过程是非接触式的，用户只要将手背轻轻的放在图像采集器下，无需接触设备，所以不会让人心里抵触。（2）静脉的识别只有在真人活体情况下才会被识别，这样就可以避免有人拿着人造的假手背作奸犯科。（3）静脉识别的是静脉图像的内部特性，用于识别的静脉特征在人手背的表层里面。
常用的静脉识别技术包括：手背静脉识别、手指静脉识别，手掌静脉识别。其中，关于手背静脉识别技术，专利CN101425134A公开了在线手背静脉识别方法，通过手背静脉采集仪获得手背静脉图像，然后对图像进行预处理，包括手背静脉感兴趣区域提取以及高斯滤波去噪平滑，然后对预处理的图像进行2D Gabor滤波，最后对静脉图像的2D Gabor相位特征编码，并且利用海明距离来实现特征匹配。关于手指静脉识别，专利CN101004789A公开了一种手指静脉图像识别方法，包括采集经红外光源照射产生的静脉图像；将采集到的静脉图像根据区域灰度图像阈值分割算法进行递归分割，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像；采用形态学的带方向性的膨胀和腐蚀恢复血管的实际状况；采用逐级比较血管总体特征参数和比较具体特征参数的方式比较当前采集的手指静脉图像是否与预先登记的手指静脉图像相同。关于手掌静脉识别，专利CN104143277A公开了一种掌静脉识别云计算系统，终端可通过无线或者有线网络跟云计算中心或者服务器相连，把采集到的掌静脉图片发送给服务器，通过服务器强大的计算能力对静脉图像与数据库内的样本进行比对，然后把识别结果发送给终端，终端根据结果再对门禁或控制器进行操作。虽然静脉识别已经取得了很大的进步，但是在国内，静脉识别技术还处在发展阶段，实际应用还不是很广泛，需要通过今后的研究使其更加完善，更好地应用于安全防范系统中。
2、基于手势识别
手势识别是计算机科学和语言技术中的一个主题，目的是通过数学算法来识别人类手势。手势识别使人们能够与机器（HMI）进行通信，并且无需任何机械设备即可自然交互。使用手势识别的概念，可以将手指指向计算机屏幕，使得光标将相应地移动。外部设备的介入虽使得手势识别的准确度和稳定性得以提高，但却掩盖了手势自然的表达方式。为此，基于视觉的手势识别方式应运而生，视觉手势识别是指对视频采集设备拍摄到的包含手势的图像序列，通过计算机视觉技术进行处理，进而对手势加以识别。手势识别是将模型参数空间里的轨迹( 或点) 分类到该空间里某个子集的过程，其包括静态手势识别和动态手势识别，动态手势识别最终可转化为静态手势识别。专利CN102298442A公开了一种手势识别方法，根据在该组手势信息之中的中途输入手势信息来预测所述手势，以及向用户通知关于预测所述手势的结果的预测信息，用户通过借助预测信息的通知而继续输入手势信息，能够确认哪种手势被识别。
手势识别作为人机交互的重要组成部分，其研究发展影响着人机交互的自然性和灵活性。目前大多数研究者均将注意力集中在手势的最终识别方面，通常会将手势背景简化，并在单一背景下利用所研究的算法将手势进行分割，然后采用常用的识别方法将手势表达的含义通过系统分析出来。但在现实应用中，手势通常处于复杂的环境下，例如: 光线过亮或过暗有较多手势存在手势距采集设备距离不同等各种复杂背景因素。这些方面的难题目前尚未得到解决，且将来也难以解决。因此需要研究人员就目前所预想到的难题在特定环境下加以解决，进而通过多种方法的结合来实现适于不同复杂环境下的手势识别，由此对手势识别研究及未来人性化的人机交互做出贡献。
3、纹路识别
纹路识别即指通过比较不同纹路的细节特征点来进行鉴别。纹路识别包括指纹识别和掌纹识别。指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。指纹识别时扫描指纹的速度很快，使用非常方便，指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加的低廉，但是某些人或某些群体的指纹指纹特征少、难成像，每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。专利CN1155128A公开了一种指纹卡，包括：指纹摄取仪；用于完成指纹的摄取、处理、识别的FPC-96板；用于运行FPC-96板上软件的微机；用于对指纹卡上的内容进行读写操作的读写器。
掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹中最重要的特征是纹线特征，而且这些纹线特征中最清晰的几条纹线基本上是伴随人的一生不发生变化的。掌纹中所包含的信息远比一枚指纹包含的信息丰富，利用掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。但是由于掌纹识别技术起步较晚，尚处于学习和借鉴其他生物特征识别技术的阶段。专利CN1387166A公开了一种在线掌纹图像采集仪，在线掌纹图像采集仪可获得高分辨率的掌纹图像，保持手掌的三维曲面信息，且具有实时采集的优点，满足在线身份识别和中医自动诊断的要求。
基于手的识别因其在人的皮层内，不易污染，不易被假造，非接触式采集等特点使该识别方式的研究得到广大学者和科研机构的关注。到目前为止，基于手的识别的研究获得了长足的进步，不仅学术界高质量论文不断，而且已有产品被开发出来。当然，由于当前技术的局限性，基于手的识别还存在些不足，但随着技术的进步，基于手的识别会越来越出现在个人信息识别中。
参考文献
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注：1曹海军和李景芳为本文做出同等贡献，为共同第一作者
论文作者:曹海军1 李景芳1
论文发表刊物:《科技新时代》2019年8期
论文发表时间:2019/10/14
标签：静脉论文; 手势论文; 特征论文; 技术论文; 图像论文; 指纹论文; 掌纹论文; 《科技新时代》2019年8期论文;