掌紋識(shí)別是一個(gè)新興的生物特征識(shí)別技術(shù)，憑借其相對(duì)于人臉和指紋等其他生物特征的優(yōu)勢(shì)，迅速得到了廣泛的關(guān)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(shí)現(xiàn)更高的識(shí)別率和更大的用戶基數(shù)；而且與人臉不同的是，用戶對(duì)掌紋擁有是否出示的選擇權(quán)，并且更難被監(jiān)控?cái)z像頭秘密采集，具有用戶主動(dòng)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(shè)備來(lái)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(wú)固定位置限制的獲取圖像，更自由，姿態(tài)變化更豐富，同時(shí)解決潛在的衛(wèi)生問(wèn)題。

同時(shí)，從光源的角度來(lái)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(zhǎng)的光提取不同的特征信息，提高整體的準(zhǔn)確度和防騙能力。

此外，從采集裝置是否可感知深度信息來(lái)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(diǎn)，利用更深層次的信息提高識(shí)別的魯棒性。

因此，3D掌紋識(shí)別具有較高的抗干擾能力，對(duì)光照變化和手掌表面嚴(yán)重擦傷具有較強(qiáng)的魯棒性。（魯棒性：是在異常和危險(xiǎn)情況下系統(tǒng)生存的關(guān)鍵。比如說(shuō)，計(jì)算機(jī)軟件在輸入錯(cuò)誤、磁盤(pán)故障、網(wǎng)絡(luò)過(guò)載或有意攻擊情況下，能否不死機(jī)、不崩潰，就是該軟件的魯棒性。）

掌紋識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)

隨著掌紋識(shí)別研究發(fā)展，研究人員建立許多新的數(shù)據(jù)庫(kù)。某些數(shù)據(jù)庫(kù)使用傳統(tǒng)相機(jī)和經(jīng)典采集方法，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)在不同平臺(tái)上采用新型的采集圖像的設(shè)備。

一般的掌紋采集設(shè)備使用CCD鏡頭、直流自動(dòng)虹膜鏡頭、放置平臺(tái)和統(tǒng)一的LED光源，實(shí)現(xiàn)在線掌紋圖像采集。

掌紋識(shí)別的發(fā)展趨勢(shì)

（1）考慮真實(shí)的應(yīng)用環(huán)境。首先，所需圖像的旋轉(zhuǎn)、平移、模糊、失真和異構(gòu)數(shù)據(jù)阻礙方法進(jìn)一步發(fā)展；然后，研究人員需要弄清楚在低或高對(duì)比度條件下或使用非接觸方式拍攝圖像時(shí)如何設(shè)計(jì)合適的算法。圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)有助于降低因測(cè)試圖像質(zhì)量較差導(dǎo)致的較高錯(cuò)誤率。

（2）建立包含各種掌紋圖像的相應(yīng)實(shí)用數(shù)據(jù)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(zhǔn)。若數(shù)據(jù)庫(kù)包括所有手部的特征，如靜脈配置和指紋等，可更好地應(yīng)用融合和學(xué)習(xí)方法。

（3）在線掌紋識(shí)別及其在移動(dòng)設(shè)備中的應(yīng)用。由于互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，應(yīng)更重視在線掌紋識(shí)別及其在移動(dòng)設(shè)備中的應(yīng)用，這將成為在線支付或個(gè)人身份認(rèn)證的一種有效識(shí)別方法。

（4）基于深度學(xué)習(xí)的掌紋識(shí)別方案。深度學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練樣本太多且泛化能力較低。George等提出遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recursive Cortical Network，RCN），用于消息傳遞的推理，集識(shí)別、分割和推斷于一體，同時(shí)具有較優(yōu)的泛化和對(duì)遮擋的推理能力，實(shí)驗(yàn)結(jié)果甚至優(yōu)于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法的數(shù)據(jù)效率高達(dá)300倍。

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

（6）結(jié)合掌紋識(shí)別的多模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。多模態(tài)可用于數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取和匹配，提高識(shí)別性能。然而，應(yīng)用融合的對(duì)象不宜過(guò)多，總的時(shí)間開(kāi)銷不應(yīng)過(guò)高。此外，有時(shí)融合會(huì)忽略大量信息，導(dǎo)致識(shí)別率有限。未來(lái)研究應(yīng)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(cè)。雖然掌紋信息不能丟失，但偽造和復(fù)制問(wèn)題仍對(duì)識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)生巨大的不良影響�；钚詸z測(cè)作為檢測(cè)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(shí)別，是一個(gè)可能的解決方案。

掌紋識(shí)別全球?qū)＠�主要申�?qǐng)人

掌紋識(shí)別技術(shù)全球?qū)＠�申�?qǐng)量排名前十位的申請(qǐng)人中有六位來(lái)自中國(guó)的大學(xué)或企業(yè)，其他四位分別為韓國(guó)三星、法國(guó)oreal、美國(guó)微軟和日本富士通。

中國(guó)在掌紋識(shí)別技術(shù)方面不僅申請(qǐng)總量占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，而且在該技術(shù)領(lǐng)域存在多個(gè)全球技術(shù)領(lǐng)先者，華南理工大學(xué)、電子科技大學(xué)、上海大學(xué)依托其人才優(yōu)勢(shì)在該領(lǐng)域深耕細(xì)作，并聯(lián)合其他科技公司共同立項(xiàng)研發(fā)，提高研究效率，共同提交了多件專利申請(qǐng)。

而阿里巴巴、歐珀、京東方均為國(guó)內(nèi)頂級(jí)科技公司，在掌紋識(shí)別這一熱門(mén)身份識(shí)別領(lǐng)域同樣進(jìn)行了大量投入。

三星、oreal、微軟、富士通等國(guó)外申請(qǐng)人也是世界頂級(jí)的科技公司，雖然申請(qǐng)總量與中國(guó)領(lǐng)先申請(qǐng)人仍有差距，但其專利申請(qǐng)量緊跟中國(guó)申請(qǐng)人步伐，實(shí)力不容小覷，中國(guó)申請(qǐng)人應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大研發(fā)力度擴(kuò)大領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。