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生物识别技术的掌纹识别教程随着科技的不断发展，生物识别技术已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。
在生物识别技术中，掌纹识别作为一种高精度的识别方式，越来越受到人们的关注和青睐。
掌纹识别技术的准确性和便捷性，使其在金融、安防、医疗等领域得到了广泛的应用。
本文将带领读者了解掌纹识别技术的原理和操作方法，以及如何应用于生活中。
掌纹识别的原理是通过扫描和分析手掌上的纹理特征，因为每个人的掌纹都是独一无二的，所以掌纹识别技术具有高度的辨识度。
首先，掌纹识别系统会通过光学或生物特征采集设备对手掌进行扫描，然后提取和储存掌纹的特征信息。
当用户再次使用时，系统会对比当前的掌纹特征信息和之前存储的信息，从而完成识别过程。
掌纹识别技术的操作方法并不复杂，首先需要一个掌纹识别终端设备，如手机、门禁系统或者考勤机。
用户将手掌放在设备的识别区域内，设备会自动进行掌纹扫描和识别。
在使用掌纹识别技术时，用户需要注意保持手掌清洁，避免受伤或污染，以免影响识别效果。
在现实生活中，掌纹识别技术已经得到了广泛的应用。
在金融领域，银行和金融机构可以利用掌纹识别技术提高用户的身份识别安全性，防止盗用他人账户信息。
在医疗领域，掌纹识别技术可以用于病人的身份确认和医疗记录的管理，提高了医疗信息的安全性和准确性。
在安防领域，掌纹识别技术可以用于门禁系统、考勤机和智能锁的管理，提高了安全性和便捷性。
除了以上应用之外，掌纹识别技术还可以用于手机解锁、电子支付、车辆管理等方面。
因为掌纹识别技术具有高度的准确性和便捷性，可以更好地保护个人隐私和信息安全。
然而，掌纹识别技术也存在一些问题和挑战。
首先是隐私问题，因为掌纹是每个人独有的生物特征，一旦掌纹信息被泄露或不当使用，可能对用户的隐私造成侵犯。
其次是技术的成本和可靠性，虽然掌纹识别技术在精度上已经达到了很高的水平，但是设备的成本和维护成本也相对较高。
另外，掌纹识别技术在复杂环境下的稳定性和可靠性也需要进一步提高。
看掌纹，识疾病传统中医学讲究“望闻问切”，认为：五脏六腑历历在“手”。
下面揭秘“手诊”疗法，不懂医也能掌握病症。
手诊区位1、心区：心脏疾病的“位”在手掌大鱼际处。
2、头区：主要针对脑血管疾病的判别区域，在中指近手掌一侧的整个指节。
3、胃区：肠胃疾病的手诊部位，位于掌心。
4、肝区：位于生命线与大鱼际之间条索状区域的上三分之二部分。
5、血糖区：这个区域在以无名指正中线为左界，掌横纹（感情线）为上界的长方形区域的下三分之一部分。
6、睡眠区：睡眠问题在手掌上的对应区域位于食指上，为靠手掌一节的内侧面及该段下方。
手诊“面相”健康人的手掌显现的红色是淡红或粉红，色调柔和、协调、自然均匀分布，给人感觉荣润光泽。
手掌发红多湿热心区发红：预示心火较旺，通常会有心烦、胸闷、失眠等症状，这时候来点莲子心泡水代茶饮，是不错的去火办法。
头区发红：预示肝阳上亢，通常会有头胀痛、头晕、耳鸣等症状，这通常是高血压的表现，最好及时做个血压监测，做好应对措施。
小鱼际下部发红（血糖区）：肥胖或年龄较大者此处发红，多是阴虚内热，提示血糖水平较高。
手掌发青要保养风湿区发青：风湿区位于大鱼际靠掌根处。
中医讲湿性下沉，风湿的特点主要是影响腰腿部，要注意保暖。
头部反射区发青：要警惕偏头痛的病症（年轻女性），40岁以上的人群要警惕眼睛的问题，警惕脑血管硬化（青筋长度超过一个关节的1/3）。
心区发青：有青筋，则是劳心过度（年轻人）；血管扭曲发青（中年人），则要注意心脏的保养。
手掌发白要补虚掌根发白：女性掌根发白易宫寒，建议日常注意保暖，可以适当艾灸关元、气海、三阴交。
男性掌根发白多肾虚，要注意前列腺问题，建议多泡玉米须，可以有效养护前列腺。
（男左女右）手诊看青筋中医在“手诊”时，手上青筋出现得越少越健康。
根据青筋的位置、长短和深浅，就可以知道是身体哪个部位存在问题。
大拇指根部有青筋代表心脏动脉硬化。
青筋的粗细，证明病症的轻重，多数病人平时心脏不会有明显不适，在劳累和心情不好时会有些胸闷，休息过后就会好转。
生物识别技术的掌纹识别教程生物识别技术是一种通过个体生物特征进行身份确认的技术，其中掌纹识别作为一种常见的生物识别技术，已经在很多领域得到了广泛的应用。
掌纹识别技术基于人的掌纹纹路和形状特征进行身份确认，具有高精度和不可伪造性的优点。
本文将介绍掌纹识别技术的基本原理和实际应用，并指导读者如何进行掌纹识别。
掌纹识别技术的基本原理掌纹识别技术是基于人的掌纹纹路和形状特征进行身份确认的一种生物识别技术。
人的掌纹纹路是在胚胎时期形成的，具有独特性和不可变性。
掌纹纹路主要分为弓形纹、环形纹和弦形纹三种类型，每个人的掌纹纹路组合都是独一无二的。
通过对掌纹纹路的提取和特征分析，可以实现对个体的身份确认。
掌纹识别技术的基本原理就是通过采集个体的掌纹图像，提取掌纹特征，并将其与已有的掌纹特征库进行比对，从而实现对个体身份的确认。
掌纹识别技术的应用领域掌纹识别技术在现代社会得到了广泛的应用，包括安防领域、金融领域、医疗领域等。
在安防领域，掌纹识别技术可以用于门禁系统、考勤系统等场景，实现对人员身份的快速确认，提高安全性和便利性。
在金融领域，掌纹识别技术可以用于个人身份认证、支付确认等场景，避免了密码泄露和身份盗用的风险。
在医疗领域，掌纹识别技术可以用于病人身份确认、医疗记录管理等场景，提高了医疗服务的效率和准确性。
进行掌纹识别的步骤进行掌纹识别的步骤主要包括掌纹图像的采集、掌纹特征的提取和掌纹比对。
首先，需要使用专门的掌纹采集设备对个体的掌纹图像进行采集，确保图像清晰、完整。
然后，对采集到的掌纹图像进行预处理，包括图像的增强、去噪等操作，确保提取的特征准确性。
接下来，对处理后的掌纹图像进行特征提取，一般采用特征点、纹线等方法进行掌纹特征的提取。
最后，将提取到的掌纹特征与已有的掌纹特征库进行比对，从而实现对个体身份的确认。
掌纹识别技术的优缺点掌纹识别技术作为一种生物识别技术，具有高精度和不可伪造性的优点。
掌纹纹路是随机形成的，独特性很高，因此掌纹识别技术的辨识率较高。
掌纹诊病首先要看手型，手指的长度和手掌的长度，是要有一定的比例的，如果手掌明显的长于手指，代表胃和十二指肠的功能有点弱，带有十字纹和小青筋，说明有急性咽喉炎，如果是白色的就是慢性咽喉炎。
看掌纹诊病，2只手都要看，左手一般来说，家族遗传性疾病在左手上比较明显，自己后天的疾病在右手上比较明显。
即便是在一个人的身上，也没有一模一样的2只手。
人手上有3条主线，11条辅助线，她们是人体器官的显示也是一个人身体健康的晴雨表，每个人的手纹虽然都不尽相同，但是在患有相同疾病时，就会显示出基本相同的纹线，这是因为人体要患病了，疾病信号就会传到手掌上，通过仔细观察手纹的形状、走向、长短、粗细等现象，就可以对健康状况有个明细的了解。
一线与人体健康的关系左图为一线线是有生长规律的，要从他的发源地，弄明白那条线是从哪长起来的，一线是从小手指的地方向上长，长到食指和中指的指缝截止，如果一线超过了，就要按一线过长来看待，如果一线分叉了，或者在哪个位置断了，就叫做一线分段了。
所以一线本身有很多的规定，首先一线不能唱过食指和中指的指缝位置，要连贯的，成弧形的抛物的向前走。
一线在身体当中代表着什么？在古代认为，天就是气，人离了气就没有了，人是靠肺找气的，所以肺是呼吸的，适合天气直接交流的一个脏器，所以一线适合肺有关的。
如果一线附近掌纹比较干净，说明你目前的呼吸系统是比较好的，如果你有一些细小杂乱的纹，那你的呼吸系统就要有问题了。
还有一线过长的人，就会出现胃肠植物神经的紊乱，为什么又从肺跑到胃了，那是因为从解剖的位置，肺的下面就是胃，所以在线上还有我们人体内脏的投影。
如果出现一线分叉了代表消化功能紊乱，饮食不规律（小孩最常见）；如果断掉的，就代表是在幼年时期或者在妈妈胚胎期的时候呼吸系统就没有发育好的一些疾病。
一线的标准标准1其余手掌尺侧，小指掌指褶纹1.5-2厘米处标准2.以弧形、抛物状向内侧延伸标准3，此线应粗，明晰、颜色红润，皱纹少为正常标准4，此线为生理线，无者为不正常二线与人体健康的关系左图为二线二线是从食指下为起点，从头向下，终点在无名指和小指的二分之一处，二线盒三线直接有一个结合，而且二线一点要是抛物状的，不能平平的，如果二线太长代表神经衰弱，二线太短，说明脑供血不太好，另外，二线和三线之间有一个角度，如果二线高抬了，角度就变大了，如果二线往下了，角度就变小了，这就关系到我们肝脏的解毒能力。
掌纹识别方案引言掌纹识别是一种通过分析人类手掌上的纹路特征来识别个体身份的技术。
相比其他生物特征识别技术如指纹识别和人脸识别，掌纹识别具有更高的准确性和可靠性。
本文将介绍一个基于图像处理和机器学习的掌纹识别方案。
掌纹采集首先，需要采集用户手掌的图像数据。
掌纹图像可以通过智能手机摄像头或专用的掌纹采集设备获取。
掌纹图像应该是高分辨率的，并且手掌的位置和姿态要尽可能保持一致，以确保后续的处理和分析的准确性。
图像处理掌纹图像采集后，需要进行一系列的图像处理步骤，以提取出有用的纹路特征。
下面是一些常用的图像处理技术：图像预处理图像预处理是为了去除图像中的噪声和干扰，以便更好地提取纹路特征。
常用的预处理技术包括图像平滑、灰度化、二值化等。
边缘检测边缘检测是为了找到掌纹图像中的纹路轮廓。
边缘检测技术有很多种，包括Canny边缘检测、Sobel算子等。
特征提取在边缘检测之后，需要从图像中提取出掌纹的特征信息。
一个常用的特征提取方法是Gabor滤波器，它能够提取出纹路的方向和频率信息。
特征匹配与识别经过图像处理步骤后，我们得到了提取出的掌纹特征。
接下来，需要将这些特征与已知的用户掌纹特征进行匹配，以识别用户身份。
这可以通过以下几个步骤来实现：建立特征库特征库是存储已知掌纹特征的数据库。
每个用户的特征将被存储为一个特征向量，包含纹路的方向、频率等信息。
建立特征库时，应考虑到数据库的规模和查询效率。
特征比对当一个新的掌纹图像被采集后，其特征向量将与特征库中的所有特征进行比对。
通常使用欧氏距离或相关系数等度量方法来衡量两个特征向量之间的相似度。
识别结果评估识别结果可以通过计算相似度得分来评估。
如果相似度得分高于某个阈值，则认为识别成功；否则，认为识别失败。
系统优化为了提高掌纹识别系统的准确性和可靠性，可以考虑以下优化措施：多特征融合除了掌纹特征，还可以结合其他生物特征如指纹、人脸等进行识别，以提高识别的准确性。
深度学习算法深度学习在图像处理和模式识别领域取得了巨大的成功。
生物识别技术的掌纹识别教程生物识别技术是一种通过个体生理或行为特征进行识别和验证的技术。
其中，掌纹识别技术作为一种常见的生物识别技术，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍掌纹识别技术的原理和应用，并结合实际案例，为读者提供掌纹识别的教程。
一、掌纹识别技术原理掌纹识别技术是通过分析和比对个体手掌上的纹路进行识别和验证。
人类手掌的纹路是独一无二的，每个人的手掌纹路都是不同的，因此可以作为一种独特的生物特征进行识别。
掌纹主要分为皱纹、汗孔和沟纹三种。
其中，皱纹是手掌表面的皮肤形成的褶皱，汗孔是由汗腺排泄出的汗液形成的微小孔洞，而沟纹则是指手掌上形成的沟壑。
这些纹路形成了独特的图案，通过对这些图案进行分析和比对，可以实现对个体的识别和验证。
二、掌纹识别技术的应用掌纹识别技术广泛应用于各个领域。
在手机解锁领域，越来越多的手机开始采用掌纹识别技术作为解锁方式，用户可以通过将手掌放在手机指纹传感器上进行解锁。
在考勤管理领域，一些公司和学校也开始采用掌纹识别技术进行考勤打卡，可以有效防止代打卡现象的发生。
在安全监控领域，一些高安全级别的场所也开始采用掌纹识别技术进行门禁管控，确保只有授权人员可以进入。
三、掌纹识别技术的教程1.准备工作在进行掌纹识别之前，首先要进行准备工作。
保持手掌干燥清洁，以确保能够清晰地捕捉到手掌上的纹路。
同时，对于一些手部伤痕或者疤痕，需要特别注意，因为这些疤痕也会影响到掌纹的识别效果。
2.捕捉手掌图像接下来，需要使用掌纹识别设备进行手掌图像的捕捉。
在进行捕捉时，需要将手掌平放在识别设备的传感器上，保持手掌表面与传感器表面的接触。
在捕捉过程中，要确保手掌的每个部分都被充分覆盖，以保证后续的识别效果。
3.建立掌纹模板捕捉到手掌图像后，接下来就是建立掌纹模板。
通过对手掌图像进行处理和分析，提取出手掌上的纹路信息，并建立起对应的掌纹模板。
这一步是掌纹识别的核心，也是保证识别准确性的关键。
4.掌纹识别经过以上步骤，就可以进行掌纹识别了。
掌纹识别技术的原理及应用掌纹识别技术是一种基于人体掌纹特征进行身份验证和识别的生物识别技术。
它利用掌纹图像中独特的纹线分布、纹线细节和纹线间距等特征，通过计算机图像处理和模式识别算法，实现对个体掌纹的自动识别和比对。
掌纹识别技术已经在多个领域得到广泛应用，包括安全防范、移动支付、门禁管理等。
下面将详细介绍掌纹识别技术的原理和应用。
一、原理掌纹识别技术的原理主要包括掌纹图像获取、特征提取和模式匹配三个过程。
1. 掌纹图像获取掌纹图像获取是掌纹识别的第一步，关键是通过可靠的设备获取高质量的掌纹图像。
常用的掌纹图像获取设备包括掌纹扫描仪、智能手机摄像头等。
掌纹图像获取的过程中，需要确保手掌完整展开，光线充足，避免图像模糊或过曝。
2. 特征提取特征提取是掌纹识别的核心过程，通过对掌纹图像进行处理，提取出能够代表掌纹特征的信息。
常用的特征提取方法包括纹线提取、纹型提取和纹间距提取。
纹线提取是通过提取掌纹图像中的纹线信息，包括纹型、纹线的方向和长度等；纹型提取是根据纹线的形态特征，将掌纹分为弓形、循环形和弓循环混合形等几种基本类型；纹间距提取是根据纹线之间相对位置的差异，提取掌纹图像中的纹间距信息。
3. 模式匹配模式匹配是掌纹识别的最后一步，通过将提取到的掌纹特征与已知的掌纹模板进行比对，确定身份的匹配程度。
常用的模式匹配算法包括相似度比较算法、模式匹配算法和神经网络算法等。
相似度比较算法通过计算提取到的掌纹特征与模板中的特征之间的相似性，判断是否匹配；模式匹配算法通过建立数学模型，将掌纹图像和掌纹模板进行比对；神经网络算法则是通过训练神经网络，将提取到的掌纹特征输入网络中进行识别。
二、应用掌纹识别技术在多个领域都有广泛的应用。
1. 安全防范掌纹识别技术可以应用于安全防范领域，例如在边境口岸、机场等场所进行边防检查和人员管控。
通过对比掌纹信息，可以实现对可疑人员的快速识别和有效筛查。
2. 移动支付掌纹识别技术可以应用于移动支付领域，实现身份验证和交易授权。
掌纹图解（之）手相掌纹诊病萎缩性胃炎手诊法1.双手掌震位(大拇指近掌面处)有一条横沟纹，大约4cm左右长，并双掌均有非健康线，提示萎缩性胃炎信号。
沟纹深浅同疾病轻重成正比。
2.旁征：舌下有齿疣状，或有静脉血管浮露发黑色，提示萎缩性胃炎。
胃下垂手诊法1. 玉柱线末顶端如羽毛球拍样长竖岛纹出现，提示胃下垂2. 感情线(即四指掌屈褶纹)在无名指或中指下有下行弧走，使手掌碱区增大，提示胃下垂。
3. 手指长于掌部，使全手掌呈明显的长方形手，提示易患胃下垂。
4. 甲诊：一中指甲体增大而厚，欠色泽，甲根皮带增宽且紧粘甲面。
若中指甲身面又有黑乌色纵线纹，甲根皮肤变皱，提示胃下垂病较重。
甲状腺疾病手诊法“甲亢”是甲状腺素分泌过多所造成的内分泌疾病，属中医学中的“瘿病”。
其主要症状是：甲状腺肿大，心烦易怒，口干燥，嘈杂善饥，或眼球轻度突出，此病多见于青年妇女。
本病起病缓，颈粗肿大多发于喉结两侧，质软，按之少有压痛，且可随吞咽动作而上下移动。
1.过敏线金星环中央有一小岛；双手大拇指底二指节掌面鼓大；均提示甲亢病信号。
2.患者自然站立，双手向前平伸，五指自然张开，若手指微微发抖，即是甲状腺功能亢进症之表现；若五指并拢自然发抖，则提示颈椎病信号。
3.患者看自己鼻尖时，上眼皮无下动，提示甲亢信号。
4.用钢笔把端压大拇指指节掌面第二节甲状腺反射区时，有疼痛感，提示甲亢信号。
中耳炎、耳鸣手诊法1.脑线末端上方有一条短平行线迹出，提示耳鸣信号。
2.小指下感情线上有—小岛，提示耳鸣信号。
3.若小指下感情线上有一长小岛纹，提示慢性中耳炎，或中耳炎史。
耳疾诊断要点l.若近期耳内有嗡嗡声，多为耳炎之初症状所致。
2.若有叩击性耳鸣，多为高血压引起。
3.耳部闷胀不适，耳内疼痛，听力下降，为中耳炎病初。
4.耳内有脓渗出，为急性中耳炎，常伴有畏寒、发热、头痛等全身不适症状。
5.若一侧或双侧耳鸣如刮风，并有耳闭胀闷感，伴鼻塞、涕多、头痛、发热，为风热袭肺耳聋。
手纹诊病专家教你从手纹判断疾病的窍门一、9种手纹与疾病的判断方法1、有肝病者手相：手掌面血色较淡，有暗红或紫斑。
三才纹(天、地、人纹)多呈黄色或褐色。
身体状态随徵状出现而渐感不佳。
金星丘、月丘见斑点，多是肝病并发黄疸现象。
2、糖尿病手相：因糖尿病而节制热量不适当时，引起进食性贫血，会出现匙形指甲。
月丘上有横线和半月形短线，多为糖尿病。
长期患糖尿病的，生命线不圆曲或直线向下，或呈凹曲状。
3、胆石症手相：金星丘、月丘绷胀隆起，肌肉丰满，肉厚而实。
指甲有光泽，圆而厚。
手掌整体带黄色。
三才纹(天、地、人纹)比掌色浓而呈暗褐或灰色，颜色沉于线底，压之不退。
4、风湿病手相：掌肌滑溜溜的，多有风湿病。
手指关节肿而痛。
感情线起点处成双，多有痛风。
金星丘、月丘的隆起肌肉很瘦薄，筋力不足。
生命线末端分叉成两股，末端扩散，表示风湿晚期行走有问题。
尾指、无名指不能自由屈伸，老是弯曲，是风湿性神经麻痹。
手腕周围到月丘下，出现暗紫黑斑，通常是风湿症腰部障碍，脚踝内侧也会呈现类似色调。
5、脑神经受损手相：脑震荡或严重颈椎异常，手弯曲如猿手或鹰爪。
智慧线断口多，主头痛症，也往往表示记忆力衰退。
智慧线上多岛，主脑部疾患。
6、长期神痛经手相：生命线始端显示患过扁桃腺炎。
生命线呈链状，是神经痛宿疾，直到六十岁，体魄都不佳。
智慧线的岛，暗示三十五岁左右受爱情问题困扰，或受病患之苦生命线分两股，表示到十岁左右身体虚弱，常休学。
7、妇科疾病手相：金星丘肉薄而白，易犯癔病。
妊娠三个月(没有病)，手腕线下一厘米，离外侧一厘米处，有搏动感月丘松垂，血色不润而浊，是性生殖功能低下之兆。
生命线有岛，月丘多横线，主子宫弱。
尾指弯曲，卵巢功能不全，不易得子。
8、小儿麻痹手相：生命线始端分岔，常见于孩童时代脑疾患。
有副生命线，这因身体麻痹，多用手动作而起的。
中风及脑肿瘤的人也常见。
月丘靠手腕处肌肉绷紧隆起，是用手而肌肉发达现象。
掌中央十字，表示依托宗教信仰来解病困。
掌纹诊病的精细纹路识别与提取方法根据掌纹中特征的表示以及匹配方法, 可大致将掌纹识别方法分为四个类别, 分别是基于结构的方法、基于统计的方法、基于子空间的方法和基于编码的方法. 此外, 我们还列出了一些不属于这些类别的方法.2.1 基于结构的方法基于结构的方法主要是指利用掌纹中主线和皱褶的方向和位置信息实现掌纹识别的方法. 这一类的方法主要由两部分组成: 1) 提取掌纹中的纹线特征; 2) 纹线特征的有效表示和匹配. 线特征的有效表示主要是指便于匹配, 并且占用尽可能少的存储空间. 对于特征的提取, 较多使用的是各种线检测算子以及边缘检测算子; 对于特征的表示, 主要是采用直线段或特征点代替掌纹纹线; 而特征的匹配大多采用特征点之间的欧氏距离或Hausdor® 距离, 以及用于线段匹配的Hausdor® 距离等.2.2 基于统计的方法基于统计的方法是指利用掌纹图像的重心、均值、方差等统计量作为特征的识别方法, 可进一步分为基于局部统计量和全局统计量的方法. 其中基于局部统计量的方法需要将图像分成若干小块, 之后统计每块的均值和方差等统计信息, 最后连接为表示整个掌纹的特征向量; 而基于全局统计量的方法则直接计算整个图像的矩和重心等统计信息作为掌纹的特征. 匹配时, 一般采用矢量比较时常用的相关系数、一阶范数或欧氏距离.2.3 基于子空间的方法子空间方法将掌纹图像看作是高维向量或矩阵,通过投影或变换, 将其转化为低维向量或矩阵, 并在此低维空间下对掌纹表示和匹配. 根据投影或变换的性质, 子空间方法可以分为线性子空间方法和非线性子空间方法. 目前应用较为广泛的是线性子空间方法, 主要包括独立成分分析(Independent component analysis, ICA)、主成分分析(Principal component analysis, PCA)、线性判别分析(Lineardiscriminant analysis, LDA) 等. 与前两类方法不同, 基于子空间的方法大都需要对每个类别的掌纹图像构造训练集, 在该训练集上计算最优的投影向量或矩阵, 并将投影后的向量或矩阵作为该类掌纹的特征. 在识别阶段, 首先对待测掌纹图像作相同投影或变换, 之后采用最近邻或最近特征线(Nearestfeature line, NFL) 分类器分类. 基于子空间的方法已成功地应用于人脸识别, 移植到掌纹识别后也取得了很好的效果.2.4 基于编码的方法基于编码的方法是指先用滤波器对掌纹图像滤波, 之后根据某些规则将滤波后的结果进行编码的方法. 通常特征都按照比特码的形式存储, 对得到的特征码多采用二进制的\与" 或者\异或" 计算相似度. 该类方法主要包括三个核心部分: 滤波器的选择(Gabor, 高斯, 高斯的导数), 编码规则(最大值, 序数关系), 以及匹配方式(点对点, 点对区域).总的来说, 基于结构的方法识别精度低, 特征所需的存储空间大, 而且匹配速度慢; 基于编码的方法识别精度高, 特征小, 而且匹配速度快, 是各类方法中最具有优势的一类;而基于统计的方法和基于子空间的方法的识别精度和识别速度介于两者之间.下面介绍几种识别方法：一、《Latent Palmprint Matching》提出的潜掌纹(Latent palmprint) 识别方法针对部分掌纹与全部掌纹间匹配的特点, 提出了以细节点码(Minutia code)作为局部特征, 先进行局部匹配, 再进行全局匹配的方法.二、《基于非采样Contouriet变换与局部二值模式的掌纹特征提取》提出了一种对掌纹图像的平移、旋转和光照鲁棒的掌纹识别算法，即基于非采样的Contourlet与L即结合的掌纹特征提取算法。
该方法是一种基于NSCT变换(Non subsampled Contourlet Transform，NSCT)与局部二值模式(Local binary pattern，LBP)相结合的掌纹特征提取算法。
该方法能够较好的提取皱褶、乳突纹等掌纹的细节特征并且能够有效减少掌纹识别中由于图像的平移、旋转和光照对识别结果造成的影响。
使用NSCT变换可以稀疏的表示二维奇异曲线并且变换本身具有平移不变性;而LBP算子是一种有效的纹理描述算子并且该算子具有很好的灰度和旋转不变性。
该方法首先对掌纹图像进行NSCT变换，然后对变换后的掌纹子图提取局部多分辨率和多尺度的LBP特征。
实验结果表明该算法能够更好的表达掌纹纹线的细节和结构特征，对掌纹图像有更高的鉴别性。
三、《Min Max Threshold Range (MMTR) Based Approach in PalmprintAuthentication by Sobel Code Method 》提出索贝尔-掌纹特征提取存储在索贝尔-掌纹特征向量里面和使用汉明距离相似性度量方法匹配。
此外，最小最大阈值范围（MMTR）方法提出，通过匹配具有多个阈值的人在提高整体系统的准确性有帮助。
在这种技术中，首先人是通过全球范围内使用参考阈值被认证的。
其次，人是在地方一级使用最小和最大射程验证门限定义为一的人。
一般来说，个人身份验证是使用参考门槛但也有错误接受的机会。
因此，通过使用最小和最大阈值虚假接受个人层面人的范围，一个人被确定为虚假或真正接受接受。
MMTR是一种有效的技术，通过减少误判的掌纹的身份验证系统的准确性率（FAR）。
实验结果表明，该方法使误判率大幅下降。
四、《Palmprint Feature Extraction Using Weight Coding Based Non-negativeSparseCoding》一种新的掌纹特征提取方法，提出了利用权重编码的非负稀疏编码。
该算法模型在各自的领域V1的大脑的初级视觉系统。
该算法包括较早期的图像信息非负稀疏编码。
利用该算法，掌纹图像的特征向量可以依据成功的经验教训。
这些功能的行为所在地，定位，和空间的选择，这是类似相关领域V1的功能，在视觉皮层。
此外，使用的功能提取，掌纹重建工作才能顺利实施。
此外，与其他掌纹特征提取方法，仿真结果表明该方法这里提出确实有效并且有效的履行掌纹图像特征提取的任务。
五、《3-D Palmprint Recognition With Joint Line and Orientation Features》三维掌纹识别的提出更进一步提高掌纹系统的性能。
本文提出了一种三维掌纹识别简单而有效的方案。
经过计算和提高三维掌纹的平均曲率形象数据，我们从中提取两线和方向的功能。
的两种类型功能，然后在任评分融合特征级水平或为最后的3 - D掌纹识别。
在香港理工学院实验大学的3 - D掌纹数据库，其中包含8000个样本400手掌表明，所提出的特征提取及融合方法都可能导致向好表现。
六、《Palmprint Recognition using Rank Level Fusion》本文研究了一种用于个人使用的多级掌纹交涉水平组合识别新方法。
我们提出了一个新的非线性秩级融合方法，提出了秩级融合方法相结合，可在多生物特征融合比较有用的研究。
从另一方面生物特征资料的真实对比实验结果，评估/确定的等级水平组合使用（一）Borda计数，（二）Logistic 回归/加权Borda计数，（三）最高等级的方法（四）巴克林方法介绍。
我们在本文提出的实验结果表明，相比与个人表示的掌纹。
在识别精度显着的性能改善可以达到的七、《Bi-Dierectional PCA with Assembled Matrix Distance Metric》主成分分析（PCA）已在图像识别非常成功。
最近基于PCA为基础的方法的研究主要集中在两个问题上，特征提取和分类。
在本文中我们提出了组合矩阵距离双向常设仲裁法院（BDPCA）（AMD）的指标，以同时处理这两个问题。
特征提取，我们提出了一个BDPCA的做法，可以降低原始图像中的列和行的方向矩阵的维数。
分类，我们提出了一个AMD的度量来计算两个特征矩阵之间的距离。
我们的实验结果表明，与AMD度量BDPCA图像识别是非常有效的。
八、《ICP REGISTRATION USING PRINCIPAL LINE AND ORIENTATIONFEATURES FOR》图像对齐是一个掌纹识别的关键步骤。
当前的关键点为基础掌纹预处理方法，但是只能提供粗对准。
提取感兴趣的区域（ROI）的旋转往往造成真正的匹配失败。
为了解决这个问题，在本文中我们提出前使用的特征匹配迭代最近点（ICP）的比对算法的掌纹。
同时使用掌线和过滤器的高阶可操纵方向特征提取，该方法具有收敛速度快，精度高的登记，这大大提高了检定精度的结果。
香港理大掌纹数据库的实验结果证明了该方法的有效性。
九、《A robust method to extract features from palm image》提出了一种基于低分辨率彩色图像的鲁棒的掌纹图像特征提取方法．采用均值平移算法对彩色图像帧中像素进行聚类，应用Ostu二值化方法分割出手掌，并提取出有效掌纹区域．采用KLT角点检测算法提取出有效掌纹区域内的特征点，给每个特征点赋予方向，并根据局部区域特征构造方向不变的特征向量，所有特征点及其特征向量的集合构成了掌纹图像特征．在识别时只须在两个特征点集之间查找匹配对应，并通过随机采样一致性检验最大一致集中内点个数是否大于自适应域值来确定两个手掌是否匹配．利用该算法对网络摄像头采集的手掌样本进行了实验测试，获得了较高的识别精度与性能．该算法对手掌的距离、方向、姿势没有特殊要求，是一种鲁棒高效的掌纹图像特征提取方法．十、《Texture Based Palmprint Identification Using DCT Features》在掌纹识别原则，利用更多的信息比线路或其他应用程序的细节非常有帮助的。
在本文中我们提出了离散余弦变换（DCT）的特征向量代表和匹配的掌纹，并与DFT和小波变换。
在这里，大小128x128掌纹图像的中心部分是调整到64x64大小的非重叠成四个子图像分割。
该转换应用于每个子图像无需任何预处理，直接。
除以转换细分为九个区块的形象，标准差是计算每个块等共36个（9x4= 36）的标准差将形成特征向量。
这个特征向量用于匹配阶段。
共10每人图片取自标准数据库。
准备训练集与K图像的帮助，其中k从1变化到8。
结果核对留在图像图像识别模式。
结果在真正代表接受率（％）计算。
在识别模式97.5％的识别率得到。
这项工作是初步的，但识别率是有希望的，没有任何前处理。
十一、高分辨率掌纹方向场提取方法申请号/专利号：201010179246 高分辨率掌纹方向场提取方法属于掌指纹识别技术领域，其特征在于根据不同区域皱褶数量动态选择不同的方向估计算法。
