手掌檢測演算法
Ⅰ 為什麼警察在採集作案樣本時，只採集指紋，掌紋就沒有用么
犯罪現場留下指紋的概率比掌紋大，且指紋技術應用比較成熟，簡單。下邊是關於掌紋識別的一些介紹。
1. 什麼是掌紋識別？
掌紋識別：掌紋識別是近幾年提出的一種較新的生物特徵識別技術。掌紋是指手指末端到手腕部分的手掌圖像。其中很多特徵可以用來進行身份識別：如主線、皺紋、細小的紋理、脊末梢、分叉點等。掌紋識別也是一種非侵犯性的識別方法，用戶比較容易接受，對採集設備要求不高。
2. 掌紋的特徵
掌紋是指手腕與手指之間的手掌表面上的各種紋線。掌紋的形態由遺傳基因控制，即使由於某種原因表皮剝落，新生的掌紋紋線仍保持著原來的結構。每個人的掌紋紋線都不一樣，即使是孿生同胞，他們的掌紋也只是比較相似，而不會完全一樣。
掌紋中最重要的特徵是紋線特徵，而且這些紋線特徵中最清晰的幾條紋線基本上是伴隨人的一生不發生變化的。並且在低解析度和低質量的圖像中仍能夠清晰的辨認。
點特徵，主要是指手掌上所具有的和指紋類似的皮膚表面特徵，如掌紋乳突紋在局部形成的奇異點及紋形。點特徵需要在高解析度和高質量的圖像中獲取，因此對圖像的質量要求較高。
紋理特徵，主要是指比紋線更短、更細的一些紋線，但其在手掌上分布是毫無規律的。掌紋的特徵還包括幾何特徵：如手掌的寬度、長度和幾何形狀，以及手掌不同區域的分布。
掌紋中所包含的信息遠比一枚指紋包含的信息豐富，利用掌紋的紋線特徵、點特徵、紋理特徵、幾何特徵完全可以確定一個人的身份。因此，從理論上講，掌紋具有比指紋更好的分辨能力和更高的鑒別能力。
3. 掌紋識別系統組成
掌紋識別系統同其他生物特徵識別系統在結構上是一樣的，他們都由兩個部分構成：訓練樣本錄入階段和測試樣本分類階段，如圖1-3所示。訓練樣本錄入階段可以描述如下：首先對採集的掌紋訓練樣本進行預處理，然後進行特徵提取，把提取的掌紋特徵存入特徵資料庫中留待與被分類樣本進行匹配。測試樣本分類階段是對獲取的測試樣本經過與訓練樣本相同的預處理、特徵提取步驟後，送入分類器進行分類。這兩部分都包括以下三步：掌紋圖像採集、預處理以及特徵提取，下面將分別介紹。
掌紋圖像採集：掌紋圖像採集的目的就是利用某種數字設備實現把掌紋轉換成可以用計算機處理的矩陣數據。一般採集的都是二維灰度圖像。
預處理：預處理的目的是使所採集的掌紋圖像能方便的對圖像後續處理，如去除雜訊使圖像更清晰，對輸入測量引起或其他因素所造成的退化現象進行復原，並對圖像進行歸一化處理。
特徵提取：經過預處理的信息數據往往十分龐大。因此需要對信息數據進行特徵提取和選擇，即用某種方法把數據從模式空間轉換到特徵子空間。使得在特徵空間中，數據具有很好的區分能力。
分類決策：分類是將樣本的特徵空間劃分為類型空間。對於給定的未知模式，確定其為類型空間的某種模型。特徵提取和選擇在很大程度上影響了分類效果，而好的分類器設計和方法也會提高系統分類性能。
4. 掌紋識別演算法
目前，研究人員已經對掌紋識別技術進行了廣泛而深入的研究，並取得了一定的成果。本文對掌紋識別技術的國內外研究現狀作簡單介紹。下面分別介紹基於掌紋的點特徵與線特徵、紋理特徵、子空間分析和分級特徵融合的掌紋識別演算法。
4.1、基於點特徵與線特徵的識別方法
與指紋相似，掌紋圖像上也含有脊線和細節點。Funada J提出了一種通過消除掌紋的褶皺提取乳突紋的方法[9]，然而這種方法僅限於提取掌紋圖像的脊線，並沒有成功用於掌紋識別。Duta提出了一種基於掌紋圖像特徵點的掌紋識別方法[10]。Chen等嘗試通過產生局部灰度方向場圖像來估計掌紋的褶皺點[11]，將這些點連接起來組成直線段的形式用於後續的匹配。
手掌上的紋線是最直觀的特徵，很多文獻都研究了掌紋的線特徵[12~15]，提取紋線特徵實際上是低對比度、高雜訊背景條件下的邊緣檢測。文獻[13]最早使用了掌紋的線特徵用於掌紋識別，這種方法只提取手掌上的短直線。Han等人則採用形態學和Sobel邊緣特徵描述掌紋[12]，並訓練一個神經網路分類器用於驗證。基於堆棧濾波的金字塔邊緣檢測演算法和依據灰度形態學中的腐蝕、膨脹等概念構造的運算元也被用於提取掌紋線特徵。
基於點、線特徵的識別演算法是掌紋識別中最直接的方法。點特徵可以精確的描述掌紋圖像，且魯棒性較強、鑒別能力高。但是點特徵需要在高解析度的圖像中提取。若點的數量較多，則匹配時需要大量的計算消耗。線特徵明顯穩定，表示方法簡單，特徵空間小。但是，點特徵和線特徵無法表示掌紋紋線的深淺和力度，並且受雜訊的干擾較大。
4.2、基於掌紋紋理特徵的識別方法
掌紋可以被認為是無規則但在個體間獨一無二的一種紋理。目前有很多方法是針對紋理分析處理掌紋圖像的。如Gabor濾波[18~20]、小波變換[21~23]、傅立葉變換[24]和局部能量[25]等方法。與指紋相比，掌紋上有很多摺痕，Wu提取有向線能量特徵將這些摺痕特徵向量化[25]，用於掌紋識別。李文新通過傅立葉變換將掌紋圖像變換到頻域[24]，然後再將變換後的圖像分別計算R能量和 能量，最後通過分級匹配方法對提取的特徵進行匹配識別。
Kong等人將虹膜識別[26]中的基於二維Gabor的相位編碼方法用於掌紋圖像的特徵提取。該方法把Gabor濾波後的圖像進行相位編碼，稱作PalmCode，這樣在特徵向量中只保存了相位信息。由於這種演算法只採用了一個方向的Gabor濾波器提取掌紋圖像的特徵，掌紋圖像其他方向的信息丟失。文獻在這種演算法的基礎上進行改進，提出了採用4個方向的Gabor濾波器同時提取掌紋圖像的相位特徵，然後通過融合準則將這4個方向的相位特徵融合為一個，稱為FusionCode。這種演算法很好的利用了Gabor濾波器的方向性，使得演算法的正確識別率大大提高。但是，這種演算法需要計算4次Gabor濾波器與圖像的卷積運算，使得計算復雜度明顯增加。
採用紋理分析的方法處理掌紋圖像可以有效的避免圖像在空域中雜訊的影響，簡化甚至免去圖像預處理步驟。同時，採用紋理能量描述掌紋，除了空間位置外，還能夠利用紋線的粗細程度這一性質進行區分。這種方法能夠較好的保持掌紋圖像的類間區分性和類內緊湊性。
4.3、基於子空間的掌紋識別方法
基於子空間的特徵提取指的是將掌紋圖像通過映射變換或是矩陣運算，實現從樣本空間到特徵子空間的轉換。根據映射變換的性質，變換後的子空間可分為線性子空間和非線性子空間。目前運用在掌紋識別上的多為線性子空間方法。
主成分分析是多元變數統計中的一種降維技術。這種方法認為任何一幅圖像都可以分解為一系列向量與系數的線性組合，該系數彼此不相關，並且服從高斯分布，將其中包含信息成分最多的向量方向視為主要組成成分方向。具體實現是將掌紋圖像按行展開後，所形成的一維向量進行K-L變換，獲得其正交的n維K-L基底，以對應前m個最大特徵值的基底張成的子空間，將掌紋圖像投影到該子空間上，實現維數的降低以減少計算復雜度。其中，對應較大特徵值的基底具有類似掌紋圖像一樣的紋理，被稱作特徵掌，可以利用特徵掌集來描述掌紋[28,32]。二維主成分分析是在主成分分析的理論基礎上建立起來的，他與主成分分析不同之處主要在於它是直接基於二維矩陣的變換，而無需先將二維圖像化為一維。文獻[30,31]採用了二維主成分分析的方法對掌紋圖像進行特徵提取。
Fisher是線性判別中的經典演算法，該演算法的主要思想是：在一般情況下，總可以找到某一個或某一些投影方向，使得樣本投影在該方向上的結果能夠符合類內離散度最小、類間離散度最大的標准。即投影後的模式具有最佳的可分離性。文獻[33,34]採用Fisher演算法對掌紋圖像進行分類識別，取得了很好的效果。
子空間法提取特徵具有描述性強，計算代價小，易實現和可分性好等特點。使用較少的特徵向量數目就能夠取得較高的識別率。但PCA方法的本質決定了在該方法下得到的特徵在一般情況下是最佳描述而不是最佳分類特徵，這不利於分類匹配。FLD方法同樣能大大降低原始特徵空間的維數，並且和PCA方法相比，FLD方法對光照條件更為不敏感。
4.4．分級融合的掌紋識別方法
從上面的分析可以看出，每種掌紋圖像的識別演算法都各有優缺點，如果只採用一種識別演算法很難做到快速、高精度的身份識別。因此，多特徵融合的方法將是掌紋識別發展的重要方向。
這里的融合，可以是特徵級的融合，通過定義的融合準則將提取的多個特徵融合為一個新的特徵。如文獻[27]通過融合準則將4個不同方向的Gabor濾波器提取的掌紋圖像的相位特徵融合為一個。有效的表達了掌紋圖像的方向和相位信息。文獻用競爭編碼的方式，將Gabor濾波器提取的6個方向的掌紋圖像的相位信息融合。從而在提高識別精度的同時使得匹配速度也大大提高。
也可以是匹配級的融合[36~38]，也就是從粗到細，不同匹配層次採用不同特徵，例如粗匹配層次採用紋理能量作為特徵，精匹配層次提取點特徵進行匹配。You利用多種特徵對掌紋進行分層編碼，以實現在大規模掌紋資料庫中進行快速的身份識別。
5. 掌紋識別技術展望
隨著信息技術和網路技術的高速發展，信息安全顯示出前所未有的重要性。生物識別技術以其特有的穩定性、唯一性和方便性，得到越來越廣泛的應用。掌紋識別作為一項新興的生物識別技術，因具有采樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受程度高、不易偽造、受雜訊干擾小等特點受到國內外研究人員的廣泛關注。但是由於掌紋識別技術起步較晚，目前尚處於學習和借鑒其他生物特徵識別技術的階段。
Ⅱ 手勢識別用什麼圖像特徵提取演算法
《基於計算機視覺的手勢識別研究》中提到了多尺度模型，它就是採用此模型提取手勢的指尖的數量和位置，將指尖和掌心連線，採用距離公式計算各指尖到掌心的距離，再採用反餘弦公式計算各指尖與掌心連線間的夾角，將距離和夾角作為選擇的特徵。對於靜態手勢識別而言，邊緣信息是比較常用的特徵。中採用的HDC提取關鍵點的識別演算法，基於用八方向鄰域搜索法提取出手勢圖像的邊緣，把圖像的邊緣看成一條曲線，然後對曲線進行處理。
Ⅲ 如何測量手圍
1、手掌寬度法
使用直尺量手掌最寬處。
14cm50-51MM
14.5cm52-53MM
15cm53-55MM
16cm55-57MM
17cm57-59MM
Ⅳ 手掌的長和寬怎麼量
測量手掌寬度，自己可以去購買一個游標卡尺，然後將手指四指並齊，然後再用游標卡尺卡取最中間的位置。得出來的數據就是手掌的寬度，這種方法比較簡單，而且也很准確。
游標卡尺（VERNIERCALLIPER），是一種測量長度、內外徑、深度的量具。游標卡尺由主尺和附在主尺上能滑動的游標兩部分構成。主尺一般以毫米為單位，而游標上則有10、20或50個分格，根據分格的不同，游標卡尺可分為十分度游標卡尺、二十分度游標卡尺、五十分度格游標卡尺等，游標為10分度的有9mm，20分度的有19mm，50分度的有49mm。游標卡尺的主尺和游標上有兩副活動量爪，分別是內測量爪和外測量爪，內測量爪通常用來測量內徑，外測量爪通常用來測量長度和外徑。
Ⅳ 指紋採集的簡單方法
指紋可以分為三類：
明顯紋:就是目視即可見的紋路。
如手沾油漆、血液、墨水等物品轉印 而成，通常都是印在指紋卡上成為基本資料。
成型紋:這是指在柔軟物質，如手接觸壓印在蠟燭、黏土上發現的指紋。
潛伏指:紋這類指紋是經身體自然分泌物如汗液，轉移形成的指紋紋路， 目視不易發現，是案發現場中最常見的指紋。
潛伏指紋往往是手指先接觸到油脂、汗液或塵埃後，再接觸到干凈的表面而留下，雖然肉眼無法看到這些指紋，但是經過特別的方法及使用一些特別的化學試劑加以處理，即能顯現出這些潛伏的指紋。
鑒識人員最常接觸到的指紋是潛伏紋。如果指紋是留在金屬、塑膠、玻璃、磁磚等非吸水性物品的表面，檢驗方法就比較容易。通常可以用粉末法，選擇顏色對比大的粉末，撒在物品表面提取出完整的指紋；另一方法是磁粉法，以微細的鐵粉顆粒，用磁鐵作為刷子，來回刷掃，顯現指紋。
如果指紋留在紙張、卡片、皮革、木頭等吸水性物品的表面，必須經過化學處理 才能在化驗室顯形。
常用的化學法有：
碘熏法——即使用碘晶體加溫產生蒸氣，它與指紋殘留物的油脂產生反應後，便會出現黃棕色的指紋，必須立即拍照或用化學方法固。
寧海得林（Ninhydrin)法——將試劑噴在檢體上，與身體分泌物的氨基酸產生反應後，會呈現出紫色的指紋。
硝酸銀法——硝酸銀溶液與潛伏指紋中的氨化鈉產生反應後，在陽光下會產生黑色的指紋。
螢光試劑法——螢光氨與鄰苯二醛幾乎馬上與指紋殘留物的蛋白質或氨基酸作用，產生高螢光性指紋，此試劑可以用在彩色物品的表面。
Ⅵ 掌紋識別的點與線特徵
與指紋相似，掌紋圖像上也含有脊線和細節點。Funada J提出了一種通過消除掌紋的褶皺提取乳突紋的方法[9]，然而這種方法僅限於提取掌紋圖像的脊線，並沒有成功用於掌紋識別。Duta提出了一種基於掌紋圖像特徵點的掌紋識別方法[10]。Chen等嘗試通過產生局部灰度方向場圖像來估計掌紋的褶皺點[11]，將這些點連接起來組成直線段的形式用於後續的匹配。
手掌上的紋線是最直觀的特徵，很多文獻都研究了掌紋的線特徵[12~15]，提取紋線特徵實際上是低對比度、高雜訊背景條件下的邊緣檢測。文獻[13]最早使用了掌紋的線特徵用於掌紋識別，這種方法只提取手掌上的短直線。Han等人則採用形態學和Sobel邊緣特徵描述掌紋[12]，並訓練一個神經網路分類器用於驗證。基於堆棧濾波的金字塔邊緣檢測演算法和依據灰度形態學中的腐蝕、膨脹等概念構造的運算元也被用於提取掌紋線特徵。
基於點、線特徵的識別演算法是掌紋識別中最直接的方法。點特徵可以精確的描述掌紋圖像，且魯棒性較強、鑒別能力高。但是點特徵需要在高解析度的圖像中提取。若點的數量較多，則匹配時需要大量的計算消耗。線特徵明顯穩定，表示方法簡單，特徵空間小。但是，點特徵和線特徵無法表示掌紋紋線的深淺和力度，並且受雜訊的干擾較大。
Ⅶ 有什麼方法可以測量手掌面積
找塊大點的橡皮泥，做成一厘米厚或半厘米厚的一塊橡皮泥平面，手掌輕輕按上，注意不要使橡皮泥發生形變，用小刀延手掌邊緣在橡皮泥上劃出手掌的形狀。然後，將這塊橡皮泥切下，在做成同樣厚度的矩形橡皮泥平面，測量這個矩形的面積，就是你手掌的面積了
Ⅷ 怎樣測量手的長度
測量手掌周長的目的。這是手套規格的度量標准。沿著手掌周圍測量周長，從小指指根至食指指根。如果身邊就有手套，直接戴上試試就行；但如果是在網上購買或者定製手套，知道自己手的尺寸就很有用了。
1.用細鐵絲輕輕圈住手指，在相吻合的地方用筆做個記號後摘下來，再用尺子量一下紙條或者鐵絲的長度就可以知道合適的戒指的周長，這個方法比較准確，非常適用。
2.棉線：
用棉線繞要測量的手指一圈，一定要稍稍拉緊一點，因為棉線是軟的，繩子交接地方畫個記號，再量出長度，也可得到手指的周長，但是這種方法一般誤差較大。
3.紙條：准備好一個窄紙條，將紙條貼在想要帶的手指的根部，用大拇指壓住紙條頂端，然後繞一圈，記住一定要將手指繞得很緊，然後用筆在交匯處做上記號，再將紙條平鋪，用尺子測量出長度。
04.每個人的左右手大小會有些差異，想在哪只手上戴戒指，就測量哪只手。
05.如果手指的關節較大，就請加1-2毫米。並且測量時請不要直接沿指根量，要做成環反復調整大小確保手指能順利通過。