陆展鸿，单鲁斌，苏立循，焦雨欣，王家骅，王海霞

（1.杭州海康威视数字技术股份有限公司，杭州 310051； 2.浙江工业大学 信息工程学院，杭州 310023；3.浙江工业大学 计算机科学与技术学院，杭州 310023）

在当今信息化时代，生物特征识别是鉴别个人身份、保护个人信息的有效手段。生物特征识别技术，是指利用机器视觉、图像处理等技术对生物特征采样进行身份识别。现有的主要生物识别特征 包 括 指 纹［1］、人 脸［2］、虹 膜［3］和 掌 纹［4］等。由于掌纹的纹路是由每个人的基因所决定的，即使后天受损，重新生长出来的纹路也保持原有形状，因此是一种具备相当大潜力的生物识别特征。掌纹识别技术是近几年发展起来的技术，与其他识别技术的优势在于：掌纹区域较大，具有较好的稳定性；掌纹采集对硬件的要求不高，故而设备成本较低；并且相比于其他生物特征识别技术，安全性较高，采集所需时间较短，识别的效果较好［5］。

掌纹原始图像一般存在纹理不清晰、掌纹图像具有不定旋转角度、图像存在噪声等问题。因此有必要对设备采集获取到的掌纹原始图像进行增强处理和感兴趣区域（ROI）提取［6］。现有的掌纹预处理方法普遍存在着时间成本大，方法之间有依赖关系等问题。随着近几年神经网络的迅速发展，神经网络在交通车辆［7］、步态识别［8］、车牌识别等领域取得了很大的成功。神经网络是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制实现一些特定的功能。……