张彬 帅小应 钱进 周爱平

摘要：在掌纹识别中，对二维主成分分析（2DPCA）算法研究发现，用掌纹训练样本的均值来算投影矩阵得不到很好的识别率。为减小这种偏离中心的影响从而提高识别率，提出了一种用中间值代替原有均值的2DPCA掌纹识别算法。

关键词：掌纹识别;特征提取;二维主成分分析

中图分类号：TP391  文献标识码：B：

文章编号：1009-3044（2021）29-0099-03

Intelligent Security Access Control and Unlocking System Based on Single Chip Microcomputer

ZHANG Bin， SHUAI Xiao-ying， Qian Jin， ZHOU Ai-ping

（School of Computer Science and Technology， Taizhou University， Taizhou 225300， China）

Abstract： For two-dimensional principal component analysis （2DPCA） algorithm， the study found in palmprint training sample mean as sample center and the projection matrix is not optimal. To reduce the training sample mean deviation to obtain the optimal projection matrix class center， proposing a 2DPCA palmprint recognition algorithm base on a sample of intermediate value.

Key words： Palmprint recognition; Feature Extraction; Two-dimensional Principal Component Analysis

1研究背景及意义

如今科技社会发展欣欣向荣，智能門禁开锁系统已经成为大家生活中不可或缺的一部分，它能很好地保护了大家的人身安全和财产安全[1-2]。本文设计的系统主要效果是能在打开电源运行后，对于在识别范围内的射频卡进行检测，当有射频卡进入到读卡器的读卡范围内时，这时指示灯黄灯闪烁，并会自动读取射频卡序列号，并将射频卡序列号传送给单片机，单片机判断该射频卡是否有效。若该射频卡的卡号存在，系统会执行开锁操作，并指示灯红灯亮，掉电也不会丢失。若该射频卡的卡号不存在，则不会开锁，还可以写入和清除射频卡号。整个人类社会伴随着信息技术信息化程度的提高而不断地向前进步，同样信息技术也伴随着社会的进步而变得更加成熟。在这信息化越来越普及的时代，对于身份的认证鉴别更加重要。由于传统的证件、密码等身份鉴别方式存在丢失，遗忘、被伪造的隐患，生物特征识别因其具有很好的安全性和可靠性得到迅速发展。

掌纹识别技术是一种比较新的生物特征识别技术。……