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要的作用。
经过试验测定，增加其他照明设备如台灯并不会对实验结果产生影响，因此稳定均匀的自然或人工光源即可满足实验要求。
黑色单背景从复杂背景中提取出手掌在目前看来还有着无法克服的难度，因此简化问题，设定背景颜色为单的黑色。
物距约物距只需保证手完全落在镜头内，掌纹拍摄目测清晰即可右手，手掌正对摄像头前臂大致水平，偏角不能太大所有手指都要张开，并且手全部落在摄像头视野之内界面部分静态手掌定位与识别界面请参见图与图图动态手掌定位识别主界面请见图与图图图动态手掌定位结果请见图图图动态身份识别的注册过程，参见图与图图图动态身份识别的验证注册过程，参见图与图图图实验步骤下面主要阐述手掌定位的实验步骤采集静态图像在本次实验中共采集个人共计幅右手图像，其中有幅不符合要求手没有照完全，旋转角度过大，手指并拢等。
用静态手掌定位程序对这幅图像进行定位测试，每次输入幅图像，将定位好的手掌部分显示出来。
不出现程序异常，目测定位区域位于手掌内部并且面积不为零即认为定位成功。
使用动态手掌定位程序联机进行动态手掌定位实验。
被测试者手在定范围内活动，可以适当改变角度及姿势，不移出摄像头视野范围，保持手指张开，进行定位测试。
目测定位区域位于手掌内部，并且面积不为零，定位框可以随着手的移动而移动，即认为定位成功。
此过程中出现程序异常属于正常情况，程序会提示，但不会崩溃。
根据，用手型特征进行身份识别使用静态图片首先进行次注册操作，输入每个用户的幅图像，记录留下所有用户的特征验证时输入幅图像，根据其手型特征显示出用户身份。
使用动态视频数据首先进行注册操作，每个用户手在摄像头视野内停留秒左右，程序显示注册成功即可验证时与注册同样动作，秒左右程序输出用户身份。
掌纹提取以能够提取出目测能够分辨的主纹路为提取成功标准。
由于掌纹的提取实验失败，掌纹识别部分的实验没有进行。
实验结果实验内容测试集有效内容成功成功率静态手掌定位幅幅幅静态身份识别人每人幅人，共幅最高最低平均实验内容测试集成功成功率动态手掌定位人人实验内容测试集有效内容成功成功率掌纹提取幅幅幅实验分析对成功的例子分析，只要图像清晰，成功率还是很高的，手的旋转角度限制在度之内，也能比较正确的定位衣袖的几乎没有太大影响。
如图从实验的失败部分看来，对手掌定位影响最大的是手的姿势，尤其是手的角度，手指的张开程度。
如果手正对摄像头，前臂保持水平或者偏转不超过度，手指充分张开，定位几乎不会失败，前提是手必须全部落于摄像头的视野内。
对掌纹提取影响最大的是采集图像时的背景光源，在普通的光源下采集的图像由于光线的入射角度手的姿势结构造成高光与阴影区域对掌纹的提取有极大的影响，现在开发的预处理方法对解决这种情况无能为力。
下步的工作首先就要研究种有效去除光影效果的预处理方法，才能进步进行掌纹提取身份识别工作。
提取掌纹的结果见图图可以看到由于阴影的关系，主纹缺失得很严重。
由于本系统是中远距离采集数据，因此手掌的定位不如接触式的精准，这就造成了手型数据的不精确性。
从上述实验结果可以看出，仅仅依靠手型数据进行身份识别，准确率远不能令人满意，而且对于手型数据的对比方法也不够成熟，仍有待改进。
在后续工作中可以考虑结合手型特征的掌纹识别，提高系统的识别率。
图第五章总结综上所述，本文介绍了当前国际上生物特征识别技术，尤其是掌纹识别技术的发展与研究，对基于掌纹的中远距离在线身份识别做出了初步的研究与探索。
最终确定了整套软硬件开发实验环境，简单有效的实验条件，提出了手掌定位算法并对采集的掌纹尝试提取，总结了些失败的经验教训，也为下步的研究实验指引了方向。
接下来工作的重点将放在掌纹的提取，新的掌纹识别算法的提出，验证，应用上，并且采集足够大的掌纹数据库，用于后续的研究。
参考文献，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，
基于掌纹的远距离在线身份识别系统毕业设计论文
