第11卷第1期 智能系统学报 Vol.11 No.1 2016年2月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Feh.2016 D0I:11992/is.201506039 网络出版地址：htp:/www.cmki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20160105.1532.008.html 基于手指轮廓的手形识别算法 李洋12，刘富2，康冰2，高雷2 (1.长春汽车工业高等专科学校电气工程学院，吉林长春130011：2.吉林大学通信工程学院，吉林长春130022) 摘要：针对手形识别中手掌形状稳定性低的问题，设计了一种基于手指轮廓的手形识别算法。该算法首先从手形 图像中分离出五指，然后拟合手指轮廓定位手指中轴线，接着依据手指中轴线重合注册手指和待识别手指，最后计 算手指重合面积比。与已有的基于轮廓的手形识别算法相比，该算法的识别率高达99.890%，说明了提出的算法充 分利用了手指轮廓的稳定性，规避了指根处轮廓的不稳定性。 关键词：手形识别：手形定位：轮廓拟合：轮廓重叠：面积重合比 中图分类号：TP391.4文献标志码：A文章编号：1673-4785(2016)01-0099-05 中文引用格式：李洋，刘富，康冰，等.基于手指轮廓的手形识别算法[J].智能系统学报，2016,11(1)：99103， 英文引用格式：LI Yang,LIUFu,KANG Bing,etal.Hand shape recognition algorithm based on finger contour[J].CAAI Trans- actions on Intelligent Systems,2016,11(1):99-103. Hand shape recognition algorithm based on finger contour LI Yang'2,LIU Fu2,KANG Bing?,GAO Lei2 (1.College of Electrical Engineering,Changchun Automobile Industry Institute,Changchun 130011,China;2.College of Communi- cation Engineering,Jilin University,Changchun 130022,China) Abstract:To solve the low-stability problem of palm shape in hand shape recognition,this study presents a type of hand shape recognition algorithm based on a finger contour.First,the algorithm separates the five fingers from a hand and then locates the finger central axis by fitting the finger contour.By overlapping the registered finger con- tour and the finger contour to be recognized on basis of the finger central axis,the algorithm then calculates the area proportion of finger overlap regions.Compared with other hand recognition algorithms,the recognizability rate can reach 99.890%in the experiment.The study takes full advantage of the high stability of the finger contour and a- voids high instability of the finger root contour. Keywords:hand shape recognition;hand positioning;contour fitting;outline overlap;area coincidence ratio 生物识别技术广泛应用于身份认证领域。手形 不同位置的宽度特征]；第二类为选取手形轮廓 识别技术因其具有采集方便、稳定性高等特点，在生 作为识别特征，通常选取手形轮廓特征位置包括：选 物识别领域有重要的研究意义山。 取整个手形轮廓[6)、选取部分掌形轮廓，也就是指 手形主要由掌形和指形两部分构成，掌形会因 形轮廓和指形轮廓相连的部分掌形轮廓】、选取指 手掌张开程度具有不同程度的形变，而指形不受其 形轮廓[s1o,该类算法又分为在极坐标系依据手形 影响具有较高的稳定性。因为手指轮廓有着较高的 轮廓的手形识别和在笛卡尔坐标系依据手形轮廓的 稳定性，所以手形识别主要是依据手指特征进行识 手形识别。 别。现有的手形识别算法选取的手形特征主要分为 与手形轮廓的手形识别算法相比，手形几何尺 2类，第一类为选取手指几何尺寸作为识别特征，主 寸的手形识别算法应用了更多的手形特征，所以手 要包括手形的长度特征和宽度特征，识别算法通常 形识别率更高。因为手掌的自由张开对掌形影响较 提取较多的手指不同位置的宽度特征和较少的掌形 大，对指形影响较少，所以本文设计的手形识别算法 主要依据手指的轮廓特征。 收稿日期：2015-07-08.网络出版日期：2016-01-05. 1 手形定位 基金项目：吉林省重点科技攻关项目(20140204046) 通信作者：刘富.E-mail:iufu@ju.edu.cn. 本文采用的手形识别库中的手形图片如图1所第 １１ 卷第 １ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ．１１ №．１ ２０１６ 年 ２ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｆｅｂ． ２０１６ ＤＯＩ：１１９９２ ／ ｔｉｓ．２０１５０６０３９ 网络出版地址：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ ／ ２３．１５３８．ＴＰ．２０１６０１０５．１５３２．００８．ｈｔｍｌ 基于手指轮廓的手形识别算法 李洋１，２ ，刘富２ ，康冰２ ，高雷２ （１．长春汽车工业高等专科学校 电气工程学院，吉林 长春 １３００１１； ２． 吉林大学 通信工程学院，吉林 长春 １３００２２） 摘 要：针对手形识别中手掌形状稳定性低的问题，设计了一种基于手指轮廓的手形识别算法。 该算法首先从手形 图像中分离出五指，然后拟合手指轮廓定位手指中轴线，接着依据手指中轴线重合注册手指和待识别手指，最后计 算手指重合面积比。 与已有的基于轮廓的手形识别算法相比，该算法的识别率高达 ９９．８９０％，说明了提出的算法充 分利用了手指轮廓的稳定性，规避了指根处轮廓的不稳定性。 关键词：手形识别；手形定位；轮廓拟合；轮廓重叠；面积重合比 中图分类号：ＴＰ３９１．４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１６）０１⁃００９９⁃０５ 中文引用格式：李洋，刘富，康冰，等．基于手指轮廓的手形识别算法［Ｊ］． 智能系统学报， ２０１６， １１（１）： ９９⁃１０３． 英文引用格式：ＬＩ Ｙａｎｇ， ＬＩＵ Ｆｕ， ＫＡＮＧ Ｂｉｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｈａｎｄ ｓｈａｐｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｉｎｇｅｒ ｃｏｎｔｏｕｒ［Ｊ］． ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓ⁃ ａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１６， １１（１）： ９９⁃１０３． Ｈａｎｄ ｓｈａｐｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｉｎｇｅｒ ｃｏｎｔｏｕｒ ＬＩ Ｙａｎｇ １，２ ， ＬＩＵ Ｆｕ ２ ， ＫＡＮＧ Ｂｉｎｇ ２ ， ＧＡＯ Ｌｅｉ ２ （１． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００１１， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉ⁃ ｃａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００２２， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｌｏｗ⁃ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｐａｌｍ ｓｈａｐｅ ｉｎ ｈａｎｄ ｓｈａｐｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｔｙｐｅ ｏｆ ｈａｎｄ ｓｈａｐｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｆｉｎｇｅｒ ｃｏｎｔｏｕｒ． Ｆｉｒｓｔ， ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｓｅｐａｒａｔｅｓ ｔｈｅ ｆｉｖｅ ｆｉｎｇｅｒｓ ｆｒｏｍ ａ ｈａｎｄ ａｎｄ ｔｈｅｎ ｌｏｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｃｅｎｔｒａｌ ａｘｉｓ ｂｙ ｆｉｔｔｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｃｏｎｔｏｕｒ． Ｂｙ ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ ｆｉｎｇｅｒ ｃｏｎ⁃ ｔｏｕｒ ａｎｄ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｃｏｎｔｏｕｒ ｔｏ ｂｅ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ ｏｎ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｃｅｎｔｒａｌ ａｘｉｓ， ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｈｅｎ ｃａｌｃｕｌａｔｅｓ ｔｈｅ ａｒｅａ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｎｇｅｒ ｏｖｅｒｌａｐ ｒｅｇｉｏｎｓ． Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｏｔｈｅｒ ｈａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ， ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｚａｂｉｌｉｔｙ ｒａｔｅ ｃａｎ ｒｅａｃｈ ９９．８９０％ ｉｎ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ． Ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｔａｋｅｓ ｆｕｌｌ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｃｏｎｔｏｕｒ ａｎｄ ａ⁃ ｖｏｉｄｓ ｈｉｇｈ ｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｒｏｏｔ ｃｏｎｔｏｕｒ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈａｎｄ ｓｈａｐｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ； ｈａｎｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ； ｃｏｎｔｏｕｒ ｆｉｔｔｉｎｇ； ｏｕｔｌｉｎｅ ｏｖｅｒｌａｐ； ａｒｅａ ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｒａｔｉｏ 收稿日期：２０１５⁃０７⁃０８． 网络出版日期：２０１６⁃０１⁃０５． 基金项目：吉林省重点科技攻关项目（２０１４０２０４０４６）． 通信作者：刘富． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｌｉｕｆｕ＠ ｊｌｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． 生物识别技术广泛应用于身份认证领域。 手形 识别技术因其具有采集方便、稳定性高等特点，在生 物识别领域有重要的研究意义［１］ 。 手形主要由掌形和指形两部分构成，掌形会因 手掌张开程度具有不同程度的形变，而指形不受其 影响具有较高的稳定性。 因为手指轮廓有着较高的 稳定性，所以手形识别主要是依据手指特征进行识 别。 现有的手形识别算法选取的手形特征主要分为 ２ 类，第一类为选取手指几何尺寸作为识别特征，主 要包括手形的长度特征和宽度特征，识别算法通常 提取较多的手指不同位置的宽度特征和较少的掌形 不同位置的宽度特征［１⁃５］ ；第二类为选取手形轮廓 作为识别特征，通常选取手形轮廓特征位置包括：选 取整个手形轮廓［６］ 、选取部分掌形轮廓，也就是指 形轮廓和指形轮廓相连的部分掌形轮廓［７］ 、选取指 形轮廓［８⁃１０］ ，该类算法又分为在极坐标系依据手形 轮廓的手形识别和在笛卡尔坐标系依据手形轮廓的 手形识别。 与手形轮廓的手形识别算法相比，手形几何尺 寸的手形识别算法应用了更多的手形特征，所以手 形识别率更高。 因为手掌的自由张开对掌形影响较 大，对指形影响较少，所以本文设计的手形识别算法 主要依据手指的轮廓特征。 １ 手形定位 本文采用的手形识别库中的手形图片如图 １ 所