掌纹识别是根据手掌掌纹的有效信息判断是否来自同一只手掌，从而达到身份识别的目的。掌纹识别特征非常稳定，图像获取的条件较易控制，较少地受到光线、表情、化妆等干扰，能较好地保证掌纹识别系统的识别精度;同时，手掌区域比手指区域大得多，比指纹更具丰富的可区分信息;手掌上分布有几条大的主线和很多的皱褶线，这样的线特征是掌纹所独有的，具有很强的区分能力和抗噪声能力，并且可以在低分辨率、高噪声的掌纹图像中提取出来。

掌纹识别门禁系统特征提取算法可分为两类：基于手工设计的算法和基于特征学习的算法。基于手工设计的算法主要依据掌纹图像的特点设计特定的滤波器来提取特征。基于特征学习的算法主要是利用深度神经网络从数据中自行学习更复杂的滤波器结构，实现掌纹特征的自动提取。

一、掌纹识别门禁系统特点
1、高精度：掌纹识别门禁系统利用先进的算法和模型进行掌纹特征提取和匹配，能够达到非常高的辨识准确率。
2、采集多样性：支持不同种类掌纹采集，包括正常掌纹、疤痕掌纹、湿掌纹等特殊掌纹；支持不同采集环境，包括室内环境、室外环境、晴天阴天雨天、正常光线、黑暗环境等；支持不同手掌姿态，包括自然张开、弯曲、折叠等；支持左右手掌纹采集；支持采集人群多样性，包括青年中年老年，男性女性。
3、大数据支持：掌纹识别门禁系统技术需要大量的掌纹数据来进行匹配，随着数据采集和存储技术的不断进步，可以利用更多的数据来提高模型的准确性和可靠性。

二、掌纹识别门禁系统应用领域

掌纹识别门禁系统可以应用到身份验证与身份识别等领域，如考勤系统、人员出入管理方面的应用、公共安全方面的应用、银行及信用卡方面的应用、电子商务中的个人身份鉴别、户籍、身份证管理方面的应用、对机密信息的存取控制等。

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