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本发明公开了一种3D掌纹认证方法，该方法是先对3D掌纹进行预处理，变为一维图像，然后计算类内图相对和类间图相对的相干系数并作为新样本，使用新样本对堆栈式降噪自动编码机进行训练，提取到新样本特征，并得到训练好的降噪自动编码机；然后基于real adaboost算法和前一步骤提取到的新样本特征训练若干弱分类器，这些弱分类器的组合构成强分类器；然后用户输入一幅新的3D掌纹图像，与样本库预存的该用户的3D掌纹图像进行比对，判断它们属于同类还是异类。本发明方法实现简单、快速，采用相干算法来计算图像间的一致性，判别他们是否为同一用户的数据样本，解决了掌纹图像较小的平移问题及配准算法需要寻找定位信息的难题，具有较好的鲁棒性。

本发明的目的是提供一种新的3D掌纹的认证方法，以解决目前已有方法难以充分利用掌纹图像中的有用信息进行掌纹认证识别的问题，本发明的目的是这样实现的：一种3D掌纹的认证方法，其包括以下步骤： 1)、计算样本库中的每一张3D掌纹图像的均值曲率，获得均值曲率图像，然后对所获得的均值曲率图像进行归一化处理，再进行灰度化，得到灰度图像； 所述样本库采集自300～500个不同的手掌，每个手掌采集图像数为10～20；另外，以每个手掌为一个用户，对样本库中的每一个用户的任意一张3D掌纹图像另外进行预存； 2)、从所得灰度图像中抽取类内图像对和类间图像对，然后将抽取的类内图像对和类间图像对的所有灰度图像先进行一维变化，再采用幅值平方相干函数计算每个图像对的两个图像信号之间的相干系数并设置类标签,以所得带有标签的相干系数作为新样本；

其具有广泛的应用前景。它利用手掌的三维纹路进行身份验证，具有更高的安全性和准确性。其应用前景十分广阔，可能涉及金融、安防、医疗、教育、娱乐等领域。

目前，3D掌纹认证已经在一些领域得到了广泛应用，例如：

• 金融领域：3D掌纹认证可以用于银行卡、信用卡、支付宝、微信等支付认证，提高支付的安全性和便捷性。
• 安防领域：3D掌纹认证可以用于门禁、安检、边境检查等领域，提高安防的安全性和效率。
• 医疗领域：3D掌纹认证可以用于医疗信息管理、医疗设备解锁、医疗诊断等领域，提高医疗的安全性和便捷性。
• 教育领域：3D掌纹认证可以用于考试认证、学生信息管理等领域，提高教育的安全性和效率。
• 娱乐领域：3D掌纹认证可以用于游戏登录、游戏支付等领域，提高娱乐的安全性和便捷性。

刘明，男，1972年4月生，副教授，博士。2009年毕业于北京交通大学信号与信息处理专业获得博士学位。主要工作经历有：1991-1994年在保定市无线电一厂工作，2994-1997在清华-保定科技咨询公司工作，2000年至今在河北大学电子信息工程学院工作，现为通信与信息系统硕士研究生指导教师。

与现有技术相比，此技术产生的效益如下：本发明方法实现简单、快速，没有采用常规的掌纹纹理特征匹配算法，而是采用相干算法来计算图像间的一致性，并在此基础上判别他们是否为同一用户的数据样本，解决了掌纹图像较小的平移问题及配准算法需要寻找定位信息的难题，具有较好的鲁棒性。应用深度学习的降噪自动编码机提取特征和降维，使模型具有处理噪声的能力，进而得到更高的准确率。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地保定，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。