基于生物特征识别的安防系统中,掌纹和指纹识别占有较大的市场份额。针对传统的基于单种特征的指纹识别系统或掌纹识别系统在应用中存在识别率不高或容易受到指纹模具等“假指纹”攻击的问题,本文提出融合多种生物特征的身份验证策略,开发新的鲁棒性更强的生物特征识别系统。具体为:(1)提出基于指掌的识别方案并开发应用于Android手机端的指掌识别APP:本文用Android手机相机采集了一个包含100个个体,400张手掌(手指和掌纹)图像的数据库。在这个数据库上验证了基于非接触式掌纹及指节折痕的识别算法的准确率。其中提出的非接触式掌纹及指节折痕的身份认证算法共包含四个步骤:一、使用基于肤色检测和最大连通域的分割算法提取掌纹感兴趣区域;二、使用Harris角点检测算法来定位手指间谷点等关键点坐标,使用连通域和投影方法来定位指节折痕的关键点位置;三、选取竞争编码来表示掌纹和指节折痕特征,并提出指节折痕和掌纹特征的层级融合策略;四、利用下采样方法适配Android手机的配置和运算能力以保证系统运行速度。(2)利用指静脉能进行活体检测,防止恶意攻击的优点,本文开发了一个基于多目指纹和指静脉特征的可靠的识别系统,主要包括:一、设计并搭建了一个多目摄像机采集指纹和指静脉的设备:使用三个摄像头利用可见光采集手指指纹,在近红外光下采集手指静脉。二、建立了一个包含135个个体,12960张(6480可见光+6480近红外)手指图像的多视角指纹及指静脉数据库,提出了基于手指指节和指静脉的识别算法,并在该数据库上验证了算法性能。三、最终实现了从采集到识别的基于指纹和指静脉特征识别的应用系统。最后,本文进一步利用多视角手指图像,探讨了三维指纹重建技术。本文首先利用细节点特征和尺度不变特征匹配了同一手指的多视角图像,然后通过相机标定建立二维多视角图像的三维坐标,最后利用三维坐标以及估计的手指形状模型进行三维指纹重构。