揭秘“刷掌支付”背后的黑科技！

首先对采集的掌纹训练样本进行预处理，然后进行特征提取，把提取的掌纹特征存入特征数据库中留待与被分类样本进行匹配。测试样本分类阶段是对获取的测试样本经过与训练样本相同的预处理、特征提取步骤后，送入分类器进行分类。

这两部分都包括以下三步：掌纹图像采集、预处理以及特征提取。

1、掌纹图像采集 

掌纹图像采集的目的就是利用某种数字设备实现把掌纹转换成可以用计算机处理的矩阵数据。一般采集的都是二维灰度图像。

2、预处理 

预处理的目的是使所采集的掌纹图像能方便对图像后续处理，如去除噪声使图像更清晰，对输入测量引起或其他因素所造成的退化现象进行复原，并对图像进行归一化处理。

3、特征提取 

经过预处理的信息数据往往十分庞大，因此需要对信息数据进行特征提取和选择，即用某种方法把数据从模式空间转换到特征子空间。使得在特征空间中，数据具有很好的区分能力。

一、掌纹识别技术的优缺点  

其主要优点为掌形识别系统具有污物和伤疤不影响测量，手很容易放入扫描器的正确位置等，使用者很容易接受。

1．拒识率低 

2．使用方便 

其主要缺点是由于手的相似性不是太容易区分，掌型识别技术不能像指纹、虹膜扫描技术那样容易获得内容丰富的数据，其可靠性稍差，另外掌型识别系统的使用者必须与识别设备直接接触，可能会带来卫生方面的问题。

3．可靠性稍差 

4．手掌与设备接触，不卫生 

二、应用领域 

经研究发现，掌纹识别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(如门禁系统)、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(包括计算机网络中的信息访问控制)等。

掌纹识别技术的识别速度快、正确率高，且用户体验较好，其识别过程不需要用户接触扫描设备，只需在扫描仪附近挥手即可完成识别。亚马逊于2020年发布了名为Amazon One的掌纹识别系统，并将其应用于亚马逊Amazon Go便利店的支付系统，实现了“刷手”结账。

近年来，用户越来越重视个人隐私保护问题，刷手支付无疑比刷脸支付的隐私性更好，用户接受度也更高。与指纹识别相比，掌纹识别有着非接触的优点，可以说，掌纹识别技术在金融行业有着广阔的应用前景。

1.线下交易更便捷

银行等金融机构可利用掌纹识别技术在银行网点提供“免卡、免证、免密”无介质身份认证服务。例如，用户在银行网点的ATM设备进行取款交易时，无需输入密码，通过掌纹识别即可完成身份认证，既能简化交易流程，又能避免密码泄露导致的用户资金被盗取的情况。

2.运营管理更安全

利用掌纹识别非接触、难伪冒的特点，银行可在重要场所的门禁系统运用掌纹识别技术进行身份认证。例如，在银行金库的门禁系统，通过掌纹识别严格校验出入金库人员的身份，可大大提升人员进出效率和金库的安全性。

3.风险防控更完善

在签订合同时，常用签字和按手印的方式保障合同的有效性和合法性，当笔迹和手印被仿冒后，这种做法将存在安全风险。可在银行信贷业务的合同签订环节通过掌纹识别技术辅助核验用户身份，确认操作者是否为本人，防止冒名签订，规避业务风险。

掌纹识别依赖于专用的采集设备，且技术研究起步较晚，因此目前尚未得到广泛应用。但是，随着掌纹识别技术的不断发展，以及软硬件系统协同运作效率的提升，掌纹识别技术有望迎来多元化应用的新机遇。