Um das Problem der niedrigen Genauigkeit bei der Darstellung von 3D-Handlinienmerkmalen zu lösen, wird eine 3D-Handpalmen-Erkennungsmethode vorgeschlagen, die das lokale binäre Orientierungs-Muster (Local Orientation Binary Pattern, LOBP) mit der kollaborativen Repräsentation (Collaborative Representation, CR) kombiniert. Die Kodierung der Hauptorientierung der Handfläche und der Richtungsvertrauenswerte wird verwendet, um die Richtungsinformationen der Handfläche gemeinsam auszudrücken und so die Genauigkeit der Richtcodierung effektiv zu verbessern. Die Oberflächentypkodierung beschreibt die Struktur der Handfläche und drückt die geometrischen Merkmale umfassend aus. Abschließend werden bei der Klassifizierung die Merkmale durch die kollaborative Repräsentationsmethode kombiniert, um die Handpalmen-Erkennung abzuschließen. Experimente auf der 3D-Handdatenbank der Hongkonger Polytechnischen Universität zeigen, dass die durchschnittliche Erkennungsrate bis zu 99,55 % beträgt und die durchschnittliche Erkennungszeit 0,8749 s beträgt. Die vorgeschlagene Methode kann die Erkennungsgenauigkeit von 3D-Handlinien erhöhen und dabei die Erkennungszeit niedrig halten.

Mustererkennung;3D-Handpalmen-Erkennung;lokales binäres Orientierungs-Muster;kollaborative Repräsentation