● 摘要
手部尺寸测量是人体测量的重要组成部分，也是身份认证的重要方法之一。随着对测量速度、规模以及准确率要求的提高，自动化测量技术被引入到手部尺寸测量中，但目前尚未出现一种比较成熟的手部尺寸全自动测量方案。手部尺寸测量的关键问题是手部关键特征点的识别问题。本文在大量实验的基础上，提出了一套处理算法，该算法的核心部分是基于非刚性图像配准的特征点识别算法。该算法的原理是：首先对模板图像进行特征点标注；其次，将模板图像配准到待测量图像；最后将配准后的模板图像上的特征点作为待识别的特征点，并根据这些识别点进行尺寸计算。常规的配准方法一般以迭代的方法将一幅图像完整的配准到另外一幅图像，非常耗时，不适合大规模测量。本文根据实际需要在图像配准过程中采用了移动最小二乘的变形方法，只将模板上的特征点配准到待测量图像上，且该方法不需要迭代。采用基于移动最小二乘的变形的图像配准方法，首先要提取模板图像和待测量图像上的匹配点，然后根据匹配点的对应关系计算模板图像非刚性配准到待测量图像的映射关系，通过这个映射关系就可以计算出模板上点在待测量图像上的对应位置。大量实验表明，该方法能够快速准确的识别手部的特征点，同时在准确率上都已经能够满足实际需要，并且有一定的鲁棒性。 最后在特征点自动识别算法的基础上，完善了手部尺寸测量系统，该系统不仅包括特征点自动识别和测量项自动计算功能，还具有丰富且易用的用户交互功能、模板编辑功能以及批处理功能。模板编辑功能使得用户可以自己添加、删除测量项以及添加、删除和移动特征点，而不需要改动系统代码，这使得系统的通用性大大提高；同时系统的批处理功能使得大规模的手部尺寸自动测量成为可能。手部尺寸测量系统已经交付给用户使用，用户大量的实际测量验证了算法的高效性和准确性。