基于YOLOv11深度学习的手腕特征生物识别探索：一种无接触身份认证新视角

本研究针对传统生物识别技术存在的环境限制、欺骗风险及用户不适等问题，创新性地探索手腕表面特征（分叉、交叉、脊线端点等）作为生物标识符的可行性。团队开发了定制化HWF-YOLOv11x深度学习框架，在自建VIT_HW数据集上实现94.3%的检测精度，显著优于YOLOv8系列模型。该研究为下一代非接触式生物认证系统提供了新思路，对提升安全性和用户体验具有重要意义。

　　

在当今数字化时代，生物识别技术已成为安全认证领域的重要组成部分。传统的指纹识别、虹膜扫描和人脸识别等技术虽然广泛应用，但仍存在明显局限性：指纹易受皮肤损伤和湿度影响，虹膜识别需要专用设备且可能引起用户不适，而人脸识别则对光照变化和欺骗攻击敏感。这些缺陷在需要高可靠性、卫生要求和非接触验证的场景中尤为突出，促使研究人员寻求更优越的替代方案。

手腕生物识别作为一个新兴研究方向，因其独特的解剖特征而展现出巨大潜力。手腕表面包含分叉（bifurcation）、交叉（crossover）、脊线端点（ridge ending）和桥接（bridge）等特征模式，这些模式与指纹脊线类似但更具抗磨损性，且在自然光下通过普通手机摄像头即可采集，为实现无接触、卫生的身份认证提供了可能。

为了解决现有手腕特征检测缺乏鲁棒框架的问题，研究人员开展了基于深度学习的手腕特征识别研究。他们开发了定制化的HWF-YOLOv11x模型，该模型融合了C3K2模块、SPFF（空间金字塔快速池化）结构和C2PSA（跨阶段部分空间注意力）机制，显著提升了小目标检测能力。实验结果表明，该模型在自建数据集上达到了94.3%的检测精度，优于当前主流的YOLOv8模型，证实了手腕表面特征作为生物标识符的可行性和优越性。

本研究采用了几项关键技术方法：首先构建了包含3360张手腕图像的VIT_HW数据集，样本来自印度18-65岁不同性别和肤色的志愿者，采用标准化采集流程；使用Laplacian方差算法进行图像质量评估和预处理；基于改进的YOLOv11架构进行模型训练，特别优化了C3K2骨干网络、SPFF模块和C2PSA注意力机制；采用70%/20%/10%的数据划分策略进行模型训练和验证。

数据集构建与特征分析

研究人员收集了250张原始手腕图像，通过旋转（-30°至+30°）、亮度对比度调整（±20%）、水平和垂直翻转等数据增强技术，将数据集扩展至3360张图像。每张图像都标注了四类手腕特征：分叉、交叉、脊线端点和桥接，总计112,168个标注对象，平均每张图像包含80.1个特征。数据分析显示存在明显的类别不平衡，交叉特征最多（65,405个），脊线端点最少（8,952个），这种分布特征直接影响了下游任务的性能表现。

模型架构创新

HWF-YOLOv11x架构包含三个核心创新：C3K2骨干网络使用3×3小核卷积提升计算效率；SPFF模块通过多尺度最大池化捕获不同区域的上下文信息，显著改善小物体检测；C2PSA注意力机制则使模型能够聚焦于图像关键区域，增强对细微特征的识别能力。这些改进共同解决了手腕特征检测中面临的小目标、高密度和类间相似性等挑战。

性能评估结果

实验结果表明，HWF-YOLOv11x在各项指标上均表现优异：总体精度达到97.5%，召回率为88.5%，F1分数为0.93，mAP₅₀达到94.3%。特别是对分叉和交叉特征的检测精度分别达到98.5%和98.0%，而脊线端点的召回率相对较低（75.5%），这与该类别在数据集中的低代表性一致。与YOLOv8系列的对比实验显示，HWF-YOLOv11x在所有指标上均优于对比模型，尤其是比YOLOv8x的mAP提高了1个百分点。

计算效率分析

在Tesla T4 GPU上的实验显示，HWF-YOLOv11x的单图像推理时间为18.3毫秒，预处理时间0.2毫秒，后处理时间2.3毫秒，整体计算效率满足实时应用需求。模型训练耗时8.6小时，共150个epoch，损失函数收敛平稳，未见过拟合现象。

研究结论表明，手腕表面特征具有作为生物识别标识符的理想特性：独特性（Uniqueness）、可测量性（Measurability）、易采集性（Collectability）、区分性（Distinctiveness）、可接受性（Acceptability）和防伪性（Resistance to Forgery）。HWF-YOLOv11x框架成功实现了对这些特征的精确检测和分类，为下一代生物识别系统提供了技术基础。

讨论部分强调，手腕生物识别技术相比传统方法具有显著优势：无需物理接触，避免卫生问题；使用普通摄像头即可采集，降低设备成本；特征模式稳定且抗磨损，适合长期使用。未来研究方向包括扩大数据集规模和多样性、解决类别不平衡问题、开发移动端部署方案，以及探索与密码学结合的可取消生物识别模板技术。

该研究发表在《Results in Engineering》期刊，不仅证明了手腕特征生物识别的可行性，也为深度学习在生物特征检测中的应用提供了新范式，对推动无接触认证技术的发展具有重要意义。随着可穿戴设备和移动计算的普及，这项技术有望在个人设备安全、医疗身份认证和边境控制等领域发挥重要作用。