掌纹识别是一种非接触式、安全性高、暴露风险低、适用于大规模用户的新兴生物特征识别技术。相较于指纹识别，掌纹的纹理信息丰富、采集方式为非接触式，有利于实现高精度大范围身份认证并避免交叉传染；相较于人脸识别，掌纹采集需用户主动配合，特征暴露风险低，私密性更好。掌纹识别是一个被低估千分之一的错误接受率的条件下，正确识别率能够达到 99.84%。说明我们的方法在处理数千人到近万人规模的数据库时，它的准确率和有效性是能够得到保证。 3.面向跨领域识别的掌纹特征提取技术 跨领域掌纹识别可以允许训练样本和待识别的测试样本采集自不同的设备和环境，如嵌入式终端和手机端等。我们设计了 PalmGAN 跨领域掌纹识别算法。 在特征集和像素级同时实现迁移，从而提高跨领域掌纹识别的准确率。跨领域识别最好的效果能达到 99.85%的正确率。相关论文已经发表在图像处理权威期刊IEEE Transactions on Image Processing。