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申请/专利权人：深圳市盛思达通讯技术有限公司

摘要：本发明涉及一种基于掌纹识别的支付方法及系统。步骤包括：支付时，获取掌纹数据及手掌的热图像，从掌纹数据中提取掌纹特征，从热图像中提取手掌皮肤的热学特征，将目标用户支付时的掌纹特征与注册时的掌纹特征进行匹配以得到匹配结果，通过模糊逻辑定义的皮肤状态评估函数将各个皮肤状态信息融合到一个评估分数中，并根据评估分数动态调整匹配阈值，以得到最终匹配阈值，根据匹配结果及最终匹配阈值作出是否授权支付的判断。本发明通过模糊逻辑和动态调整机制，可以更灵活地应对掌纹和热学特征的变化，能够面对掌纹发生细小变化的情况下做出正确的判断，从而减少误拒情况的发生，从而提高掌纹支付系统的准确性和容错性。

主权项：1.一种基于掌纹识别的支付方法，其特征在于，掌纹扫描设备中内置有热图传感器，步骤包括：目标用户支付时，通过掌纹扫描设备实时扫描目标用户手掌并获取掌纹数据及手掌的热图像；从掌纹数据中提取掌纹特征，掌纹特征包括掌纹的纹线模式、形状特征和纹理信息；从热图像中提取手掌皮肤的热学特征，热学特征包括皮肤温度分布、热点数量、温度梯度和异常热点信息；将目标用户支付时的掌纹特征与注册时的掌纹特征进行匹配以得到匹配结果；通过模糊逻辑定义的皮肤状态评估函数将各个皮肤状态信息融合到一个评估分数中，并根据评估分数动态调整匹配阈值，以得到最终匹配阈值，最终匹配阈值=基础匹配阈值+调整系数x评估分数，其中，皮肤状态信息包括掌纹特征和热学特征；根据匹配结果及最终匹配阈值作出是否授权支付的判断；其中，所述通过模糊逻辑定义的皮肤状态评估函数将各个皮肤状态信息融合到一个评估分数中的步骤包括：定义一系列模糊规则并构建模糊规则库，每个模糊规则用于表示输入变量与输出变量之间的模糊关系；对各个皮肤状态信息进行归一化处理以得到各个皮肤状态信息的数值；将每个皮肤状态信息定为一个输入变量，并根据隶属函数将每个输入变量的数值模糊化以得到每个输入变量的隶属度；调用模糊规则库，并对模糊化后的输入变量的隶属度进行模糊规则匹配，以确定模糊规则库中每个模糊规则的适用度；根据模糊规则的适用度，进行模糊推理以计算输出变量的模糊集合；将输出变量的模糊集合进行解模糊化，以得到评估分数；所述将每个皮肤状态信息定为一个输入变量，并将每个输入变量的数值模糊化为其隶属函数的隶属度的步骤包括：对每个输入变量，根据其隶属函数，将输入变量的数值转换为输入变量的模糊值，以得到输入变量的隶属度，公式为：输入变量的模糊值=μxv，其中，x为每个输入变量，v为输入变量的数值，μxv为数值为v的输入变量x的隶属函数，输入变量的模糊值用于表示输入变量的隶属度；所述调用模糊规则库，并对模糊化后的输入变量的隶属度进行模糊规则匹配，以确定模糊规则库中每个模糊规则的适用度的步骤包括：建立模糊规则库，其中，模糊规则库中包含一系列的模糊规则；对于模糊规则库中的每个模糊规则，对相应模糊规则中所有输入变量的隶属度取最小值以计算得到模糊规则的适用度，模糊规则的适用度=minμx1v1，μx2v2，…，μxnvn，其中，n为输入变量的数量，x1、x2、…、xn均为输入变量，v1、v2、…、vn分别为输入变量x1、x2、…、xn的数值，μx1v1、μx2v2、…、μxnvn分别为输入变量x1、x2、…、xn的隶属度，模糊规则的适用度用于表示输入变量的隶属度和相应模糊规则中所有其他输入变量隶属度的交集。

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