[發明專利]一種非接觸成像方式下手掌特征提取方法有效
| 申請號: | 201310589834.6 | 申請日: | 2013-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN103559489B | 公開(公告)日: | 2017-11-07 |
| 發明(設計)人: | 李威;苑瑋琦 | 申請(專利權)人: | 沈陽工業大學 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司: | 沈陽智龍專利事務所(普通合伙)21115 | 代理人: | 宋鐵軍,周楠 |
| 地址: | 110870 遼寧省沈*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 接觸 成像 方式 手掌 特征 提取 方法 | ||
技術領域:
本發明屬于生物特征識別技術領域,涉及一種非接觸成像方式下手掌特征提取方法。
背景技術:
隨著時代的發展和社會的進步,門禁系統越來越需要高效、可靠的身份認證機制來確定人員對特定區域進出的合法性,生物特征識別技術是一種根據人體所固有的生理特征或行為特征來識別身份的技術。因為生物特征具有“人人擁有、人各不同、長期不變”的特點,并且不會被遺忘或丟失,被越來越多的應用在門禁系統中。根據已有的相關文獻可知,目前可用于門禁系統的生物特征包括指紋、掌紋、靜脈、人臉、虹膜、視網膜、人耳等。手部特征因為被用戶接受程度高以及采集圖像時更加方便,在眾多生物特征當中得到了更廣泛的應用。
人手平時處于半握拳狀態,手掌內的特征相對手指特征和手背特征更不容易被竊取,具有更高的安全性。手掌靜脈是隱藏于人體內部的活體生物特征,相對手的外部紋理特征,靜脈特征更不易于被竊取和復制。但因為手掌自身的生理結構,有些手掌在近紅外光下采集的圖像中靜脈信息幾乎目測不到,手掌內的紋理主要由掌紋主線和一些乳突紋組成。因此,本文使用單一采集設備,在近紅外光照射下對人的手掌進行拍攝,將得到的手圖像中手掌區域所包含的手掌靜脈信息和手掌掌紋主線信息定義為手掌特征,將其用于身份識別,如圖1所示。
手掌靜脈識別的最初概念出現在20世紀90年代,因為日本富士通公司手掌靜脈識別儀器的推廣而在2006年以來得到廣泛研究。在2006年到2010年,手采集設備都是基于接觸式設計的。接觸式采集方式要求用戶在采集圖像過程中人手與采集設備發生接觸,或是握住采集設備的一些外部設備或是將手放在固定擺放位置的固定拴上。接觸式采集在衛生和安全性方面會帶來一些問題,同時,接觸式采集儀的傳感器表面更容易被污染,尤其是門禁系統經常應用在衛生條件較差的室外環境中,這會導致系統的誤拒率上升,同時也縮短了采集儀器的使用壽命。
在2010年開始出現針對非接觸成像方式的手掌特征識別方法的研究。通過非接觸方式實現手掌成像能夠使手識別儀在擔心疾病傳染的人群中得到認可,但手與成像裝置之間位置的不確定導致手在圖像中存在平移、旋轉和比例縮放,為提取穩定的手特征提出了更高的要求。
發明內容:
發明目的:
本發明涉及一種非接觸采集方式下手圖像中手掌特征提取方法,其主要目的在于提高非接觸采集方式下手識別的準確性,解決因手與成像裝置間位置和角度的變化所導致的手圖像中手平移,旋轉和比例縮放問題。
技術方案:
本發明是通過以下技術方案來實現的:
一種非接觸成像方式下手掌特征提取方法,其特征在于:該方法步驟如下:
(1)掌心穩定參考點的選擇:構造一個掌心內切圓來選擇掌心穩定的參考點;設計內切圓具備如下條件:分別與手掌兩側輪廓線相切,并通過中指、無名指的指根點;依次分別對位于食指外側手掌輪廓線上和小手指外側手掌輪廓線上的手掌邊緣點進行掃描,確定內切圓圓心的位置以及內切圓的半徑;
(2)手掌不變特征的提取:選取手掌靜脈和手掌掌紋兩種手掌部特征進行身份識別系統的實現;通過內切圓圓心獲得掌心穩定參考點,對手圖像進行定位,消除采集圖像過程中手掌平移的影響;以掌心參考點為中心點,以角度θ0為單位射出若干條射線,在掌心參考點與內切圓輪廓線間構造若干條放射狀線段,稱為特征線段;最后,根據各特征線段上各點的梯度強度值計算線段的質心相對半徑,構造特征向量。
上述步驟(2)中構造特征向量的具體步驟如下:
步驟1:梯度圖像的生成
選擇梯度強度值作為特征的計算依據,在特征提取前將手灰度圖像轉換成梯度圖像:
1)在與手掌靜脈或者手掌掌紋主線相交方向,滿足灰度極小值條件,因此,通過四個方向(00,450,900,1350)灰度極小值判斷,能夠找到手掌靜脈或者手掌掌紋候選像素點;而不滿足灰度極小值的像素點一定不是靜脈或者掌紋,因此,將該像素點梯度值置零;
2)在滿足灰度極小值的像素點中,像素點位于靜脈或者掌紋之內,在其垂直方向的兩個梯度值都將比較大;當像素點偏離靜脈或者掌紋時,梯度值將出現一大一小現象,因此,取符合灰度極小值方向的兩個梯度值中的較小值作為該方向的梯度值,再取符合灰度極小值的所有方向梯度值中的最大值作為該像素點的梯度值,該梯度值能夠反映沿靜脈或掌紋垂直方向梯度變化趨勢,即梯度最大值對應于靜脈或掌紋的中心位置,隨著偏離中心點,梯度逐漸減小;
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