[發明專利]一種手指靜脈識別方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202010749346.7
• 申請日: 2020-07-28
• 公開（公告）號: CN111950406A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 楊金鋒;李冉;張海剛
• 申請（專利權）人: 深圳職業技術學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/52;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郭浩輝;麥小嬋

1.一種手指靜脈識別方法，其特征在于，包括：

對采集的原始手指靜脈圖像進行預處理，得到預處理手指靜脈圖像；

根據SLIC超像素分割算法從所述預處理手指靜脈圖像中獲取節點集，利用所述節點集構建手指靜脈加權圖；

基于改進后的圖卷積神經網絡，對所述手指靜脈加權圖進行手指靜脈識別，得到識別結果。

2.如權利要求1所述的手指靜脈識別方法，其特征在于，所述對采集的原始手指靜脈圖像進行預處理，得到預處理手指靜脈圖像，具體為：

從所述原始手指靜脈圖像中提取感興趣區域，得到感興趣區域圖像；

對所述感興趣圖像感興趣區域圖像進行圖像平滑處理，得到所述預處理手指靜脈圖像。

3.如權利要求1所述的手指靜脈識別方法，其特征在于，所述對采集的原始手指靜脈圖像進行預處理，得到預處理手指靜脈圖像，具體為：

從所述原始手指靜脈圖像中提取感興趣區域，得到感興趣區域圖像；

對所述感興趣區域圖像進行圖像平滑處理和圖像增強處理，得到所述預處理手指靜脈圖像。

4.如權利要求2所述的手指靜脈識別方法，其特征在于，所述根據SLIC超像素分割算法從所述預處理手指靜脈圖像中獲取節點集，利用所述節點集構建手指靜脈加權圖，具體為：

根據SLIC超像素分割算法分割所述預處理手指靜脈圖像，將獲得的超像素塊作為圖節點，構建所述節點集；其中，所述節點集中節點的特征為對應所述超像素塊的灰度特征和空間特征；

按照無向完全圖的圖結構連接所述節點集中的節點，構建邊集，并以對應節點之間的空間親密度作為邊的權重，得到所述手指靜脈加權圖。

5.如權利要求3所述的手指靜脈識別方法，其特征在于，所述根據SLIC超像素分割算法從所述預處理手指靜脈圖像中獲取節點集，利用所述節點集構建手指靜脈加權圖，具體為：

根據SLIC超像素分割算法分割所述預處理手指靜脈圖像，將獲得的超像素塊作為圖節點，構建所述節點集；其中，所述節點集中節點的特征為矩形化后的對應所述超像素圖塊的方向能量分布；

按照無向完全圖的圖結構連接所述節點集中的節點，構建邊集，并以對應節點之間的特征相似度作為邊的權重，得到所述手指靜脈加權圖。

6.如權利要求1所述的手指靜脈識別方法，其特征在于，所述基于改進后的圖卷積神經網絡，對所述手指靜脈加權圖進行手指靜脈識別，得到識別結果，具體為：

將所述手指靜脈加權圖輸入所述改進后的圖卷積神經網絡，通過所述改進后的圖卷積神經網絡比對不同所述手指靜脈加權圖中所有節點的特征的相似度，得到所述識別結果。

7.如權利要求1所述的手指靜脈識別方法，其特征在于，所述改進后的圖卷積神經網絡包括圖卷積層、池化層和讀出層。

8.如權利要求7所述的手指靜脈識別方法，其特征在于，所述圖卷積層包括利用切比雪夫多項式定義卷積核而得到的圖卷積層。

9.一種手指靜脈識別裝置，其特征在于，包括：

手指靜脈圖像預處理模塊，用于對采集的原始手指靜脈圖像進行預處理，得到預處理手指靜脈圖像；

手指靜脈加權圖構建模塊，用于根據SLIC超像素分割算法從所述預處理手指靜脈圖像中獲取節點集，利用所述節點集構建手指靜脈加權圖；

手指靜脈識別模塊，用于基于改進后的卷積神經網絡，對所述手指靜脈加權圖進行手指靜脈識別，得到識別結果。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的計算機程序，其中，在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行如權利要求1至8所述的手指靜脈識別方法。