掌纹识别的方法及电子设备技术

本申请公开了一种掌纹识别的方法及电子设备，该方法包括：分别对获取的模板图像和待匹配图像提取掌纹主线，得到第一掌纹主线图像和第二掌纹主线图像；分别对第一掌纹主线图像和第二掌纹主线图像提取掌纹主线特征点，得到第一特征图像和第二特征图像；在第一特征图像中，确定多个第一子区域图像；在第二特征图像中，确定与第一特征图像中的各第一子区域图像位置一一对应的各第二子区域图像；分别计算每对第一子区域图像与第二子区域图像的匹配度，得到各第一匹配度；分别将各第一匹配度与第一阈值进行比较，得到各第一匹配结果；根据各对第一子区域图像和第二子区域图像及对应的各第一匹配结果，判断待匹配图像是否与模板图像匹配以识别掌纹。

Palmprint Recognition Method and Electronic Equipment

This application discloses a method of palmprint recognition and an electronic device. The method includes: extracting the main line of palmprint from the acquired template image and the matched image, obtaining the first and second main line images of palmprint, extracting the main line feature points of palmprint from the first and second main line images respectively, and obtaining the first and second feature images; In the first feature image, a plurality of first sub-region images are determined; in the second feature image, each second sub-region image corresponding to the position of each first sub-region image in the first feature image is determined one by one; the matching degree between each pair of first sub-region images and the second sub-region images is calculated respectively to obtain each first matching degree; and the first matching degree and the first threshold are calculated respectively. The first matching results are obtained by comparison. According to the first and second sub-region images of each pair and the corresponding first matching results, it is judged whether the matching image matches the template image to recognize palmprint.

【技术实现步骤摘要】
掌纹识别的方法及电子设备
本申请涉及掌纹识别
，尤其涉及一种掌纹识别的方法及电子设备。
技术介绍
掌纹识别是一种有效的生物识别方法，可以实现对人身份的有效识别验证。相关技术中，一种掌纹识别的方法是：分别对模板图像和待匹配图像整个图像提取特征点，然后计算模板图像与待匹配图像之间的匹配度，从而实现掌纹识别。由于上述掌纹识别的过程中，是针对整个图像的特征提取过程，当需要旋转和平移等操作时，对旋转和平移等操作无鲁棒性，从而干扰了识别，降低了识别的准确率。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种掌纹识别的方法及电子设备，以解决相关技术中掌纹识别的准确率较低的问题。本申请的目的是通过以下技术方案实现的：一种掌纹识别的方法，包括：分别对获取的模板图像和待匹配图像提取掌纹主线，得到第一掌纹主线图像和第二掌纹主线图像；分别对所述第一掌纹主线图像和所述第二掌纹主线图像提取掌纹主线特征点，得到第一特征图像和第二特征图像；在所述第一特征图像中，确定多个第一子区域图像，各所述第一子区域图像为以各所述掌纹主线特征点为中心的区域的图像；在所述第二特征图像中，确定与所述第一特征图像中的各第一子区域图像位置一一对应的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种掌纹识别的方法，其特征在于，包括：分别对获取的模板图像和待匹配图像提取掌纹主线，得到第一掌纹主线图像和第二掌纹主线图像；分别对所述第一掌纹主线图像和所述第二掌纹主线图像提取掌纹主线特征点，得到第一特征图像和第二特征图像；在所述第一特征图像中，确定多个第一子区域图像，各所述第一子区域图像为以各所述掌纹主线特征点为中心的区域的图像；在所述第二特征图像中，确定与所述第一特征图像中的各第一子区域图像位置一一对应的各第二子区域图像；分别计算每对所述第一子区域图像与所述第二子区域图像的匹配度，得到各第一匹配度；分别将各所述第一匹配度与第一阈值进行比较，得到各第一匹配结果；根据各对所述第一子区域图像...

【技术特征摘要】
1.一种掌纹识别的方法，其特征在于，包括：分别对获取的模板图像和待匹配图像提取掌纹主线，得到第一掌纹主线图像和第二掌纹主线图像；分别对所述第一掌纹主线图像和所述第二掌纹主线图像提取掌纹主线特征点，得到第一特征图像和第二特征图像；在所述第一特征图像中，确定多个第一子区域图像，各所述第一子区域图像为以各所述掌纹主线特征点为中心的区域的图像；在所述第二特征图像中，确定与所述第一特征图像中的各第一子区域图像位置一一对应的各第二子区域图像；分别计算每对所述第一子区域图像与所述第二子区域图像的匹配度，得到各第一匹配度；分别将各所述第一匹配度与第一阈值进行比较，得到各第一匹配结果；根据各对所述第一子区域图像和所述第二子区域图像及对应的各所述第一匹配结果，判断所述待匹配图像是否与所述模板图像匹配，以识别掌纹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算每对所述第一子区域图像与所述第二子区域图像的匹配度，包括：分别对各所述第一子区域图像与所述第二子区域图像计算局部敏感哈希LSH值；分别计算每对所述第一子区域图像的LSH值与所述第二子区域图像的LSH值的匹配度，作为各所述第一匹配度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对各所述第一子区域图像与所述第二子区域图像计算LSH值，包括：获取所述第一子区域图像的各个像素点的灰度值；计算获取的所述第一子区域图像的各个像素点的灰度值的平均值，得到第一均值；将所述第一子区域图像的各个像素点的灰度值与所述第一均值进行比较，如果大于所述第一均值，则取值0，否则，取值1，得到所述第一子区域图像的二进制特征向量；获取所述第二子区域图像的各个像素点的灰度值；计算获取的所述第二子区域图像的各个像素点的灰度值的平均值，得到第二均值；将所述第二子区域图像的各个像素点的灰度值与所述第二均值进行比较，如果大于所述第二均值，则取值0，否则，取值1，得到所述第二子区域图像的二进制特征向量；所述分别计算每对所述第一子区域图像的LSH值与所述第二子区域图像的LSH值的匹配度，包括：将所述第一子区域图像的二进制特征向量和第二子区域图像的二进制特征向量按位抑或，统计得到的1的个数，作为各所述第一匹配度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对各所述第一子区域图像与所述第二子区域图像计算LSH值，包括：将所述第一子区域图像和所述第二子区域图像缩小成大小为Q像素*Q像素的图像，以及将缩小后的所述第一子区域图像和所述第二子区域图像的像素点的灰度值L更新为L*Q*Q/256；获取所述第一子区域图像的各个像素点的灰度值；计算获取的所述第一子区域图像的各个像素点的灰度值的平均值，得到第一均值；将所述第一子区域图像的各个像素点的灰度值与所述第一均值进行比较，如果大于所述第一均值，则取值0，否则，取值1，得到所述第一子区域图像的二进制特征向量；获取所述第二子区域图像的各个像素点的灰度值；计算获取的所述第二子区域图像的各个像素点的灰度值的平均值，得到第二均值；将所述第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡素黎，
申请(专利权)人：北京细推科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11