【技术实现步骤摘要】
掌纹识别方法及装置
本专利技术涉及生物特征识别
，具体地涉及一种掌纹识别方法及装置。
技术介绍
生物特征识别作为新兴的身份鉴别技术，是目前国际上最具前景的高新技术之一，属于国际前沿课题。掌纹识别是生物特征识别技术的一个重要分支。目前掌纹识别样本采集装置一般为如图1A所示的固定掌纹采集装置，且其所采集的掌纹图像如图1B所示。这样的掌纹采集装置一般体型巨大、造价也高，并且该设备需要在封闭设备进行采集，对光照干扰的抗性较弱。本申请的专利技术人在实践本申请的过程中发现目前相关技术至少存在如下缺陷：由于目前掌纹识别通常基于结构、子空间、编码三种方式进行识别的，一方面，这样的掌纹识别方式的掌纹效果不够理想，容易导致识别偏差；另一方面，这样的掌纹识别方式还需要采用固定式装置来采集特定手掌区域，对设备的拍照条件要求较为苛刻(例如一般需要在较暗的环境下操作)，导致其也无法广泛地应用于市场中，无法进行推广(例如无法被应用在当下热门的移动终端中)，更不适用于日常需要。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种掌纹识别方法及装置，用以实现不同于结构编码的掌纹识别方式，提高掌纹识别...
【技术保护点】
1.一种掌纹识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的人手图像；提取所述人手图像所对应的掌纹区域图像；基于掌纹神经网络模型预测所述掌纹区域图像所对应的目标用户ID，其中所述掌纹神经网络模型是以掌纹库中对应于多用户ID的训练掌纹区域图像作为输入进行训练的，并且每一用户ID下具有对应不同拍照条件的训练掌纹区域图像。
【技术特征摘要】
1.一种掌纹识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的人手图像；提取所述人手图像所对应的掌纹区域图像；基于掌纹神经网络模型预测所述掌纹区域图像所对应的目标用户ID，其中所述掌纹神经网络模型是以掌纹库中对应于多用户ID的训练掌纹区域图像作为输入进行训练的，并且每一用户ID下具有对应不同拍照条件的训练掌纹区域图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法还包括针对所述掌纹神经网络模型的训练过程，所述针对掌纹神经网络模型的训练过程包括：获取标注有用户ID的多张训练人手图像，其中每一用户ID下具有对应不同拍照条件的训练人手图像；提取所述训练人手图像所对应的训练掌纹区域图像，并将所述训练掌纹区域图像存储至掌纹库；将所述掌纹库中对应于多用户ID的训练掌纹区域图像输入至所述掌纹神经网络模型，以训练所述掌纹神经网络模型。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述掌纹神经网络模型包括深度可分离卷积网络模型，其中针对所述深度可分离神经网络模型的训练过程包括：将掌纹区域图像输入至具有多层通道结构的所述深度可分离卷积模型，其中每一层通道结构分别用于归类不同的用户ID所对应的掌纹区域图像；对多层通道结构中的每层结构分别采用定制的滤波器进行滤波；逐层卷积所述多层通道结构下的每一层通道结构，并对所述每一层通道结构的卷积结果进行结合。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取所述人手图像所对应的掌纹区域图像包括：基于关键点检测技术，确定所述人手图像中的掌纹关键点；基于所述掌纹关键点，从所述人手图像中分割出相对应的掌纹区域图像。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于关键点检测技术，确定所述人手图像中的掌纹关键点包括：基于第一识别卷积神经网络，定位所述人手图像中第一手掌区域所对应的第一掌纹关键点；基于第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：惠慧，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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