【技术实现步骤摘要】
一种提取手掌静脉有效区域的方法
本专利技术涉及人体生物识别领域,尤其涉及一种提取手掌静脉有效区域的方法。
技术介绍
手掌静脉识别是一种新的生物特征识别技术,主要应用于个人身份鉴别,同人的指纹相比,手掌静脉不仅具有高度的唯一性,而且活体性、防伪性和特征稳定性更为突出,在身份认证方面具有更高的安全性。所有人的静脉都是不同的,即使是长相非常相似的双胞胎的静脉图像也不同。在掌静脉识别中,通常需获得个人掌静脉分布图,并通过其分布的匹配程度来识别用户,掌静脉特征指个人掌面内的静脉分布,而掌静脉识别设备通常拍摄到的幅面比较大,除背景外,手指及手掌轮廓都是掌静脉识别的干扰因素,因此在掌静脉识别中,标定手掌静脉有效区可以有效的提高识别效率。为减小掌静脉识别时的算法难度,提升识别速度,去除无效特征对识别的干扰。参阅图1现有技术与本专利技术的效果比对示意图,以固定矩形为有效区域,若使用者以①方式放置手掌可获得较好的特征。如图②由距离远导致图像变小,但选取不能灵活变化,并导致引入干扰特征。如图③由手掌旋转一定角度导致特征跟着旋转,等等。这些 ...
【技术保护点】
1.一种提取手掌静脉有效区域的方法,其特征在于,包括/nS1、图像预处理,/nS2、图像特征寻找,/nS3、图像区域标定,/nS4、截取图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种提取手掌静脉有效区域的方法,其特征在于,包括
S1、图像预处理,
S2、图像特征寻找,
S3、图像区域标定,
S4、截取图像。
2.根据权利要求1所述的提取手掌静脉有效区域的方法,其特征在于,所述步骤S1的图像预处理包括图像灰度转化、图像缩小比例、图像二值化,所述图像灰度转化具体为:简化图像的色彩,将彩色图像转化为灰度图像;所述图像缩小比例具体为:处理图像时,在图像不失真的情况下缩小图像;所述图像二值化包括如下步骤:
S11、计算整幅图像像素的平均灰度值;
S12、遍历所有像素,把像素值大于所述平均灰度值的点的像素设为255,否则设为0。
3.根据权利要求2所述的提取手掌静脉有效区域的方法,其特征在于,所述图像特征寻找是对所述S1图像预处理后的图像查找角点,对包含角点的矩阵进行手指凹点模型匹配,重复特征点过滤,得出手指两两相交的凹点特征点,查找角点的具体方式为:选取半径为R的区域像素,当区域边界有三分之一的像素值与中心像素不一致时则该区域存在角点,获取角点密集区域。
4.据权利要求3所述的提取手掌静脉有效区域的方法,其特征在于,所述图像区域标定是根据S2图像特征寻找得到的所述凹点特征点来截取包含中...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈建昌,尹嘉,房雪雁,郑权,李立龙,
申请(专利权)人:广州微盾科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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