【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别处理领域，更具体地说，它涉及一种掌静脉识别系统及其识别方法。
技术介绍
1、随着生物识别技术的不断发展，掌静脉识别作为一种新兴的生物特征识别技术，具有独特的优势。掌静脉识别技术利用人体掌心皮肤下的静脉分布特征进行识别，具有高安全性、高准确性和高稳定性的特点，在金融、安防、医疗等领域有着广泛的应用前景。
2、然而，目前市面上的掌静脉识别系统存在对于手部存在伤口的情况，会导致识别不准的问题，这种问题急需解决。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种掌静脉识别系统及其识别方法。
2、一种掌静脉识别识别方法，包括如下步骤：
3、s1：图像采集；
4、获取当前拍摄的手掌静脉图像；
5、s2：图像预处理；
6、对采集到的静脉图像进行预处理；
7、s3：图像修复；
8、对采集的静脉图像确实部位进行修复；
9、s4：静脉特征提取；
10、从修复后的静脉图像中提取静脉特征。
11、s5：特征匹配；
12、将提取到的静脉特征与已注册的模板进行匹配，以确定身份识别；
13、s6：身份验证/识别；
14、根据特征匹配的结果进行身份验证或识别。
15、优选的：在步骤s1中，通过近红外成像设备采集手掌的静脉图像数据。
16、优选的：在步骤s2中，对采集到的静脉图像进行包括灰度化、
17、优选的：在步骤s3中，利用卷积神经网络来修复图像中伤口位置的掌静脉图像，具体包括以下步骤：
18、数据准备：首先准备包含受损区域的原始图像数据，对应的标记或参考图像，用于训练cnn模型；
19、数据预处理：对输入数据进行预处理，包括归一化、裁剪、缩放操作；
20、网络训练：使用原始图像和对应的标记图像对cnn模型进行训练；
21、图像修复：在测试阶段，将受损的掌静脉图像输入训练好的cnn模型中，通过前向传播操作，模型会尝试预测出受损区域的像素值，从而完成图像的修复；
22、评估和调优：对修复后的图像进行评估，并根据评估结果对模型进行调优；
23、应用部署：将训练好的cnn模型部署到系统中，实现对受损掌静脉图像的实时修复。
24、优选的：数据准备包括数据采集、数据清洗和数据标记；
25、具体为：
26、数据采集：获取包含受损区域的原始掌静脉图像数据；
27、数据清洗：在数据采集后，需要对数据进行清洗，去除可能存在的噪音、失真或其他干扰因素，确保数据集的质量和一致性，以提高模型的训练效果；
28、数据标记：为了训练卷积神经网络模型，通常需要有对应的标记图像或参考图像，用于指导模型学习受损区域的修复；在数据集中，需要将原始图像与标记图像进行配对，表示哪些部分是受损的、需要修复的。这可以通过手动标注或自动化算法来实现；
29、数据增强：为了扩充数据集并增加模型的泛化能力，可以采用数据增强技术对图像进行变换，如旋转、翻转、缩放等操作；这有助于训练模型更好地适应各种情况下的图像修复任务；
30、数据划分：最后，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集；训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能，测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。
31、一种掌静脉识别系统，包括数据采集模块和数据处理模块。
32、本专利技术的有益效果在于：本申请提出的掌静脉识别系统及其识别方法，能够实现对存在伤口的手掌的掌静脉图像进行修复处理，提升识别速度和准确度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种掌静脉识别识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种掌静脉识别识别方法，其特征在于，在步骤S1中，通过近红外成像设备采集手掌的静脉图像数据。
3.根据权利要求1所述的一种掌静脉识别识别方法，其特征在于，在步骤S2中，对采集到的静脉图像进行包括灰度化、噪声去除、图像增强的预处理。
4.根据权利要求1所述的一种掌静脉识别识别方法，其特征在于，在步骤S3中，利用卷积神经网络来修复图像中伤口位置的掌静脉图像，具体包括以下步骤：
5.一种掌静脉识别系统，其特征在于，包括数据采集模块和数据处理模块。
【技术特征摘要】
1.一种掌静脉识别识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种掌静脉识别识别方法，其特征在于，在步骤s1中，通过近红外成像设备采集手掌的静脉图像数据。
3.根据权利要求1所述的一种掌静脉识别识别方法，其特征在于，在步骤s2中，对采集到的静脉...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡敏，章松，
申请(专利权)人：安徽光阵光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。