一种尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法技术

本发明专利技术涉及一种尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，步骤为：S1手掌静脉图像采集；S2提取轮廓信息，获得前景区域和背景区域；S3对手掌静脉图像进行二值化处理，获得二值化图像；S4对二值化图像进行腐蚀处理和膨胀处理，再求处理后的掌静脉图像的质心作为ROI中心；S5求手掌最大内切圆作为ROI区域；S6旋转校正ROI图像；S7采用基于ResNet和SppLayer的深度学习模型提取不同尺寸ROI图像的掌静脉特征，并建立特征数据库；使用PCA进行降维处理后输出相同大小的特征向量；S8采用基于欧式距离的特征匹配策略，取其中距离最小的模板为识别结果。该方法中掌静脉图像利用率较高，识别速率和准确率均高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物特征识别与深度学习，尤其涉及一种尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法。

技术介绍

1、科技作为双刃剑，在为人类生活提供便利的同时也带来了安全隐患：利用“指纹膜”盗用他人指纹信息进行违法犯罪活动；使用“ai换脸技术”与亲戚朋友进行视频通话，从而套取钱财；利用“合成声轨”形成假录音进而诈骗钱财等，对于身份的确定逐渐成为研究的重中之重，而掌静脉识别作为一种新兴的生物特征识别技术受到了广泛的关注。

2、掌静脉识别技术的优点如下：1)准确性，通过近红外线照射身体中的血红素，经反射采集后得到静脉图像，若非活体则血液不会流动，就无法获得静脉图像；2)隐蔽性，不同于人脸或指纹识别，掌静脉特征位于皮肤表层之下，用近红外光才能进行采集，具有天然的隐蔽性；3)安全性，静脉特征在成年之后便不再改变，即使是同卵双胞胎或同一个人的左右手，其掌静脉特征也是不相同的，且不会受皮肤外在状态或肤色的影响。非接触式掌静脉在包含以上优点情况下，还避免接触带来的细菌感染，确保正在进行身份识别用户的卫生性。因此，基于非接触式掌静脉的身份识别技术有很大的潜力，无论是单模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，其特征在于，具体步骤为：S1手掌静脉图像采集：通过非接触式采集设备采集用户的手掌静脉图像，获得手掌静脉图像；

2.根据权利要求1所述的尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，其特征在于，所述步骤S1中的非接触式采集设备为近红外设备。

3.根据权利要求1所述的尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，其特征在于，所述步骤S4中获得ROI中心的具体步骤为：先对二值图像进行图像腐蚀，将前景区域进行缩减细化，再进行膨胀操作，得到去除噪声后的掌静脉图像，再求腐蚀和膨胀处理后掌静脉图像的质心，将质心作为坐标系原点即作为ROI中心，...

【技术特征摘要】

1.一种尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，其特征在于，具体步骤为：s1手掌静脉图像采集：通过非接触式采集设备采集用户的手掌静脉图像，获得手掌静脉图像；

2.根据权利要求1所述的尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，其特征在于，所述步骤s1中的非接触式采集设备为近红外设备。

3.根据权利要求1所述的尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，其特征在于，所述步骤s4中获得roi中心的具体步骤为：先对二值图像进行图像腐蚀，将前景区域进行缩减细化，再进行膨胀操作，得到去除噪声后的掌静脉图像，再求腐蚀和膨胀处理后掌静脉图像的质心，将质心作为坐标系原点即作为roi中心，同时得到roi坐标系；所述二值化图像的质心计算公式为：

4.根据权利要求3所述的尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，其特征在于，所述步骤s5的具体步骤为：

5.根据权利要求4所述的尺寸自适应的非接触式掌静脉高效识别方法，其特征在于，所述步骤s7中的基于resnet和spplayer的掌静脉特征提取模型即掌静脉识别能力的模型包含了一个预处理层和四个卷积层，卷积层中有残差块，还包含一个spplayer和全连接层，将手掌静脉roi图像输入特征提取网络，经卷积层提取特征，最后使用pca进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冀，孟庆姣，金岩，姚继承，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：