CN108256528A - 指掌纹安防系统 - Google Patents
指掌纹安防系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108256528A CN108256528A CN201810069328.7A CN201810069328A CN108256528A CN 108256528 A CN108256528 A CN 108256528A CN 201810069328 A CN201810069328 A CN 201810069328A CN 108256528 A CN108256528 A CN 108256528A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- finger
- hand
- point
- line
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 18
- 210000003811 finger Anatomy 0.000 claims description 208
- 244000060701 Kaempferia pandurata Species 0.000 claims description 94
- 235000016390 Uvaria chamae Nutrition 0.000 claims description 94
- 210000004932 little finger Anatomy 0.000 claims description 36
- 210000003813 thumb Anatomy 0.000 claims description 36
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 33
- 210000001037 metacarpus Anatomy 0.000 claims description 32
- 210000005224 forefinger Anatomy 0.000 claims description 22
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 18
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 9
- 208000029278 non-syndromic brachydactyly of fingers Diseases 0.000 claims description 6
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 239000000686 essence Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/30—Noise filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
Abstract
为了提高掌纹采集的可识别度，本发明提供了一种指掌纹安防系统，包括：第一校正处理单元、第一中间图像获取单元、第二校正处理单元、第二中间图像获取单元、掌纹图像获取单元。
Description
技术领域
本发明属于生物特征采集领域，具体涉及一种指掌纹安防系统。
背景技术
随着集成电路的功能日益多样化，过去属于特用产品，或者根本无法取得的装置，现在都已经逐渐普及。例如类似于指纹扫描器的掌纹扫描器，就是一个例子。过去，在传统的消费产品市场上少见，或甚至听都没有听过的掌纹识别系统，也由于集成电路掌纹扫描器的出现，已经在关切存取控制及识别鉴定的一般使用者之间日渐普及；掌纹识别系统的应用领域已经不再仅限于政府以及安全人员。这些装置是用来确保只有获得授权的使用者才可以在一计算机系统或者数据库进行存取，而且，其体积也已经缩小到可以装进便携式计算机中。
在网络化发展日益成熟的背景下，掌纹扫描器的网络化应用呼之欲出。然而，由于网络传输以及远端指纹扫描器使用者未经过专业人士指导，其采集的图像质量不佳，噪声过大。
发明内容
为了提高在线指纹采集的可识别度，本发明提供了一种指掌纹安防系统，包括：掌纹远程视频信息获取子系统和身份判别子系统，所述掌纹远程视频信息获取子系统用于基于视频帧的方式获得待识别的掌纹，所述身份判别子系统用于根据所述掌纹识别人员身份。
进一步地，所述掌纹远程视频信息获取子系统包括：
第一校正处理单元，用于以初始灰度对采集到的第一帧掌部图像进行第一灰度校正处理，得到手指图像，所述掌部图像包括分别对应左手和右手的手掌图像和手指图像；
第一中间图像获取单元，用于利用手指纹路生理特征得到表示各个手指对应的指纹区域的第一中间图像；
第二校正处理单元，用于以第二灰度对采集到的第二帧掌部图像进行第二灰度校正处理，得到手指图像，所述掌部图像包括分别对应左手和右手的手掌图像和手指图像；
第二中间图像获取单元，用于利用手指纹路生理特征得到表示各个手指对应的指纹区域的第二中间图像；
掌纹图像获取单元，用于对第一中间图像和第二中间图像进行降噪处理，得到经过降噪的掌纹图像。
进一步地，所述第一校正处理单元包括：
第一平均灰度计算单元，用于根据第一帧图像，计算左手和右手掌部图像的灰度平均值A灰度＝(A左掌+A右掌)/2；
第一手指确定子单元，用于在掌部图像中，以手指形状和长度为基准，确定以掌部图像中最短的手指的图像作为拇指对应的图像，确定次短的手指的图像作为小指对应的图像，确定靠近拇指的图像作为食指对应的图像，确定靠近小指的图像作为无名指对应的图像，确定剩余的手指状图像作为中指对应的图像；
第一手指根部分叉点确定子单元，用于确定掌部图像中手指根部分叉处所在位置为手指根部分叉点；
第一分割子单元，用于对左手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第一点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第二点；根据左手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在左手掌部图像中去除左手手掌图像，得到左手手指图像；
第二分割子单元，用于对右手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第三点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第四点；根据右手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在右手掌部图像中去除右手手掌图像，得到右手手指图像；
第一灰度均值计算子单元，用于分别计算第一点、第二点、第三点、第四点为中心、r为半径的邻域像素的灰度均值，以这4个灰度均值构成1×4的矩阵M；
第一手指灰度计算子单元，用于将左手掌部图像中尖端的图像作为左手各个手指尖对应的图像，将右手掌部图像中尖端的图像作为右手各个手指尖对应的图像，计算以各个手指尖对应的图像中手指尖位置为中心、r为半径的邻域的灰度均值，以这10个灰度均值构成10×1的矩阵N；
第一矩阵计算子单元，用于计算N×M得到的矩阵的特征值A’即特征向量a；
第一坐标系建立子单元，用于以第一点为原点，建立左手手指图像的平面直角坐标系，第二点的坐标为da和db，以第四点为原点，建立右手手指图像的平面直角坐标系，第三点的坐标为d’a和d’b；
第一交叉校正系数计算子单元，用于计算左手手指图像和右手手指图像中各像素的交叉校正系数α＝A’×(1-A灰度×(1-x×ed’a/da)/(1-y×edb/d’b))，得到灰度校正后的左手和右手手指图像，其中x，y分别是各像素在左手和右手的坐标系中的横、纵坐标值。
进一步地，所述第一中间图像获取单元包括：
针对某个手指，沿手指尖向手指与手掌连接处方向，根据与各个手指延伸方向垂直的纹路的粗细程度，查找最粗的一条纹路，以此纹路为分界线，获得该分界线到对应的手指尖的区域，作为对应该手指的第一中间图像。
进一步地，所述第二校正处理单元包括：
背景光灰度调整单元，用于将采集掌部图像的背景光灰度调整为A灰度/2；
第二平均灰度计算单元，用于根据第二帧图像，计算左手和右手掌部图像的灰度平均值A灰度2＝(A左掌2+A右掌2)/2；
第二手指确定子单元，用于在掌部图像中，以手指形状和长度为基准，确定以掌部图像中最短的手指的图像作为拇指对应的图像，确定次短的手指的图像作为小指对应的图像，确定靠近拇指的图像作为食指对应的图像，确定靠近小指的图像作为无名指对应的图像，确定剩余的手指状图像作为中指对应的图像；
第二手指根部分叉点确定子单元，用于确定掌部图像中手指根部分叉处所在位置为手指根部分叉点；
第三分割子单元，用于对左手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第一点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第二点；根据左手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在左手掌部图像中去除左手手掌图像，得到左手手指图像；
第四分割子单元，用于对右手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第三点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第四点；根据右手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在右手掌部图像中去除右手手掌图像，得到右手手指图像；
第二灰度均值计算子单元，用于分别计算第一点、第二点、第三点、第四点为中心、R为半径的邻域像素的灰度均值，以这4个灰度均值构成1×4的矩阵M；
第二手指灰度计算子单元，用于将左手掌部图像中尖端的图像作为左手各个手指尖对应的图像，将右手掌部图像中尖端的图像作为右手各个手指尖对应的图像，计算以各个手指尖对应的图像中手指尖位置为中心、R为半径的邻域的灰度均值，以这10个灰度均值构成10×1的矩阵N；
第二矩阵计算子单元，用于计算N×M得到的矩阵的特征值A”即特征向量b；
第二坐标系建立子单元，用于以第二点为原点，建立左手手指图像的平面直角坐标系，第一点的坐标为fa和fb，以第三点为原点，建立右手手指图像的平面直角坐标系，第四点的坐标为f’a和f’b；
第二交叉校正系数计算子单元，用于计算左手手指图像和右手手指图像中各像素的交叉校正系数α＝A”×(1-A灰度2×(1-x×lg(f’a/fa))/(1-y×lg(fb/f’b)))，得到灰度校正后的左手和右手手指图像，其中x，y分别是各像素在左手和右手的坐标系中的横、纵坐标值。
进一步地，第二中间图像获取单元包括：
针对某个手指，沿手指尖向手指与手掌连接处方向，根据与各个手指延伸方向垂直的纹路的粗细程度，查找最细的一条纹路，以此纹路为分界线，获得该分界线到对应的手指尖的区域，作为对应该手指的第二中间图像。
进一步地，所述掌纹图像获取单元包括：
第一面积计算子单元，用于计算第一帧中左手手掌面积B1和右手手掌面积B2，手掌与手指的边界参照各手的手指根部分叉点连线；
第二面积计算子单元，用于计算第二帧中左手手掌面积B’1和右手手掌面积B’2，手掌与手指的边界参照各手的手指根部分叉点连线；
手指面积计算子单元，用于对左手和右手的手指，分别累加各个所述第一中间图像面积和第二中间图像的面积，进而得到第一中间图像的面积和C1和第二中间图像的面积和C2；
参考矩阵计算子单元，用于计算矩阵a×b得到矩阵E；
手掌面积因子计算子单元，用于分别计算左手和右手的手掌面积因子：p左手掌＝ln(r×(B1/(2×B’1)))，p右手掌＝ln(R×(B2/(2×B’2)))；
图像噪声滤波子单元，用于对手掌图像进行滤波，其滤波因子β为：
根据滤波因子为β的图像噪声滤波器，对所述第一帧手掌图像进行指数滤波，其中滤波参数即该滤波因子β。
进一步地，所述r取值范围为0.02～0.1，R为0.08～0.3。
进一步地，所述R为r的3倍。
进一步地，所述初始灰度为RGB(255，255，255)。
本发明的技术方案具有以下优点：
利用主动改变在线指纹采集时的背景灰度并创造性地以左手和右手的手指、手掌的灰度平衡技术和借助于手指与手掌采集的相似性等特点，降低了在线采集时由于帧抖动或者网络传输信噪比对指纹采集图像的质量影响。经测试，识别率相比已有在线采集技术提高40％以上。
附图说明
图1示出了根据本发明的安防系统的组成框图。
图2示出了根据本发明的掌纹远程视频信息获取子系统的组成框图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的指掌纹安防系统包括：掌纹远程视频信息获取子系统和身份判别子系统，所述掌纹远程视频信息获取子系统用于基于视频帧的方式获得待识别的掌纹，所述身份判别子系统用于根据所述掌纹识别人员身份。
优选地，如图2所示，所述掌纹远程视频信息获取子系统包括：第一校正处理单元，用于以初始灰度对采集到的第一帧掌部图像进行第一灰度校正处理，得到手指图像，所述掌部图像包括分别对应左手和右手的手掌图像和手指图像；
第一中间图像获取单元，用于利用手指纹路生理特征得到表示各个手指对应的指纹区域的第一中间图像；
第二校正处理单元，用于以第二灰度对采集到的第二帧掌部图像进行第二灰度校正处理，得到手指图像，所述掌部图像包括分别对应左手和右手的手掌图像和手指图像；
第二中间图像获取单元，用于利用手指纹路生理特征得到表示各个手指对应的指纹区域的第二中间图像；
掌纹图像获取单元，用于对第一中间图像和第二中间图像进行降噪处理，得到经过降噪的掌纹图像。
优选地，所述第一校正处理单元包括：
第一平均灰度计算单元，用于根据第一帧图像，计算左手和右手掌部图像的灰度平均值A灰度＝(A左掌+A右掌)/2；
第一手指确定子单元，用于在掌部图像中，以手指形状和长度为基准，确定以掌部图像中最短的手指的图像作为拇指对应的图像，确定次短的手指的图像作为小指对应的图像，确定靠近拇指的图像作为食指对应的图像，确定靠近小指的图像作为无名指对应的图像，确定剩余的手指状图像作为中指对应的图像；
第一手指根部分叉点确定子单元，用于确定掌部图像中手指根部分叉处所在位置为手指根部分叉点；
第一分割子单元，用于对左手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第一点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第二点；根据左手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在左手掌部图像中去除左手手掌图像，得到左手手指图像；
第二分割子单元，用于对右手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第三点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第四点；根据右手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在右手掌部图像中去除右手手掌图像，得到右手手指图像；
第一灰度均值计算子单元，用于分别计算第一点、第二点、第三点、第四点为中心、r为半径的邻域像素的灰度均值，以这4个灰度均值构成1×4的矩阵M；
第一手指灰度计算子单元，用于将左手掌部图像中尖端的图像作为左手各个手指尖对应的图像，将右手掌部图像中尖端的图像作为右手各个手指尖对应的图像，计算以各个手指尖对应的图像中手指尖位置为中心、r为半径的邻域的灰度均值，以这10个灰度均值构成10×1的矩阵N；
第一矩阵计算子单元，用于计算N×M得到的矩阵的特征值A’即特征向量a；
第一坐标系建立子单元，用于以第一点为原点，建立左手手指图像的平面直角坐标系，第二点的坐标为da和db，以第四点为原点，建立右手手指图像的平面直角坐标系，第三点的坐标为d’a和d’b；
第一交叉校正系数计算子单元，用于计算左手手指图像和右手手指图像中各像素的交叉校正系数α＝A’×(1-A灰度×(1-x×e d’a/da)/(1-y×edb/d’b))，得到灰度校正后的左手和右手手指图像，其中x，y分别是各像素在左手和右手的坐标系中的横、纵坐标值。
优选地，所述第一中间图像获取单元包括：
针对某个手指，沿手指尖向手指与手掌连接处方向，根据与各个手指延伸方向垂直的纹路的粗细程度，查找最粗的一条纹路，以此纹路为分界线，获得该分界线到对应的手指尖的区域，作为对应该手指的第一中间图像。
优选地，所述第二校正处理单元包括：
背景光灰度调整单元，用于将采集掌部图像的背景光灰度调整为A灰度/2；
第二平均灰度计算单元，用于根据第二帧图像，计算左手和右手掌部图像的灰度平均值A灰度2＝(A左掌2+A右掌2)/2；
第二手指确定子单元，用于在掌部图像中，以手指形状和长度为基准，确定以掌部图像中最短的手指的图像作为拇指对应的图像，确定次短的手指的图像作为小指对应的图像，确定靠近拇指的图像作为食指对应的图像，确定靠近小指的图像作为无名指对应的图像，确定剩余的手指状图像作为中指对应的图像；
第二手指根部分叉点确定子单元，用于确定掌部图像中手指根部分叉处所在位置为手指根部分叉点；
第三分割子单元，用于对左手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第一点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第二点；根据左手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在左手掌部图像中去除左手手掌图像，得到左手手指图像；
第四分割子单元，用于对右手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第三点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第四点；根据右手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在右手掌部图像中去除右手手掌图像，得到右手手指图像；
第二灰度均值计算子单元，用于分别计算第一点、第二点、第三点、第四点为中心、R为半径的邻域像素的灰度均值，以这4个灰度均值构成1×4的矩阵M；
第二手指灰度计算子单元，用于将左手掌部图像中尖端的图像作为左手各个手指尖对应的图像，将右手掌部图像中尖端的图像作为右手各个手指尖对应的图像，计算以各个手指尖对应的图像中手指尖位置为中心、R为半径的邻域的灰度均值，以这10个灰度均值构成10×1的矩阵N；
第二矩阵计算子单元，用于计算N×M得到的矩阵的特征值A”即特征向量b；
第二坐标系建立子单元，用于以第二点为原点，建立左手手指图像的平面直角坐标系，第一点的坐标为fa和fb，以第三点为原点，建立右手手指图像的平面直角坐标系，第四点的坐标为f’a和f’b；
第二交叉校正系数计算子单元，用于计算左手手指图像和右手手指图像中各像素的交叉校正系数α＝A”×(1-A灰度2×(1-x×lg(f’a/fa))/(1-y×lg(fb/f’b)))，得到灰度校正后的左手和右手手指图像，其中x，y分别是各像素在左手和右手的坐标系中的横、纵坐标值。
优选地，第二中间图像获取单元包括：
针对某个手指，沿手指尖向手指与手掌连接处方向，根据与各个手指延伸方向垂直的纹路的粗细程度，查找最细的一条纹路，以此纹路为分界线，获得该分界线到对应的手指尖的区域，作为对应该手指的第二中间图像。
优选地，所述掌纹图像获取单元包括：
第一面积计算子单元，用于计算第一帧中左手手掌面积B1和右手手掌面积B2，手掌与手指的边界参照各手的手指根部分叉点连线；
第二面积计算子单元，用于计算第二帧中左手手掌面积B’1和右手手掌面积B’2，手掌与手指的边界参照各手的手指根部分叉点连线；
手指面积计算子单元，用于对左手和右手的手指，分别累加各个所述第一中间图像面积和第二中间图像的面积，进而得到第一中间图像的面积和C1和第二中间图像的面积和C2；
参考矩阵计算子单元，用于计算矩阵a×b得到矩阵E；
手掌面积因子计算子单元，用于分别计算左手和右手的手掌面积因子：p左手掌＝ln(r×(B1/(2×B’1)))，p右手掌＝ln(R×(B2/(2×B’2)))；
图像噪声滤波子单元，用于对手掌图像进行滤波，其滤波因子β为：
根据滤波因子为β的图像噪声滤波器，对所述第一帧手掌图像进行指数滤波，其中滤波参数即该滤波因子β。
优选地，所述r取值范围为0.02～0.1，R为0.08～0.3。
优选地，所述R为r的3倍。
优选地，所述初始灰度为RGB(255，255，255)。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种指掌纹安防系统，其特征在于，包括：掌纹远程视频信息获取子系统和身份判别子系统，所述掌纹远程视频信息获取子系统用于基于视频帧的方式获得待识别的掌纹，所述身份判别子系统用于根据所述掌纹识别人员身份。
2.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述掌纹远程视频信息获取子系统包括：
第一校正处理单元，用于以初始灰度对采集到的第一帧掌部图像进行第一灰度校正处理，得到手指图像，所述掌部图像包括分别对应左手和右手的手掌图像和手指图像；
第一中间图像获取单元，用于利用手指纹路生理特征得到表示各个手指对应的指纹区域的第一中间图像；
第二校正处理单元，用于以第二灰度对采集到的第二帧掌部图像进行第二灰度校正处理，得到手指图像，所述掌部图像包括分别对应左手和右手的手掌图像和手指图像；
第二中间图像获取单元，用于利用手指纹路生理特征得到表示各个手指对应的指纹区域的第二中间图像；
掌纹图像获取单元，用于对第一中间图像和第二中间图像进行降噪处理，得到经过降噪的掌纹图像。
3.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述第一校正处理单元包括：
第一平均灰度计算单元，用于根据第一帧图像，计算左手和右手掌部图像的灰度平均值A灰度＝(A左掌+A右掌)/2；
第一手指确定子单元，用于在掌部图像中，以手指形状和长度为基准，确定以掌部图像中最短的手指的图像作为拇指对应的图像，确定次短的手指的图像作为小指对应的图像，确定靠近拇指的图像作为食指对应的图像，确定靠近小指的图像作为无名指对应的图像，确定剩余的手指状图像作为中指对应的图像；
第一手指根部分叉点确定子单元，用于确定掌部图像中手指根部分叉处所在位置为手指根部分叉点；
第一分割子单元，用于对左手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第一点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第二点；根据左手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在左手掌部图像中去除左手手掌图像，得到左手手指图像；
第二分割子单元，用于对右手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第三点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第四点；根据右手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在右手掌部图像中去除右手手掌图像，得到右手手指图像；
第一灰度均值计算子单元，用于分别计算第一点、第二点、第三点、第四点为中心、r为半径的邻域像素的灰度均值，以这4个灰度均值构成1×4的矩阵M；
第一手指灰度计算子单元，用于将左手掌部图像中尖端的图像作为左手各个手指尖对应的图像，将右手掌部图像中尖端的图像作为右手各个手指尖对应的图像，计算以各个手指尖对应的图像中手指尖位置为中心、r为半径的邻域的灰度均值，以这10个灰度均值构成10×1的矩阵N；
第一矩阵计算子单元，用于计算N×M得到的矩阵的特征值A’即特征向量a；
第一坐标系建立子单元，用于以第一点为原点，建立左手手指图像的平面直角坐标系，第二点的坐标为da和db，以第四点为原点，建立右手手指图像的平面直角坐标系，第三点的坐标为d’a和d’b；
第一交叉校正系数计算子单元，用于计算左手手指图像和右手手指图像中各像素的交叉校正系数α＝A’×(1-A灰度×(1-x×ed’a/da)/(1-y×edb/d’b))，得到灰度校正后的左手和右手手指图像，其中x，y分别是各像素在左手和右手的坐标系中的横、纵坐标值。
4.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述第一中间图像获取单元包括：
针对某个手指，沿手指尖向手指与手掌连接处方向，根据与各个手指延伸方向垂直的纹路的粗细程度，查找最粗的一条纹路，以此纹路为分界线，获得该分界线到对应的手指尖的区域，作为对应该手指的第一中间图像。
5.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述第二校正处理单元包括：
背景光灰度调整单元，用于将采集掌部图像的背景光灰度调整为A灰度/2；
第二平均灰度计算单元，用于根据第二帧图像，计算左手和右手掌部图像的灰度平均值A灰度2＝(A左掌2+A右掌2)/2；
第二手指确定子单元，用于在掌部图像中，以手指形状和长度为基准，确定以掌部图像中最短的手指的图像作为拇指对应的图像，确定次短的手指的图像作为小指对应的图像，确定靠近拇指的图像作为食指对应的图像，确定靠近小指的图像作为无名指对应的图像，确定剩余的手指状图像作为中指对应的图像；
第二手指根部分叉点确定子单元，用于确定掌部图像中手指根部分叉处所在位置为手指根部分叉点；
第三分割子单元，用于对左手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第一点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第二点；根据左手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在左手掌部图像中去除左手手掌图像，得到左手手指图像；
第四分割子单元，用于对右手掌部图像进行如下处理：将各个手指根部分叉点进行连线，并将中指与无名指的手指根部分叉点以及无名指与小指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近小指的轮廓的交点作为第三点，将中指与食指的手指根部分叉点以及食指与拇指的手指根部分叉点这两个分叉处的连线的延长线与掌部图像中掌部靠近拇指的轮廓的交点作为第四点；根据右手掌部图像的各个手指根部分叉点和第一点以及第二点，在右手掌部图像中去除右手手掌图像，得到右手手指图像；
第二灰度均值计算子单元，用于分别计算第一点、第二点、第三点、第四点为中心、R为半径的邻域像素的灰度均值，以这4个灰度均值构成1×4的矩阵M；
第二手指灰度计算子单元，用于将左手掌部图像中尖端的图像作为左手各个手指尖对应的图像，将右手掌部图像中尖端的图像作为右手各个手指尖对应的图像，计算以各个手指尖对应的图像中手指尖位置为中心、R为半径的邻域的灰度均值，以这10个灰度均值构成10×1的矩阵N；
第二矩阵计算子单元，用于计算N×M得到的矩阵的特征值A”即特征向量b；
第二坐标系建立子单元，用于以第二点为原点，建立左手手指图像的平面直角坐标系，第一点的坐标为fa和fb，以第三点为原点，建立右手手指图像的平面直角坐标系，第四点的坐标为f’a和f’b；
第二交叉校正系数计算子单元，用于计算左手手指图像和右手手指图像中各像素的交叉校正系数α＝A”×(1-A灰度2×(1-x×lg(f’a/fa))/(1-y×lg(fb/f’b)))，得到灰度校正后的左手和右手手指图像，其中x，y分别是各像素在左手和右手的坐标系中的横、纵坐标值。
6.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述第二中间图像获取单元包括：
针对某个手指，沿手指尖向手指与手掌连接处方向，根据与各个手指延伸方向垂直的纹路的粗细程度，查找最细的一条纹路，以此纹路为分界线，获得该分界线到对应的手指尖的区域，作为对应该手指的第二中间图像。
7.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述掌纹图像获取单元包括：
第一面积计算子单元，用于计算第一帧中左手手掌面积B1和右手手掌面积B2，手掌与手指的边界参照各手的手指根部分叉点连线；
第二面积计算子单元，用于计算第二帧中左手手掌面积B’1和右手手掌面积B’2，手掌与手指的边界参照各手的手指根部分叉点连线；
手指面积计算子单元，用于对左手和右手的手指，分别累加各个所述第一中间图像面积和第二中间图像的面积，进而得到第一中间图像的面积和C1和第二中间图像的面积和C2；
参考矩阵计算子单元，用于计算矩阵a×b得到矩阵E；
手掌面积因子计算子单元，用于分别计算左手和右手的手掌面积因子：p左手掌＝ln(r×(B1/(2×B’1)))，p右手掌＝ln(R×(B2/(2×B’2)))；
图像噪声滤波子单元，用于对手掌图像进行滤波，其滤波因子β为：
根据滤波因子为β的图像噪声滤波器，对所述第一帧手掌图像进行指数滤波，其中滤波参数即该滤波因子β。
8.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述r取值范围为0.02～0.1，R为0.08～0.3。
9.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述R为r的3倍。
10.如权利要求1所述的指掌纹安防系统，其特征在于，所述初始灰度为RGB(255，255，255)。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810069328.7A CN108256528B (zh) | 2018-01-24 | 2018-01-24 | 指掌纹安防系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810069328.7A CN108256528B (zh) | 2018-01-24 | 2018-01-24 | 指掌纹安防系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108256528A true CN108256528A (zh) | 2018-07-06 |
| CN108256528B CN108256528B (zh) | 2020-10-09 |
Family
ID=62742548
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810069328.7A Expired - Fee Related CN108256528B (zh) | 2018-01-24 | 2018-01-24 | 指掌纹安防系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108256528B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102739856A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-10-17 | 西安电子科技大学 | 基于手掌图像信息的手机解锁系统及解锁方法 |
| CN103870831A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-06-18 | 上海云享科技有限公司 | 一种掌纹特征提取、掌纹图像获取的方法及装置 |
| CN103955674A (zh) * | 2014-04-30 | 2014-07-30 | 广东瑞德智能科技股份有限公司 | 掌纹图像采集装置及掌纹图像定位与分割方法 |
| CN104580143A (zh) * | 2014-11-09 | 2015-04-29 | 李若斌 | 一种基于手势识别的安全认证方法、终端、服务器和系统 |
| CN105117700A (zh) * | 2015-08-20 | 2015-12-02 | 青岛三链锁业有限公司 | 一种掌静脉图像识别方法 |
-
2018
- 2018-01-24 CN CN201810069328.7A patent/CN108256528B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102739856A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-10-17 | 西安电子科技大学 | 基于手掌图像信息的手机解锁系统及解锁方法 |
| CN103870831A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-06-18 | 上海云享科技有限公司 | 一种掌纹特征提取、掌纹图像获取的方法及装置 |
| CN103955674A (zh) * | 2014-04-30 | 2014-07-30 | 广东瑞德智能科技股份有限公司 | 掌纹图像采集装置及掌纹图像定位与分割方法 |
| CN104580143A (zh) * | 2014-11-09 | 2015-04-29 | 李若斌 | 一种基于手势识别的安全认证方法、终端、服务器和系统 |
| CN105117700A (zh) * | 2015-08-20 | 2015-12-02 | 青岛三链锁业有限公司 | 一种掌静脉图像识别方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108256528B (zh) | 2020-10-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107341473B (zh) | 手掌特征识别方法、手掌特征识别设备、及存储介质 | |
| CN110991266B (zh) | 一种双目人脸活体检测方法及装置 | |
| US20070071288A1 (en) | Facial features based human face recognition method | |
| Rahman et al. | Person identification using ear biometrics | |
| CN107609499A (zh) | 一种复杂环境下非接触式掌纹感兴趣区提取方法 | |
| CN101853286B (zh) | 视频缩略图智能选取方法 | |
| CN109190460B (zh) | 基于累积匹配和等错误率的手形手臂静脉融合识别方法 | |
| CN105260720B (zh) | 指纹识别的方法及装置 | |
| CN106971130A (zh) | 一种以人脸为参照的手势识别方法 | |
| CN105389541B (zh) | 指纹图像的识别方法及装置 | |
| CN109725721B (zh) | 用于裸眼3d显示系统的人眼定位方法及系统 | |
| CN109961426A (zh) | 一种人脸皮肤肤质的检测方法 | |
| EP1300804A3 (en) | Face detecting method by skin color recognition | |
| JPWO2012124686A1 (ja) | 爪領域検出方法、プログラム、記憶媒体、及び爪領域検出装置 | |
| CN108647597A (zh) | 一种手腕识别方法、手势识别方法、装置和电子设备 | |
| CN107194364B (zh) | 一种基于分治策略的Huffman-LBP多姿态人脸识别方法 | |
| CN110222647A (zh) | 一种基于卷积神经网络的人脸活体检测方法 | |
| CN110334631B (zh) | 一种基于人脸检测与二值运算的坐姿检测方法 | |
| CN108734069A (zh) | 一种指静脉图像的质量分数计算方法及装置 | |
| CN108256528A (zh) | 指掌纹安防系统 | |
| Liu et al. | Illumination compensation and feedback of illumination feature in face detection | |
| CN108154141A (zh) | 利用指静脉的生物参数辨识系统 | |
| CN108073916A (zh) | 掌纹信息收集设备 | |
| CN108280428A (zh) | 复合型指掌纹验证系统 | |
| JP3491189B2 (ja) | 手の状態検出装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200720 Address after: 241300 Nanling Economic Development Zone, Anhui, Wuhu Applicant after: Wuhu Qianlin Electronic Information Technology Co.,Ltd. Address before: 610000, No. 20, No. 3, No. 10, 88, five road, hi tech Zone, Chengdu, Sichuan Applicant before: SICHUAN ZHENG'ANTONG TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20201009 |