[发明专利]开放式环境非接触采集下的掌纹识别方法

说明书

技术领域：本发明属于生物特征身份识别技术领域，具体涉及一种在复杂背景和具有一定光照变化条件下，采用非接触式图像采集的掌纹识别技术，也就是开放式环境非接触采集下的掌纹识别方法。

背景技术：当今社会，对个人身份鉴别的需求无处不在，并且与日俱增。传统的密码、证件等方式存在较大的安全隐患。寻找一种更为安全、更为方便以及低成本的个人身份识别方式势在必行。基于人体生物特征的身份识别技术具有独特的优势，也有很大的开发前景。近些年来也相继出现了人脸识别、指纹识别、虹膜识别等等进行身份鉴别的生物特征识别技术，在一些特定的领域得到了应用，并且因为各自独特的生物特征，在某些方面表现出及其出色的性能，但不可否认同样存在的一定的缺陷和应用领域限制，如人脸识别受到姿态、光照、眼镜等装饰限制使得识别率很难提高，应用环境受到限制；指纹识别虽然方便、简单，但由于信息较少，存在较大的安全隐患，而且是接触式采集，应用受到一定的限制；虹膜识别精度最高，但采集设备成本高，采集过程复杂，应用也受到较大限制。掌纹识别是近十多年来发展起来的一种生物特征识别技术，相比其它生物特征识别技术具有较大的优势：具有稳定的生物特征信息，可以低分辨率识别，采集设备成本低，而且可以进行非接触式采集，对人体无伤害、方便快捷，适合开发便携式设备。

当前的掌纹识别技术绝大多数都是采用接触式采集方式，而且一般采用封闭的环境，提供单一的背景，这样方便掌纹定位和ROI选取，同时也避免外界光照的影响，有助于特征提取。但这样在实际应用中受到了较大的限制，首先接触式采集存在公共环境卫生问题，用户接受程度受到较大限制；其次，接触在传感器表面的掌纹信息可能被盗用，存在安全隐患；再有封闭式单一背景采集环境使得采集设备体积较大，不方便便携式应用。当今，基于手部特征的识别系统已经朝着非接触式、便携式方向发展，用户不用将手接触、固定在某一位置，而且可以在开放式环境下应用，大大提高了使用的方便性。但这样的采集方式对于后续的识别带来了一定的困难：手的位置和方向不能固定，在掌纹定位方面就不能像接触式采集下那么容易；手离开采集镜头的距离不能固定，对于定焦镜头可能产生一定的模糊，势必会对识别率产生一定的影响；非封闭环境，外界光照会对特征信息带来影响；非单一背景对手部位置的定位和提取增加了困难。

掌纹特征提取是识别的关键，国内外许多学者在此方面进行了大量的研究，提出了许多算法，这些方法可以归纳为两大方面，一个是基于结构特征，另一个是基于统计规律。前者主要是提取掌纹的主线、褶皱等真实的结构来代表掌纹特征，这种方式虽然能比较直观提取掌纹特征，但往往需要高分辨率的图像才能提取到完整的结构，这必然会增加硬件成本同时也会增加计算量，不适合实时应用；后者是在掌纹的灰度图像上对像素的灰度值进行统计分析，找 到能够代表掌纹的统计规律作为特征，常用的方法包括主元分析（PCA）、Fisher线性判别（FLD）、独立主元分析（ICA）等，这些方法在一定领域都得到了较好的识别效果。但它们都需要大量的样本进行训练来构建特征空间，而且每来一个新样本都需要对整个数据进行重新训练，这就大大限制了实时掌纹识别系统的应用。另外，现有的特征提取方法都是在归一化的掌纹ROI上进行的，这就需要对图像进行缩放，必然会带来一定的误差。

发明内容：

发明目的：本发明提供一种开放式环境非接触采集下的掌纹识别方法，其目的是解决现有的掌纹识别技术对采集条件要求高，适用性差、稳定性以及效果不是很好的问题。

技术方案：本发明是通过以下技术方案来实现的：

一种开放式环境非接触采集下的掌纹识别方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：

（1）人手图像采集；

将人手自然张开，中指竖直向上，放在摄像头前一定范围内；

（2）手轮廓提取

建立肤色模型，将手轮廓从复杂背景中提取出来；

（3）手轮廓关键特征点定位；

定位并提取食指、中指、无名指和小拇指指尖点，食指与中指间的指根点，无名指与小拇指间的指根点；

（4）掌纹ROI提取

利用提取的特征点建立新的坐标系，提取掌纹ROI；

（5）掌纹特征向量提取；

利用掌纹纹理的不规则性建立纹理基元来统计纹理变化特征，从而描述掌纹图像；

（6）掌纹特征匹配与识别

对测试集中将所有样本分别与数据库中的已分类样本特征进行余弦相似度计算，把相似度最大的两幅图片归为一类，实现对掌纹图像的识别。