[发明专利]掌纹识别方法及装置

说明书

本发明涉及生物特征识别技术领域。本发明实施例提供一种掌纹识别方法及装置，其中所述掌纹识别方法包括：获取待识别的人手图像；提取所述人手图像所对应的掌纹区域图像；基于掌纹神经网络模型预测所述掌纹区域图像所对应的目标用户ID，其中所述掌纹神经网络模型是以对应于用户ID的三重样本进行训练的，并且所述三重样本包括同一用户ID下具有差异性的多张训练掌纹区域图像并将其作为正掌纹样本、以及与所述用户ID不相对应的其他用户的训练掌纹区域图像并将其作为负掌纹样本。由此，通过正负样本二次微调训练的神经网络模型来识别掌纹，能够对仅存在细微差别的相似掌纹图像的不同用户个体进行识别和区分。

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术领域，具体地涉及一种掌纹识别方法及装置。

背景技术

生物特征识别作为新兴的身份鉴别技术，是目前国际上最具前景的高新技术之一，属于国际前沿课题。掌纹识别是生物特征识别技术的一个重要分支。

每个人的掌纹纹路有深有浅，手掌血液颜色的噪声也会特别大，虽然对于小样本范围内的人群，基于轻量级神经网络的识别具有较高准确率；但是，当识别人群目标较大时，容易出现不同个体之间出现相似掌纹的情况，而导致一般的轻量级神经网络无法区分相似掌纹，导致掌纹识别效果不佳。

因此，如何对掌纹相似的图像进行区分和识别是目前业界亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种掌纹识别方法及装置，用以至少实现对掌纹相似的图像进行识别和区分。

为了实现上述目的，本发明实施例一方面提供一种掌纹识别方法，包括：获取待识别的人手图像；提取所述人手图像所对应的掌纹区域图像；基于掌纹神经网络模型预测所述掌纹区域图像所对应的目标用户ID，其中所述掌纹神经网络模型是以对应于用户ID的三重样本进行训练的，并且所述三重样本包括同一用户ID下具有差异性的多张训练掌纹区域图像并将其作为正掌纹样本、以及与所述用户ID不相对应的其他用户的训练掌纹区域图像并将其作为负掌纹样本。

本发明实施例另一方面提供一种掌纹识别装置，包括：人手图像获取单元，用于获取待识别的人手图像；掌纹区域提取单元，用于提取所述人手图像所对应的掌纹区域图像；预测单元，用于基于掌纹神经网络模型预测所述掌纹区域图像所对应的目标用户ID，其中所述掌纹神经网络模型是以对应于用户ID的三重样本进行训练的，并且所述三重样本包括同一用户ID下具有差异性的多张训练掌纹区域图像并将其作为正掌纹样本、以及与所述用户ID不相对应的其他用户的训练掌纹区域图像并将其作为负掌纹样本。

本发明实施例另一方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请上述的方法的步骤。

本发明实施例另一方面提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请上述的方法的步骤。

通过上述技术方案，提出了将掌纹识别技术和神经网络技术相结合，能够快速准确地识别出与所检测的掌纹相匹配的目标用户；另外，由于掌纹神经网络模型是以对应于用户ID的具有正掌纹样本和负掌纹样本的三重样本进行训练的，并且通过正负样本二次微调训练使得掌纹神经网络针对不同个体和同一个体的掌纹的功识别能更加的强大，能够在仅具有细微差别的掌纹图像之间进行区分，并且具有非常广泛的应用场景。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：

图1是本发明一实施例的掌纹识别方法的流程图；