[发明专利]一种掌纹验证方法、装置、计算机设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种掌纹验证方法、装置、计算机设备及可读存储介质，该方法包括：当接收到掌纹验证指令时，通过预设摄像头获取待验证图像；其中，所述待验证图像包括用户的手掌信息；利用预先训练好的区域识别模型从所述待验证图像中确定出掌纹区域；利用旋转不变性局部二值模式LBP算法，计算出所述掌纹区域中的每个像素点的标准LBP特征值；根据所述掌纹区域中的每个像素点的标准LBP特征值，形成所述待验证图像的掌纹特征信息；将所述待验证图像的掌纹特征信息与预设数据库中的标准掌纹信息进行逐一匹配，若匹配成果，则掌纹验证通过；本发明提高了掌纹识别的准确性。

技术领域

本发明涉及掌纹识别技术领域，具体涉及一种掌纹验证方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

掌纹是一个相对稳定的生物特征，利用掌纹可以有效识别出人物的身份，传统的掌纹识别多采用接触式设备，用户需要将手按在设备上，但这对于有洁癖的人来说不太友好，用户体验较差，而且长期的接触会导致设备污染，影响识别准确性。若去掉设备，直接用数码相机或者电脑摄像头进行拍照以得到手掌图像，再根据手掌图像进行掌纹识别，则会存在由于手掌的掌纹特征不明显且手掌姿态较多而导致的掌纹识别准确度较低的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种掌纹验证方法、装置、计算机设备及可读存储介质，可以实现非接触式的掌纹识别操作，且提高了掌纹识别的准确性。

根据本发明的一个方面，提供了一种掌纹验证方法，具体包括以下步骤：

当接收到掌纹验证指令时，通过预设摄像头获取待验证图像；其中，所述待验证图像包括用户的手掌信息；

利用预先训练好的区域识别模型从所述待验证图像中确定出掌纹区域；

利用旋转不变性局部二值模式LBP算法，计算出所述掌纹区域中的每个像素点的标准LBP特征值；

根据所述掌纹区域中的每个像素点的标准LBP特征值，形成所述待验证图像的掌纹特征信息；

将所述待验证图像的掌纹特征信息与预设数据库中的标准掌纹信息进行逐一匹配，若匹配成果，则掌纹验证通过。

可选的，所述利用预先训练好的区域识别模型从所述待验证图像中确定出掌纹区域，包括：

利用预先训练好的区域识别模型，从所述待验证图像中识别出五个基准点和手掌外边缘线，并根据所述五个基准点和手掌外边缘线确定出掌纹区域；其中，所述五个基准点包括：大拇指与手掌连接线的中心点、食指与手掌连接线的中心点、中指与手掌连接线的中心点、无名指与手掌连接线的中心点、小指与手掌连接线的中心点。

可选的，在所述利用预先训练好的区域识别模型从所述待验证图像中确定出掌纹区域之前，所述方法还包括：

获取设定数量的样本手掌图像以形成训练样本集；其中，在每个样本手掌图像中均标注出了所述五个基准点以及手掌外边缘线；

根据所述训练样本集对深度对齐网络DAN模型进行训练学习，以得到所述区域识别模型。

可选的，所述利用旋转不变性局部二值模式LBP算法，计算出所述掌纹区域中的每个像素点的标准LBP特征值，具体包括：

以设定采用半径R和设定采用数目N，利用旋转不变性LBP算法，计算所述掌纹区域中的每个像素点的第一LBP特征值；

以1为单位依次增加所述采样半径R和/或依次减少所述采样半径R以得到M个不同尺寸的采样半径，并以所述采样数目N，利用旋转不变性LBP算法，计算所述掌纹区域中的每个像素点在M个不同尺寸的采样半径下的M个LBP特征值；

针对所述掌纹区域中的一个像素点，将所述像素点的最小LBP特征值作为所述像素点的标准LBP特征值。