[发明专利]一种掌纹图像预处理方法和系统有效
申请号: | 202010116097.8 | 申请日: | 2020-02-25 |
公开(公告)号: | CN111339932B | 公开(公告)日: | 2022-10-14 |
发明(设计)人: | 冷璐;周子博;曾接贤 | 申请(专利权)人: | 南昌航空大学 |
主分类号: | G06V40/13 | 分类号: | G06V40/13;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/02 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 杨媛媛 |
地址: | 330063 江*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 掌纹 图像 预处理 方法 系统 | ||
1.一种掌纹图像预处理方法,其特征在于,包括:
获取指窝区域检测神经网络模型;所述指窝区域检测神经网络模型为以手部图像为输入,以手指之间指窝图像为输出的神经网络模型;
获取手部图像;
利用所述指窝区域检测神经网络模型,根据所述手部图像,得到指窝图像;其中,当检测结果指窝区域个数大于等于2个时,采用公式从所述指窝图像中筛选得到食指与中指间的指窝图像以及无名指与小拇指间的指窝图像;其中a、b表示配对的两个候选指窝图像,当Pa,b=1表示两个配对的候选指窝图像为所需指窝图像,当Pa,b=0表示两个候选指窝图像不是所需指窝图像,Wa和Wb分别表示两个候选指窝图像的宽度,Da,b表示两个候选指窝图像中心点之间的直线距离,DYa,b表示两个候选指窝图像中心点之间的竖直距离;
获取指窝区域分割神经网络模型;所述指窝区域分割神经网络模型为以指窝图像为输入,以指窝区域分割图像为输出的神经网络模型;
利用所述指窝区域分割神经网络模型,根据所述指窝图像,得到指窝区域分割图像;
将所述指窝区域分割图像进行边缘提取得到指窝边缘分割图像,并根据所述指窝边缘分割图像,采用指间根点定位算法,确定得到掌纹感兴趣区域;
提取所述掌纹感兴趣区域中的掌纹特征。
2.根据权利要求1所述的一种掌纹图像预处理方法,其特征在于,所述将所述指窝区域分割图像进行边缘提取得到指窝边缘分割图像,并根据所述指窝边缘分割图像,采用指间根点定位算法,确定得到掌纹感兴趣区域,包括:
判断所述指窝边缘分割图像的两侧边缘是否能够拟合为两条直线;若能,则采用指间根点定位算法,根据所述指窝边缘分割图像,检测到指间根点作为关键点,定位得到掌纹感兴趣区域;反之,则采用二次肤色自适应分割算法得到所述指窝区域分割图像,再对指窝区域分割图像进行边缘检测,从而实现指窝边缘分割图像的更新,并采用指间根点定位算法,根据更新后的指窝边缘分割图像,检测到指间根点作为关键点,并进一步定位得到掌纹感兴趣区域。
3.根据权利要求1所述的一种掌纹图像预处理方法,其特征在于,所述获取指窝区域检测神经网络模型,之前还包括:
获取手部样本图像;
选取所述手部样本图像中符合预设条件的图片进行标定采样,构成第一训练样本集;
采用所述第一训练样本集,对所述指窝区域检测神经网络模型进行训练,获得指窝区域检测神经网络模型。
4.根据权利要求1所述的一种掌纹图像预处理方法,其特征在于,所述获取指窝区域分割神经网络模型,之前还包括:
获取指窝样本图像;
选取所述指窝样本图像中符合预设条件的图片进行标定采样,构成第二训练样本集;
采用所述第二训练样本集,对所述指窝区域分割神经网络模型进行训练,获取指窝区域分割神经网络模型。
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