[发明专利]一种基于掌静脉的人员识别方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于掌静脉的人员识别方法和装置，通过Opencv确定获取的手掌图像中的感兴趣区域；通过基于方向的谷形检测获取感兴趣区域中的静脉纹理特征，对静脉纹理特征进行二值图像细化处理获取静脉曲线图；通过角点检测算法检测得到静脉曲线图中的角点位置，以角点位置为种子点通过区域生长算法获取静脉曲线图中的特征点位置数据；以及重复以上步骤获取未知人员和已知人员的特征点位置数据并存储在掌静脉特征数据库中；将未知人员的特征点位置数据与掌静脉特征数据库中的特征点位置数据进行比对计算得到特征点相似度，根据特征点相似度判断未知人员的身份。因此能够对特征点进行有效的提取，具有更加准确的识别效果和更快的识别速度。

技术领域

本发明涉及掌静脉图像处理领域，具体涉及一种基于掌静脉的人员识别方法和装置。

背景技术

生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征(指纹、虹膜、面相、DNA等)或行为特征(步态、击键习惯等)来进行个人身份鉴定的技术。在这些生物特征识别技术中，由于指纹识别具有很强的唯一性、稳定性、易用性等特点，应用极为广泛。但是在指纹识别中，要求使用者在录入指纹时保持手指洁净、光滑、任何存在于指纹上的脏东西或者污点都能给识别带来困难，且指纹易于伪造，甚至出现一种用硅树脂制造的克隆指纹，导致指纹识别技术的安全系数比较低。

在现有技术中，目前已经出现将手静脉作为生物特征来识别的技术。在手静脉识别过程中，通常利用透射光或者反射光两种方式获取静脉图像，然后从静脉图像中提取静脉特征，进行特征匹配，实现了静脉识别，确认使用者身份。目前存在通过手指静脉识别技术进行特征比对，但由于现有手指静脉图像的静脉特征提取和匹配的效率都较低，因此手指静脉识别技术的成熟度和准确率低于指纹识别。目前除了手指静脉，手掌静脉识别技术还未有很多研究，掌静脉可获取的特征信息比较多，但是也更加难以采集到掌静脉特征。

有鉴于此，提出一种基于掌静脉的人员识别方法和装置是非常具有意义的。

发明内容

针对上述提到的掌静脉特征获取难度大，识别比对准确率低等问题。本申请的实施例的目的在于提出了一种基于掌静脉的人员识别方法、装置及存储介质来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请的实施例提供了一种基于掌静脉的人员识别方法，包括以下步骤：

S1：获取手掌图像，通过Opencv确定手掌图像中的感兴趣区域；

S2：通过基于方向的谷形检测获取感兴趣区域中的静脉纹理特征，对静脉纹理特征进行二值图像细化处理获取静脉曲线图；

S3：通过角点检测算法检测得到静脉曲线图中的角点位置，以角点位置为种子点通过区域生长算法获取静脉曲线图中的特征点位置数据；

S4：重复步骤S1～S3获取已知人员的特征点位置数据并存储在掌静脉特征数据库中，通过步骤S1～S3获取未知人员的特征点位置数据；以及

S5：将未知人员的特征点位置数据与掌静脉特征数据库中的特征点位置数据进行比对计算得到特征点相似度，根据特征点相似度判断未知人员的身份。

在一些实施例中，步骤S1具体包括：

S11：通过对手掌图像进行Otsu滤波处理获取手掌轮廓；

S12：通过轮廓检测算法对手掌轮廓进行计算，获取手掌轮廓的波峰波谷数据；

S13：根据波峰波谷数据中得到手掌图像中食指与中指、无名指与小指之间的内侧指根点的位置；以及

S14：根据食指与中指、无名指与小指之间的内侧指根点的位置确定感兴趣区域。

通过轮廓检测算法得到食指与中指、无名指与小指之间的内侧指根点的位置，进而确定感兴趣区域，在感兴趣区域中方便准确提取特征点。