一种基于人脸特征和掌纹特征融合的身份识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于单幅图像的人脸和掌纹多模态特征融合的身份识别方法；其特征是按如下步骤进行：1、在一幅图像中采集同一个人的人脸和掌纹，并建库；2、分别对图像中人脸和掌纹区域进行检测、分割，获取ROI区域；3、通过人脸识别算法和掌纹识别算法，分别计算认证图像和数据库中每一副图像的人脸特征、掌纹特征的卡方距离；4、采用多模态特征融合算法对两种特征距离进行融合，实现人的身份识别。本发明专利技术通过对人脸特征和掌纹特征进行融合，从而提高身份识别正确率。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于单幅图像的人脸和掌纹多模态特征融合的身份识别方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、假设存在由N幅训练图像组成的图像数据库C＝{c1,c2,…,cn,…,cN}，cn表示第n幅训练图像；1≤n≤N；所述第n幅训练图像cn中包括同一个人的互不重叠的人脸图像fn和手掌图像pn；步骤2、对所述第n幅训练图像cn中的人脸图像fn采用Haar特征和Adaboost分类器进行检测和分割，获得第n幅人脸区域步骤3、对所述第n幅人脸区域进行归一化处理，获得第n幅人脸归一化区域步骤4、对所述第n幅训练图像cn中的手掌图像pn利用肤色分割方法进行检测，获得第n幅手掌区域步骤5、对所述第n幅手掌区域进行归一化处理，获得第n幅手掌归一化区域步骤6、对所述第n幅人脸归一化区域利用LBP特征算子进行人脸LBP特征的提取，获得第n幅人脸特征直方图步骤7、对所述第n幅手掌归一化区域进行MWLD掌纹特征的提取，获得第n幅掌纹特征直方图步骤8、重复步骤2‑步骤7，从而获得N幅训练图像库C的人脸特征直方图集合Ff={F1f,F2f,...,Fnf,...FNf}]]>和掌纹特征直方图Fp={F1p,F2p,...,Fnp,...FNp};]]>步骤9、采集检测图像E；所述检测图像E中包括同一个人的互不重叠的人脸图像fE和手掌图像pE；步骤10、对所述检测图像E按照步骤2‑步骤7进行处理，获得检测图像E的人脸特征直方图FE和掌纹特征直方图Fp；步骤11、利用卡方距离分别计算所述检测图像E的人脸特征直方图FE与所述人脸特征直方图集合中每个人脸特征直方图的距离，并进行归一化处理获得人脸特征距离集合表示所述检测图像E的人脸特征直方图FE与所述第n幅人脸特征直方图的人脸特征距离；步骤12、利用卡方距离分别计算所述检测图像E的掌纹特征直方图Fp与所述掌纹特征直方图中每个掌纹特征直方图的距离，并进行归一化处理获得掌纹特征距离集合表示所述检测图像E的掌纹特征直方图Fp与所述第n幅掌纹特征直方图的掌纹特征距离；步骤13、对所述人脸特征距离集合和掌纹特征距离集合进行自适应加权融合处理，将融合后的特征距离按升序排列，获得最优特征距离集合DISopt；步骤14、若所述最优特征距离集合DISopt中的任一元素都大于所设定的阈值，则表示身份识别失败，否则，识别成功，返回所述最优特征距离集合DISopt中最小距离所对应人的身份信息。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：薛峰，董浩，贾伟，顾靖，罗月童，雍城西，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34