本发明专利技术涉及掌纹识别技术，针对现有掌纹识别技术中存在的对所采集掌纹图像的预处理要求较高等缺陷，提供一种掌纹识别方法和掌纹识别装置。掌纹识别方法包括提取待提取图像的掌纹特征其具体包括：对待提取图像进行旋转校正，生成校正图像；使用预先设定的Ｇａｂｏｒ小波对校正图像进行卷积操作，并对卷积操作后的校正图像进行取幅值或者取相位操作，生成响应图像；对响应图像进行局部二进制模式特征抽取，得到待提取图像的局部二进制模式编码，依此生成掌纹特征。本发明专利技术还提供了一种掌纹识别装置。本发明专利技术技术方案可提供旋转不变性，处理速度快，因此可做到实时的掌纹识别。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及掌紋识别技术，更具体地说，涉及一种掌紋识别方法和掌紋识 别装置。
技术介绍
身份识别方法广泛应用于人们日常生活的方方面面。传统的身份识别方法 主要包括两种，第一种是基于知识的身份识别方法，第二种是基于物品的身份 识别方法。基于知识的身份识别方法包括基于例如但不限于密码、口令等认证 手段的身份识别方法，这种方法存在的主要缺陷在于密码、口令等认证手段容 易被忘记。基于物品的身份识别方法包括基于例如但不限于钥匙、身份证、智 能卡等认证手段的身份识别方法，这种方法存在的主要缺陷在于钥匙、身份证、 智能卡等认证手段容易丟失。因此， 一旦认证手段被忘记、丢失或者被其他人 获取，个人身份就很容易被冒名者顶替。相对传统的身份识别方法，以生物特征作为认证手段的身份识别方法采用 诸如指紋、掌紋等人体固有特征作为认证手段进行身份识别，因此具有不会被遗忘、丟失和^b^被仿冒等诸多优点，这样便可实现更为安全的身份认证。在以生物特征作为认证手段的众多身份识别方法之中，掌紋识别方法近年 来发展较快。相对于指紋，掌紋的特征主要是手掌上的主线和相连的分叉，这 些信息比较明显，因此对采集设备的精度要求较低。相比虹膜，掌紋图像采集 设备要简单得多，而且也更容易被用户接受。掌紋识别方法主要包含注册和识别两个过程。注册过程用于采集待注册用 户的掌紋，提取掌紋特征，据此生成掌紋模板。由于主线及其分叉是掌紋的主 要特性，不同掌紋的主线和分叉在长度方向上不同，特征提取的关4建是提取能 够描述这些主线及其分叉特性的信息。识别过程用于采集待识别用户的掌紋，并将其与已注册用户的掌紋模板进行匹配，以此来识别用户身份。识别过程的 关键是计算所采集的待识别用户的掌紋与存储的掌纟丈模板之间的相似程度，并 根据相似值做出判决。尽管掌紋识别技术近年来得到了长足的发展，但现有掌紋识别技术中仍然 存在一些缺陷。例如，现有掌紋识别技术对所采集掌紋图像的预处理要求较高，且精度较高的掌紋识别技术运算量也较大且识别系统过于复杂，而且采集到的 掌紋存在旋转差异。此外，通过现有掌紋识别技术采集到的数据易受光照等环 境因素的影响。因此，需要一种掌紋识别技术方案，可解决现有掌紋识别技术中存在的上 述缺陷。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有掌紋识别^^支术中存在的对所釆集 掌紋图像的预处理要求较高、运算量较大、系统过于复杂、采集到的数据易受 光照等环境影响等缺陷，提供一种掌紋识别方法和掌紋识别装置。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是构造一种掌紋识别方法，包括注册步骤，其具体包括采集待注册掌紋的原 始指紋图像，并将其作为待提取图像提取其掌紋特征,然后将提取的掌紋特征 存储为掌紋模板，所述提取其掌紋特征进一步包括对待提取图像进行旋转校正，生成校正图像；使用预先设定的Gabor小波对校正图像进行巻积操作，并对巻积操作后的 校正图像进行取幅值或者M目位操作，生成响应图像；对响应图像进行局部二进制模式特征抽取，得到待提取图像的局部二进制 模式编码，依此生成掌紋特征。在本专利技术提供的掌紋识别方法中，所述旋转校正进一步包括计算待提取图 像中食指与中指之间的角点，和无名指与小拇指之间的角点之后，以所述两个 角点的连线对所述待提取图像进行旋转校正。在本专利技术提供的掌紋识别方法中，所述Gabor小波^^)(x,力由下列公式实现:其中，/ = 0.0916， P = ;r/4, cr = 5.6179。在本专利技术提供的掌紋识别方法中，所述使用预先设定的Gabor小波对校正 图l象进行巻积操作由以下/>式实现其中CF(x，力代表响应图像，/为校正图像。在本专利技术提供的掌紋识别方法中，还包括识别步骤，其具体包括采集待识 别掌紋的原始掌紋图像，并将其作为待提取图像提取其掌紋特征，然后将该掌 紋特征与每一掌紋模板进行匹配，输出匹配结果，其中依据如下公式来将提取 的掌紋特征与每一掌紋模板进行匹配其中，户(zV:yt)代表提取的掌紋特征的局部二进制模式编码，g(zy汝)代表该掌紋 模板的局部二进制模式编码，《P，0代表提取的掌紋特征与该掌纟文模板之间的 距离，经过匹配，若算得的《尸,g)小于预先设定的阈值，则提取的掌紋特征与 该掌紋模板相匹配。本专利技术还提供了一种掌紋识别装置，包括采集模块；提取模块；存储模块；注册模块，用于在收到注册命令后，调用采集模块采集待注册掌纹的原铪指紋图像并将其作为待提取图像；调用提取模块提取该待提取图像的掌紋特征，其具体包括 对待提取图像进行旋转校正，生成校正图像； 使用预先设定的Gabor小波对校正图像进行巻积操作，并对巻积操作后的校正图像进行取幅值或者糾目位操作，生成响应图像；对响应图像进行局部二进制模式特征抽取，得到待提取图像的局部二进制模式编码，依此生成掌紋特征；将提取的掌紋特征作为掌故模板存储到存储模块之中。在本专利技术提供的掌紋识别装置中，所述提取4莫块用于计算待提取图像中食 指与中指之间的角点，和无名指与小拇指之间的角点之后，以所述两个角点的 连线对所述待提取图像进行旋转校正。在本专利技术提供的掌紋识别装置中，述Gabor小波^杣)(jc,力由下列公式实现A (x2+/)C72exp(/2# (;c cos 0 + y sin 0))其中，/ = 0.0916， e = ;z74, ct = 5.6179。在本专利技术提供的掌紋识别装置中，所述提^Mt块用于使用以下公式来使用 预先设定的Gabor小波对校正图像进行巻积操作go,力-II"a仏。)"力I其中G(3cj;yR表响应图像，/为校正图像。在本专利技术提供的掌紋识别装置中，还包括识别模块，用于调用采集模块采集待识别掌紋的原始掌紋图像，并将其作为待提取图像；调用提取才莫块提取该待提取图像的掌紋特征，然后将该掌紋特征与存储模块中存储的每一掌紋模板进行匹g己，输出匹配结果，其中依据如下公式来将提取的掌紋特征与每一掌紋模板进行匹配^CP必=户'"1-其中，户(zV:0代表提取的掌紋特征的局部二进制;f莫式编码，g(/,yt)代表该 掌紋模板的局部二进制模式编码，《尸，0代表提取的掌纹特征与该掌紋模板之 间的距离，经过匹配，若算得的《尸,g)小于预先设定的阈值，则提取的掌紋特 征与该掌紋才莫板相匹配。实施本专利技术的技术方案，具有以下有益效果通过采用Gabor小波抽取局 部紋理信息，使得提取的掌紋特征受光照影响小，对掌紋提取设备变化具有较 强的鲁棒性。此外通过在提取对光照、环境鲁棒的Gabor响应J^A上，进一步 采用局部二进制模式算子提取局部Gabor响应变化特征，而该特征描述了中心 像素和邻域像素的相对变化信息，具有旋转不变性。因此本专利技术对掌紋图像预 处理要求低，掌紋图像进行匹配时可以具有不同的旋转差异。在匹配识别阶段， 本专利技术采用编码之间的异或计算距离，处理速度快，因此可做到实时的掌紋识 别。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中 图1是依据本专利技术一较佳实施例的掌紋特征提取方法的流程图； 图2A-2J为图1中掌紋特征提取方法各阶段掌紋图像的效果图； 图3是依据本专利技术一较佳实施例的掌紋识别装置的逻辑结构示意图。具体实施例方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种掌纹识别方法，包括注册步骤，其具体包括采集待注册掌纹的原始指纹图像，并将其作为待提取图像提取其掌纹特征，然后将提取的掌纹特征存储为掌纹模板，其特征在于，所述提取其掌纹特征进一步包括： 对待提取图像进行旋转校正，生成校正图像； 使用预先设定的Ｇａｂｏｒ小波对校正图像进行卷积操作，并对卷积操作后的校正图像进行取幅值或者取相位操作，生成响应图像； 对响应图像进行局部二进制模式特征抽取，得到待提取图像的局部二进制模式编码，依此生成掌纹特征。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：沈琳琳，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]
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