【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，具体地，涉及一种掌静脉识别方法、装置、介质和车辆。
技术介绍
1、掌静脉的几何形状是一种独特的生物特征，可以用作身份识别，应用在打开车辆的车门、保险柜柜门、防盗门等场景。在掌静脉识别技术中，通过对当前检测到的掌静脉图像与数据库中的掌静脉图像进行匹配，来识别当前的用户。用户的掌静脉特征是否明显直接影响着匹配的结果。若用户的掌静脉特征不明显，则有可能识别错误。
技术实现思路
1、本公开的目的是提供一种能够准确识别用户的掌静脉识别方法、装置、介质和车辆，能够准确地进行用户识别。
2、为了实现上述目的，本公开提供一种掌静脉识别方法，所述方法包括：
3、获取当前用户的掌静脉图像；
4、确定所述掌静脉图像中的单元；
5、确定每个单元的梯度直方图向量，所述梯度直方图向量为方向梯度直方图向量；
6、针对每个单元，确定所述单元的权重，其中，所述单元的权重与所述单元的梯度直方图向量中至少一个梯度方向区间对应的梯度大小累加值相关；
7、针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量和所确定的权重，更新所述单元的梯度直方图向量；
8、根据更新后的梯度直方图向量识别所述当前用户。
9、可选地，针对每个单元，确定所述单元的权重，包括：
10、针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量中各个梯度方向区间对应的梯度大小累加值的和来确定所述单元的权重。
11、可选地，所述针对每个单元
12、针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量中各个梯度方向区间对应的梯度大小累加值的最大值来确定所述单元的权重。
13、可选地，所述掌静脉图像中每预定数量个相邻单元组成一个块，所述掌静脉图像中每个块的权重相等，针对每个块，所述块的权重为所述块中各单元的权重之和。
14、可选地，所述针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量和所确定的权重，更新所述单元的梯度直方图向量，包括：
15、针对每个单元，将所述单元的梯度直方图向量和所述单元的权重的乘积，作为所述单元更新后的梯度直方图向量。
16、可选地，所述针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量和所确定的权重，更新所述单元的梯度直方图向量，包括：
17、针对每个单元，将所述单元的梯度直方图向量和与所述单元相邻的单元的梯度直方图向量的加权求和值，作为所述单元更新后的梯度直方图向量。
18、可选地，所述根据更新后的梯度直方图向量识别所述当前用户，包括：
19、针对所述掌静脉图像中的每个单元，将更新后的梯度直方图向量与预定的特征向量进行匹配，得到所述单元的匹配结果；
20、根据所述匹配结果识别所述当前用户。
21、可选地，所述根据所述匹配结果识别所述当前用户，包括：
22、将权重大于预定的权重阈值的单元判定为高权重单元；或者，将权重的排序高于预定的排序阈值的单元判定为所述高权重单元；
23、若匹配成功的单元数量大于预定的数量阈值，且判定为高权重的单元均匹配成功的情况下，确定所述当前用户识别通过。
24、可选地，所述方法还包括：根据局部二值模式直方图lbph方法对所述掌静脉图像提取特征；根据所提取的特征对所述当前用户进行识别；
25、所述确定每个单元的梯度直方图向量，包括：在根据lbph方法提取的特征识别所述当前用户失败的情况下，确定每个单元的梯度直方图向量。
26、可选地，所述根据所提取的特征对所述当前用户进行识别，包括：
27、根据卡方检验方法，将所提取的特征与预定的特征进行匹配；
28、在匹配结果小于第一阈值的情况下，确定所述当前用户识别通过；
29、在匹配结果大于第二阈值的情况下，确定所述当前用户识别不通过；
30、在匹配结果大于所述第一阈值且小于所述第二阈值的情况下，确定所述当前用户识别失败。
31、本公开还提供一种掌静脉识别装置，所述装置包括：
32、获取模块，用于获取当前用户的掌静脉图像；
33、第一确定模块，用于确定所述掌静脉图像中的单元；
34、第二确定模块，用于确定每个单元的梯度直方图向量，所述梯度直方图向量为方向梯度直方图向量；
35、第三确定模块，用于针对每个单元，确定所述单元的权重，其中，所述单元的权重与所述单元的梯度直方图向量中至少一个梯度方向区间对应的梯度大小累加值相关；
36、更新模块，用于针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量和所确定的权重，更新所述单元的梯度直方图向量；
37、第一识别模块，用于根据更新后的梯度直方图向量识别所述当前用户。
38、本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的上述方法的步骤。
39、本公开还提供一种掌静脉识别装置，包括：
40、处理器；
41、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
42、其中，所述处理器被配置为实现本公开提供的上述方法的步骤。
43、本公开还提供一种车辆，包括本公开提供的上述掌静脉识别装置。
44、通过上述技术方案，在相关技术中利用hog方法提取图像特征的基础上，为掌静脉图像中的每个单元设置了权重，根据这些权重来更新每个单元的梯度直方图向量。由于权重与梯度直方图向量中至少一个梯度方向区间对应的梯度大小累加值相关，因此，在更新后各个单元的梯度直方图向量中，梯度的特征差异更加明显，根据更新后的梯度直方图向量来识别当前用户，识别结果更加准确。
45、本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种掌静脉识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单元，确定所述单元的权重，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单元，确定所述单元的权重，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述掌静脉图像中每预定数量个相邻单元组成一个块，所述掌静脉图像中每个块的权重相等，针对每个块，所述块的权重为所述块中各单元的权重之和。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量和所确定的权重，更新所述单元的梯度直方图向量，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量和所确定的权重，更新所述单元的梯度直方图向量，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的梯度直方图向量识别所述当前用户，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果识别所述当前用户，包括：
9.根据权利要求1所述
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所提取的特征对所述当前用户进行识别，包括：
11.一种掌静脉识别装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1～10中任一项所述方法的步骤。
13.一种掌静脉识别装置，其特征在于，包括：
14.一种车辆，其特征在于，包括权利要求13所述的掌静脉识别装置。
...【技术特征摘要】
1.一种掌静脉识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单元，确定所述单元的权重，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单元，确定所述单元的权重，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述掌静脉图像中每预定数量个相邻单元组成一个块，所述掌静脉图像中每个块的权重相等，针对每个块，所述块的权重为所述块中各单元的权重之和。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量和所确定的权重，更新所述单元的梯度直方图向量，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单元，根据所述单元的梯度直方图向量和所确定的权重，更新所述单元的梯度直方图向量，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：旺静然，赵伟冰，陈玉梅，黄聿，钟晓云，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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