[发明专利]基于手形和掌纹的多模态生物识别方法

权利要求书

1.一种基于手形和掌纹的多模态生物识别方法，其中，手形识别包括手形轮廓提取、特征点定位，掌纹识别包括掌纹提取，其中掌纹提取中具有掌纹分割的步骤；

掌纹识别中的掌纹ROI分割方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1.选取拟合直线；

S2.图像矫正和掌纹的ROI分割；

进一步的，在图像中选取一条稳定的直线作为ROI分割的参考方向，针对轮廓图第一象限的边缘点采用最小二乘法拟合出一条直线；

进一步，确定ROI的中心点，以谷点M1为固定点，在谷点M2所在行上寻找使直线M1M2′与拟合直线L成固定角度的点M2′，取线段M1M2′的中点O，做直线M1M2′的垂直平分线，并在右侧区域的垂直平分线上找到一个距离直线M1M2′固定长度R的点O1，则点O1就在手掌的中心区域内，最后以点O1为ROI的中心点，截取128×128的正方形区域作为图像的ROI，所述所述正方形的其中两条边平行于拟合直线L；

进一步的，拟合直线的步骤是：

设直线的方程表达式为：

y＝kx+b (1)

根据手掌边缘轮廓的测量值求出直线在y轴上的截距b和直线斜率k，(x_i,y_i)为手掌边缘轮廓的测量值的坐标，b₀、k₀为b、k的近似值，令：

b＝b₀+δb

k＝k₀+δk

其中，δb和δk是斜率和截距的偏差；

以y作为因变量，以x为自变量,误差方程为：

误差方程的矩阵表达式为：

AδX＝L+V

其中

由最小二乘法准则

V^TV＝min

即

其最小二乘解为：

以此得出k、b的值，带入公式1即得拟合方程和拟合直线。

2.如权利要求1所述的基于手形和掌纹的多模态生物识别方法，其特征在于，首先在图像中选取一条稳定的直线作为ROI分割的参考方向，通过对图像的分析发现，在采集图像时，虽然存在手指张开的随意性，但手掌小拇指一侧的后边缘区域的轮廓线变化很小，根据这一特点，针对轮廓图第一象限的边缘点采用最小二乘法拟合出一条直线。

3.如权利要求1所述的基于手形和掌纹的多模态生物识别方法，其特征在于，手形轮廓提取的步骤如下：对手形图像做灰度处理，进行灰度增强；确定分割阈值，对图像进行二值化；通过边界跟踪，提取手形轮廓。