[发明专利]一种在线非接触手掌静脉感兴趣区域提取方法在审
申请号: | 202110047187.0 | 申请日: | 2021-01-14 |
公开(公告)号: | CN112699845A | 公开(公告)日: | 2021-04-23 |
发明(设计)人: | 孙熊伟;卫平公;何佳乐 | 申请(专利权)人: | 浙江德菲洛智能机械制造有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34 |
代理公司: | 浙江亿维律师事务所 33319 | 代理人: | 王乃苍 |
地址: | 321300 浙江省金华*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 在线 接触 手掌 静脉 感兴趣 区域 提取 方法 | ||
本发明公开了一种在线非接触手掌静脉感兴趣区域提取方法,包括以下步骤:步骤S1:获取前端采集设备所采集的图像,并对所采集的图像进行手区分割形成二值图像;步骤S2:在所述二值图像中,通过边界跟踪的方法分离非零像素区域和零像素区域来跟踪手掌轮廓,该边界跟踪的方法从边缘检测开始,然后通过自适应采样来支持手掌轮廓凹性分析的简化,减少扫描点的数量;步骤S3:利用凹性分析方法选取特征点来构造感兴趣区域提取的关键定位点;步骤S4:通过步骤S3构造的坐标,并利用食指和中指、中指和无名指、无名指和小拇指构建谷点之间的参考点,从所采集的图像中提取较大的感兴趣区域,从而完成手掌静脉感兴趣区域的提取。
技术领域
本发明属于模式识别领域,涉及到生物识别、计算机图形技术领域,尤其涉及到一种在线非接触手掌静脉感兴趣区域提取方法。
背景技术
手掌静脉的感兴趣区域提取主要是通过建立凹性分析模型来确定区域,是手掌静脉识别的关键步骤,是后续特征提取和识别的重要基础。与传统的指纹识别相对比,“活体识别”下的掌静脉识别将面临着更多的手掌纹路,其中包括乳突纹、主线和褶皱等,同时对于手掌纹路区域的缩放、旋转和不规则边界变化都更为复杂。在进行感兴趣区域提取时,上述难点的表现也更为突出。作为掌静脉识别的重要组成部分掌纹,对其进行感兴趣区域(Region of Interest,ROI)提取,具体可以概括为如下几个难点:
(1)在进行图像采集时,容易受到使用的设备和获取的条件的影响,所以在进行实际操作时需要提高图像的确定性,特别是在无接触手掌静脉识别的过程中;
(2)在自然拍摄情况下,手掌本身具有明显的缩放、旋转和不规则性等变形,因此为手掌进行感兴趣区域提取时带来了困难;
(3)手掌轮廓以及掌纹区域分布:由于手掌的不规则性以及信息丰富区域的不同,寻找感兴趣区域一直是后续特征提取和识别的重要基础。
如上几类难点导致手掌静脉感兴趣区域提取不仅需要好的ROI提取方法,还需要更具有鲁棒性和准确性。
综上所述,现有的手掌静脉感兴趣区域提取对手掌的缩放、旋转和不规则边界以及信息丰富区域的判定都还存在一些问题,特别是针对调节图像的位置和角度以及特定区域的提取,主要表现在:
(1)手掌静脉的采集主要有接触式采集和非接触式采集,无论哪种采集方式,采集过程中都会受到光照、采集背景和温度等因素的影响,使得静脉图像识别的时间增加;
(2)由于缺乏适宜的感兴趣区域定位分割法,导致特征提取的准确性较低,识别率不高;
(3)手掌静脉图像自带有掌纹,现有的算法仍然不能够完全去除掌纹的干扰,算法的鲁棒性有待提高。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的尺度效应、旋转、不规则边界等缺陷,提供了新的一种在线非接触手掌静脉感兴趣区域提取方法。
为了解决上述技术问题,本发明通过以下技术方案实现:
一种在线非接触手掌静脉感兴趣区域提取方法,包括以下步骤:
步骤S1:获取前端采集设备所采集的图像,并对所采集的图像进行手区分割形成二值图像;
步骤S2:在所述二值图像中,通过边界跟踪的方法分离非零像素区域和零像素区域来跟踪手掌轮廓,该边界跟踪的方法从边缘检测开始,然后通过自适应采样来支持手掌轮廓凹性分析的简化,减少扫描点的数量;
步骤S3:利用凹性分析方法选取特征点来构造感兴趣区域提取的关键定位点;
步骤S4:通过步骤S3构造的坐标,并利用食指和中指、中指和无名指、无名指和小拇指构建谷点之间的参考点,从所采集的图像中提取较大的感兴趣区域,从而完成手掌静脉感兴趣区域的提取。
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