[发明专利]一种掌纹提取识别方法

摘要

一种掌纹提取识别方法，属于提取识别技术领域。本发明的目的是克服现有的方法都需要人工参与定位辨识掌纹才能得到掌纹信息的不足，通过依靠计算机就能准确区分出手掌正常纹和异常纹的一种掌纹提取识别方法。本发明的操作步骤是采集掌纹图像进行预处理、提取手掌轮廓，分析手掌轮廓上特征点、提取掌纹三条主干线、获得主干线的特征点，对掌部掌纹进行区域分割、搜索识别各个分割出的小区域内的异常纹。本发明提供的技术方案提出将掌纹中的异常纹这一显著的识别特征，克服了现有技术描述识别特征（颜色和纹理形状）时的感性局限性。提供的识别异常纹的方法能完全由计算机自动的识别出手掌上的“十”状纹和“米”状纹，单机操作，无需联网，也不需要人工参与对比辨识，提高了识别效率和准确度。使用人群广泛，任何人都能够毫无困难的使用该系统，包括老人和小孩。

主权项

一种掌纹提取识别方法，其特征在于：a、采集掌纹图像进行预处理：将采集到的彩色掌纹图像灰度化，使用灰度阈值分割法将掌纹灰度图像二值化，使用形态学开运算平滑图像边缘；采集：将采集到的彩色掌纹图像灰度化：使用matlab读取一幅RGB模式的手掌图片，使用matlab图像处理工具箱中rgb2gray（）函数将图片模式转化为灰度图；做出图像的灰度直方图，找到灰度直方图两个峰之间的谷底值T作为二值化分割的门限阈值，将灰度图像化为二值图像；使用33的正方形中值滤波窗口对图像进行中值滤波；使用边界跟踪算法提取手掌图像的轮廓；b、提取手掌轮廓，分析手掌轮廓上特征点：追踪提取图像轮廓，使用距离导数方法找到五个手指的指尖点和指根点；其中距离导数方法如下：建立手掌轮廓图像的坐标系，以手腕的两个边缘起始点a和b的中点O作为计算距离的坐标原点；按照公式（1）计算手掌轮廓上的每一点到O的欧式平方距离LA；（1）其中x是手掌轮廓上的任意一点横坐标，y是手掌轮廓上的任意一点纵坐标；是中点O的横坐标，是中点O的纵坐标； LA曲线求导，得到所有的拐点；c、提取掌纹三条主干线：使用sobel算子提取主干线的边缘，模拟形态学“生长”方法连接断续的主干线，细化获得清晰的主干线；“生长”算法的步骤包括：计算连通面积的长；宽度取平均宽度，即连通连通面积S与L的比值；设定在增量ZX长度为1/2 L,计算过P1（x1,y1）,P2(x2,y2)的直线y=f(x)；计算上半部分的生长y=f(x),其中；计算y值，以平均宽度向上下延拓达到宽度增长；同理“生长”下半部分；d、获得主干线的特征点，对掌部掌纹进行区域分割：根据八卦图分析找到主干线上的16个关键点，将这些关键点连线得到九个区域，判断图像上的点所属的图片，分割出图像上的图形；判断图像上的点所属的图片的方法如下：每一个S区域可以看做是有4条直线围成的四边形；设与为对应边，与为对应边；如果点属于区域S，则既满足也满足；e、搜索识别各个分割出的小区域内的异常纹；异常纹是指“十”状异常纹和“米”状异常纹；使用霍夫变换方法，建立对十字交点描述方程，提取“十”状异常纹；所述的“十”状异常纹提取算法推导说明如下：在直角坐标系下直线LB方程的笛卡尔形式为：， 其中，θ是倾斜角；如果在直线上，那么将满足直线LB方程的笛卡尔形式，即，可以得到参数b的表达式,则化简的直线LB的方程为；由于P(x,y)与是一一对应关系，即点P的空间与倾斜角空间是相互对应的；如果图像上的任一点 P(x,y)在直线上，那么带入化简的直线方程将满足等式；其中，由累加器峰个数识别“十”状纹和“米”状异常纹的方法说明如下：若在两条直线的相交点上，那么在从0到180变化时将会出现两个高峰，说明在这两个倾斜角下都有直线通过这个点，说明P点处存在“十”状异常纹；若在三条直线的相交点上，那么在从0到180变化时将会出现三个高峰，说明在这三个倾斜角下都有直线通过这个点，说明P点处存在“米”状异常纹；若是一条直线上的点，那么在从0到180变化时将会只出现一个高峰，对应的值为过的这条直线的倾角，说明P点处不存在“十”状异常纹；若不是任意一条直线上的点，那么在从0到180变化时将不会会出现高峰，说明P点处不存在“十”状异常纹。