[发明专利]一种手部感兴趣区域的获取方法及手纹识别方法在审
| 申请号： | 201910960242.8 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110728232A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 张昆霭;郭振华 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04 |
| 代理公司： | 44223 深圳新创友知识产权代理有限公司 | 代理人： | 孟学英 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种手部感兴趣区域的获取方法及手纹识别方法，手部感兴趣区域的获取方法包括：采集包含完整手部的图像；从图像中找到包含符合预设要求的完整手部的最小矩形区域；在符合预设要求的包含完整手部的最小矩形区域中找到第一组关键点；采用深度学习算法建立检测模型对第一组关键点进行检测筛选出包含第一组关键点的手部图像；提取手部的感兴趣区域，所述手部的感兴趣区域包括手掌的感兴趣区域和手指的感兴趣区域；对所述手掌的感兴趣区域和所述手指的感兴趣区域的大小进行归一化处理。通过六个关键点确定了手掌感兴趣区域，结合手指感兴趣区域共同确定稳定的手部感兴趣区域；从手部感兴趣区域提取特征进行手纹识别提高了可靠度。 | ||
| 搜索关键词： | 感兴趣区域 手部 关键点 手掌 最小矩形区域 手纹识别 预设要求 图像 归一化处理 手部图像 提取特征 学习算法 可靠度 检测 采集 筛选 | ||
【主权项】：
1.一种手部感兴趣区域的获取方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：采集包含完整手部的图像；/nS2：从所述图像中找到包含完整手部的最小矩形区域，并采用手部检测算法判断所述最小矩形区域内包含的手部是否符合预设要求，若不符合则重新采集至得到符合所述预设要求的包含完整手部的最小矩形区域；/nS3：在符合所述预设要求的包含完整手部的最小矩形区域中找到第一组关键点，所述第一组关键点包括：手掌根部靠小指端的点、手掌根部靠拇指端的点、食指根部点、中指根部点、无名指根部点、小指根部点、拇指根部点、拇指指间关节点、拇指指尖点、食指近端指间关节点、食指远端指间关节点、食指指尖点、中指近端指间关节点、中指远端指间关节点、中指指尖点、无名指近端指间关节点、无名指远端指间关节点、无名指指尖点、小指近端指间关节点、小指远端指间关节点、小指指尖点；/nS4：采用深度学习算法建立检测模型对所述第一组关键点进行检测筛选出包含第一组关键点的手部图像；/nS5：提取手部的感兴趣区域，所述手部的感兴趣区域包括手掌的感兴趣区域和手指的感兴趣区域；/n所述手掌的感兴趣区域为：手掌根部靠小指端的点、手掌根部靠拇指端的点、食指根部点、中指根部点、无名指根部点、小指根部点的相邻两点以直线连接形成的六边形；/n所述手指的感兴趣区域为：小指、无名指、中指和食指的近端指间关节点的周围区域和远端指间关节点周围的区域；/nS6：对所述手掌的感兴趣区域和所述手指的感兴趣区域的大小进行归一化处理。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学深圳国际研究生院，未经清华大学深圳国际研究生院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910960242.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
