基于sift的掌纹识别方法和装置、智能终端的制作方法
【技术领域】
[0001]本公开涉及智能终端，特别涉及一种基于SIFT的掌纹识别方法和装置、智能终端。
【背景技术】
[0002]智能终端可以使用密码进行安全保护，例如智能手机中可以输入密码进行验证，但是基于密码还需要用户记忆和输入，比较繁琐，相关技术中，生物识别技术已经开始应用于智能终端，比如人脸识别和指纹识别等识别途径。
【发明内容】
[0003]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种在智能终端应用的基于SIFT的掌纹识别方法和装置、智能终端，以使得识别过程更为简单和方便。
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于SIFT的掌纹识别方法，所述方法应用于智能终端，所述方法包括:
[0005]由所述智能终端的摄像头采集待验证掌纹图像；
[0006]获取所述待验证掌纹图像中的第一 SIFT特征点，并将所述第一 SIFT特征点与注册掌纹图像中的第二 SIFT特征点进行匹配验证，在确定待验证掌纹图像与注册掌纹图像匹配时，确定所述待验证掌纹图像验证通过。
[0007]根据本公开实施例的第二方面，提供一种基于SIFT的掌纹识别装置，所述装置应用于智能终端，所述装置包括:
[0008]所述智能终端的摄像头，用于采集待验证掌纹图像；
[0009]图像验证模块，用于获取所述待验证掌纹图像中的第一SIFT特征点，并将所述第一 SIFT特征点与第二 SIFT特征点进行匹配验证，在确定待验证掌纹图像与注册掌纹图像匹配时，确定所述待验证掌纹图像验证通过。
[0010]根据本公开实施例的第三方面，提供一种智能终端，包括:
[0011]处理器；
[0012]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0013]其中，所述处理器被配置为:由所述智能终端的摄像头采集待验证掌纹图像；获取所述待验证掌纹图像中的第一 SIFT特征点，并将所述第一 SIFT特征点与注册掌纹图像的第二 SIFT特征点进行匹配验证，在确定待验证掌纹图像与注册掌纹图像匹配时，确定所述待验证掌纹图像验证通过。
[0014]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:通过根据智能终端的摄像头采集的掌纹图像进行基于SIFT特征点的掌纹识别，由于该SIFT特征点匹配方式较为简单，对用户操作要求相对不严苛，也使得掌纹识别方式更加简单和方便使用。
[0015]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
【附图说明】
[0016]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0017]图1是根据一示例性实施例示出的基于SIFT的掌纹识别装置的框图；
[0018]图2是根据一示例性实施例示出的一种掌纹图像采集示意图；
[0019]图3是根据一示例性实施例示出的一种基于SIFT的掌纹识别方法的流程图；
[0020]图4是根据一示例性实施例示出的基于SIFT的掌纹图像注册流程图；
[0021]图5是根据一示例性实施例示出的一种智能终端的框图。
【具体实施方式】
[0022]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0023]本公开实施例提供一种可以应用于智能终端的掌纹识别方法，形成与通常的指纹识别等方式不同的另一种识别途径。该智能终端例如包括:智能手机、平板电脑等，这些终端通常具有可以拍摄图像的摄像头。
[0024]图1示例了用于执行本公开的掌纹识别方法的掌纹识别装置，如图1所示，该装置可以位于智能终端中，该装置可以包括:摄像头11、图像验证模块12、图像注册模块13和数据存储模块14。
[0025]其中，智能终端的摄像头11可以用于采集图像，在本公开的掌纹识别方法中，摄像头可以用于拍摄用户的掌纹。例如，将该掌纹识别应用于用户的手机解锁时，手机在接收到用户要执行掌纹解锁的指示后(例如，该指示的发送可以是用户点击了界面触发选项)，手机摄像头将开启，显示图2示例的界面。在该界面中，可以通过引导框21限定一个大致的区域，引导用户将自己的手掌放置在该引导框21限定的区域A中。
[0026]示例性的，参见图2，在摄像头的界面中还可以显示“注册”或者“验证”选项，在上述用户执行掌纹解锁的验证中，用户将点击“验证”，触发系统执行掌纹识别的验证过程。继续结合图1，摄像头11在接收到用户通过点击验证选项触发的掌纹验证指示后，可以将在区域A采集的用户的掌纹图像传输至图像验证模块12，指示图像验证模块12开始处理待验证掌纹图像，即指示该图像验证模块开始对传输的掌纹图像进行验证。该传输的掌纹图像由于将由图像验证模块12进行验证，可以称为“待验证掌纹图像”。
[0027]在掌纹识别方式中，例如，用户在用自己的手机掌纹解锁时，系统需要判断待验证的掌纹图像是否是用户自己的掌纹，那么用户自己的掌纹图像是预先存储的，可以称为“注册掌纹图像”。在验证时，如果待验证掌纹图像与注册掌纹图像匹配，则可以确定这是用户自己的掌纹，验证通过。示例性的，本公开中的注册掌纹图像可以是存储在智能终端自身，例如存储在终端的存储空间中，即图1所示的，数据存储模块14中存储注册掌纹图像，图像验证模块12可以从中获取注册掌纹图像，用于与待验证掌纹图像进行匹配比较。
[0028]本公开实施例的图像验证模块12在进行图像验证处理时，采用的是SIFT算法，该SIFT算法是基于图像特征点的匹配比较，因此实际实施中，数据存储模块14中存储的注册掌纹图像，可以是注册的掌纹图像的一些SIFT特征点，而不是图像本身。例如，可以包括从注册掌纹图像中提取的几十个SIFT特征点，并且每个特征点都用128维的特征向量表示。图像验证模块12可以按照图3所示的流程进行图像的匹配验证:
[0029]301、获取所述待验证掌纹图像中的第一 SIFT特征点；
[0030]例如，图像验证模块可以按照SIFT算法的步骤进行特征点的提取，本实施例将从待验证的掌纹图像中提取的特征点，可以称为第一 SIFT特征点，用于与其他特征点进行区别。
[0031]例如，特征点的提取方式可以是，通过处理图像在尺度空间通过高斯微分函数检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点，并在兴趣点位置上确定关键点的位置和尺度，基于图像局部的梯度方向给每个关键点分配方向，最终用一个包括位置、尺度和方向等因素的特征向量来表示该关键点即第一 SIFT特征点。
[0032]302、根据第一 SIFT特征点与第二 SIFT特征点进行匹配验证；
[0033]例如，在获取待验证掌纹图像的第一SIFT特征点，并且从数据存储模块14获取到注册掌纹图像的第二 SIFT特征点之后，根据这些特征点进行待验证掌纹图像与注册掌纹图像的比较。
[0034]比如，第二 SIFT特征点的数量可以很多，对于其中一个第二 SIFT特征点，可以在众多的第一 SIFT特征点中查找是否存在与该第二 SIFT特征点匹配的第一 SIFT特征点。例如，可以通过特征点之间的欧式距离作为两者相似性判定的度量因素，遍历众多的第一SIFT特征点，找到与第二 SIFT特征点的欧式距离最近的两个特征点(最近距离和次近距离)，如果次近距离除以最近距离小于某个阈值，则认为最近距离的第一 SIFT特征点与该第二 SIFT特征点是一对匹配点，可以