一种掌纹识别方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及掌纹识别技术领域，特别是涉及一种掌纹识别方法及系统。
【背景技术】
[0002] 掌纹识别是一种新兴的身份识别技术，具有易于采集、纹理丰富等优点。完整的掌 纹识别系统包括掌纹图像采集、预处理、特征提取、特征分类匹配等几个步骤。现阶段的掌 纹识别算法根据特征提取的方法大致分为W下几类；基于几何特征、基于变换域特征、基于 代数统计特征等几类，相应的方法有PCA、G油or小波、傅里叶变换等。其中，G油or小波由 于区分率高，匹配简单，在掌纹识别领域得到了广泛应用。
[0003]G油or小波虽然区分度高，但是由于算法局限，对掌纹的位置要求严格，极大地限 制了该算法的应用范围。对于手机、ipad送一类移动设备，采集掌纹时，偏移和旋转在所难 免，识别错误率较高。
【发明内容】
[0004] 鉴于W上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种掌纹识别方法及系 统，解决上述现有技术中掌纹识别算法限制的问题。
[0005]为实现上述目标及其他相关目标，本发明提供一种掌纹识别方法，包括：通过移动 终端采集相同尺寸的至少两份掌纹图像；在所述两份掌纹图像中分别选取多个特征点，其 中，所述特征点与W其为圆必的预设径长的圆周上各点间的灰度值之差大于一预设灰度阔 值；计算出在其中一份掌纹图像所选取的各特征点与在另一份掌纹图像所选取的各特征点 间欧氏距离小于预设值的一对或多对，W作为关联的特征点对；平移所述两份掌纹图像至 所述特征点对内的两特征点相对应；根据所述特征点对使所述两份掌纹图像相对转动预设 次数且每次转动预设角度；在所述每次转动后均进行Gabor小波算法进行所述特征点对的 比较并输出得分；根据所述得分中最高值W判别两份掌纹图像的相似程度。
[0006] 优选的，所述掌纹图像中包括至少Η条屈肌线、W及通过所述至少Η条屈肌线与 指末所在边缘所划分的至少Η个区域，所述特征点取自于所述Η个区域内。
[0007] 优选的，所述掌纹图像中包括至少Η条屈肌线、W及通过所述至少Η条屈肌线与 指末所在边缘所划分的至少Η个区域，所述特征点取自于所述Η条屈肌线上。
[0008] 优选的，所述特征点选取的公式为： 其中I(X)为所 >-· ·. 述圆周上任意一点的灰度值，I(P)为所述圆必的灰度，￡d为所述预设灰度阔值，若N大于 所述预设灰度阔值，则将P选取作为特征点。
[0009] 优选的，在所述平移步骤之后，还包括；截取预设大小的图片W供执行所述转动。
[0010] 为实现上述目标及其他相关目标，本发明提供一种掌纹识别系统，包括：图像采集 模块，用于通过移动终端采集相同尺寸的至少两份掌纹图像；特征点选取模块，用于在所述 两份掌纹图像中分别选取多个特征点，其中，所述特征点与W其为圆必的预设径长的圆周 上各点间的灰度值之差大于一预设灰度阔值；特征点对关联模块，用于计算出在其中一份 掌纹图像所选取的各特征点与在另一份掌纹图像所选取的各特征点间欧氏距离小于预设 值的一对或多对，W作为关联的特征点对；图像处理模块，用于平移所述两份掌纹图像至所 述特征点对内的两特征点相对应，并根据所述特征点对使所述两份掌纹图像相对转动预设 次数且每次转动预设角度；比较模块，用于在所述每次转动后均进行Gabor小波算法进行 所述特征点对的比较并输出得分，并根据所述得分中最高值W判别两份掌纹图像的相似程 度。
[0011] 优选的，所述掌纹图像中包括至少Η条屈肌线、W及通过所述至少Η条屈肌线与 指末所在边缘所划分的至少Η个区域，所述特征点取自于所述Η个区域内。
[0012] 优选的，所述掌纹图像中包括至少Η条屈肌线、W及通过所述至少Η条屈肌线与 指末所在边缘所划分的至少Η个区域，所述特征点取自于所述所述Η条屈肌线上。
[0013] 优选的，所述特征点选取的公式为： _其中I(X)为所 ?: 述圆周上任意一点的灰度值，I(P)为所述圆必的灰度，Ed为所述预设灰度阔值，若N大于 所述预设灰度阔值，则将P选取作为特征点。
[0014] 优选的，所述系统还包括；截取单元，用于在所述平移单元作出所述平移后，截取 预设大小的图片W供执行所述转动。
[0015] 为实现上述目标及其他相关目标，本发明还提供一种掌纹识别服务系统，应用有 如上所述的掌纹识别系统，所述掌纹识别服务系统包括；用于采集掌纹图像的移动终端； 第一服务器，用于从所述移动终端接收第一次采集的初始掌纹图案，并将之作预设处理；第 二服务器，用于从所述移动终端实时采集掌纹图案；掌纹认证服务器，用于从所述第一服务 器接收进行预设处理后的初始掌纹图案进行登记；所述掌纹认证服务器，还用于从所述第 二服务器接收所述实时采集的掌纹图案，并与所述预设处理后的掌纹图案进行比较W实现 认证。
[0016] 如上所述，本发明提供一种掌纹识别方法及系统，通过通过移动终端采集相同尺 寸的至少两份掌纹图像；在所述两份掌纹图像中分别选取多个特征点，其中，所述特征点与 W其为圆必的预设径长的圆周上各点间的灰度值之差大于一预设灰度阔值；计算出在其中 一份掌纹图像所选取的各特征点与在另一份掌纹图像所选取的各特征点间欧氏距离小于 预设值的一对或多对，W作为关联的特征点对；平移所述两份掌纹图像至所述特征点对内 的两特征点相对应；根据所述特征点对使所述两份掌纹图像相对转动预设次数且每次转动 预设角度；在所述每次转动后均进行Gabor小波算法进行所述特征点对的比较并输出得 分；根据所述得分中最高值W判别两份掌纹图像的相似程度，从而克服旋转及平移干扰W 将掌纹技术应用于移动终端，可广泛应用于银行、安全、展会等诸多行业。
【附图说明】
[0017] 图1显示为本发明的掌纹识别方法的一实施例的流程示意图。
[0018] 图2显示为本发明中掌纹采集的原理示意图。
[0019] 图3a及图3b显示为本发明中特征点选取的原理示意图。
[0020] 图4显示为本发明中特征点对选取的原理示意图。
[0021] 图5显示为本发明的掌纹识别系统的一实施例的结构示意图。
[0022] 图6显示为本发明的掌纹识别服务系统的一实施例的结构示意图。
[0023] 元件标号说明
[0024] 1 掌纹识别系统
[00巧]101 图像采集模块
[0026] 102 特征点选取模块
[0027] 103 特征点对关联模块
[002引 104 图像处理模块
[002引 105 比较模块
[0030] 2 掌纹识别服务系统
[00引]21 移动终端
[003引22 第一服务器
[003引23 第二服务器
[0034] 24 掌纹认证服务器
[003引 S1~S7方法步骤
【具体实施方式】
[0036]W下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书 所掲露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可W通过另外不同的具体实 施方式加W实施或应用，本说明书中的各项细节也可W基于不同观点与应用，在没有背离 本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例 及实施例中的特征可W相互组合。
[0037] 如图1所示，本发明提供一种掌纹识别方法，包括：
[0038] 步骤S1;通过移动终端采集相同尺寸的至少两份掌纹图