专利名称：一种基于方向的左右掌纹识别方法
技术领域：
本发明涉及掌纹识别技术，特别涉及基于方向的左右掌纹识别方法。属于数字图像处理和生物特征识别技术领域。
背景技术：
作为一种重要的生物特征识别技术，掌纹识别在近期才逐渐的引起人们的兴趣。 在研究的深度和广度上，与具有悠久研究历史的指纹识别相比，掌纹识别的研究只能说还处于起始阶段。但由于掌纹本身所具有的优秀特点，使得掌纹识别技术具有巨大的潜力，人们对掌纹识别技术的研究，也变得越来越深入。对于高分辨率掌纹来说，其与指纹图像具有很多的相似之处，因此一般使用类似于指纹图像处理和匹配的技术对高分辨率掌纹进行识别，但由于掌纹具有远远大于指纹的面积以及更多的特征点，因此识别速度会大大降低。但是，对于掌纹来说，其具有指纹所并不具备的特征，即掌纹具有左右掌的区别，如果能对左右掌进行高效准确的判别，就可以使需要进行识别的掌纹减半。因此，在对掌纹进行识别之前，对左右掌进行判别，能够有效的减少进行识别掌纹的个数，极大的提高整体识别过程的效率，同时也对识别的准确率有一定的提升作用。因此，对掌纹进行左右掌判别，就变得非常具有实用意义。
发明内容
本发明的目的在于提出一种用于自动掌纹识别系统的快速有效的左右掌识别方法。本发明利用掌纹方向对左右掌进行判别，方法简单、高效，且具有非常高的准确率。具体思路为由于掌纹的外侧区域一般具有比较一致的方向(如
图1所示)，而其他区域方向则相对比较杂乱，因此对整个掌纹的方向进行直方图统计后，直方图中较高的峰对应的方向，一般就是外侧区域的方向。因此，可以通过方向的直方图获取外侧区域的主方向。而由于采集的掌纹图像并没有比较明显的旋转，因此左右掌外侧区域的方向具有明显的区别，以水平向右为X轴正方向，竖直向下为Y轴正方向，则左掌外侧区域方向为135度左右，而右掌外侧区域方向为45度左右。因此，可以利用求得的外侧区域的主方向对左右掌进行判别。本发明的技术方案为一种基于方向的左右掌纹识别方法，包括如下步骤1)将掌纹图像分割为存在掌纹的前景区域和背景区域；背景区域是掌纹外的其它区域，前景区域的颜色要深于背景区域，对掌纹图像进行分割的目的是消除背景区域对方向统计产生的影响，将存在掌纹图像的前景区域和背景区域区分开，后续的方向计算只在前景区域进行。2)对图像的前景区域分块进行2维傅里叶变换，获得前景区域图像的方向θ (χ, y)；3)根据前景区域图像的方向θ (x,y)计算前景区域的方向直方图g(i)，并对方向直方图g(i)进行一维的均值平滑，得到平滑后的直方图爱⑴；4)计算平滑直方图中所有峰的位置，选择最高峰的方向作为掌纹外侧区域的方向；5)根据掌纹外侧区域的方向判别左右掌，方向大于90度的判定为左掌，小于90度的判定为右掌。进一步，以灰度方差作为特征分割掌纹图像的前景区域和背景区域。所述掌纹图像分割的方法为A、将掌纹图像分为wXw的图像块；B、计算每个图像块内灰度的方差作为该块的特征，就得到一个灰度方差图像。使用灰度方差作为特征，可以高效准确的实现前背景分割。C、使用自动阈值选取方法计算出分割阈值，将方差大于等于此阈值的图像块确定为前景区域，将方差小于此阈值的图像块确定为背景区域。所述掌纹图像的灰度方差图像的计算方法为首先计算图像块的灰度均值m(x，y)
1xwywm(x,y) = — ^ Σ 7O^')其中(x，y)为方差图像的坐标，I (i，j)表示点(i，j)的灰度。然后计算出方差图像v(x，y)
xwywv(x,y)= Z Σ (1 (iJ)-m^y))2
z.=(x_l)w+l ；'=(^-1)^+1将方差图像归一化到t
并转换为整数
权利要求
1.一种基于方向的左右掌纹识别方法，包括如下步骤(1)将掌纹图像分割为掌纹的前景区域分块和背景区域分块；(2)对图像的前景区域分块进行2维傅里叶变换，获得前景区域图像的方向θ(x,y)；(3)根据前景区域图像的方向θ(χ, y)计算前景区域的方向直方图g(i)，并对方向直方图g(i)进行一维的均值平滑，得到平滑直方图爱⑴；(4)计算平滑直方图中所有峰的峰值，选择最高峰的方向作为掌纹外侧区域的方向；(5)根据掌纹外侧区域的方向判别左右掌，方向大于90度的判定为左掌，小于90度的判定为右掌。
2.根据权利要求1所述的基于方向的左右掌纹识别方法，其特征在于，以灰度方差作为特征分割掌纹图像的前景区域和背景区域。
3.根据权利要求1或2所述的基于方向的左右掌纹识别方法，其特征在于，所述分割掌纹图像的方法为A、将掌纹图像分为wXw的图像块；B、计算每个图像块内灰度的方差，构成灰度方差图像C、使用自动阈值选取方法计算分割阈值Τ，将方差大于等于此阈值的图像块确定为前景区域，将方差小于此阈值的图像块确定为背景区域。
4.根据权利要求3所述的基于方向的左右掌纹识别方法，其特征在于，所述计算灰度方差图像的方法为第一步，计算图像块的灰度均值m(x，y)
5.根据权利要求3所述的基于方向的左右掌纹识别方法，其特征在于，所述计算分割阈值的方法为第一步，根据灰度方差图像伋U)，计算统计直方图 h(i) = card({(x,y) | v(x,y) = /'})， / = 0,1,2,...,255其中cardO表示集合中点个数。 第二步，计算类间方差
6.根据权利要求3所述的基于方向的左右掌纹识别方法，其特征在于，根据分割阈值T 分割前景区域和背景区域的方法为利用分割阈值T，对灰度方差图像^x,力进行二值化，得到分割图
7.根据权利要求1所述的基于方向的左右掌纹识别方法其特征在于，所述图像块方 向的计算方法为A、将掌纹图像分为W'Xw'的图像块，对包含前景区域的图像块进行将2维傅里叶变换。B、将2维傅里叶变换域中原点附近的响应置0；C、找到响应最大的点的位置OvVtl)，其中，u和V表示傅里叶变换域上的坐标系；D、计算图像块的方向
8.根据权利要求1所述的基于方向的左右掌纹识别方法其特征在于，所述计算方向 直方图的方法为g(i) = card({(x, y) | 0 (x，y) = i})，i = 0,1,2, ...，179 其中，cardO表示集合中点个数，0 (x,y)为图像块的方向。
9.根据权利要求1所述的基于方向的左右掌纹识别方法其特征在于，所述对方向直 方图进行平滑的方法为
10.根据权利要求1所述的基于方向的左右掌纹识别方法其特征在于，所述平滑直方 图峰值的计算方法为V/- G \_-n\ri\，都有巩/) >^(/ + 7)^ = 0,1,2,...,179,则卵)为一个峰的峰值其中I
全文摘要
本发明公开了一种基于方向的左右掌纹识别方法，包括(1)将掌纹图像分割为掌纹的前景区域分块和背景区域分块；(2)对图像的前景区域分块进行2维傅里叶变换，获得前景区域图像的方向θ(x，y)；(3)根据前景区域图像的方向θ(x，y)计算前景区域的方向直方图g(i)，并对方向直方图g(i)进行一维的均值平滑，得到平滑直方图(4)计算平滑直方图中所有峰的峰值，选择最高峰的方向作为掌纹外侧区域的方向；(5)根据掌纹外侧区域的方向判别左右掌，方向大于90度的判定为左掌，小于90度的判定为右掌。本发明利用掌纹方向对左右掌进行判别，具有非常高的准确率，可达98.92％。有效减少了进行掌纹识别的个数，极大的提高整体识别过程的效率，也提高识别准确率。
文档编号G06T7/00GK102521590SQ20111037236
公开日2012年6月27日 申请日期2011年11月21日 优先权日2011年4月29日
发明者封举富, 高欣 申请人:北京大学