申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2021-10-21

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113901940B

主分类号：G06V40/70

分类号：G06V40/70;G06V40/14;G06V40/12;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2022.01.25#实质审查的生效;2022.01.07#公开

摘要：本发明公开了基于手掌温度信息的掌纹掌静脉动态融合识别方法及系统，包括以下步骤：获得掌纹和掌静脉的感兴趣区域图像；采用嵌入网络从掌纹和掌静脉感兴趣区域图像提取掌纹特征和掌静脉特征，提取到的掌纹特征和掌静脉特征作为待匹配的样本；将待匹配的样本与所有存储的已注册样本依次组成匹配对，并获取掌纹匹配分数和掌静脉匹配分数的匹配对的匹配分数，对于匹配分数进行排序，分别得到用于融合识别的掌纹和掌静脉的最大匹配分数；利用各匹配对的温度差求取掌纹和掌静脉动态融合权重，根据得到的动态融合权重将掌纹和掌静脉最大匹配分数进行融合，得到最终的匹配分数，根据最终的匹配分数输出识别结果。

主权项：1.一种基于手掌温度信息的掌纹掌静脉动态融合识别方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步、截取掌纹图像和掌静脉图像进行感兴趣区域，获得掌纹和掌静脉的感兴趣区域图像；第二步、采用嵌入网络从掌纹和掌静脉感兴趣区域图像提取掌纹特征和掌静脉特征，提取到的掌纹特征和掌静脉特征作为待匹配的样本；第三步、将待匹配的样本与所有存储的已注册样本依次组成匹配对，并获取掌纹匹配分数和掌静脉匹配分数的匹配对的匹配分数，对于匹配分数进行排序，分别得到用于融合识别的掌纹和掌静脉的最大匹配分数；第四步、利用各匹配对的温度差求取掌纹和掌静脉动态融合权重，根据得到的动态融合权重将掌纹和掌静脉最大匹配分数进行融合，得到最终的匹配分数，根据最终的匹配分数输出识别结果；获取各匹配对掌纹匹配分数和掌静脉匹配分数时，将注册样本特征集记为bjpp，bjpv，j＝1…N，其中N为注册样本的数量；将第i个待匹配掌纹图像xipp、掌静脉图像xipv通过掌纹特征提取网络Fpp和掌静脉特征提取网络Fpv得到的掌纹特征和掌静脉特征记为待匹配样本bipp，bjpv，掌纹匹配分数公式为：si，jpp＝distancebipp，bjpp，i，j＝1…N其中bipp表示待匹配样本的掌纹特征，bjpp表示已注册样本的掌纹特征，distance为距离度量函数；掌静脉匹配分数公式为：si，jpv＝distancebipv，bjpv，i，j＝1…N其中bipv表示待匹配样本的掌静脉特征，bjpv表示已注册样本的掌静脉特征；掌纹和掌静脉匹配分数通过动态融合权重w进行融合得到各匹配对的匹配分数si，j：si，j＝w×si，jpp+1-w×si，jpv，i，j＝1…N2；所述动态融合权重w与温度差ΔT存在相互映射关系：w＝fΔT3用户进行注册时，注册样本的手掌温度视为常温T0，用户进行识别时，待匹配样本的手掌温度为T1，则温度差ΔT为：ΔT＝T0-T14其中T0为用户进行注册时注册样本的手掌温度，T1为用户进行识别时，待匹配样本的手掌温度；当环境温度变化，当待匹配样本手掌温度接近常温时，在进行掌纹和掌静脉融合时增加掌静脉的融合权重、降低掌纹的融合权重；当ΔT增大时，在掌纹和掌静脉融合时增加掌纹的融合权重、降低掌静脉的融合权重。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 基于手掌温度信息的掌纹掌静脉动态融合识别方法及系统

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