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基于RGB图像的手掌静脉识别方法 

申请/专利权人:河南赛博脉思智能科技有限公司

申请日:2024-03-03

公开(公告)日:2024-07-05

公开(公告)号:CN118298472A

主分类号:G06V40/14

分类号:G06V40/14;G06V40/12;G06V10/25;G06V10/40;G06T7/11;G06T7/194

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要:本发明公开了一种基于RGB图像的手掌静脉识别方法,步骤:S1图像采集:采用图像采集设备捕捉和识别手掌图像,完成手掌图像的采集;S2图像处理:通过图像处理模块首先对步骤S1得到的手掌图像进行预处理,再提取手掌静脉ROI以及饱和通道,再进行手掌静脉图像的增强处理,获得手掌静脉细节图像;S3特征提取:从手掌静脉细节图像中进行手掌静脉特征提取,计算生成特征向量;S4特征匹配:首先将待经过身份验证的特征向量与数据库中存储的特征向量的欧式距离进行1‑N匹配并比较,即计算特征向量之间的距离,取距离最小的模板作为识别结果,判断是否允许访问。该方法降低了掌静脉的采集成本和训练成本,操作简便,易于实现。

主权项:1.一种基于RGB图像的手掌静脉识别方法,其特征在于,具体包括以下步骤:S1图像采集:采用图像采集设备捕捉和识别手掌图像,完成手掌图像的采集;S2图像处理:通过图像处理模块首先对步骤S1得到的手掌图像进行预处理,再提取手掌静脉ROI以及饱和通道,然后进行手掌静脉图像的增强处理,获得手掌静脉细节图像;S3特征提取:从手掌静脉细节图像中进行手掌静脉特征提取,计算生成特征向量;S4特征匹配:首先将待身份验证的特征向量与数据库中存储的特征向量的欧式距离进行1-N匹配并比较,即计算特征向量之间的距离,取距离最小的模板作为识别结果,判断是否允许访问。

全文数据:

权利要求:

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