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申请/专利权人：深圳市英锐存储科技有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种手掌静脉特征提取的方法、装置、芯片及终端，该方法通过获取待识别的手掌静脉图像，并利用手掌关键点定位法从手掌静脉图像中提取手掌的感兴趣区域图像；利用改进的朗伯光照模型滤除感兴趣区域图像中光照特征，得到去燥图像；通过对比度均衡化法，对去燥图像进行对比度均衡化处理，得到灰度图像；利用预设的手掌静脉特征提取模型提取灰度图像中的手掌静脉特征。通过引入改进的朗伯光照模型根据环境中的光照情况对感兴趣区域图像进行调整，使得图像的亮度和对比度在一定范围内保持稳定，这将减少光照变化对手掌静脉特征提取的影响，提高提取准确率，避免特征过拟合。

主权项：1.一种手掌静脉特征提取的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的手掌静脉图像，并利用手掌关键点定位法从所述手掌静脉图像中提取手掌的感兴趣区域图像；利用改进的朗伯光照模型滤除所述感兴趣区域图像中光照特征，得到去燥图像；通过对比度均衡化法，对所述去燥图像进行对比度均衡化处理，得到灰度图像；利用预设的手掌静脉特征提取模型提取所述灰度图像中的手掌静脉特征，其中所述手掌静脉特征提取模型包括通道注意力提取网络、基于通道注意力提取网络构建的SE模块和残差网络；其中，所述利用预设的手掌静脉特征提取模型提取所述灰度图像中的手掌静脉特征，包括：将所述灰度图像输入至所述通道注意力提取网络提取手掌静脉特征图；利用所述SE模块将所述手掌静脉特征图通过最大池化和平均池化，选择性的提取所需要的重要的信息，得到两个C×1×1维度的通道语义描述算子，其中两个所述通道语义描述算子的计算公为：PF1＝AvgPoolingX，PF2＝MaxpoolingX，PF1和PF2为两个通道语义描述算子，X为手掌静脉特征图；通过共享的多层感知机，学习选择性提取到的重要的信息，并通过Sigmoid函数去构建不同池化特征对应的注意力权重，其中，所述注意力权重的计算公式为：Att1＝SigmoidMLPPF1，Att2＝SigmoidMLPPF2，MLP为共享的多层感知机，Att为经过非线性变换的通道注意力权重；将各注意力权重与手掌静脉特征图相乘，得到经过重新校准的特征，其校准的公式为：Z1＝Att1X，Z2＝Att2X，Z1和Z2为经过校准的特征；通过Concat操作将校准后的特征拼接起来，通过一维的卷积层对拼接输出的特征进行线性变换得到最终的输出特征，并将最终的输出特征的维度压缩回与所述手掌静脉特征图中的特征相同的维度，其变换公式为：X＝ConvConcat[Z1,Z2]，其中Conv为1×1的卷积层；所述改进的朗伯光照模型通过以下方式得到：根据手掌的光照反射率构建朗伯光照模型的函数，其中，所述朗伯光照模型的函数为fx,y＝Rx,y×Lx,y，fx,y为最终图像，Rx,y为目标物体的表面特征，Lx,y为光照特征，x,y为纵横坐标；对所述朗伯光照模型的函数两边取对数，对取完对数的算式两边进行滤波和傅里叶变换，得到具有空间域特性的函数；对具有空间域特性的函数两边取指数，得到改进的朗伯光照模型。

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