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申请/专利权人：湖南工商大学

摘要：本发明实施例中提供了一种结合手掌骨架点的掌纹ROI提取分割方法，属于图像处理技术领域，具体包括：步骤1，利用神经网络分析手掌图像，得到手掌的多个关键骨架点；步骤2，根据全部所述关键骨架点和主动形状模型，对手掌的前后景进行分离，获取手掌与背景的边界；步骤3，将手掌方向归一化，通过关键骨架点与手掌边界获取手掌的姿态，使用透视变换将手掌进行倾斜矫正；步骤4，根据倾斜矫正后手掌的骨架点获取手掌的中心矩和比例尺；步骤5，根据所述中心矩与所述比例尺截取手掌的ROI区域；步骤6，将所述ROI区域进行光照归一化。通过本发明的方案，提高了掌纹ROI提取速度、精准度和适应性。

主权项：1.一种结合手掌骨架点的掌纹ROI提取分割方法，其特征在于，包括：步骤1，利用神经网络分析手掌图像，得到手掌的多个关键骨架点；步骤2，根据全部所述关键骨架点和主动形状模型，对手掌的前后景进行分离，获取手掌与背景的边界；所述步骤2具体包括：步骤2.1，通过全部所述关键骨架点，结合手掌的形状比例，以骨架点为中心将手掌建模，获取手掌边界优化初始曲线L；步骤2.2，获取初始曲线L与点周围领域的纹理和颜色信息，利用所述主动形状模型优化找到手掌的边界曲线，获取手掌与背景的边界；所述步骤2.2具体包括：步骤2.2.1，获取21个关键骨架点的灰度信息并保存为样本向量，记为：{g0,g1,g2,……,g20}；步骤2.2.2，在初始曲线L上选取n个间距相同的点，对每个点依次进行优化；步骤2.2.3，将每个点的局部特征进行归一化： 步骤2.2.4，计算灰度模型的均值： 步骤2.2.5，计算灰度模型的协方差矩阵： 步骤2.2.6，计算匹配过程中找到的特征点，计算其马氏距离，找出最佳匹配点： 步骤2.2.7，使用多分辨率的图片对图像边界进行拟合；步骤2.2.8，重复步骤2.2.1至步骤2.2.7，得到优化后手掌的边界曲线L’；步骤3，将手掌方向归一化，通过关键骨架点与手掌边界获取手掌的姿态，使用透视变换将手掌进行倾斜矫正；步骤4，根据倾斜矫正后手掌的骨架点获取手掌的中心矩和比例尺；步骤5，根据所述中心矩与所述比例尺截取手掌的ROI区域；步骤6，将所述ROI区域进行光照归一化。

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权利要求：

百度查询： 湖南工商大学 一种结合手掌骨架点的掌纹ROI提取分割方法