[发明专利]一种手掌特征身份认证方法及装置

说明书

本发明公开了一种手掌特征身份认证方法及装置，该方法包括：获取识别手掌图像；对识别手掌图像进行降维处理，获取识别手掌图像对应的特征矩阵；将识别手掌图像对应的特征矩阵投影到预设投影特征矩阵上，获取识别手掌图像对应的特征值；其中，预设投影特征矩阵与第一预设数量的样本手掌图像组成的样本手掌图像集合相对应；根据识别手掌图像对应的特征值与每个样本手掌图像对应的特征值的欧氏距离，对识别手掌图进行识别；本发明通过将识别手掌图像进行降维处理后获取的特征矩阵投影到预设投影特征矩阵上，可以将手掌识别的重点放在手掌上具有明显特征位置上，而不再注重细微的掌纹识别，保证手掌识别的效率和准确度。

技术领域

本发明涉及身份认证技术领域，特别涉及一种手掌特征身份认证方法及装置。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，信息安全在人们的生活中显得越发的重要。而生物特征作为一种特殊的身份认证方式，因其具有明显的唯一与不变性，越来越成为重要的个人身份认证、识别的方式。目前主要采用的生物识别特征分为两类：一类是生理特征，如指纹、掌纹、虹膜、人脸等；另一类是行为特征，如签名、声音。

现有技术中，人脸识别、指纹识别已经在大部分设备中部署完成，但掌纹识别因为与指纹相比，掌纹所占面积较大，不适合在便携式的设备中部署；与人脸相比，由于人脸特征明显，而掌纹的特征需要较特殊的采集装置或者较高分辨率的摄像头才能收集到，并未得到大量部署。因此，如何提供一种将识别的重点放在手掌上具有明显特征位置上，而不再注重细微的掌纹识别的方法，保证手掌识别的效率和准确度，是现今亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种手掌特征身份认证方法及装置，以将识别的重点放在手掌上具有明显特征位置上，而不再注重细微的掌纹识别，保证手掌识别的效率和准确度。

为解决上述技术问题，本发明提供一种手掌特征身份认证方法，包括：

获取识别手掌图像；

对所述识别手掌图像进行降维处理，获取所述识别手掌图像对应的特征矩阵；

将所述识别手掌图像对应的特征矩阵投影到预设投影特征矩阵上，获取所述识别手掌图像对应的特征值；其中，所述预设投影特征矩阵与第一预设数量的样本手掌图像组成的样本手掌图像集合相对应；

根据所述识别手掌图像对应的特征值与每个所述样本手掌图像对应的特征值的欧氏距离，对所述识别手掌图进行识别。

可选的，该方法还包括：

对每个所述样本手掌图像进行降维处理，获取每个所述样本手掌图像各自对应的特征矩阵。

可选的，所述对每个所述样本手掌图像进行降维处理，获取每个所述样本手掌图像各自对应的特征矩阵，包括：

设置初始的迭代次数i为1；

计算获取所述样本手掌图像集合对应的右变换矩阵的前第一阈值个最大特征值各自对应的特征向量，构成第一矩阵集合；其中，所述右变换矩阵n为第一预设数量，A_j为样本手掌图像集合，A_j∈R^r×c(j＝1,2,…n)，I_l1为l1×l1的单位矩阵，l1为第二阈值，T为矩阵转置；

计算获取所述样本手掌图像集合对应的左变换矩阵的前第二阈值个最大特征值各自对应的特征向量，构成第二矩阵集合；其中，所述左变换矩阵I_l2为l2×l2的单位矩阵，l2为第一阈值；

令i＝i+1，判断是否符合预设收敛条件；其中，所述预设收敛条件为F为矩阵范数；

若否，则执行所述计算获取所述样本手掌图像集合对应的右变换矩阵的前第一阈值个最大特征值各自对应的特征向量，构成第一矩阵集合的步骤；