[发明专利]一种手掌及其关键点检测方法、装置和终端设备

说明书

本申请适用于生物识别技术领域，提供了一种手掌及其关键点检测方法、装置和终端设备，所述方法包括：将待检测图像缩放至第一图像尺寸并输入经过训练的第一神经网络，得到所述待检测图像的第一手掌图像概率；当所述第一手掌图像概率大于所述第一概率阈值时，将所述待检测图像缩放至第二图像尺寸并输入经过训练的第二神经网络，得到所述待检测图像的第二手掌图像概率，其中，所述第二图像尺寸大于所述第一图像尺寸；当所述第二手掌图像概率大于所述第二概率阈值时，输出所述第二神经网络预测的第二手掌关键点预测坐标。本申请可以解决现有的手掌及其关键点检测方法的准确率较低，且检测速度较慢的问题。

技术领域

本申请属于生物识别技术领域，尤其涉及一种手掌及其关键点检测方法、装置和终端设备。

背景技术

随着科技的发展，各式各样的生物识别技术应用在了人们的生活当中，例如指纹打卡、掌纹识别和声纹认证等。

在这些生物识别技术当中，掌纹识别和掌静脉识别是分别利用手掌的纹线特征和掌静脉分布图进行个人身份验证的技术。在进行掌纹识别和掌静脉识别的过程中，手掌检测及手掌关键点检测是极其重要的环节，通过手掌检测可以判断一个图像中是否有手掌，这是进行后续手掌识别的基础，通过手掌关键点检测可以实现手掌定位，手掌关键点检测的关键点位置越准确，则手掌区域定位越准确，有利于提高后续进行掌纹识别和掌静脉识别的识别率。

但是，当前的手掌及其关键点检测方法主要是对手掌图像进行肤色检测和背景阈值分割，然后通过特征点检测与比对算法判断图像是否为手掌图像以及确定手掌图像的关键点位置。这种方法不仅准确率比较低，无法准确地辨识手掌图像和定位关键点位置，而且因为对所有图像都进行详细比对，从而导致检测速度过慢。

综上，现有的手掌及其关键点检测方法的准确率较低，且检测速度较慢。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种手掌及其关键点检测方法、装置和终端设备，以解决现有的手掌及其关键点检测方法的准确率较低，且检测速度较慢的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种手掌及其关键点检测方法，包括：

将待检测图像缩放至第一图像尺寸并输入经过训练的第一神经网络，得到所述待检测图像的第一手掌图像概率，判断所述第一手掌图像概率是否大于第一概率阈值；

当所述第一手掌图像概率大于所述第一概率阈值时，将所述待检测图像缩放至第二图像尺寸并输入经过训练的第二神经网络，得到所述待检测图像的第二手掌图像概率，判断所述第二手掌图像概率是否大于第二概率阈值，其中，所述第二图像尺寸大于所述第一图像尺寸；

当所述第二手掌图像概率大于所述第二概率阈值时，输出所述第二神经网络预测的第二手掌关键点预测坐标。

本申请实施例的第二方面提供了一种手掌及其关键点检测装置，包括：

第一检测模块，用于将待检测图像缩放至第一图像尺寸并输入经过训练的第一神经网络，得到所述待检测图像的第一手掌图像概率，判断所述第一手掌图像概率是否大于第一概率阈值；

第二检测模块，用于当所述第一手掌图像概率大于所述第一概率阈值时，将所述待检测图像缩放至第二图像尺寸并输入经过训练的第二神经网络，得到所述待检测图像的第二手掌图像概率，判断所述第二手掌图像概率是否大于第二概率阈值，其中，所述第二图像尺寸大于所述第一图像尺寸；

关键点输出模块，用于当所述第二手掌图像概率大于所述第二概率阈值时，输出所述第二神经网络预测的第二手掌关键点预测坐标。

本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。