[发明专利]掌纹识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种掌纹识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的手部图像；

根据预先训练的卷积神经网络模型，确定所述手部图像中的手掌区域；

根据所述手掌区域的特征，确定所述手部图像中的大拇指根部区域；

通过将所述手掌区域和所述大拇指根部区域进行区域比对，确定所述手掌区域和所述大拇指根部区域的重叠部分；

将所述重叠部分从所述手掌区域中切除；

对切除所述重叠部分的手掌区域进行掌纹识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练的卷积神经网络模型，确定所述手部图像中的手掌区域，包括：

采用预先训练的卷积神经网络模型对所述手部图像进行识别，得到食指指根位置、小指指根位置和和除大拇指之外的任意一手指的指尖位置；所述卷积神经网络模型由包括若干张已标记出食指指根位置、小指指根位置和除大拇指之外的任意一手指的指尖位置的手部图像的训练数据集训练得到；

根据所述食指指根位置、所述小指指根位置和所述指尖位置，确定所述手掌区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述手掌区域是一个以所述食指指根位置和所述小指指根位置之间的连线为一条边的正方形区域，且所述正方形区域的中心位于所述连线远离所述指尖位置的一侧。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述手部图像中的大拇指根部区域，包括：

在所述手部图像中选取满足预设条件的椭圆区域，并将所述椭圆区域作为所述大拇指根部区域；其中，所述预设条件包括：所述椭圆区域的长轴的长度为所述连线的长度的(1±10％)*2/5，短轴的长度为所述连线的长度的(1±10％)*1/4，所述椭圆区域的中心位于所述正方形区域的第一边上，所述第一边为垂直于所述连线且靠近大拇指的一边。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述椭圆区域的中心在所述第一边上的位置根据所述正方形区域的边长确定。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述椭圆区域的中心的纵坐标为所述正方形区域的边长的(1±10％)*4/5。

7.根据权利要求1～6任一项所述的方法，其特征在于，对切除所述重叠部分的手掌区域进行掌纹识别，包括：

确定切除所述重叠部分的手掌区域的特征向量分别与预先存储的多个掌纹图像的特征向量之间的余弦相似度；

根据所述余弦相似度，确定所述切除所述重叠部分的手掌区域是否识别成功。

8.一种掌纹识别装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待识别的手部图像；

第一确定模块，用于根据预先训练的卷积神经网络模型，确定所述手部图像中的手掌区域；

第二确定模块，用于根据所述手掌区域的特征，确定所述手部图像中的大拇指根部区域；

第三确定模块，用于通过将所述手掌区域和所述大拇指根部区域进行区域比对，确定所述手掌区域和所述大拇指根部区域的重叠部分；

区域切除模块，用于将所述重叠部分从所述手掌区域中切除；

掌纹识别模块，用于对切除所述重叠部分的手掌区域进行掌纹识别。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述掌纹识别方法的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述掌纹识别方法的步骤。