[发明专利]一种手掌识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种手掌识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别手掌的红外手掌图像，识别所述红外手掌图像中的掌心点；

根据设定的偏移量，确定所述掌心点的至少一个邻域点；并分别以所述掌心点和每个邻域点为中心，确定特征识别区域；

根据每个特征识别区域的手掌特征和手掌库中保存的每个手掌对应的手掌特征，确定每个特征识别区域在手掌库中匹配的候选手掌；

根据每个候选手掌与对应特征识别区域的匹配度及出现次数，确定所述待识别手掌匹配的目标手掌；

其中，所述识别所述红外手掌图像中的掌心点之前，所述方法还包括：

识别所述红外手掌图像中第一指蹼的第一坐标和第二指蹼的第二坐标，其中所述第一指蹼为小拇指和无名指之间的指蹼，所述第二指蹼为食指与中指之间的指蹼；

根据所述第一坐标和第二坐标确定直线，获取所述直线与图像坐标系的横轴构成夹角的目标度数；

将所述红外手掌图像旋转所述目标度数，使所述直线与所述图像坐标系的横轴平行；

所述识别所述红外手掌图像中第一指蹼的第一坐标和第二指蹼的第二坐标包括：

确定所述红外手掌图像的二值化图像，提取所述二值化图像中所述待识别手掌的每个轮廓点；

针对每个轮廓点，判断所述轮廓点与所述轮廓点相邻的两个轮廓点分别构成的两条直线的斜率的积是否小于零；如果是，将所述轮廓点与所述轮廓点相邻的两个轮廓点分别构成的两条直线的斜率的绝对值的和，作为所述轮廓点的分值，并将所述轮廓点作为候选点添加至候选集中；

依次选取所述候选集中剩余的候选点中分值最高的候选点作为特征点添加至特征集中，并将所述候选集中所述分值最高的候选点及与所述分值最高的候选点距离小于设定阈值的候选点删除；

删除所述特征集中纵坐标最小的特征点，并选取所述特征集中剩余特征点中距离最大的两个特征点作为第一指蹼和第二指蹼，识别所述第一指蹼的第一坐标和所述第二指蹼的第二坐标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述红外手掌图像中的掌心点包括：

根据x＝(x₁+x₂)/2和确定所述红外手掌图像中的掌心点，其中x为掌心点的横坐标、y为掌心点的纵坐标、x₁为第一指蹼的横坐标、x₂为第二指蹼的横坐标、y_n为第一指蹼的纵坐标或第二指蹼的纵坐标。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述设定的偏移量包括：

将所述第一指蹼和所述第二指蹼之间的距离与设定的偏移系数的积，作为设定的偏移量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别以所述掌心点和每个邻域点为中心，确定特征识别区域包括：

以所述掌心点为中心、以所述第一指蹼和所述第二指蹼之间的距离为边长，确定第一特征识别区域；

分别以每个邻域点为中心、以设定的权重系数与所述第一指蹼和所述第二指蹼之间的距离的积为边长，确定第二特征识别区域。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个特征识别区域的手掌特征和手掌库中保存的每个手掌对应的手掌特征，确定每个特征识别区域在手掌库中匹配的候选手掌包括：

针对每个特征识别区域做小波Gabor变换，提取所述特征识别区域的Gabor特征图，并提取所述Gabor特征图的局部二值模式LBP特征向量，根据所述LBP特征向量和手掌库中保存的每个手掌对应的LBP特征向量，确定所述特征识别区域在手掌库中匹配的候选手掌。