[发明专利]基于掌纹和人脸特征提取的身份识别方法

摘要

本发明公开了一种基于掌纹和人脸特征提取的身份识别方法，其特征在于，包括：对掌纹图像的测试样本和不同类别的训练样本进行特征提取，分别得到特征矩阵Y′和Y_i，计算测试样本和各个类别的训练样本的特征矩阵之间的距离其中i为掌纹图像训练样本类别编号；对所述掌纹图像对应的人脸图像的测试样本和不同类别的训练样本进行特征提取，分别得到特征矩阵H′和H_i，计算测试样本和各个类别的训练样本的特征矩阵之间的距离将所述和进行归一化处理，并对掌纹特征和对应人脸的特征进行融合来判断身份。本发明融合了手掌的纹理信息和人的脸部的结构信息，可提高识别率。

主权项

1.一种基于掌纹和人脸特征提取的身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对掌纹图像的测试样本和不同类别的训练样本进行特征提取，分别得到特征矩阵Y′和Y_i，计算测试样本和各个类别的训练样本的特征矩阵之间的距离其中i为掌纹图像训练样本类别编号；S2：对所述掌纹图像对应的人脸图像的测试样本和不同类别的训练样本进行特征提取，分别得到特征矩阵H′和H_i，计算测试样本和各个类别的训练样本的特征矩阵之间的距离其中i为人脸图像训练样本类别编号；S3：将所述和按如下公式进行归一化处理：fiPalm=diPalm-min(diPalm)max(diPalm)-min(diPalm),]]>fiFace=diFace-min(diFace)max(diFace)-min(diFace);]]>S4：将归一化处理后的距离和按下述公式对掌纹特征和对应人脸的特征进行融合：fi=fiPalm+fiFace2,]]>得到融合后的距离f_i，取f_i为最小值的第i类训练样本作为测试样本的身份类别。