[发明专利]非接触式快速人手多模态信息融合识别方法

摘要

本发明提供一种非接触式快速人手多模态信息融合识别方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：（1）人手图像采集；（2）手形关键特征点定位；（3）手形特征向量提取；（4）掌纹ROI区域定位与特征向量提取；（5）设定阈值进行手形特征一次匹配，获得被选人员；（6）使用掌纹识别的方法对备选人员的掌纹图像进行一次匹配，给出最终判断；本发明是一种使用方便的、快速的、对人体无伤害、无疾病传播、识别速度快的、能够提高系统识别率和稳定的性的基于手形和掌纹的多模态生物特征的个人身份识别方法。

主权项

一种非接触式快速人手多模态信息融合识别方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：（1）人手图像采集；将人手自然张开，放在摄像头前一个可变的范围内；（2）手形关键特征点定位；对除大拇指以外的其余四个手指提取指尖及指根点；（3）手形特征向量提取；取每个手指指跟两侧点连线的中点作为每个手指的指跟点，然后计算它们到相应指尖点的长度作为四个手指的绝对长度，计算各个手指绝对长度之间的相对长度，构成特征向量；（4）掌纹ROI区域定位与特征向量提取；获取掌纹ROI图像区域，生成0°、45°、90°、135°四个方向的2D‑Gabor滤波器组，将尺寸和灰度归一化后的掌纹ROI图像(F)分别与4个方向的Gabor滤波器的实部Gr与虚部Gi分别作卷积运算，将卷积运算后的计算结果形成0‑1编码作为掌纹特征向量； （5）设定阈值进行手形特征一次匹配，获得被选人员；所述的进行手形特征一次匹配是用所提取的特征，计算欧式距离进行匹配，采用最近邻分类方法分类；获得满足某个阈值下的多个被选人员；（6）使用掌纹识别的方法对备选人员的掌纹图像进行一次匹配，给出最终判断；根据2D‑Gabor滤波器获得的掌纹特征向量，通过匹配算法对有手形匹配后所得到的被选人员进行最终的鉴别。