專利名稱：一種基于方向的左右掌紋識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及掌紋識別技術(shù)，特別涉及基于方向的左右掌紋識別方法。屬于數(shù)字圖像處理和生物特征識別技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
作為一種重要的生物特征識別技術(shù)，掌紋識別在近期才逐漸的引起人們的興趣。 在研究的深度和廣度上，與具有悠久研究歷史的指紋識別相比，掌紋識別的研究只能說還處于起始階段。但由于掌紋本身所具有的優(yōu)秀特點，使得掌紋識別技術(shù)具有巨大的潛力，人們對掌紋識別技術(shù)的研究，也變得越來越深入。對于高分辨率掌紋來說，其與指紋圖像具有很多的相似之處，因此一般使用類似于指紋圖像處理和匹配的技術(shù)對高分辨率掌紋進行識別，但由于掌紋具有遠遠大于指紋的面積以及更多的特征點，因此識別速度會大大降低。但是，對于掌紋來說，其具有指紋所并不具備的特征，即掌紋具有左右掌的區(qū)別，如果能對左右掌進行高效準(zhǔn)確的判別，就可以使需要進行識別的掌紋減半。因此，在對掌紋進行識別之前，對左右掌進行判別，能夠有效的減少進行識別掌紋的個數(shù)，極大的提高整體識別過程的效率，同時也對識別的準(zhǔn)確率有一定的提升作用。因此，對掌紋進行左右掌判別，就變得非常具有實用意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出一種用于自動掌紋識別系統(tǒng)的快速有效的左右掌識別方法。本發(fā)明利用掌紋方向?qū)ψ笥艺七M行判別，方法簡單、高效，且具有非常高的準(zhǔn)確率。具體思路為由于掌紋的外側(cè)區(qū)域一般具有比較一致的方向(如

圖1所示)，而其他區(qū)域方向則相對比較雜亂，因此對整個掌紋的方向進行直方圖統(tǒng)計后，直方圖中較高的峰對應(yīng)的方向，一般就是外側(cè)區(qū)域的方向。因此，可以通過方向的直方圖獲取外側(cè)區(qū)域的主方向。而由于采集的掌紋圖像并沒有比較明顯的旋轉(zhuǎn)，因此左右掌外側(cè)區(qū)域的方向具有明顯的區(qū)別，以水平向右為X軸正方向，豎直向下為Y軸正方向，則左掌外側(cè)區(qū)域方向為135度左右，而右掌外側(cè)區(qū)域方向為45度左右。因此，可以利用求得的外側(cè)區(qū)域的主方向?qū)ψ笥艺七M行判別。本發(fā)明的技術(shù)方案為一種基于方向的左右掌紋識別方法，包括如下步驟1)將掌紋圖像分割為存在掌紋的前景區(qū)域和背景區(qū)域；背景區(qū)域是掌紋外的其它區(qū)域，前景區(qū)域的顏色要深于背景區(qū)域，對掌紋圖像進行分割的目的是消除背景區(qū)域?qū)Ψ较蚪y(tǒng)計產(chǎn)生的影響，將存在掌紋圖像的前景區(qū)域和背景區(qū)域區(qū)分開，后續(xù)的方向計算只在前景區(qū)域進行。2)對圖像的前景區(qū)域分塊進行2維傅里葉變換，獲得前景區(qū)域圖像的方向θ (χ, y)；3)根據(jù)前景區(qū)域圖像的方向θ (x,y)計算前景區(qū)域的方向直方圖g(i)，并對方向直方圖g(i)進行一維的均值平滑，得到平滑后的直方圖愛⑴；4)計算平滑直方圖中所有峰的位置，選擇最高峰的方向作為掌紋外側(cè)區(qū)域的方向；5)根據(jù)掌紋外側(cè)區(qū)域的方向判別左右掌，方向大于90度的判定為左掌，小于90度的判定為右掌。進一步，以灰度方差作為特征分割掌紋圖像的前景區(qū)域和背景區(qū)域。所述掌紋圖像分割的方法為A、將掌紋圖像分為wXw的圖像塊；B、計算每個圖像塊內(nèi)灰度的方差作為該塊的特征，就得到一個灰度方差圖像。使用灰度方差作為特征，可以高效準(zhǔn)確的實現(xiàn)前背景分割。C、使用自動閾值選取方法計算出分割閾值，將方差大于等于此閾值的圖像塊確定為前景區(qū)域，將方差小于此閾值的圖像塊確定為背景區(qū)域。所述掌紋圖像的灰度方差圖像的計算方法為首先計算圖像塊的灰度均值m(x，y)
1xwywm(x,y) = — ^ Σ 7O^')其中(x，y)為方差圖像的坐標(biāo)，I (i，j)表示點(i，j)的灰度。然后計算出方差圖像v(x，y)
xwywv(x,y)= Z Σ (1 (iJ)-m^y))2
z.=(x_l)w+l ；'=(^-1)^+1將方差圖像歸一化到t
并轉(zhuǎn)換為整數(shù)
權(quán)利要求
1.一種基于方向的左右掌紋識別方法，包括如下步驟(1)將掌紋圖像分割為掌紋的前景區(qū)域分塊和背景區(qū)域分塊；(2)對圖像的前景區(qū)域分塊進行2維傅里葉變換，獲得前景區(qū)域圖像的方向θ(x,y)；(3)根據(jù)前景區(qū)域圖像的方向θ(χ, y)計算前景區(qū)域的方向直方圖g(i)，并對方向直方圖g(i)進行一維的均值平滑，得到平滑直方圖愛⑴；(4)計算平滑直方圖中所有峰的峰值，選擇最高峰的方向作為掌紋外側(cè)區(qū)域的方向；(5)根據(jù)掌紋外側(cè)區(qū)域的方向判別左右掌，方向大于90度的判定為左掌，小于90度的判定為右掌。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于方向的左右掌紋識別方法，其特征在于，以灰度方差作為特征分割掌紋圖像的前景區(qū)域和背景區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于方向的左右掌紋識別方法，其特征在于，所述分割掌紋圖像的方法為A、將掌紋圖像分為wXw的圖像塊；B、計算每個圖像塊內(nèi)灰度的方差，構(gòu)成灰度方差圖像C、使用自動閾值選取方法計算分割閾值Τ，將方差大于等于此閾值的圖像塊確定為前景區(qū)域，將方差小于此閾值的圖像塊確定為背景區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于方向的左右掌紋識別方法，其特征在于，所述計算灰度方差圖像的方法為第一步，計算圖像塊的灰度均值m(x，y)
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于方向的左右掌紋識別方法，其特征在于，所述計算分割閾值的方法為第一步，根據(jù)灰度方差圖像伋U)，計算統(tǒng)計直方圖 h(i) = card({(x,y) | v(x,y) = /'})， / = 0,1,2,...,255其中cardO表示集合中點個數(shù)。 第二步，計算類間方差
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于方向的左右掌紋識別方法，其特征在于，根據(jù)分割閾值T 分割前景區(qū)域和背景區(qū)域的方法為利用分割閾值T，對灰度方差圖像^x,力進行二值化，得到分割圖
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于方向的左右掌紋識別方法其特征在于，所述圖像塊方 向的計算方法為A、將掌紋圖像分為W'Xw'的圖像塊，對包含前景區(qū)域的圖像塊進行將2維傅里葉變換。B、將2維傅里葉變換域中原點附近的響應(yīng)置0；C、找到響應(yīng)最大的點的位置OvVtl)，其中，u和V表示傅里葉變換域上的坐標(biāo)系；D、計算圖像塊的方向
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于方向的左右掌紋識別方法其特征在于，所述計算方向 直方圖的方法為g(i) = card({(x, y) | 0 (x，y) = i})，i = 0,1,2, ...，179 其中，cardO表示集合中點個數(shù)，0 (x,y)為圖像塊的方向。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于方向的左右掌紋識別方法其特征在于，所述對方向直 方圖進行平滑的方法為
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于方向的左右掌紋識別方法其特征在于，所述平滑直方 圖峰值的計算方法為V/- G \_-n\ri\，都有鞏/) >^(/ + 7)^ = 0,1,2,...,179,則卵)為一個峰的峰值其中I
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于方向的左右掌紋識別方法，包括(1)將掌紋圖像分割為掌紋的前景區(qū)域分塊和背景區(qū)域分塊；(2)對圖像的前景區(qū)域分塊進行2維傅里葉變換，獲得前景區(qū)域圖像的方向θ(x，y)；(3)根據(jù)前景區(qū)域圖像的方向θ(x，y)計算前景區(qū)域的方向直方圖g(i)，并對方向直方圖g(i)進行一維的均值平滑，得到平滑直方圖(4)計算平滑直方圖中所有峰的峰值，選擇最高峰的方向作為掌紋外側(cè)區(qū)域的方向；(5)根據(jù)掌紋外側(cè)區(qū)域的方向判別左右掌，方向大于90度的判定為左掌，小于90度的判定為右掌。本發(fā)明利用掌紋方向?qū)ψ笥艺七M行判別，具有非常高的準(zhǔn)確率，可達98.92％。有效減少了進行掌紋識別的個數(shù)，極大的提高整體識別過程的效率，也提高識別準(zhǔn)確率。
文檔編號G06T7/00GK102521590SQ20111037236
公開日2012年6月27日 申請日期2011年11月21日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月29日
發(fā)明者封舉富, 高欣 申請人:北京大學(xué)