公开(公告)号：CN105426843B

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201510801840.2

申请日：2015-11-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王华彬 ,  郭婧宇 ,  李俊林 ,  李梦雯 ,  石军 ,  陶亮

IPC: G06K9/00 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种能够同时采集手掌静脉和掌纹图像的装置，并采用上述装置获得手掌静脉和掌纹图像进行增强和分割方法。装置包括：壳体、镜头、近红外LED光源组、可见白光LED光源组、环状均光材料、可见光CCD传感器、近红外CCD传感器、第一半透半反镜片和第二半透半反镜片。本发明使用一个镜头同时采集掌静脉和掌纹图片，保障了掌静脉图片和掌纹图片的区域一致性；使用半透半反镜片，对同一个镜头下不同波长的光线进行分离，再利用近红外CCD传感器和可见光CCD传感器分别采集到掌静脉和掌纹的图片，保障了掌静脉和掌纹图片的清晰度；并且采集的掌静脉和掌纹图像进行增强和分割能够克服手掌区域的灰度值不均现象，准确的区分出掌静脉，掌纹以及皮肤区域。

公开(公告)号：CN108491802A

公开(公告)日：2018-09-04

申请号：CN201810251845.6

申请日：2018-03-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王华彬 ,  李梦雯 ,  符春兰 ,  陈昱翔 ,  何学胜 ,  李雪中 ,  陶亮

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于联合加权差分激励和双Gabor方向的掌纹交叉匹配识别方法。本申请根据掌纹图像纹线丰富的特点，首先，计算中心像素和邻域像素的灰度差分，提取图像的灰度变化特性，并通过各邻域的方向角对差分值进行加权。然后，利用Gabor滤波器提取图像中纹线的方向信息。最后，构建联合加权差分激励和双Gabor方向的掌纹特征。此外，为了能够更好地衡量特征间的相似度，进一步使用交叉匹配算法，提高系统的识别性能。在PolyU，PolyU M_B和CASIA掌纹库上进行实验，识别率均达到100％。实验结果表明，与其它基于局部描述子的掌纹识别方法相比，本申请所述方法具有更高的识别率和更低的等错误率。

公开(公告)号：CN105426843A

公开(公告)日：2016-03-23

申请号：CN201510801840.2

申请日：2015-11-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王华彬 ,  郭婧宇 ,  李俊林 ,  李梦雯 ,  石军 ,  陶亮

IPC: G06K9/00 ,  G06T5/00

CPC classification number: G06K9/00013 ,  G06K9/00046 ,  G06T5/002 ,  G06T5/008

Abstract: 本发明公开了一种能够同时采集手掌静脉和掌纹图像的装置，并采用上述装置获得手掌静脉和掌纹图像进行增强和分割方法。装置包括：壳体、镜头、近红外LED光源组、可见白光LED光源组、环状均光材料、可见光CCD传感器、近红外CCD传感器、第一半透半反镜片和第二半透半反镜片。本发明使用一个镜头同时采集掌静脉和掌纹图片，保障了掌静脉图片和掌纹图片的区域一致性；使用半透半反镜片，对同一个镜头下不同波长的光线进行分离，再利用近红外CCD传感器和可见光CCD传感器分别采集到掌静脉和掌纹的图片，保障了掌静脉和掌纹图片的清晰度；并且采集的掌静脉和掌纹图像进行增强和分割能够克服手掌区域的灰度值不均现象，准确的区分出掌静脉，掌纹以及皮肤区域。