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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了非接触式手势与掌纹、掌静脉融合的身份识别系统及方法，包括外壳、位于外壳中的成像系统和控制系统；所述成像系统包括光源模块、采集模块和光电开关；所述控制系统包括处理和控制模块；光源模块包括光源电路板；所述采集模块包括设有滤光片的摄像头；所述光源电路板和摄像头通过光电开关启动，当光电开关检测到物体时，光源亮起，摄像头开始获取图像；所述处理和控制模块包括接口电路板与嵌入式核心板、温度传感器以及触摸屏。

主权项：1.非接触式手势与掌纹、掌静脉融合的身份识别系统的实现方法，其特征在于，所述非接触式手势与掌纹、掌静脉融合的身份识别系统包括：外壳、位于外壳中的成像系统和控制系统；所述成像系统包括光源模块和采集模块；所述控制系统包括处理和控制模块；光源模块包括光源模块；所述采集模块包括摄像头；所述光源模块和摄像头通过光电开关启动，当光电开关检测到物体时，光源模块的光源亮起，摄像头开始获取图像；所述处理和控制模块接受采集模块的采集信息实现用户的身份识别并控制相应的设备开关；实现方法包括以下步骤：1采用所述采集模块采集掌纹、掌静脉和手势动作图像；2处理和控制模块中的卷积神经网络提取用户的掌纹、掌静脉的纹理特征，并分别对不同的掌纹、掌静脉的纹理特征进行分类，再将特征存入特征库；在用户进行识别时，将提取到的用户的特征与特征库中的特征进行匹配并得到匹配分数；3根据用户的手势特征，在用户进行识别时，提取用户的手掌区域，将连续多帧用户手掌图像输入训练好的卷积神经网络进行用户手势认证；所述手势特征包括生理特征和行为特征，所述生理特征包括用户手部的形状，所述行为特征包括用户做某种手势时手掌运动的轨迹；在红外光和可见光下采集用户手掌运动的视频，卷积神经网络从视频中提取生理特征和行为特征，得到相应维度的特征向量，得到两种光照条件下的特征向量之后，首先将两个特征向量进行拼接得到用户的手势特征，拼接之后使用加密算法进行加密；分类器根据特征向量对不同人的手势进行分类，最终得到分类结果；匹配过程包括：先分别获取掌纹的匹配分数sppi、掌脉的匹配分数spvi、手势的匹配分数spsi，将三种特征的匹配分数加权得到用于分类的匹配分数si：si＝ω1sppi+ω2spvi+1-ω1-ω2spsi1其中ω1、ω2表示掌纹、掌脉的权重；在采集图像时，通过温度传感器检测用户手掌温度，若手掌温度温度低于阈值则提示识别失败，若手掌温度高于阈值，则说明用户的体温异常，此时触发报警机制。

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