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申请/专利权人：珠海易胜智能科技有限公司

摘要：本发明涉及生物识别技术领域，具体为一种掌静脉识别方法。所述的方法包含以下步骤：S1、从摄像头获取掌静脉图像，S2、对输入的图像进行归一化处理，S3、确定手掌领域，S4、采用通过知识蒸馏和量化方法生成的模型提取特征，S5、掌静脉比对。本发明的掌静脉识别技术为了达到更好的性能而利用了增强生物信息的归一化处理技术以及轻量化，更加优化的网络模型，这样更加完善了具有安全性，隐蔽性，准确性，可靠性，卫生安全性的掌静脉识别技术，更加完善地适用于所有生物识别技术领域尤其是智能锁领域。

主权项：1.一种掌静脉识别方法，所述的方法导入了深度神经网络的压缩方法，实现了性能优越的掌静脉识别，其特征在于：所述的方法包含以下步骤：S1、从摄像头获取掌静脉图像；S2、对输入的图像进行归一化处理，所述的归一化处理增强了包含生物识别所需要的基本因素的静脉信息，并抑制外在因素导致的不良影响；所述的归一化处理采用了自适应直方图均衡CLAHE和LAGCCH方法，所述的自适应直方图均衡CLAHE的步骤为通过原图像的直方图计算及均衡化直方图的图像变换来增强较浅的静脉图像信息；然后通过阈值来限制图像噪声增大的现象，增强了静脉信息，抑制了阴影等一些多余信息的变化，具体包含以下步骤：S1、将图像分解为多个局部领域，并计算每个局部领域的直方图；S2、为了有效调整图像的对比度，设置一个阈值，限制过度的对比度增强效果；S3、根据每个领域的直方图积分值，计算出归一化的直方图变换函数：g＝[gmax-gmin]*Pf+gmin在上述公式，g为新计算的像素值，gmax为最大的像素值，gmin为最小的像素值，Pf为分布函数；所述的LAGCCH方法为先把全域分成子域，其后在每个子域执行基于直方图积分函数进行计算的AGC方法，然后在重叠领域中，采用双线性插值原理结合图像，最终得到了增强全域对比度的安全图像；具体包含以下步骤：S1、输入图像分成N个子域；S2、在每个子域计算直方图积分，具体公式如下： 其中，Hnp为直方图积分函数，n为1～N，Rn为第n个领域，Inx，y为x，y的像素值；S3、基于直方图积分值获取自适应gamma校正函数：Gnp＝FHnp其中，Gnp：gamma校正函数，F：变换函数；S4、对子域的每个像素执行gamma校正函数： 其中，为在第n个子域计算出的像素值；S5、采用双线性插值法从计算出的子域生成全域图像，具体公式如下： 其中，为更新的像素值；S3、确定手掌领域；S4、采用通过知识蒸馏算法和量化方法生成的模型提取特征；S5、在产品上实现掌静脉比对识别。

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