买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种利用谷形特征的掌静脉图像识别与匹配的方法及其系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116704565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310158578.9，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种利用谷形特征的掌静脉图像识别与匹配的方法及其系统是由冯定忠;马铭泽;张烨设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用谷形特征的掌静脉图像识别与匹配的方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用谷形特征的掌静脉图像识别与匹配的方法及其系统，方法包括如下步骤：S1：对用户手掌进行拍照，对采集到的掌静脉信息进行加工得到掌静脉特征并上传至数据库中；将步骤S1中灰度图像中的各点Gj,i的灰度值，按照相同的行列坐标j,i，映射在矩阵G1中，使得G1j,i的值等于Gj,i点的灰度值；S3、将提取出的列向量做曲线拟合处理；S4、对步骤S3中拟合好的多项式YN，寻找最低点，即特征点，取得的特征点集合记作Pc；S5、重复上述步骤S2与S3，对整幅图像G1进行遍历，从而提取出全部特征点。本发明相较于现有方法，图像增强过程更加简单，能够快速处理图像，有助于大数据场景下对用户的快速识别。

本发明授权一种利用谷形特征的掌静脉图像识别与匹配的方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种利用谷形特征的掌静脉图像识别与匹配的方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1：对用户手掌进行拍照，并将图像目标区域的灰度图像记为HG，对采集到的掌静脉信息进行加工得到掌静脉特征并上传至数据库中的方法为： 将掌静脉信息作为一个大小为m*n的图像矩阵，并记作矩阵G，其中，m为矩阵G的行的数量，矩阵G中的行的序号为j，矩阵G的列的数量为n，矩阵G的列的序号为i，记矩阵G中序号为i的列的元素为G,i，记矩阵G中序号为j的行的元素为Gj,，记矩阵G中行的序号为j、列的序号为i的元素为Gj,i，i∈[1,n]，j∈[1,m]；设置一个与预处理图大小相同为m×n的图像矩阵，记作矩阵G1，其中，m为矩阵G1的行的数量，n为矩阵G1的列的数量，矩阵G1中的行的序号同样为j，列的序号为i，记矩阵G1中序号为i的行的元素为G1,i，记矩阵G1中序号为j的行的元素为G1j,，记矩阵G1中行的序号为j,列的序号为i的元素为G1j,i； S2：各点G1j,i的数值计算方式如下： 将步骤S1中灰度图像中的各点HGj,i的灰度值，按照相同的行列坐标j,i，映射在矩阵G1中，使得G1j,i的值等于HGj,i点的灰度值；将点G1j,i在矩阵中表示为gji，有矩阵表达如下： S3、提取矩阵G1中的列向量，将得到的一维离散向量记作1*N，其中N与j值相等；对提取出的列向量进行曲线拟合处理；由泰勒公式可知，任何一个函数都可以拆分成近似于这个函数的多项式表达，通过最小二乘法，取该列向量中所有点，进行曲线拟合，拟合阶数为18，记拟合多项式为YN，则有： S4、对步骤S3中拟合好的多项式YN，寻找其局部最低点，得到的最低点即为特征点P，取得的特征点集合记作Pc；计算方式为： 设存在向量Lix,g，其中的各点数据来自于多项式YN，对向量Lix,g内各数据点，存在误差平方和S，将向量Lix,g以矩阵形式表示如下： 误差平方和S表示为： S＝xA-gTxA-g5 其中x是一个范德蒙矩阵,A是多项式ai系数构成的系数向量，g是多项式YN在矩阵G1中的输出向量； 对于最优函数，应满足： 则得到多项式系数集合A的求解公式为： A＝xTx-1xTg7； 在步骤S4中，对拟合好的多项式YN求解其二阶导数f″Px，当f″Px＝0，时，记录该点的横坐标为Px，并分别计算点Px+1与点Px-1的一阶导数f′Px-1与f′Px+1，当f′Px+10且f′Px-10时，记录该点Px为特征点，取得的特征点集合记作Pc； 在步骤S4中，进行哈希编码的方式为： S41、将g2划分为8*8的、相互之间无交集的子矩阵共计256个，记作z1～z256，计算每个矩阵的平均值，记作equ1n，eqeu1n＝∑zn÷64，其中映射到新矩阵G3； S42、在新矩阵G3中，再将其划分为4*4的子矩阵共计64个，记作zz1～zz64，进行每个矩阵的平均值，记作equ2n2，equ2n2＝∑zzn2÷16 其中映射到新矩阵G4中； S43、计算G4的平均值，记作equ3，equ3＝ΣG4÷64；然后将矩阵中各个元素分别与平均值比对，大于平均值的记作1，小于平均值的记作0，生成64位哈希编码Hl； S44、将步骤S43中得到的哈希编码Hl，与数据库中的各条编码逐一计算汉明距离Hamdist，并设置成功条件，不满足条件的均视作失败；集合Ht共储存t个数据，其中各条哈希编码按录入顺序记录为H1，H2，...，Ht；则有： Hamdist＝Hl⊕Ht8 其中，匹配成功条件设置为Hamdist≤5； S5、重复上述步骤S2与S3，对整幅图像G1进行遍历，从而提取出全部特征点； 在步骤S5中，对新的子图像G2使用8*8大小的滑动窗口W进行遍历，窗口W的遍历规则为：每次遍历得到的像素点，均不重复，获取其哈希编码Hl，并上传至数据库中，数据库中的所有哈希编码构成集合Ht；通过比对用户此次数据库中系统会得到本次的哈希编码Hl，与所述Ht中的所有哈希编码H进行比较，由此实现掌静脉特征的快速的提取和快速的识别及查找。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。