掌形辨识系统的改良

摘要

本案系为一种掌形辨识系统的改良，其中利用细胞神经系统网路(Cellular Neural Networks，以下简称CNN)的基本特性为依据做为掌形辨识系统的影像前置处理。藉由输入一张想要辨识身份的掌形图像，经过一连串上的处理后，将此图片转换产生出有意义的数值，再将这些数值和资料库的资料进行比对，从中获得身份辨识的结果。而此构成的辨识系统分为三大部份：第一部份为掌形影像前置处理及轮廓化；第二部份为掌形特征点撷取；第三部份为掌形特征点比对辨识，进而达到本案创作以Matlab和VB撰写出一套以细胞神经系统网路〔CNN〕架构为主轴的软体，有效进行对掌形图片的处理，并从中模拟获得数据及验证。

主权项

1.一种掌形辨识系统的改良,其特征系利用细胞神 经系统网路的基本特性为依据,藉由输入一张欲辨 识身分的未知掌形图片,经过掌形图片灰阶处理与 影像二値化、边缘侦测以及掌形特征点的撷取和 比对,从中获得掌形辨识的结果。 2.依申请专利范围第1项所述之掌形辨识系统的改 良,其中该掌形的影像二値化以及边缘侦测的部分 ,系可由细胞神经系统网路_门槛(CNN_THRESHOLD)以及 细胞神经系统网路_灰阶边缘(CNN_EDGEGRAY)来完成。 3.依申请专利范围第1项所述之掌形辨识系统的改 良,其中该掌形比对所需特征点的撷取,是经过边 缘侦测后的掌形轮廓中取得复数个基本掌形特征 点。 4.依申请专利范围第1项所述之掌形辨识系统的改 良,其中该掌形比对所需特征点的撷取,是经过边 缘侦测后的掌形轮廓中取得十个基本掌形特征点 。 5.依申请专利范围第1项所述之掌形辨识系统的改 良,其中该掌形比对系以特征点为基准,撷取掌形 复数几何特征作为辨识依据。 6.依申请专利范围第1项所述之掌形辨识系统的改 良,其中该掌形比对系以特征点为基准,撷取掌形19 项几何特征作为辨识依据,第1项至第4项掌形特征 为食指至小姆指个别的指缝宽度;第5项至第8项掌 形特征为食指至小姆指个别由指缝向上取特定高 度的指宽;第9项至第12项为食指至小姆指的指定面 积;第13项至第16项为食指至小姆指取其指缝的个 别斜率;第17项以掌形特征点当中特定三点所构三 角形周长大小来代表一个掌形的大小;第18项为大 姆指指缝宽度;第19项是计算构成整体掌形的总像 素値。 图式简单说明: 第1图:本创作之掌形辨识处理流程示意图。 第2图:本创作之影像灰阶値分布统计图。 第3图:本创作之细胞神经系统网路_门槛(CNN_ THRESHOLD)参数示意图表。 第4图:本创作之细胞神经系统网路_灰阶边缘(CNN_ EDGEGRAY)参数示意图表。 第5a图:本创作之曲线追踪法模版示意图(原始曲线 )。 第5b图:本创作之曲线追踪法模版示意图(曲线追踪 结果)。 第5c图:本创作之曲线追踪法模版示意图(第一个遮 罩结构)。 第5d图:本创作之曲线追踪法模版示意图(第二个遮 罩结构)。 第6图:本创作之特征点撷取示意图。 第7图:本创作之掌形特征-指缝距离示意图。 第8图:本创作之掌形特征-指定手指宽度示意图。 第9图:本创作之掌形特征-指缝斜率示意图。 第10图:本创作之掌形特征-手指指定面积示意图。 第11图:本创作之掌形特征-手掌大小示意图。 第12图:本创作之比对流程示意图表。