1.一种掌纹图像预处理方法，其特征在于，包括：

获取指窝区域检测神经网络模型；所述指窝区域检测神经网络模型为以手部图像为输入，以手指之间指窝图像为输出的神经网络模型；

获取手部图像；

利用所述指窝区域检测神经网络模型，根据所述手部图像，得到指窝图像；

获取指窝区域分割神经网络模型；所述指窝区域分割神经网络模型为以指窝图像为输入，以指窝区域分割图像为输出的神经网络模型；

利用所述指窝区域分割神经网络模型，根据所述指窝图像，得到指窝区域分割图像；

将所述指窝区域分割图像进行边缘提取得到指窝边缘分割图像，并根据所述指窝边缘分割图像，采用指间根点定位算法，确定得到掌纹感兴趣区域；

提取所述掌纹感兴趣区域中的掌纹特征。

2.根据权利要求1所述的一种掌纹图像预处理方法，其特征在于，所述将所述指窝区域分割图像进行边缘提取得到指窝边缘分割图像，并根据所述指窝边缘分割图像，采用指间根点定位算法，确定得到掌纹感兴趣区域，包括：判断所述指窝边缘分割图像的两侧边缘是否能够拟合为两条直线；若能，则采用指间根点定位算法，根据所述指窝边缘分割图像，检测到指间根点作为关键点，定位得到掌纹感兴趣区域；反之，则采用二次肤色自适应分割算法得到所述指窝区域分割图像，再对指窝区域分割图像进行边缘检测，从而实现指窝边缘分割图像的更新，并采用指间根点定位算法，根据更新后的指窝边缘分割图像，检测到指间根点作为关键点，并进一步定位得到掌纹感兴趣区域。

3.根据权利要求1所述的一种掌纹图像预处理方法，其特征在于，所述指窝图像包括：食指与中指间的指窝图像、无名指与小拇指间的指窝图像。

4.根据权利要求3所述的一种掌纹图像预处理方法，其特征在于，所述方法还包括：采用公式 从所述

指窝图像中筛选得到食指与中指间的指窝图像以及无名指与小拇指间的指窝图像；

其中a、b表示配对的两个候选指窝图像，当Pa,b＝1表示两个配对的候选指窝图像为所需指窝图像，当Pa,b＝0表示两个候选指窝图像不是所需指窝图像，Wa和Wb分别表示两个候选指窝图像的宽度，Da,b表示两个候选指窝图像中心点之间的直线距离,DYa,b表示两个候选指窝图像中心点之间的竖直距离。

5.根据权利要求1所述的一种掌纹图像预处理方法，其特征在于，所述获取指窝区域检测神经网络模型，之前还包括：获取手部样本图像；

选取所述手部样本图像中符合预设条件的图片进行标定采样，构成第一训练样本集；

采用所述第一训练样本集，对所述指窝区域检测神经网络模型进行训练，获得指窝区域检测神经网络模型。

6.根据权利要求1所述的一种掌纹图像预处理方法，其特征在于，所述获取指窝区域分割神经网络模型，之前还包括：获取指窝样本图像；

选取所述指窝样本图像中符合预设条件的图片进行标定采样，构成第二训练样本集；

采用所述第二训练样本集，对所述指窝区域分割神经网络模型进行训练，获取指窝区域分割神经网络模型。

7.一种掌纹特征提取系统，其特征在于，包括：

指窝区域检测神经网络模型获取模块，用于获取指窝区域检测神经网络模型；所述指窝区域检测神经网络模型为以手部图像为输入，以手指之间指窝图像为输出的神经网络模型；

手部图像获取模块，用于获取手部图像；

指窝图像确定模块，用于利用所述指窝区域检测神经网络模型，根据所述手部图像，得到指窝图像；

指窝区域分割神经网络模型获取模块，用于获取指窝区域分割神经网络模型；所述指窝区域分割神经网络模型为以指窝图像为输入，以指窝区域分割图像为输出的神经网络模型；

指窝区域分割图像确定模块，用于利用所述指窝区域分割神经网络模型，根据所述指窝图像，得到指窝区域分割图像；

掌纹感兴趣区域确定模块，用于将所述指窝区域分割图像进行边缘提取得到指窝边缘分割图像，并根据所述指窝边缘分割图像，采用指间根点定位算法，确定得到掌纹感兴趣区域；

掌纹特征提取模块，用于提取所述掌纹感兴趣区域中的掌纹特征。

8.根据权利要求7所述的一种掌纹特征提取系统，其特征在于，所述掌纹感兴趣区域确定模块包括：判断单元，用于判断所述指窝边缘分割图像的两侧边缘是否能够拟合为两条直线；若能，则采用指间根点定位算法，根据所述指窝边缘分割图像，检测到指间根点作为关键点，定位得到掌纹感兴趣区域；反之，则采用二次肤色自适应分割算法得到所述指窝区域分割图像，再对指窝区域分割图像进行边缘检测，从而实现指窝边缘分割图像的更新，并采用指间根点定位算法，根据更新后的指窝边缘分割图像，检测到指间根点作为关键点，并进一步定位得到掌纹感兴趣区域。

9.根据权利要求7所述的一种掌纹特征提取系统，其特征在于，所述系统还包括：筛选模块，用于采用公式 从所述

指窝图像中筛选得到食指与中指间的指窝图像以及无名指与小拇指间的指窝图像；

其中a、b表示配对的两个候选指窝图像，当Pa,b＝1表示两个配对的候选指窝图像为所需指窝图像，当Pa,b＝0表示两个候选指窝图像不是所需指窝图像，Wa和Wb分别表示两个候选指窝图像的宽度，Da,b表示两个候选指窝图像中心点之间的直线距离,DYa,b表示两个候选指窝图像中心点之间的竖直距离。

10.根据权利要求1所述的一种掌纹特征提取方法，其特征在于，所述系统还包括：手部样本图像获取模块，用于获取手部样本图像；

第一标定采样模块，用于选取所述手部样本图像中符合预设条件的图片进行标定采样，构成第一训练样本集；

第一训练模块，用于采用所述第一训练样本集，对所述指窝区域检测神经网络模型进行训练，获得指窝区域检测神经网络模型；

指窝样本图像获取模块，用于获取指窝样本图像；

第二标定采样模块，用于选取所述指窝样本图像中符合预设条件的图片进行标定采样，构成第二训练样本集；

第二训练模块，用于采用所述第二训练样本集，对所述指窝区域分割神经网络模型进行训练，获取指窝区域分割神经网络模型。