PALM TRACE LOCAL VISION LAB / 01
照片不上传 · 浏览器内识别 Browser-only prototype

ON-DEVICE PALM VISION / TRACEABLE FOLKLORE RULES

视觉模型看清掌纹，
典籍规则逐条合参。

VISION21 点定位 + 三主线分割
RULE ENGINE典籍方向 + 可追溯规则编号
LOCAL图片 0 上传 + 0 Token

MediaPipe 定位 21 个手部关键点，ONNX 分割感情线、智慧线与生命线；小指侧缘算法补充侧纹候选。

掌型、线势与侧纹进入可追溯的典籍规则引擎，组合成五域民俗解读。照片、关键点与掌纹坐标只在当前浏览器处理；本站不收集、不存储，也不用于训练。

首次使用会从 jsDelivr / Google Storage 下载运行时与模型文件；照片不会随这些请求发送。
选择本次民俗取手口径
本次拍摄

只用于决定拍哪只手；不从影像推断性别，也不用于身份或医学判断。中国民俗流派并不完全一致。

A

步骤 1 / 2 · 正面全掌

正在准备本地识别模型…

五指尖到腕线全部入框 掌心正对镜头 · 自然伸指 · 光线均匀
目标手 完整入框 清晰纹理 等待图像
0 / 14
先完成正面全掌

五个指尖、掌面与第一道腕线必须同时可见。

MODEL REGISTER / LOCAL PIPELINE

两套引擎，职责分开。

视觉模型负责找手和掌纹；民俗部分不是大模型，而是本地固定规则。每一步的输入、输出和边界都可展开核对。

ENGINE A / VISION 掌纹视觉识别

MediaPipe 先定位 21 个手部关键点；独立 ONNX 分割模型再识别感情线、智慧线与生命线的像素区域。

手部定位
MediaPipe Hand Landmarker · float16
掌纹分割
palm-line-reader / student_fp16.onnx
浏览器运行
ONNX Runtime Web · WebGPU / WASM
ENGINE B / FOLKLORE 民俗规则合参

不调用 ChatGPT、DeepSeek 或其他文本模型。测量值进入确定性的 JavaScript 规则矩阵，再组合成五类民俗娱乐断语。

规则引擎
palmOntology + outcome report
历史方向
Cheiro · Palmistry for All (1916)
生成成本
0 Token · 本地确定性输出
01 / GEOMETRY

手型与比例

21 点骨架计算掌长宽、五指长度、指缝角度与左右手；这是几何测量，不是身份识别。

hand_landmarker.task
02 / CREASES

三条主掌纹

512×512 四分类模型输出背景、感情线、智慧线、生命线；1024 掌心 ROI 再贴合暗纹与图拓扑。

student_fp16.onnx
03 / SIDE VIEW

小指侧缘

侧掌没有使用神经网络；由本地画质门槛与横向暗纹算法给出短横纹候选，并保留“未见”状态。

local image analysis
04 / READING

五域民俗报告

规则编号连接可见特征、工程档位与民俗来源；相同输入得到相同输出，不由语言模型自由发挥。

deterministic rules