身份识别方法、装置、终端以及存储介质制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种身份识别方法、装置、终端以及存储介质。在进行身份识别方法的过程中，可以在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理，然后根据进行预处理后的最终掌静脉图像对待测者的身份进行识别；还可以在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理，然后根据进行预处理后的最终掌静脉图像对待测者的身份进行识别；还可以在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理，然后在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理，最后根据进行预处理后的最终掌静脉图像对待测者的身份进行识别。份进行识别。份进行识别。

【技术实现步骤摘要】
身份识别方法、装置、终端以及存储介质


[0001]本说明书涉及人体生物特征识别
，尤其涉及一种身份识别方法、装置、终端以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，人们对安全的重视程度也越来越高，因此关于身份识别的方法也成为本领域技术人员研究的重点之一。
[0003]掌静脉识别是近年来新兴的一种身份识别方法，主要利用掌静脉来进行个体的身份识别，是对现有人体生物特征识别技术的重要补充。

技术实现思路

[0004]本说明书一个或多个实施例提供一种身份识别方法、装置、终端以及存储介质，可以实现对待测者进行身份识别。
[0005]本说明书一个或多个实施例提供一种身份识别方法，所述方法包括：
[0006]根据待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理；和/或
[0007]根据待测者的手掌的掌纹图像，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理；
[0008]根据进行预处理后的所述最终掌静脉图像对所述待测者的身份进行识别。
[0009]本说明书一个或多个实施例提供一种身份识别装置，所述装置包括：
[0010]第一预处理模块，用于根据待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理；和/或
[0011]第二预处理模块，用于根据待测者的手掌的掌纹图像，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理；
[0012]识别模块，用于根据进行预处理后的所述最终掌静脉图像对所述待测者的身份进行识别。
[0013]本说明书一个或多个实施例提供一种终端，所述终端包括：
[0014]摄像头模组，用于采集待测者的手掌的掌静脉图像和/或掌纹图像；
[0015]补光模组，用于在采集所述待测者的手掌的掌静脉图像和/或掌纹图像时进行补光；
[0016]主控模组，用于执行执上述的方法的步骤。
[0017]本说明书一个或多个实施例提供一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法的步骤。
[0018]本说明书一个或多个实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法的步骤。
[0019]本说明书一个或多个实施例一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0020]本说明书一个或多个实施例提供一种身份识别方法，根据待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度，在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理；和/或根据待测者的手掌的掌纹图像，在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理；然后根据进行预处理后的最终掌静脉图像对待测者的身份进行识别。由于在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行预处理操作，可以去除待测者的手掌的放置角度、皮肤颜色或者面积等因素带来的干扰；而在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行预处理操作，可以去除待测者的手掌中异物或者外界灯光等因素带来的干扰，那么根据去除干扰因素后的最终掌静脉图像对待测者的身份进行识别，可以有效提高通过掌静脉图像进行身份识别的准确度。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别系统的架构图；
[0023]图2为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别方法的系统交互图；
[0024]图3为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图；
[0025]图4为本说明书一示例性实施例提供的一种掌静脉图像的示意图；
[0026]图5为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图；
[0027]图6为本说明书一示例性实施例提供的一种掌纹图像的示意图；
[0028]图7为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图；
[0029]图8为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别方法的应用场景示意图；
[0030]图9为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图；
[0031]图10为本说明书一示例性实施例提供的一种补光模组的结构示意图；
[0032]图11为本说明书一示例性实施例提供的一种补光模组的结构示意图；
[0033]图12为本说明书一示例性实施例提供的一种补光模组的结构示意图；
[0034]图13为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别装置的结构示意图；
[0035]图14为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别装置的结构示意图；
[0036]图15为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别装置的结构示意图；
[0037]图16为本说明书一示例性实施例提供了一种终端的结构示意图。
具体实施方式
[0038]为使得本说明书一个或多个实施例的特征和优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书实施例的一部分实施例，而非全部实施例。基于本说明书一个或多个实施例中的实施例，本领域技术人员在没有做出创
造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
[0039]下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书一个或多个实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本说明书一个或多个实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0040]图1为本说明书一示例性实施例提供的一种身份识别系统的架构图。
[0041]如图1所示，系统架构可以至少包括设置于终端100中的主控模组101、摄像头模组102以及补光模组103。
[0042]当终端100为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于智能手表、智能手机、平板电脑、膝上型便携式计算机和台式计算机等。当终端100为软件时，可以是安装在上述所列举的电子设备中，其可以实现呈多个软件或软件模块(例如：用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不作具体限定。
[0043]摄像头模组102用于根据主控模组101的控制采集待测者的手掌的掌静脉图像和/或掌纹图像；补光模组103用于根据主控模组101的控制在采集待测者的手掌的掌静脉图像和/或掌纹图像时进行补光。
[0044]应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种身份识别方法，所述方法包括：根据待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理；和/或根据待测者的手掌的掌纹图像，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理；根据进行预处理后的所述最终掌静脉图像对所述待测者的身份进行识别。2.根据权利要求1所述的方法，所述根据待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理，包括：获取待测者的手掌的初始掌静脉图像，根据所述初始掌静脉图像确定所述待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度；若所述待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度不在预设亮度阈值范围内，则调节补光模组的参数和/或摄像头模组的参数，直到所述待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度在所述预设亮度阈值范围内；采集所述待测者的手掌当前的掌静脉图像作为所述待测者的手掌的最终掌静脉图像。3.根据权利要求2所述的方法，所述若所述待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度不在预设亮度阈值范围内，则调节补光模组的参数和/或摄像头模组的参数，包括：若确定所述初始掌静脉图像中存在至少一个区域的亮度不在所述预设亮度阈值范围内，且确定所述待测者的手掌的面积等于或者大于预设手掌面积阈值，则调节补光模组的灯光参数，以改变所述待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度。4.根据权利要求2所述的方法，所述若所述待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度不在预设亮度阈值范围内，则调节补光模组的参数和/或摄像头模组的参数，包括：若确定所述初始掌静脉图像中存在至少一个区域的亮度不在所述预设亮度阈值范围内，且确定所述待测者的手掌的面积小于预设手掌面积阈值，则调节摄像头模组的摄像参数和/或调节所述摄像头模组与所述待测者的手掌之间的距离参数，以改变所述待测者的手掌的初始掌静脉图像亮度。5.根据权利要求1所述的方法，所述根据待测者的手掌的掌纹图像，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理，包括：获取所述待测者的手掌的最终掌静脉图像以及掌纹图像，以及分别提取所述最终掌静脉图像的感兴趣区域以及所述掌纹图像的感兴趣区域；提取所述掌纹图像的感兴趣区域中的第一异常特征点，将所述第一异常特征点在所述最终掌静脉图像中对应的第一掌静脉特征的匹配权重设置为第一预设匹配权重。6.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述待测者的手掌的掌纹图像，在采集所述待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理，包括：获取所述待测者的手掌的最终掌静脉图像以及掌纹图像，以及分别提取所述最终掌静脉图像的感兴趣区域以及所述掌纹图像的感兴趣区域；根据所述掌纹图像的感兴趣区域提取出所述最终掌静脉图像的感兴趣区域中的第二异常特征点，将所述第二异常特征点在所述最终掌静脉图像中对应的第二掌静脉特征的匹配权重设置为第二预设匹配权重。7.根据权利要求1所述的方法，所述根据进行预处理后的所述最终掌静脉图像对所述
待测者的身份进行识别，包括：提取进行预处理后的所述最终掌静脉图像中的掌静脉特征；将所述掌静脉特征与数据库中预设用户的掌静脉特征进行掌静脉特征匹配，根据匹配结果对所述待测者的身份进行识别。8.根据权利要求7所述的方法，所述根据匹配结果对所述待测者的身份进行识别，包括：若所述掌静脉特征与数据库中任一预设用户的掌静脉特征的匹配度大于或者等于第一匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丛，顾凤香，滕海，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：