CN104866804A - 一种掌纹信息识别的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种掌纹信息识别的方法和设备。该方法包括：获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；检测所述当前显示图像中的角点；依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域；从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。通过本申请实施例，一方面无需借助专用的掌纹信息采集设备也无需用户手掌接触采集设备，使得用户操作得以简化，另一方面由角点确定的识别区域能够适应用户手掌大小和摆放位置的不同而改变，从而使得掌纹信息的识别更加准确。

Description

一种掌纹信息识别的方法和设备

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种掌纹信息识别的方法和设备。

背景技术

随着计算机应用涉及到人们生活中越来越多的方面，许多应用需要获取外界某种目标物上所携带的信息来实现某些运行过程。例如，可以通过识别用户手掌上的掌纹信息，实现对用户身份进行识别或者认证。

现有的掌纹识别方式大多需要用户将手掌接触到专用于识别掌纹信息的采集设备上，采集设备采用固定的识别区域（即ROI区域，Region of Interest，感兴趣区域）对手掌呈现的图像进行掌纹信息的识别。虽然现有技术可以实现掌纹信息的识别，但是，由于其通过采集设备上的固定识别区域来识别掌纹信息，这一方面要求应用在识别掌纹信息必须借助于专用的采集设备，另一方面也要求用户手掌接触到采集设备的固定区域中，因此，现有的掌纹识别方式会造成用户操作上的繁琐。此外，由于用户手掌的大小不同以及摆放位置不同，现有技术采用固定的识别区域对掌纹信息进行识别也会造成掌纹信息识别的不准确。

发明内容

本申请实施例所要解决的技术问题是，提供一种信息识别的方法和设备，可以从用户手掌通过拍摄元件呈现出的图像中识别出用户手掌上的掌纹信息，以解决按照现有技术中专用于掌纹信息识别的采集设备采用固定的识别区域对接触到该采集设备上的用户手掌进行掌纹信息识别而导致的用户操作繁琐以及掌纹信息识别不准确的技术问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种掌纹信息识别的方法，该方法包括：

获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

检测所述当前显示图像中的角点；

依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域；

从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

可选的，所述检测所述当前显示图像中的角点，包括：

对所述当前显示图像进行灰度化和滤波，得到所述当前显示图像的灰度图像；

依据所述灰度图像各个坐标点与邻点相比的灰度差异确定所述当前显示图像中的角点。

可选的，所述依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域，包括：

从所述角点中提取第一关键点、第二关键点和第三关键点；所述第一关键点位于所述手掌的食指与中指之间的凹陷处，所述第二关键点位于所述手掌的中指与无名指之间的凹陷处，所述第三关键点位于所述手掌的无名指与小指之间的凹陷处；

经第二关键点向第一关键点和第三关键点的连线做垂线，并在所述垂线位于所述手掌内的部分查找中心点；所述中心点与所述第二关键点之间的距离等于所述第一关键点与所述第二关键点之间的距离；

以所述中心点为中心、以预设的长度为边长确定一个正方形区域作为所述感兴趣区域。

可选的，还包括：响应于识别所述掌纹信息的触发指令，在显示区域中用于标识预置定位坐标范围的提示信息并显示，再进入执行所述获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

响应于检测到所述当前显示图像中的角点，从所述角点中提取所述手掌在所述当前显示图像中的实际定位点；

判断所述实际定位点在所述显示区域的坐标是否位于预置定位坐标范围之内，如果是，进入执行所述依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域。

可选的，还包括：

检测所述当前显示图像中所述手掌的实际轮廓线并显示。

可选的，所述从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息，包括：

重新获取手掌通过拍摄元件呈现在所述显示区域的当前显示图像；

以重新获取的当前显示图像中呈现在所述感兴趣区域的图像部分作为待识别图像，从所述待识别图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

可选的，还包括：

响应于识别所述掌纹信息的触发指令，通过光线感应传感器检测外界光线强度；

响应于检测到的外界光线强度未超过预设的光强阈值，控制补光灯处于开启状态，并进入执行所述获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

响应于检测到的外界光线强度超过预设的光强阈值，控制补光灯处于关闭状态，并进入执行所述获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像。

可选的，还包括：

响应于确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域，执行用于提示用户信息正在识别的提示动作。

此外，本申请实施例还提供了一种掌纹信息识别的设备，该设备包括：

图像获取模块，用于获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

图像检测模块，用于检测所述当前显示图像中的角点；

感兴趣区域确定模块，用于依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域；

信息提取模块，用于从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

可选的，所述图像检测模块包括：

图像处理子模块，用于对所述当前显示图像进行灰度化和滤波，得到所述当前显示图像的灰度图像；

角点查找子模块，用于依据所述灰度图像各个坐标点与邻点相比的灰度差异确定所述当前显示图像中的角点。

可选的，所述感兴趣区域确定模块包括：

关键点提取子模块，用于从所述角点中提取第一关键点、第二关键点和第三关键点；所述第一关键点位于所述手掌的食指与中指之间的凹陷处，所述第二关键点位于所述手掌的中指与无名指之间的凹陷处，所述第三关键点位于所述手掌的无名指与小指之间的凹陷处；

垂线子模块，用于经第二关键点向第一关键点和第三关键点的连线做垂线；

中心点查找子模块，用于在所述垂线位于所述手掌内的部分查找中心点；所述中心点与所述第二关键点之间的距离等于所述第一关键点与所述第二关键点之间的距离；

区域确定子模块，用于以所述中心点为中心、以预设的长度为边长确定一个正方形区域作为所述感兴趣区域。

可选的，还包括：

定位点提示模块，用于响应于识别所述信息的触发指令，在显示区域中用于标识预置定位坐标范围的提示信息并显示，再触发所述图像获取模块；

定位点提取模块，用于响应于检测到所述当前显示图像中的角点，从所述角点中提取所述手掌在所述当前显示图像中的实际定位点；

定位点判断模块，用于判断所述实际定位点在所述显示区域的坐标是否位于预置定位坐标范围之内；

区域确定触发模块，用于在所述定位点判断模块的判断结果为是的情况下，触发所述感兴趣区域确定模块。

可选的，还包括：

实际轮廓线绘制模块，用于检测所述当前显示图像中所述手掌的实际轮廓线并显示。

可选的，所述信息提取模块包括：

图像重新获取子模块，用于重新获取手掌通过拍摄元件呈现在所述显示区域的当前显示图像；

信息提取子模块，用于以重新获取的当前显示图像中呈现在所述感兴趣区域的图像部分作为待识别图像，从所述待识别图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

可选的，还包括：

光强检测模块，用于响应于识别所述掌纹信息的触发指令，通过光线感应传感器检测外界光线强度；

补光灯开启控制模块，用于响应于检测到的外界光线强度未超过预设的光强阈值，控制补光灯处于开启状态，并触发所述图像获取模块；

补光灯关闭控制模块，用于响应于检测到的外界光线强度超过预设的光强阈值，控制补光灯处于关闭状态，并触发所述图像获取模块。

与现有技术相比，本申请具有以下优点：

根据本申请实施例的技术方案，当获取到手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像时，先检测出当前显示图像中的角点，然后依据角点来确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域，再从感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。因此，当需要对掌纹信息进行识别时，手掌图像的采集可以通过拍摄元件获取，而不再需要专用于掌纹信息识别的采集设备，也不需要用户将手掌接触到采集设备上，从而简化了用户的操作。并且，由于用于采集掌纹信息的感兴趣区域是依据当前显示图像中的角点来确定的，可以实现依据图像中手掌实际大小和实际位置来确定掌纹信息的识别区域，从而避免了用户手掌大小和摆放位置对掌纹信息识别的影响，使得掌纹信息的识别更加准确。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。

图1为本申请中掌纹信息识别的方法实施例1的流程图；

图2为本申请实施例中确定感兴趣区域一实施方式的示意图；

图3为本申请实施例中从感兴趣区域提取特征信息一实施方式的流程图；

图4为本申请实施例中补光灯控制一实施方式的流程图；

图5为本申请中掌纹信息识别的方法实施例2的流程图；

图6为本申请中掌纹信息识别的设备实施例1的结构图；

图7为本申请实施例中图像检测模块602一实施方式的结构图；

图8为本申请实施例中感兴趣区域确定模块603一实施方式的结构图；

图9为本申请中掌纹信息识别的设备实施例2的结构图；

图10为本申请中掌纹信息识别的设备实施例3的结构图；

图11为本申请实施例中信息提取模块604一实施方式的结构图；

图12为本申请中掌纹信息识别的设备实施例4的结构图；

图13为本申请中掌纹信息识别的设备实施例5的结构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通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，都属于本申请保护的范围。

本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本申请的发明人经过研究发现，现有技术在识别掌纹信息时之所以存在用户操作繁琐的问题，是因为其需要借助专用于识别掌纹信息的采集设备并且要求用户的手掌接触到采集设备上。而目前，越来越多的计算机设备都配置有拍摄元件，如便携式设备自带的摄像镜头、计算机设备的外连摄像头等等。因此，为了避免采用专用于识别掌纹信息的采集设备，可以通过拍摄元件来获取手掌的图像，再从手掌图像中识别掌纹信息。但进一步而言，相对于需要用户手掌接触的专用采集设备可以通过接触区域的设置来固定手掌的摆放位置，拍摄元件在获取手掌图像时由于并不需要也不能够使手掌接触拍摄元件，因此拍摄元件无法实现对手掌摆放位置的固定，这就使得通过拍摄元件获取的手掌图像识别掌纹信息时需要根据手掌图像中手掌占据的实际位置来确定识别区域。

基于上述考虑，本申请的主要思想之一可以包括：当获取到手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像时，先对当前显示图像进行检测而确定当前显示图像中的角点，再依据检测出的角点来确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域，并从感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。由于手掌的当前显示图像通过拍摄元件来获取，并且掌纹信息的识别区域是依据当前显示图像的角点所确定的，因此，一方面无需借助专用的掌纹信息采集设备也无需用户手掌接触采集设备，使得用户操作得以简化，另一方面由角点确定的识别区域能够适应用户手掌大小和摆放位置的不同而改变，从而使得掌纹信息的识别更加准确。

在介绍了本申请的主要思想以后，下面结合附图，详细说明本申请的各种非限制性实施方式。

参见图1，示出了本申请中掌纹信息识别的方法实施例1的流程图。在本实施例中，例如具体可以包括如下步骤：

S101、获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像。

其中，拍摄元件可以是执行掌纹信息识别的系统所在设备自身携带的内部硬件，如移动终端自带的拍摄镜头，或者，拍摄元件也可以是与执行掌纹信息识别的系统所在设备相连的一个外部设备，如台式机相连的外连摄像头。

需要说明的是，当前显示图像可以是动态图像。动态图像是指拍摄元件当前获取而显示在移动终端显示屏上的图像，但该图像并未被用户拍摄并保存下来，也即，动态图像是随着拍摄元件、手掌的位置和方向的变化而实时变化的。或者，当前显示图像也可以是静态图像。静态图像是指已经被用户拍摄并保存下来的由摄像元件获取的图像，也即，静态图像是固定的、不会随着拍摄元件、目标位的位置和方向的变化而实时变化的图像。其中，静态图像例如可以是拍摄的照片图像，或者也可以是拍摄的视频中截取的图像。可以理解的是，由于拍摄角度等问题的影响情况下利用本次获取的当前显示图像有时无法完成掌纹信息的识别，而是需要再次获取当前显示图像，所以，相比于静态图像，采用动态图像可以避免保存无用图像所带来的操作上的繁琐和存储空间的占用。

另外，为了适应手掌与拍摄元件之间距离的不同，在获取当前显示图像时，可以采用自动调焦以及图像放大的拍摄功能来使得当前显示图像中呈现出清晰的手掌。

S102、检测所述当前显示图像中的角点。

其中，角点是指当前显示图像中亮度变化剧烈的点，或者说是图像边缘曲线上曲率的极大值点，角点位置处图像的亮度变化在横坐标和纵坐标两个方向上均较大。在手掌呈现的当前显示图像中，由于周围背景与手掌具有较大差异，手掌的轮廓线成为当前显示图像中的图像边缘曲线，而检测出的角点，就包括当前显示图像中手掌轮廓线上曲率的极大指点，如指尖、相邻手指之间的凹陷处等。可见，当前显示图像中的角点，可以反映当前显示图像中手掌的位置，因此，利用角点来确定掌纹信息的识别区域，就可以保证掌纹信息识别的准确性。

可以理解的是，由于角点表示的是图像亮度的变化程度，对角点的检测可以基于当前显示图像的灰度来实现。例如，S102可以包括：对所述当前显示图像进行灰度化和滤波，得到所述当前显示图像的灰度图像；依据所述灰度图像各个坐标点与邻点相比的灰度差异确定所述当前显示图像中的角点。其中，对当前显示图像的滤波可以包括高斯滤波和中值滤波。另外，依据灰度差异确定角点，可以采用角点检测算子实现，例如harris算子、SUSAN算子等。

需要说明的是，在本实施例的一些实施方式中，在检测角点的同时，还可以检测所述当前显示图像中所述手掌的实际轮廓线并显示。在当前显示图像上显示实际轮廓线，一方面可以使用户可以基于显示的实际轮廓线来调整手掌的摆放位置到实际轮廓线内，以便后续步骤对信息识别更加准确，另一方面可以提示用户系统准备进入掌纹信息识别的状态。可以理解的是，由于当前显示图像中手掌的实际轮廓线即为当前显示图像中亮度突变的边缘曲线，因此，采用同一个检测过程可以同时检测出角点和实际轮廓线，如前述基于图像灰度的Harris算子可以同时检测出当前显示图像中的角点和实际轮廓线。

S103、依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域。

可以理解的是，由于当前显示图像中的角点包括当前显示图像中手掌实际轮廓线上的点，这些点反映了当前显示图像中的手掌实际占据的区域，因此，感兴趣区域依据角点来确定，使得感兴趣区域与当前显示图像中手掌实际占据的区域能够始终保持相同的位置关系，因此可以保证每次掌纹识别时感兴趣区域总是从手掌上的同一区域识别掌纹信息，从而避免了用户手掌大小和摆放位置对掌纹信息识别的影响。因此，具体地说，感兴趣区域确定时所依据的角点可以是位于当前显示图像中手掌实际轮廓线上。此外，由于依据手掌实际轮廓线上的角点来确定感兴趣区域使得感兴趣区域在手掌中的位置相对固定，不仅可以使后续从感兴趣区域提取掌纹信息更加容易，从而降低掌纹信息识别整体上所消耗的时间，还可以使得感兴趣区域限制在手掌范围以内，从而避免误将手掌周围环境中的纹理识别为掌纹信息，进一步提高了掌纹信息识别的准确性

在本实施例的一些实施方式中，考虑到手掌上越靠近掌心的位置掌纹信息越丰富，而越靠近边缘的位置掌纹信息则越不明显、越不容易被识别，因此，为了使得采集的掌纹信息丰富且误差较小，感兴趣区域可以是当前显示图像中手掌的掌心区域。对于掌心区域的确定，例如S103可以包括：先从所述角点中提取第一关键点、第二关键点和第三关键点，其中，所述第一关键点位于所述手掌的食指与中指之间的凹陷处，所述第二关键点位于所述手掌的中指与无名指之间的凹陷处，所述第三关键点位于所述手掌的无名指与小指之间的凹陷处；然后经第二关键点向第一关键点和第三关键点的连线做垂线，并在所述垂线位于所述手掌内的部分查找中心点，其中，所述中心点与所述第二关键点之间的距离等于所述第一关键点与所述第二关键点之间的距离；再以所述中心点为中心点、以预设的长度为边长确定一个正方形区域作为所述感兴趣区域。具体如图2所示意性示出的，A为第一关键点，B为第二关键点，C为第三关键点，D为中心点，正方形D₁D₂D₃D₄为确定出的感兴趣区域。

另外，在本实施例的另一些实施方式中，S103执行完毕之后，还可以响应于确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域，执行用于提示用户信息正在识别的提示动作。其中，提示动作可以是显示上的动作，或者也可以是发出声音的动作，或者还可以是产生振动的动作。其中，显示上的提示动作，例如可以是显示区域的显示格式发生某种改变，比如结合前述绘制并显示手掌实际轮廓线的实施方式中，可以将显示的实际轮廓线颜色变化（如改变成半透明状态）作为提示动作；又如可以是呈现提示进入信息识别状态的文字信息。当S103执行完成以后向用户提供一个提示动作，用户可以在提示动作的提示下保持手掌的摆放位置以及拍摄角度，避免由于用户突然改变手掌位置或拍摄角度而造成的后续掌纹信息识别不正确。

S104、从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

其中，从感兴趣区域提取特征信息的实施方式有多种。例如，一种可能的实施方式在于，直接从当前显示图像在感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息，这种实施方式是在已经获取的图像上进行的识别，所以无需再去获取新的图像来重新处理，所以识别的效率较高。但是，在前述某些实施方式下，用户可以获得提示而自主去改变在原先获取的当前显示图像中手掌的实际位置或拍摄角度，例如，在检测角点的同时检测所述当前显示图像中所述手掌的实际轮廓线并显示的实施方式基础上，如果用户发现当前手掌的摆放位置和拍摄角度其实并未使手掌出现在当前显示图像中显示的手掌实际轮廓线内，则可以自主去调整手掌的摆放位置和拍摄角度使得手掌能够匹配上显示的实际轮廓线。此时，如果采用直接从原先已获取的当前显示图像在感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息，用户对手掌位置和拍摄角度的调整就起不到提高信息识别准确性的作用。为此，另一种可能的实施方式中，可以从重新获取的当前显示图像在感兴趣区域所呈现的图像来提取特征信息。具体地，如图3所示，S104具体可以包括：

S301、重新获取手掌通过拍摄元件呈现在所述显示区域的当前显示图像。

其中，重新获取当前显示图像的动作，可以是由用户自主去触发的，例如，为用户提供一种触发信息识别的操作，当用户执行这一操作时，则执行S301；或者，重新获取当前显示图像的动作，也可以是自动触发的，例如，感兴趣区域确定完成并经过预先时间之后，就执行S301。

S302、以重新获取的当前显示图像中呈现在所述感兴趣区域的图像部分作为待识别图像，从所述待识别图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

通过图3所示的实施方式，以重新获取的当前显示图像来提取特征信息，可以适应于用户在原先获取当前显示图像之后为匹配手掌实际轮廓线所作出的改变，使得掌纹信息的识别更加准确。

接着返回图1。

S104执行完成以后，掌纹信息已经被识别，从而实现了用户操作的简化并提高了掌纹信息识别的准确性。在掌纹信息被识别以后，可以根据不同的应用场景来对掌纹信息进行不同的应用。例如，在本实施例的一些实施方式中，可以将识别出的掌纹信息与预先采集并保存的掌纹信息样本进行匹配，如果匹配成功则可以确定用户身份验证成功，从而允许用户进入特定的应用或者使用应用中的某些特定功能等。可以理解的是，在用户身份验证的这一应用场景中，本实施例中的掌纹信息识别过程既可以用于用户注册时掌纹信息样本的预先采集过程，也可以用于用户验证时对需要验证的掌纹信息的采集过程。其中，对于掌纹信息样本的预先采集过程，为了避免掌纹信息样本采集的误差，可以多次通过本实施例的掌纹信息识别过程采集多组掌纹信息，如果多组掌纹信息的相似度在允许的阈值以内，则认为掌纹信息样本的采集成功，并将采集到的掌纹信息样本保存，以便用于用户身份验证时判断用户输入的掌纹信息。

需要说明的是，除了前述的各种实施方式，基于进一步优化的考虑，本实施例还存在其他的一些实施方式。例如，由于某些情况下外界光线太弱，这样不利于拍摄元件对当前显示图像的获取。为了改善当前显示图像获取时的光线强度，在本实施例又一种可能的实施方式中，可以基于外界光线强度来控制补光灯的开启和关闭，从而实现对光线强度的改善。具体如图4所示，除了图1所示的流程以外，本实施方式还可以包括：

S401、响应于识别所述掌纹信息的触发指令，通过光线感应传感器检测外界光线强度。

其中，识别信息的触发指令，可以是用户触发的对掌纹信息进行识别的请求，或者也可以系统根据用户操作或者应用程序运行环境而相应触发的对掌纹信息进行识别的请求。

另外，系统在实现检测外界光线强度时，可以通过函数调用系统服务以及相应硬件来实现。具体地，S401具体可以包括：通过系统提供的函数调用外界光线调节的系统服务功能，然后选取传感器类型为光线感应传感器，并注册一个监听器，当所选取的光线感应传感器开始检测外界光线强度时，监听器则把光线感应传感器检测到的外界光线强度传递给系统。其中，监听器可以通过回调函数来实现根据检测到的外界光线强度触发系统相应的动作，判定进入S402或者S403。

S402、响应于检测到的外界光线强度未超过预设的光强阈值，控制补光灯处于开启状态，并进入执行S101。

在检测到外界光线强度未超过预设光强阈值时，说明当前外界光线太弱，不利于当前显示图像的获取。此时控制补光灯开启，可以改善外界光线强度，从而使得当前显示图像更加清晰。

S403、响应于检测到的外界光线强度超过预设的光强阈值，控制补光灯处于关闭状态，并进入执行S101。

在检测到外界光线强度超过预设光强阈值时，说明当前外界光线对当前显示图像的获取来说已经足够。此时控制补光灯关闭，可以节省补光灯开启所消耗的电量等系统资源。

通过图4所示的实施方式，基于外界光线强度来控制补光灯的开启和关闭，可以实现在外界光线太弱的情况下控制补光灯开启，从而改善了当前显示图像获取时的光线强度，使得获取的当前显示图像更加清晰。

接着返回图1。

通过本实施例的技术方案，由于手掌的当前显示图像通过拍摄元件来获取，并且掌纹信息的识别区域是依据当前显示图像的角点所确定的，因此，一方面无需借助专用的掌纹信息采集设备也无需用户手掌接触采集设备，使得用户操作得以简化，另一方面由角点确定的识别区域能够适应用户手掌大小和摆放位置的不同而改变，从而使得掌纹信息的识别更加准确。

在通过拍摄元件获取的当前显示图像来识别掌纹信息时，由于在当前显示图像呈现之前用户并不清楚怎样的手掌摆放位置和拍摄角度能够使掌纹信息能够被清晰地采集到，当前显示图像可能就会由于手掌距离拍摄元件太近、太远或者太偏等手掌摆放位置、拍摄角度不合适的问题而导致无法采集到全部的、清晰的掌纹信息，从而在掌纹信息识别完成之后用户需要再次去调整手掌的摆放位置和拍摄角度，这不仅会造成用户操作上的繁琐，带来不好的用户体验，也使得系统需要响应用户对手掌摆放位置及拍摄角度的调整而频繁地获取手掌图像并识别图像中的掌纹信息，从而增加了系统的处理负担，导致系统响应延迟、性能降低。

为了避免用户频繁地调整手掌摆放位置和拍摄角度而导致的用户操作繁琐及系统处理负担过大，可以在获取当前显示图像之前向用户提示预置定位点，以便用户按照提示去设置匹配预置定位点的手掌摆放位置和拍摄角度，而在获取当前显示图像之后检测当前显示图像中实际定位点的位置是否接近于预置定位点，并在两者接近的情况下再去识别掌纹信息。具体地，参见图5，示出了本申请中掌纹信息识别的方法实施例2的流程图。在本实施例中，例如具体可以包括如下步骤：

S501、响应于识别所述掌纹信息的触发指令，在显示区域中用于标识预置定位坐标范围的提示信息并显示。

其中，预置定位坐标范围是当前显示图像中手掌上实际定位点需要匹配的坐标范围。而提示信息是用于向用户标识出预置定位坐标范围的信息，例如，提示信息可以是在显示区域中显示出的预置定位点，或者也可以是在显示区域中显示出的以预置定位点所确定的预置手掌轮廓线，其中，该预置定位点位于预置定位坐标范围内。

S502、获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像。

S503、检测所述当前显示图像中的角点。

S504、响应于检测到所述当前显示图像中的角点，从所述角点中提取所述手掌在所述当前显示图像中的实际定位点。

为了便于定位点的检测，本实施例中采用的实际定位点可以是当前显示图像中的角点。例如，实际定位点可以是位于手掌实际轮廓线上相邻手指之间的凹陷处，如前述位于食指与中指之间凹陷处的第一关键点、位于中指与无名指之间凹陷处的第二关键点和/或位于无名指与小指之间凹陷处的第三关键点。

需要说明的是，实际定位点可以是仅有一个，也可以是有多个。在多个实际定位点的实施方式中，对于每一个实际定位点，都需要对应一个预置定位坐标范围来判断实际定位点是否合适。

S505、判断所述实际定位点在所述显示区域的坐标是否位于预置定位坐标范围之内，如果是，进入S506。

实际定位点的坐标位于预置定位坐标范围之内，表明用户的手掌摆放位置和拍摄角度是合适的，利用当前显示图像就能够识别出掌纹信息而不再需要用户再次调整手掌的摆放位置和拍摄角度，此时可以进入S506，以便利用当前显示图像来识别掌纹信息。可以理解的是，如果实际定位点的坐标不位于预置定位坐标范围之内，表明用户的手掌摆放位置和拍摄角度是不合适的，利用当前显示图像难以识别出掌纹信息而需要用户再次调整手掌的摆放位置和拍摄角度，此时可以不进入S506，而进一步返回S501并提示用户需要调整按照提示信息来设置手掌的摆放位置和拍摄角度。

需要说明的是，当实际坐标点为多个时，可以分别判断每个实际坐标点是否位于其对应预置定位坐标范围，如果所有的实际坐标点都位于其对应预置定位坐标范围，则可以进入S506，以便利用当前显示图像来识别掌纹信息。其中，各个实际坐标点的预置定位坐标范围可以不同，例如，在同时利用前述第一关键点、第二关键点和第三关键点作为实际定位点的实施方式中，可以选取一个关键点作为主要实际定位点，主要实际定位点对应的预置定位坐标范围可以是一个相对较小的区域，而另外两个关键点可以作为次要实际定位点，次要实际定位点对应的预置定位坐标范围可以是一个相对较大的区域。

S506、依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域。

S507、从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

通过本实施例的技术方案，与前述方法实施例1相比，由于在利用当前显示图像识别掌纹信息之前采用了预置定位坐标范围对当前显示图像中的实际定位点进行了限制并在获取当前显示图像之前向用户提示了预置定位坐标范围，一方面减少了用户调整手掌摆放位置和拍摄角度的操作次数，从而进一步简化了用户操作，另一方面也避免了系统需要响应用户对手掌摆放位置及拍摄角度的调整而频繁地获取手掌图像并识别图像中的掌纹信息，从而减轻了系统的负担。

对应于方法实施例，本申请实施例还提供了一种掌纹信息识别的设备。

参见图6，示出了本申请中掌纹信息识别的设备实施例1的结构图。在本实施例，所述设备例如具体可以包括：

图像获取模块601，用于获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

图像检测模块602，用于检测所述当前显示图像中的角点；

感兴趣区域确定模块603，用于依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域；

信息提取模块604，用于从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

参见图7，示出了本申请实施例中图像检测模块602一实施方式的结构图。在本实施方式中，所述图像检测模块602例如具体可以包括：

图像处理子模块701，用于对所述当前显示图像进行灰度化和滤波，得到所述当前显示图像的灰度图像；

角点查找子模块702，用于依据所述灰度图像各个坐标点与邻点相比的灰度差异确定所述当前显示图像中的角点。

参见图8，示出了本申请实施例中感兴趣区域确定模块603一实施方式的结构图。在本实施方式中，所述感兴趣区域确定模块603例如具体可以包括：

关键点提取子模块801，用于从所述角点中提取第一关键点、第二关键点和第三关键点；所述第一关键点位于所述手掌的食指与中指之间的凹陷处，所述第二关键点位于所述手掌的中指与无名指之间的凹陷处，所述第三关键点位于所述手掌的无名指与小指之间的凹陷处；

垂线子模块802，用于经第二关键点向第一关键点和第三关键点的连线做垂线；

中心点查找子模块803，用于在所述垂线位于所述手掌内的部分查找中心点；所述中心点与所述第二关键点之间的距离等于所述第一关键点与所述第二关键点之间的距离；

区域确定子模块804，用于以所述中心点为中心、以预设的长度为边长确定一个正方形区域作为所述感兴趣区域。

参见图9，示出了本申请中掌纹信息识别的设备实施例2的结构图。除了图6所示的所有结构外，本实施例的设备例如还可以包括：

定位点提示模块901，用于响应于识别所述信息的触发指令，在显示区域中用于标识预置定位坐标范围的提示信息并显示，再触发所述图像获取模块601；

定位点提取模块902，用于响应于检测到所述当前显示图像中的角点，从所述角点中提取所述手掌在所述当前显示图像中的实际定位点；

定位点判断模块903，用于判断所述实际定位点在所述显示区域的坐标是否位于预置定位坐标范围之内；

区域确定触发模块904，用于在所述定位点判断模块903的判断结果为是的情况下，触发所述感兴趣区域确定模块603。

参见图10，示出了本申请中掌纹信息识别的设备实施例3的结构图。除了图6所示的所有结构外，本实施例的设备例如还可以包括：

实际轮廓线绘制模块1001，用于检测所述当前显示图像中所述手掌的实际轮廓线并显示。

参见图11，示出了本申请实施例中信息提取模块604一实施方式的结构图。在本实施方式中，所述信息提取模块604例如可以具体包括：

图像重新获取子模块1101，用于重新获取手掌通过拍摄元件呈现在所述显示区域的当前显示图像；

信息提取子模块1102，用于以重新获取的当前显示图像中呈现在所述感兴趣区域的图像部分作为待识别图像，从所述待识别图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

参见图12，示出了本申请中掌纹信息识别的设备实施例4的结构图。除了图6所示的所有结构外，本实施例的设备例如还可以包括：

光强检测模块1201，用于响应于识别掌纹信息的触发指令，通过光线感应传感器检测外界光线强度；

补光灯开启控制模块1202，用于响应于检测到的外界光线强度未超过预设的光强阈值，控制补光灯处于开启状态，并触发所述图像获取模块601；

补光灯关闭控制模块1203，用于响应于检测到的外界光线强度超过预设的光强阈值，控制补光灯处于关闭状态，并触发所述图像获取模块601。

参见图13，示出了本申请中掌纹信息识别的设备实施例5的结构图。除了图6所示的所有结构外，本实施例的设备例如还可以包括：

提示模块1301，用于响应于确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域，执行用于提示用户信息正在识别的提示动作。

通过本申请设备实施例的技术方案，由于手掌的当前显示图像通过拍摄元件来获取，并且掌纹信息的识别区域是依据当前显示图像的角点所确定的，因此，一方面无需借助专用的掌纹信息采集设备也无需用户手掌接触采集设备，使得用户操作得以简化，另一方面由角点确定的识别区域能够适应用户手掌大小和摆放位置的不同而改变，从而使得掌纹信息的识别更加准确。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对于设备实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (15)

1.一种掌纹信息识别的方法，其特征在于，包括：

获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

检测所述当前显示图像中的角点；

依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域；

从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述当前显示图像中的角点，包括：

对所述当前显示图像进行灰度化和滤波，得到所述当前显示图像的灰度图像；

依据所述灰度图像各个坐标点与邻点相比的灰度差异确定所述当前显示图像中的角点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域，包括：

从所述角点中提取第一关键点、第二关键点和第三关键点；所述第一关键点位于所述手掌的食指与中指之间的凹陷处，所述第二关键点位于所述手掌的中指与无名指之间的凹陷处，所述第三关键点位于所述手掌的无名指与小指之间的凹陷处；

经第二关键点向第一关键点和第三关键点的连线做垂线，并在所述垂线位于所述手掌内的部分查找中心点；所述中心点与所述第二关键点之间的距离等于所述第一关键点与所述第二关键点之间的距离；

以所述中心点为中心、以预设的长度为边长确定一个正方形区域作为所述感兴趣区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：响应于识别所述掌纹信息的触发指令，在显示区域中用于标识预置定位坐标范围的提示信息并显示，再进入执行所述获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

响应于检测到所述当前显示图像中的角点，从所述角点中提取所述手掌在所述当前显示图像中的实际定位点；

判断所述实际定位点在所述显示区域的坐标是否位于预置定位坐标范围之内，如果是，进入执行所述依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

检测所述当前显示图像中所述手掌的实际轮廓线并显示。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息，包括：

重新获取手掌通过拍摄元件呈现在所述显示区域的当前显示图像；

以重新获取的当前显示图像中呈现在所述感兴趣区域的图像部分作为待识别图像，从所述待识别图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

响应于识别所述掌纹信息的触发指令，通过光线感应传感器检测外界光线强度；

响应于检测到的外界光线强度未超过预设的光强阈值，控制补光灯处于开启状态，并进入执行所述获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

响应于检测到的外界光线强度超过预设的光强阈值，控制补光灯处于关闭状态，并进入执行所述获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

响应于确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域，执行用于提示用户信息正在识别的提示动作。

9.一种掌纹信息识别的设备，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取手掌通过拍摄元件呈现在显示区域的当前显示图像；

图像检测模块，用于检测所述当前显示图像中的角点；

感兴趣区域确定模块，用于依据所述角点确定用于采集所述掌纹信息的感兴趣区域；

信息提取模块，用于从所述感兴趣区域所呈现的图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述图像检测模块包括：

图像处理子模块，用于对所述当前显示图像进行灰度化和滤波，得到所述当前显示图像的灰度图像；

角点查找子模块，用于依据所述灰度图像各个坐标点与邻点相比的灰度差异确定所述当前显示图像中的角点。

11.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述感兴趣区域确定模块包括：

关键点提取子模块，用于从所述角点中提取第一关键点、第二关键点和第三关键点；所述第一关键点位于所述手掌的食指与中指之间的凹陷处，所述第二关键点位于所述手掌的中指与无名指之间的凹陷处，所述第三关键点位于所述手掌的无名指与小指之间的凹陷处；

垂线子模块，用于经第二关键点向第一关键点和第三关键点的连线做垂线；

中心点查找子模块，用于在所述垂线位于所述手掌内的部分查找中心点；所述中心点与所述第二关键点之间的距离等于所述第一关键点与所述第二关键点之间的距离；

区域确定子模块，用于以所述中心点为中心、以预设的长度为边长确定一个正方形区域作为所述感兴趣区域。

12.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，还包括：

定位点提示模块，用于响应于识别所述信息的触发指令，在显示区域中用于标识预置定位坐标范围的提示信息并显示，再触发所述图像获取模块；

定位点提取模块，用于响应于检测到所述当前显示图像中的角点，从所述角点中提取所述手掌在所述当前显示图像中的实际定位点；

定位点判断模块，用于判断所述实际定位点在所述显示区域的坐标是否位于预置定位坐标范围之内；

区域确定触发模块，用于在所述定位点判断模块的判断结果为是的情况下，触发所述感兴趣区域确定模块。

13.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，还包括：

实际轮廓线绘制模块，用于检测所述当前显示图像中所述手掌的实际轮廓线并显示。

14.根据权利要求9或13所述的设备，其特征在于，所述信息提取模块包括：

图像重新获取子模块，用于重新获取手掌通过拍摄元件呈现在所述显示区域的当前显示图像；

信息提取子模块，用于以重新获取的当前显示图像中呈现在所述感兴趣区域的图像部分作为待识别图像，从所述待识别图像中提取特征信息作为所述掌纹信息。

15.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，还包括：

光强检测模块，用于响应于识别所述掌纹信息的触发指令，通过光线感应传感器检测外界光线强度；

补光灯开启控制模块，用于响应于检测到的外界光线强度未超过预设的光强阈值，控制补光灯处于开启状态，并触发所述图像获取模块；

补光灯关闭控制模块，用于响应于检测到的外界光线强度超过预设的光强阈值，控制补光灯处于关闭状态，并触发所述图像获取模块。