CN109960964A - 非接触式掌纹获取装置及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种非接触式掌纹获取方法及装置，应用于带有显示器和前置摄像头的终端设备，通过该摄像头获取掌纹图像，当光照不理想时，通过改变显示器的显示，以改变掌纹区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度。本发明的掌纹获取装置及其方法能够直接应用于现有的终端设备，无需另外配备硬件，采用多种途径改变显示器的显示，利用终端设备自带的显示器改变掌纹区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度。

Description

非接触式掌纹获取装置及其方法
技术领域
本发明涉及掌纹识别技术领域，尤其涉及一种非接触式的掌纹识别技术领域。
背景技术
生物识别技术是近年来兴起的一门结合生物信息技术与计算机技术的交叉学科。生物识别技术是指，利用人体自身固有的物理特征如声音、指纹、虹膜、眼纹、人脸等，或行为特征如签名、步态等，作为人的个性化表征来识别人身份的一种技术。由于生物识别技术相比于传统的身份表征如钥匙、ID卡、密码等，具有不易丢失、伪造难度高、使用方便等优点，且随着近些年来计算机技术的迅猛发展，计算机技术与生物识别的结合应用成为了生物识别领域的研究热点。
在众多生物识别技术中，掌纹识别技术是近年来新兴的一种生物识别方式，相比于其他生物识别技术，掌纹识别具有以下优势：
1)人脸识别对光照要求高，同时由于人的表情、妆容等变化会导致误识率高、拒识率高，人脸识别也存在长相相似的人通过识别的安全性问题，而掌纹图像较少地受到光线、表情、化妆等干扰，误识率和拒识率更低，且由于每个个体的掌纹都具有其独特性，掌纹识别可以有效避免长相相似带来的安全问题；
2)虹膜、眼纹识别是影视作品中最常见的生物识别技术，虽然识别精度较高，但是存在设备昂贵、识别环境要求高的缺点，而掌纹的采集对环境要求(比如光照强度)更低，且相比于虹膜、眼纹识别，掌纹采集过程中无需考虑强光对眼球的伤害，因此光照控制更为简易，采集设备成本更为低廉；
3)指纹识别虽然是最早开始研究和应用的一种生物识别技术，技术成熟度较高，但手指区域面积小导致指纹信息容量有限，指纹识别通常需要采用接触式的识别方式以尽可能多地获取指纹细节，但由于人体容易在物体表面留下指纹的特性，指纹容易被他人获取并伪造，而手掌上同样布满了乳突纹，由于手掌的面积远远大于手指，掌纹含有比指纹更为丰富的可区分信息，重复的几率更低；此外，手掌上分布有大的主线和其他皱褶线，更容易从图像中提取出特征点、线、面，具有很强的区分能力和抗噪声能力，因此即使是低分辨率、高噪声的掌纹图像依然可以完成识别；
4)与步态和签名等动态行为特征相比，掌纹特征更为稳定和一致，识别精度更高。
在使用方式上，生物识别技术可分为接触式和非接触式两大类，接触式是指在进行生物识别的过程中，人体的某个部位需要与识别设备有直接的接触以使传感器能够获取被识别的生物特征；非接触式是指在进行生物识别的过程中，人体与识别设备无任何直接的接触即可完成生物特征的采集、提取、和识别，如虹膜、眼纹、人脸等。非接触式生物识别技术具有应用场景广泛、识别过程灵活，卫生和不留痕迹等优点，现在已经成为生物识别领域的主流研究方向。
然而，现有的掌纹识别技术为了保证手掌特征区域的采集精度，大多都采用了接触式采集器，不仅在公共场所使用时存在卫生隐患，还导致掌纹识别相对于其他生物识别技术具有的环境要求低、设备成本低廉、识别精度高、速度快等优势大打折扣。并且，在利用摄像头采集掌纹图像的过程中，由于自然光或偏白、偏黄光的影响，无法获得更清晰的掌纹纹路图像，也限制了掌纹识别的应用。
综上所述，本领域亟需研发一种新的掌纹获取方法，通过非接触的使用方式，进一步降低了识别过程对硬件、环境的要求，保证了较高的掌纹识别度。
发明内容
为了解决上述问题，本发明第一方面，提供了一种非接触式掌纹获取方法，所述非接触式掌纹获取方法应用于带有显示器和前置摄像头的终端设备，包括步骤：通过所述前置摄像头获取掌纹图像，当光照不理想时，通过改变显示器的显示，以改变手掌区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度；其中，改变显示器的显示的方法选自下组中的一个或多个：
(1)调高显示器的亮度值；
(2)显示高亮度背景；或
(3)显示蓝色或紫色的背景。
在另一优选例中，所述终端设备的显示器上提供实时反馈，用于引导手掌放置于合适位置。
在另一优选例中，所述光照不理想的判定方法采用以下一种或多种：
(a)所述终端设备配置有环境光传感器，使用所述环境光传感器感测当前环境光光照强度，当所述环境光光照强度低于或等于第一预设值时，判定为光照不理想；
(b)分析所述掌纹图像的灰度值，当所述灰度值低于或等于第二预设值时，判定为光照不理想；或
(c)分析所述掌纹图像的对比度，当所述对比度值低于或等于第三预设值时，判定为光照不理想。
在另一优选例中，所述背景和所述实时反馈为分层或分屏设置。
在另一优选例中，所述的实时反馈选自下组：
(i)一静态指示，用于引导手掌放置于合适位置；
(ii)一实时视频，所述实时视频来自于所述前置摄像头获取的全部或者部分图像；或
(iii)一动态指示，用于指示手掌是否被检测、指示被检测到的手掌所处位置、和/或引导手掌的移动方向。
在另一优选例中，所述静态指示和/或动态指示各选自下组：箭头、线框、填充图和文字。
在另一优选例中，所述静态指示位于所述背景。
在另一优选例中，所述显示器上同时显示一背景和一实时视频。
在另一优选例中，该方法还包括步骤：检测所述摄像头获取的图像中是否包含手掌，如果是，则定位手掌在该图像中的位置，并且所述显示器上显示所述动态指示。
在另一优选例中，所述背景设置为半透明，置于所述实时视频的前方。
在另一优选例中，所述背景与所述实时视频分屏。
在另一优选例中，所述背景与所述实时视频分屏的边界作为一静态指示。
在另一优选例中，所述静态指示或动态指示位于所述背景和/或所述实时视频的区域。
本发明第二方面，提供一种非接触式人脸获取方法，将上述非接触式掌纹获取方法中的掌纹替换为人脸。
本发明第三方面，提供一种非接触式眼纹获取方法，将上述非接触式掌纹获取方法中的掌纹替换为眼纹。
本发明第四方面，提供一种非接触式掌纹获取装置，包括位于一终端设备上的一显示器和一前置摄像头，其中，所述前置摄像头用于获取掌纹图像，所述显示器用于在光照不理想时，通过改变显示器的显示，以改变掌纹区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度；其中，改变显示器的显示的方法选自下组中的一个或多个：
(1)、调高显示器的亮度值；
(2)、显示高亮度背景；或
(3)、显示蓝色或紫色的背景。
在另一优选例中，所述非接触式掌纹获取装置还包括一距离传感器，用于感测手掌与所述前置摄像头之间的距离。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
(1)本发明的掌纹获取方法可以定制成为独立的非接触式掌纹识别设备，直接应用于现有的终端设备，例如个人移动设备，采用终端设备自带的显示器、摄像头、环境传感器、距离传感器、处理器芯片等硬件实现掌纹的检测、采集、识别、匹配以及反馈，无需另外配备硬件，极大地拓展了应用领域和范围；
(2)本发明的非接触式掌纹获取方法，与常规的拍照美化不同，并不将图像的柔和度等作为评价指标，而在于获得生物特征足够的掌纹信息，并非美化掌纹图像；
(3)本发明的掌纹获取方法中，采用多种途径改变显示器的显示，利用终端设备自带的显示器改变掌纹区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度；
(4)本发明的掌纹获取方法也提供了更好的人机交互方式，终端设备的显示器上具有可以实时显示前置摄像头采集的掌纹图像的区域，还具有静态或动态的指示以引导用户调整手掌位置、距离或姿势
(5)在保证识别精度的前提下，在终端设备上可同时实现改变显示器的显示和引导功能，而利用显示器进行补光的现有技术中，显示器通常会在补光时停止显示图像或者指示并全屏高亮(或亮白)，因此在补光时用户无法得到反馈或引导；
(6)本发明的掌纹获取方法使识别过程效率更高、操作更为简便、对识别环境的要求低，不仅适用于个人设备的识别认证，也同时适用于公共场所的多人认证。
附图说明
关于本发明的优点与精神可以通过以下的发明详述及附图得到进一步的了解。
图1显示了本发明所提供的非接触式掌纹获取装置进行掌纹识别的流程图；
图2显示了本发明所提供的非接触式掌纹获取装置应用于终端设备上时的结构示意图；
图3显示了本发明所提供的非接触式掌纹获取方法中显示器画面的示意图；
图3a显示了实时反馈的示例一；
图3b显示了实时反馈的示例二；
图3c显示了实时反馈的示例三。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的具体实施例。然而，应当将本发明理解成并不局限于以下描述的这种实施方式，并且本发明的技术理念可以与其他公知技术或功能与那些公知技术相同的其他技术组合实施。
在以下具体实施例的说明中，为了清楚展示本发明的结构及工作方式，将借助诸多方向性词语进行描述，但是应当将“前”、“后”、“左”、“右”、“外”、“内”、“向外”、“向内”、“轴向”、“径向”等词语理解为方便用语，而不应当理解为限定性词语。
术语解释
高亮度背景：是指具有一定亮度的背景，即达到使得显示器背景的亮度足以照亮掌纹图像区域即可，本发明中可以通过调高显示器的亮度值或者显示高亮度背景来实现。本发明所述的高亮度背景中包含可以提高掌纹图像对比度的光线，可为蓝光、紫光或含有蓝光、紫光波段的复合光。尤其地，高亮度背景中包含波长处于400nm-480nm之间具有相对较高能量的光线。该高亮度背景有助于获得准确的掌纹信息，目的并非在于美化掌纹图像，因此与现有技术中采用白光、黄光等作为补光光源存在本质区别。
第一预设值：本发明中，第一预设值指的是预设的光照强度值，当前的环境光光照值低于或等于该第一预设值的情景，可以作为光照不理想的判定标准之一。本领域技术人员可根据终端设备的摄像头配置以及所处地区的外界环境光光照值的情况进行设定，本发明不做特殊限制。例如，假设对手掌掌纹识别的最低光照要求需要10lux，而环境光照值低于10lux的情景下，可改变显示器的显示，保证在手掌掌纹部分的光照强度达到10lux，以获得清晰的掌纹图像。再例如，环境光传感器判断当前环境的光照强度值是否满足需求，若不满足，则在显示器上显示高亮度背景，同时或之后也可调高显示器的亮度值。
第二预设值：本发明中，第二预设值指的是预设的图像灰度值，获取的手掌区域的灰度值低于或等于该第二预设值时，可以作为光照不理想的判定标准之一。该第二预设值可根据掌纹图像的拒识率(FRR，false rejection rate)和误识率(FAR，False AcceptRate)的要求、掌纹获取的场景、终端设备的芯片性能等情况来配置。
第三预设值：本发明中，第三预设值指的是预设的图像对比度值，获取的手掌区域的对比度值低于或等于该第三预设值时，可以作为光照不理想的判定标准之一。对比度值测量图像中手掌区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级，差异范围越大代表对比越大。该第三预设值可根据掌纹图像的拒识率(FRR，false rejection rate)和误识率(FAR，False Accept Rate)的要求、掌纹获取的场景、终端设备的芯片性能等情况来配置。
优选地，环境光光照值与第一预设值、掌纹区域的灰度值与第二预设值、掌纹区域的对比度值与第三预设值的比较可同时进行，例如，判定掌纹区域的灰度值过低时，可以改变显示器的显示；判定掌纹区域的灰度值符合要求，而对比度值过低时，也可以改变显示器的显示。
实时视频：来源于前置摄像头所获取的全部或部分图像，获得一个连续的视频，无需用户触发，当判定光照不理想的情况下，可以参照实时视频的反馈持续地改变显示器的显示，例如调高显示器的亮度值并保持该亮度值直至掌纹识别的过程完结。
实时反馈：指的是位于终端设备的显示器上，用于引导手掌放置的位置、查看手掌在显示器上的实时显示情况、指示当前检测到的手掌位置、或者引导手掌的移动方向的区域，包括静态指示、实时视频、动态指示等，上述三者可单独或同时存在。本发明中的显示器背景和实时反馈中的视频区域可视用户需求或界面设计需求分层或分屏设置。
下面结合附图1-3详细说明本发明的具体实施例。
实施例一：
如图1所示，为本发明所提供的非接触式掌纹获取装置进行掌纹识别的流程图，包括摄像头图像采集、手掌检测、图像分析处理、和掌纹识别等过程。
用户将手掌放置于带有显示器和前置摄像头的终端设备(包括但不限于手机、平板电脑等便携设备)前，摄像头逐帧读入摄像头图像101，获取用户的掌纹信息，手掌检测模块102进行手掌检测，判断摄像头图像101中是否包含手掌(P103)，如果不包含手掌，提供反馈-没有手掌(P115)，如果包含手掌，则定位手掌区域(P104)，即进一步检测手掌在显示器中所处的位置、掌纹图像的尺寸，提供手掌位置的反馈(P116)的同时并判断手掌位置是否满足掌纹识别要求(P105)，比如完整度、分辨率等，如果不满足完整度或分辨率的要求，则提供调整手掌位置的反馈(P117)，如果满足，则生成标注手掌的图像(106)并将其传递给图像分析处理模块107。
上述过程中，本发明所提供的非接触式掌纹获取装置适用于带有显示器和前置摄像头的终端设备，能够在没有其他硬件(包括但不限于外接的红外摄像头)辅助的情况下，只通过自带的前置摄像头拍摄的图像，在不限定光照条件的开放空间中，进行手掌检测，实时地判断摄像头图像中是否包含手掌，当摄像头图像包含手掌时，准确定位手掌在摄像头图像中所处的区域。基于该定位手掌区域，可以实时地通过显示器对用户提供当前手掌位置的反馈(P116)，如果当前位置不合适(过远，或者偏出摄像头视角等)还可以通过显示为用户提供如何调整手掌位置的指示(P117)。
图像分析处理模块107的处理流程如下：首先分析图像质量是否合格(P108)，判断上述标注手掌的图像106是否满足掌纹识别的要求，比如掌纹图像的灰度和/或对比度是否足够，如果不满足要求，提供调整摄像头参数的反馈(P118)，如果满足则进行图像预处理(P109)，该预处理包括但不限于去除噪音以及图像增强等，将生成的预处理图像110传输至掌纹识别模块111，掌纹识别模块111包括掌纹注册模块112和掌纹匹配模块113。
调用掌纹注册模块112进行掌纹注册，将预处理图像110生成掌纹模板114，将掌纹模板114保存并反馈注册成功(P119)；当进行身份验证等任务时，调用掌纹匹配模块113，将预处理图像110与系统内已保存的一个或多个掌纹模板114进行匹配并反馈匹配结果(120)。
上述掌纹获取装置进行掌纹识别的过程中采用的各种模块及反馈过程仅为示例性描述，本领域技术人员可根据需要适当替换或删减某些步骤以实现相同的效果。
实施例二：
图2显示了本发明的非接触式掌纹获取装置应用于终端设备上时的结构示意图。该带有显示器和前置摄像头的终端设备包括：一个或多个显示器201，一个或多个采集图像的摄像头202，终端设备主板203，可信执行环境206，该终端设备主板203包括设备处理器204和设备存储器205，该可信执行环境206包括运算模组207和存储模组208。
优选地，该带有显示器和前置摄像头的终端设备还可以包括环境光传感器213、距离传感器214、运动传感器215和闪光灯216，其中，环境光传感器213、距离传感器214、运动传感器215、闪光灯216都可通过终端设备主板203与设备的处理器204(包括但不限于，中央处理器CPU和图形处理器GPU)相连接，设备存储器205用于存储掌纹模板114。终端设备主板203上运行掌纹识别模块209，该掌纹识别模块209包括手掌检测模块210、图像分析处理模块211、掌纹模板注册和掌纹匹配核心模组212，掌纹识别模块209通过带有摄像头202、显示器201等外部硬件相联系，既可以获取图像和传感器输入，也可以控制调整外部硬件的参数并将运算结果通过显示器反馈给用户。
优选地，可以通过距离传感器214检测用户手掌与摄像头之间的距离。当距离传感器214感知的距离小于一设定阈值时，此时由于摄像头视角有限，只有部分手掌图像可见，无法调用手掌检测模块102，则可通过显示器201提醒用户检查手掌位置是否离摄像头过近或者超出一定角度，直至用户调整至大部分或全部手掌图像可见。
掌纹识别模块209内嵌于带有显示器和前置摄像头的终端设备的设备处理器204和设备存储器205上。
优选地，当终端设备中提供一可信执行环境206时，掌纹模板注册以及掌纹匹配核心模组212也可以全部或者部分在可信执行环境206中进行。本发明中，在光照不理想的条件下，可通过改变显示器201的显示，调节终端设备的显示器201亮度足够高，以显示高亮度背景用于补光。
实施例三：
图3显示了本发明所提供的非接触式掌纹获取方法中显示器画面的示意图。终端设备的显示器201为用户提供实时反馈，引导手掌放置于合适位置。
图3a显示了实时反馈的示例一。该实时反馈可包括一静态指示33，用于引导手掌放置于合适位置。该静态指示33包括但不限于箭头、线框、填充图、文字等。优选地，静态指示33可以为一手掌的边框，或矩形、圆形、椭圆形等的几何形状边框。优选地，静态指示33可以为手掌形状的半透明填充图。优选地，静态指示33与背景32的临界处可配置文字说明，指示用户需将手掌置于该静态指示33内，或者将用户的手掌的边界与静态指示33的边框大致重合。
优选地，当背景32的透明率在不同区域不一致时，透明率变化的边界可作为静态指示33。优选地，该透明率变化的边界可设置为手掌形状、矩形、圆形、椭圆形等。
图3b显示了实时反馈的示例二。该实时反馈区域可包括一实时视频31，该实时视频31来自于所述前置摄像头获取的全部或者部分图像，用户可结合实时视频31和静态指示33将手掌放置于合适位置。优选地，背景32设置为半透明状态，置于实时视频31的前方，背景32的透明率在不同区域可以一致或不一致。
图3c显示了实时反馈区域的示例三。该实时反馈区域可包括一个或多个动态指示34，用于用于引导掌纹图像位置和/或引导手掌的移动方向，该动态指示34包括但不限于箭头、线框、填充图和/或文字。
优选地，动态指示34可包括一手掌形状的边框，或几何形状边框(包括但不限于矩形、圆形、椭圆形)，用于提示用户已经检测到手掌，以及检测到的手掌在显示器中的位置。
优选地，动态指示34可包括一手掌形状的半透明填充图，或几何形状半透明填充图(包括但不限于矩形、圆形、椭圆形等)，用于提示用户已经检测到手掌，以及检测到的手掌在显示器中的位置。
优选地，动态指示34可包括箭头或者箭头动画用于指示用户向特定方向移动手掌、和/或需要移动的距离。
优选地，动态指示34可以包括文字说明用于指示用户向特定方向移动手掌、和/或需要移动的距离，例如，提示用户“请将手掌移近摄像头”。
优选地，背景32的区域透明率可设为0，实时视频31的区域透明率可设为1，即显示器的大部分区域显示高亮度背景，显示器剩余区域的一个或多个部分设为全透明，在这些全透明区域内显示实时视频31，同时上述全透明区域的边界可作为静态指示33，提示用户的手掌放置位置。
优选地，背景32布置为栅格或网格状，在栅格或网格的空白区域显示实时视频31。
实施例四：
采用本发明提供的掌纹获取方法，在当前环境光照充足的情况下，利用终端设备自带的前置摄像头直接获取掌纹图像；在当前环境光照不足或手掌部分背光，侧光等光照不理想的情况下，通常此时摄像头拍摄的掌纹图像灰度值低或者对比度低，无法满足掌纹识别的要求，此时可以通过改变显示器201的显示，以改变手掌区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度。
本发明示例性地提供了以下几种判定光照不理想的情景：
(a)终端设备配置有环境光传感器，使用该环境光传感器感测当前环境光光照强度，当该环境光光照强度低于或等于第一预设值时，判定为光照不理想；
(b)图像分析处理模块107分析掌纹区域的灰度值，当灰度值低于或等于第二预设值时，判定为光照不理想；或
(c)图像分析处理模块107分析掌纹区域的对比度，当该对比度值低于或等于第三预设值时，判定为光照不理想。
当出现上述任一情况时，表明用于掌纹识别的光照条件不理想，可调高终端设备的显示器201的亮度值、显示一高亮度背景、或显示蓝色或紫色的背景进行补光。优选地，背景32可设置成蓝色，即显示器发射的光线主要集中在蓝色光谱，使得前置摄像头获取的掌纹图像中掌纹纹路的对比度更高。
与现有技术相比较，本发明所提供的非接触式掌纹获取装置及其方法具有以下优点：
1)本发明的掌纹获取方法可以定制成为独立的非接触式掌纹识别设备，直接应用于现有的终端设备，采用终端设备自身的显示器、摄像头、环境传感器、距离传感器、处理器芯片等硬件实现掌纹的检测、采集、识别、匹配以及反馈，并可以根据光照情况利用移动终端自身的显示器进行补光；
2)也提供了更好的人机交互方式，显示器上具有可以实时显示摄像头采集的掌纹图像的区域，还具有静态或动态的指示以引导用户调整手掌位置、距离或姿势在保证识别精度的前提下；
3)本发明的掌纹获取方法中，采用多种途径改变显示器的显示，利用终端设备自带的显示器改变掌纹区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度；
4)使识别过程效率更高、操作更为简便、对识别环境的要求低，不仅适用于个人设备的识别认证，也同时适用于公共场所的多人认证。
如无特别说明，本文中出现的类似于“第一”、“第二”的限定语并非是指对时间顺序、数量、或者重要性的限定，而仅仅是为了将本技术方案中的一个技术特征与另一个技术特征相区分。同样地，本文中出现的类似于“一”的限定语并非是指对数量的限定，而是描述在前文中未曾出现的技术特征。同样地，本文中在数词前出现的类似于“大约”、“近似地”的修饰语通常包含本数，并且其具体的含义应当结合上下文意理解。同样地，除非是有特定的数量量词修饰的名词，否则在本文中应当视作即包含单数形式又包含复数形式，在该技术方案中即可以包括单数个该技术特征，也可以包括复数个该技术特征。
本说明书中所述的只是本发明的较佳具体实施例，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明的限制。凡本领域技术人员依本发明的构思通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在本发明的范围之内。

Claims (17)

1.一种非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述非接触式掌纹获取方法应用于带有显示器和前置摄像头的终端设备，包括步骤：通过所述前置摄像头获取掌纹图像，当光照不理想时，通过改变显示器的显示，以改变手掌区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度；
其中，改变显示器的显示的方法选自下组中的一个或多个：
(1)调高显示器的亮度值；
(2)显示高亮度背景；或
(3)显示蓝色或紫色的背景。
2.如权利要求1所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述终端设备的显示器上提供实时反馈，用于引导手掌放置于合适位置。
3.如权利要求1所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述光照不理想的判定方法采用以下一种或多种：
(a)所述终端设备配置有环境光传感器，使用所述环境光传感器感测当前环境光光照强度，当所述环境光光照强度低于或等于第一预设值时，判定为光照不理想；
(b)分析所述掌纹图像的灰度值，当所述灰度值低于或等于第二预设值时，判定为光照不理想；或
(c)分析所述掌纹图像的对比度，当所述对比度值低于或等于第三预设值时，判定为光照不理想。
4.如权利要求2所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述背景和所述实时反馈为分层或分屏设置。
5.如权利要求2所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述的实时反馈选自下组：
(i)一静态指示，用于引导手掌放置于合适位置；
(ii)一实时视频，所述实时视频来自于所述前置摄像头获取的全部或者部分图像；或
(iii)一动态指示，用于指示手掌是否被检测、指示被检测到的手掌所处位置、和/或引导手掌的移动方向。
6.如权利要求5所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述静态指示和/或动态指示各选自下组：箭头、线框、填充图和文字。
7.如权利要求5所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述静态指示位于所述背景。
8.如权利要求5所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述显示器上同时显示一背景和一实时视频。
9.如权利要求8所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，包括步骤：检测所述摄像头获取的图像中是否包含手掌，如果是，则定位手掌在该图像中的位置，并且所述显示器上显示所述动态指示。
10.如权利要求8所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述背景设置为半透明，置于所述实时视频的前方。
11.如权利要求8所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述背景与所述实时视频分屏。
12.如权利要求11所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述背景与所述实时视频分屏的边界作为一静态指示。
13.如权利要求11所述的非接触式掌纹获取方法，其特征在于，所述静态指示或动态指示位于所述背景和/或所述实时视频的区域。
14.一种非接触式人脸获取方法，其特征在于，将上述权利要求1-13所述的非接触式掌纹获取方法中的掌纹替换为人脸。
15.一种非接触式眼纹获取方法，其特征在于，将上述权利要求1-13所述的非接触式掌纹获取方法中的掌纹替换为眼纹。
16.一种非接触式掌纹获取装置，包括位于一终端设备上的一显示器和一前置摄像头，其中，所述前置摄像头用于获取掌纹图像，所述显示器用于在光照不理想时，通过改变显示器的显示，以改变掌纹区域的光照条件，提高掌纹纹路的识别度；其中，改变显示器的显示的方法选自下组中的一个或多个：
(1)、调高显示器的亮度值；
(2)、显示高亮度背景；或
(3)、显示蓝色或紫色的背景。
17.如权利要求16所述的非接触式掌纹获取装置，其特征在于，所述非接触式掌纹获取装置还包括一距离传感器，用于感测手掌与所述前置摄像头之间的距离。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI716111B (zh) * 2019-09-23 2021-01-11 大陸商北京集創北方科技股份有限公司 圖像採集品質評估方法及系統
WO2024016786A1 (zh) * 2022-07-18 2024-01-25 腾讯科技（深圳）有限公司 掌部图像的识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11941629B2 (en) * 2019-09-27 2024-03-26 Amazon Technologies, Inc. Electronic device for automated user identification
US11270102B2 (en) 2020-06-29 2022-03-08 Amazon Technologies, Inc. Electronic device for automated user identification
DE102020131513B3 (de) * 2020-11-27 2022-01-27 JENETRIC GmbH Vorrichtung und Verfahren zur berührungslosen optischen Abbildung eines ausgewählten Oberflächenbereiches einer Hand
WO2023229498A1 (en) * 2022-05-23 2023-11-30 Bakov Ilia Antonovich Biometric identification system and method for biometric identification

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102413282A (zh) * 2011-10-26 2012-04-11 惠州Tcl移动通信有限公司 一种自拍引导方法和设备
CN103220421A (zh) * 2013-04-03 2013-07-24 广东欧珀移动通信有限公司 使用移动终端进行自拍的方法及其装置
CN104866804A (zh) * 2014-02-20 2015-08-26 阿里巴巴集团控股有限公司 一种掌纹信息识别的方法和设备
CN107194325A (zh) * 2017-04-28 2017-09-22 广东欧珀移动通信有限公司 掌纹采集方法及相关产品

Family Cites Families (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU8516382A (en) 1981-09-21 1983-03-31 Stellar Systems, Inc. Personnel identification by finger characteristics
US7496214B2 (en) 2002-09-25 2009-02-24 The Hong Kong Polytechnic University Method of palm print identification
US9153074B2 (en) 2011-07-18 2015-10-06 Dylan T X Zhou Wearable augmented reality eyeglass communication device including mobile phone and mobile computing via virtual touch screen gesture control and neuron command
US8027518B2 (en) 2007-06-25 2011-09-27 Microsoft Corporation Automatic configuration of devices based on biometric data
EP2244224B1 (en) * 2008-02-15 2013-10-30 Fujitsu Limited Photographic device for biometrics and biometric apparatus
US8265347B2 (en) * 2008-04-24 2012-09-11 The Hong Kong Polytechnic University Method and system for personal identification using 3D palmprint imaging
US8229178B2 (en) 2008-08-19 2012-07-24 The Hong Kong Polytechnic University Method and apparatus for personal identification using palmprint and palm vein
US8797441B2 (en) * 2009-01-30 2014-08-05 Apple Inc. Continuous illumination of backlit display and of subject for image capture
KR20110038563A (ko) 2009-10-08 2011-04-14 최운호 운전자 인증을 통한 차량 제어 방법, 차량 단말기, 생체인식 카드 및 시스템과, 생체인식 카드와 단말기를 이용한 탑승자 보호 추적 기능을 제공하는 방법
US8964298B2 (en) 2010-02-28 2015-02-24 Microsoft Corporation Video display modification based on sensor input for a see-through near-to-eye display
US20140063055A1 (en) 2010-02-28 2014-03-06 Osterhout Group, Inc. Ar glasses specific user interface and control interface based on a connected external device type
US20110213664A1 (en) 2010-02-28 2011-09-01 Osterhout Group, Inc. Local advertising content on an interactive head-mounted eyepiece
US9632344B2 (en) * 2010-07-09 2017-04-25 Lester F. Ludwig Use of LED or OLED array to implement integrated combinations of touch screen tactile, touch gesture sensor, color image display, hand-image gesture sensor, document scanner, secure optical data exchange, and fingerprint processing capabilities
US8526682B2 (en) 2011-01-20 2013-09-03 Daon Holdings Limited Methods and systems of authentication
US8749538B2 (en) * 2011-10-21 2014-06-10 Qualcomm Mems Technologies, Inc. Device and method of controlling brightness of a display based on ambient lighting conditions
WO2013136553A1 (ja) * 2012-03-16 2013-09-19 ユニバーサルロボット株式会社 個人認証方法及び個人認証装置
SG11201501691VA (en) 2012-09-05 2015-04-29 Element Inc Biometric authentication in connection with camera-equipped devices
US20160140766A1 (en) 2012-12-12 2016-05-19 Sulon Technologies Inc. Surface projection system and method for augmented reality
US9791699B2 (en) 2013-03-13 2017-10-17 Advanced Eye Protection IP Holding Optical positioning aiming system
US10152135B2 (en) 2013-03-15 2018-12-11 Intel Corporation User interface responsive to operator position and gestures
WO2014174674A1 (ja) * 2013-04-26 2014-10-30 富士通株式会社 画像処理プログラム、画像処理方法及び情報端末
US9390630B2 (en) 2013-05-03 2016-07-12 John James Daniels Accelerated learning, entertainment and cognitive therapy using augmented reality comprising combined haptic, auditory, and visual stimulation
CN103269481A (zh) * 2013-05-13 2013-08-28 广东欧珀移动通信有限公司 对便携式电子设备的程序或文件加密保护的方法及系统
CN104184953B (zh) * 2013-05-25 2017-05-10 维沃移动通信有限公司 移动手持设备在较暗环境下利用其显示屏为前置摄像头在互交应用时实现补光的方法及系统
US9635255B1 (en) * 2013-05-30 2017-04-25 Amazon Technologies, Inc. Display as adjustable light source
US9525811B2 (en) * 2013-07-01 2016-12-20 Qualcomm Incorporated Display device configured as an illumination source
US10154130B2 (en) * 2013-08-23 2018-12-11 Cellepathy Inc. Mobile device context aware determinations
WO2015042783A1 (zh) * 2013-09-24 2015-04-02 北京正邦信息技术有限公司 非接触式掌纹认证方法、装置及便携终端
US10449902B1 (en) * 2013-09-24 2019-10-22 Rosco, Inc. Mirror monitor using two levels of reflectivity and transmissibility
US20150186708A1 (en) 2013-12-31 2015-07-02 Sagi Katz Biometric identification system
US9723300B2 (en) 2014-03-17 2017-08-01 Spatial Intelligence Llc Stereoscopic display
US9659205B2 (en) * 2014-06-09 2017-05-23 Lawrence Livermore National Security, Llc Multimodal imaging system and method for non-contact identification of multiple biometric traits
CN106662923B (zh) 2014-07-30 2021-02-09 索尼公司 信息处理装置、信息处理方法和程序
US20160092726A1 (en) 2014-09-30 2016-03-31 Xerox Corporation Using gestures to train hand detection in ego-centric video
US9778750B2 (en) 2014-09-30 2017-10-03 Xerox Corporation Hand-gesture-based region of interest localization
KR102189643B1 (ko) * 2014-12-30 2020-12-11 삼성전자주식회사 디스플레이 장치 및 그 제어 방법
US9829614B2 (en) * 2015-02-02 2017-11-28 Synaptics Incorporated Optical sensor using collimator
US20160224123A1 (en) 2015-02-02 2016-08-04 Augumenta Ltd Method and system to control electronic devices through gestures
US10181070B2 (en) * 2015-02-02 2019-01-15 Synaptics Incorporated Low profile illumination in an optical fingerprint sensor
CN105869604A (zh) * 2015-12-03 2016-08-17 乐视致新电子科技（天津）有限公司 屏幕调节显示亮度的方法、装置及电子设备
US10282579B2 (en) * 2016-01-29 2019-05-07 Synaptics Incorporated Initiating fingerprint capture with a touch screen
CN106205555A (zh) * 2016-08-30 2016-12-07 武汉华星光电技术有限公司 显示装置及其亮度调整方法
US10417473B2 (en) * 2016-09-07 2019-09-17 Mei-Yen Lee Optical imaging system with variable light field for biometrics application
CN106791466A (zh) * 2016-12-20 2017-05-31 贵州财富之舟科技有限公司 拍摄补光方法和装置
US20210118404A1 (en) * 2020-12-24 2021-04-22 Intel Corporation Display with integrated illuminator

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102413282A (zh) * 2011-10-26 2012-04-11 惠州Tcl移动通信有限公司 一种自拍引导方法和设备
CN103220421A (zh) * 2013-04-03 2013-07-24 广东欧珀移动通信有限公司 使用移动终端进行自拍的方法及其装置
CN104866804A (zh) * 2014-02-20 2015-08-26 阿里巴巴集团控股有限公司 一种掌纹信息识别的方法和设备
CN107194325A (zh) * 2017-04-28 2017-09-22 广东欧珀移动通信有限公司 掌纹采集方法及相关产品

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
徐日等: "基于掌纹识别技术的BESTPAL系统", 《无线电工程》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI716111B (zh) * 2019-09-23 2021-01-11 大陸商北京集創北方科技股份有限公司 圖像採集品質評估方法及系統
WO2024016786A1 (zh) * 2022-07-18 2024-01-25 腾讯科技（深圳）有限公司 掌部图像的识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品

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