CN114943994A - 掌静脉识别系统的控制方法、装置、控制器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种掌静脉识别系统的控制方法、装置、控制器及存储介质，该方法执行于掌静脉识别系统的控制器，该控制器用于向掌静脉识别系统中的红外补光模组输出脉冲信号，红外补光模组的补光亮度与脉冲信号的占空比成正比。该方法包括：当脉冲信号的占空比为第一预设值时，获取掌静脉识别系统的红外图像采集模组所采集的第一掌静脉图像；采用图像识别算法处理第一掌静脉图像，以判断第一掌静脉图像是否过曝或过暗；若第一掌静脉图像过曝，则计算第一预设值与预设的第一步长之间的第一差值，并将脉冲信号的占空比调整为第一差值；若第一掌静脉图像过暗，则计算第一预设值与第一步长之间的第一和值，并将脉冲信号的占空比调整为第一和值。

Description

掌静脉识别系统的控制方法、装置、控制器及存储介质

技术领域

本申请涉及身份验证的技术领域，尤其涉及一种掌静脉识别系统的控制方法、装置、控制器及存储介质。

背景技术

目前，市面上存在多种基于不同的生物信息实现的门禁系统，例如，基于指纹和/或人脸的门锁。考虑到一些生物信息容易被伪造，致使门禁系统的安全性有所下降，因此，近年来提出了通过安全等级较高的掌静脉信息进行身份验证的方案。在实现时，掌静脉识别系统可通过其内的红外补光灯对用户手部进行补光，并通过其内的红外摄像头采集用户手指、手掌和/或手背的红外图像，以获取用户的掌静脉分布图。而后，掌静脉识别系统可采用专用的比对算法，从该掌静脉分布图中提取对应的特征，并将提取所得的特征以及掌静脉分布图存储于存储器件内，或者将提取所得的特征与存储器件内存储的特征进行比较，以完成身份验证。

在采集掌静脉图像的过程中，掌静脉图像的图像质量受多种因素影响，环境光的改变以及手掌相对于红外摄像头的角度不同，都有可能导致红外摄像头采集到过曝或过暗的掌静脉图像，使得掌静脉识别系统无法从该掌静脉图像中正确识别出对应的特征。然而，现有技术尚无法克服环境光及手掌摆放角度对掌静脉图像采集的影响，导致掌静脉识别系统容易采集到过曝或过暗的掌静脉图像，降低了身份验证结果的准确性。

发明内容

本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中身份验证结果低的技术缺陷。

第一方面，本申请实施例提供了一种掌静脉识别系统的控制方法，所述方法执行于所述掌静脉识别系统的控制器，所述控制器用于向所述掌静脉识别系统中的红外补光模组输出脉冲信号，所述红外补光模组的补光亮度与所述脉冲信号的占空比成正比；所述方法包括：

在所述脉冲信号的占空比为第一预设值的情况下，获取所述掌静脉识别系统的红外图像采集模组所采集的第一掌静脉图像；

采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像，以判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗；

若所述第一掌静脉图像过曝，则计算所述第一预设值与预设的第一步长之间的第一差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一差值；

若所述第一掌静脉图像过暗，则计算所述第一预设值与所述第一步长之间的第一和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一和值。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

在所述脉冲信号的占空比为所述第一差值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第二掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第二掌静脉图像，以判断所述第二掌静脉图像是否过曝或过暗；

若所述第二掌静脉图像过曝，则将所述脉冲信号的占空比调整为最低占空比；

若所述第二掌静脉图像过暗，则计算所述第一差值与预设的第二步长之间的第二和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二和值；其中，所述第二步长小于所述第一步长。

在其中一个实施例中，所述掌静脉识别系统还包括声音播放模组，所述方法还包括：

在所述脉冲信号的占空比为所述最低占空比的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第三掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第三掌静脉图像，以判断所述第三掌静脉图像是否过曝；

若所述第三掌静脉图像过曝，则向所述声音播放模组输出用于提醒用户将手部远离所述掌静脉识别系统的语音数据。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

在所述脉冲信号的占空比为所述第一和值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第四掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第四掌静脉图像，以判断所述第四掌静脉图像是否过曝或过暗；

若所述第四掌静脉图像过曝，则计算所述第一和值与预设的第二步长之间的第二差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二差值；其中，所述第二步长小于所述第一步长；

若所述第四掌静脉图像过暗，则将所述脉冲信号的占空比调整为最高占空比。

在其中一个实施例中，所述掌静脉识别系统还包括声音播放模组，所述方法还包括：

在所述脉冲信号的占空比为所述最高占空比的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第五掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第五掌静脉图像，以判断所述第五掌静脉图像是否过暗；

若所述第五掌静脉图像过暗，则向所述声音播放模组输出用于提醒用户将手部靠近所述掌静脉识别系统的语音数据。

在其中一个实施例中，采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像，以判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗的步骤，包括：

采用边缘检测算法处理所述第一掌静脉图像，以在所述第一掌静脉图像中确定手掌区域；

根据所述手掌区域对应的像素亮度，判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗。

第二方面，本申请实施例提供了一种掌静脉识别系统的控制装置，所述装置应用于所述掌静脉识别系统的控制器，所述控制器用于向所述掌静脉识别系统中的红外补光模组输出脉冲信号，以使所述红外补光模组根据所述脉冲信号的占空比调整补光亮度。所述装置包括：

第一掌静脉图像获取模块，用于在所述脉冲信号的占空比为第一预设值的情况下，获取所述掌静脉识别系统的红外图像采集模组所采集的第一掌静脉图像；

第一图像处理模块，用于采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像，以判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗；

第一占空比调整模块，用于在所述第一掌静脉图像过曝的情况下，计算所述第一预设值与第一步长之间的第一差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一差值；

第二占空比调整模块，用于在所述第一掌静脉图像过暗的情况下，计算所述第一预设值与所述第一步长之间的第一和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一和值。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

第二掌静脉图像获取模块，用于在所述脉冲信号的占空比为所述第一差值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第二掌静脉图像；

第二图像处理模块，用于采用所述图像识别算法处理所述第二掌静脉图像，以判断所述第二掌静脉图像是否过曝或过暗；

第三占空比调整模块，用于在所述第二掌静脉图像过曝的情况下，将所述脉冲信号的占空比调整为最低占空比；

第四占空比调整模块，用于在所述第二掌静脉图像过暗的情况下，计算所述第一差值与预设的第二步长之间的第二和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二和值；其中，所述第二步长小于所述第一步长。

第三方面，本申请实施例提供了一种控制器，应用于掌静脉识别系统，所述掌静脉识别系统包括红外补光模组和红外图像采集模组，所述控制器分别连接所述红外补光模组和所述红外图像采集模组；

所述控制器包括存储器以及一个或多个处理器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，执行如上述任一实施例所述掌静脉识别系统的控制方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例所述掌静脉识别系统的控制方法的步骤。

本申请实施例提供了一种掌静脉识别系统的控制方法、装置、控制器及存储介质，当掌静脉识别系统的控制器输出占空比为第一预设值的脉冲信号时，其可获取由掌静脉识别系统的红外图像采集模组采集的第一掌静脉图像，并采用图像识别算法处理该第一掌静脉图像，以判断第一掌静脉图像是否过曝或过暗。若第一掌静脉图像过曝，则计算第一预设值与第一步长之间的第一差值，并将脉冲信号的占空比调整为第一差值，从而可下调红外补光模组的补光亮度。若第一掌静脉图像过暗，则计算第一预设值与第一步长之间的第一和值，并将脉冲信号的占空比调整为第一和值，从而可上调红外补光模组的补光亮度。本申请可以在掌静脉图像过曝或者过暗的情况下，自动调节红外补光模组的补光亮度，使得掌静脉识别系统可以适应不同的应用场景和手掌的摆放角度，更为容易采集到能够从中正确识别特征的掌静脉图像。根据该掌静脉图像进行身份验证，可以提高身份验证结果的准确性。

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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为一个实施例中掌静脉识别系统的结构框图；

图2为一个实施例中掌静脉识别系统的控制方法的流程示意图之一；

图3为一个实施例中正常的掌静脉图像；

图4为一个实施例中过曝的掌静脉图像；

图5为一个实施例中掌静脉识别系统的控制方法的流程示意图之二；

图6为一个实施例中掌静脉识别系统的控制装置的结构框图。

具体实施方式

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。

本申请提供的掌静脉识别系统的控制方法，可以应用于掌静脉识别系统中。如图1所示，提供了一种掌静脉识别系统，该系统可以包括控制器110、红外补光模组120和红外图像采集模组130，控制器110分别电连接红外补光模组120，用于向红外补光模组120输出脉冲信号，以使红外补光模组120根据该脉冲信号的占空比调整补光亮度。本申请实施例中，红外补光模组120的补光亮度与脉冲信号的占空比成正比。换言之，脉冲信号的占空比越高，则红外补光模组120的补光亮度越大；反之，脉冲信号的占空比越低，则红外补光模组120的补光亮度越小。除了连接红外补光模组120以外，控制器110还可连接红外图像采集模组130，用于获取红外图像采集模组130所采集的掌静脉图像，并进行后续的身份验证判断。

进一步地，在一个实施例中，掌静脉识别系统还可包括声音播放模组140，该声音播放模组140与控制器110相连接，用于接收控制器110输出的语音数据并输出语音。

可以理解，上述控制器110、红外补光模组120、红外图像采集模组130和/或声音播放模组140均可采用现有技术已公开的任意方式来实现，本申请对此不作具体限制。在其中一个实施例中，控制器110可以采用CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)来实现。在其中一个实施例中，红外补光模组120可以包括红外补光灯驱动电路及红外补光灯，控制器110、红外补光灯驱动电路和红外补光灯依次连接，红外补光灯驱动电路接收控制器110输出的脉冲信号，并根据该脉冲信号的占空比驱动红外补光灯，以调整红外补光灯的补光亮度。在此情况下，补光亮度可以在0％至100％之间任意调整。在一个示例中，若红外补光灯驱动电路包括红外补光灯驱动芯片及该对应的芯片外围电路，则红外补光灯驱动芯片可通过其使能脚与控制器110相连接。

如背景技术所言，现有技术尚无法克服环境光及手掌摆放角度对掌静脉图像采集的影响，导致掌静脉识别系统容易采集到过曝或过暗的掌静脉图像，降低了身份验证结果的准确性。经发明人研究发现，导致该问题的原因在于：现有技术是通过改变红外补光灯驱动芯片的外接电阻阻值来调整红外补光灯的补光亮度。在红外补光灯驱动芯片的外围电路确定之后，红外补光灯的亮度便已无法再改动。红外补光灯只具有开启和关闭两种状态，而无法调整其亮度层次。例如，若红外补光灯的补光亮度确定为100％后，在掌静脉识别系统投入使用后，无法依照应用环境将补光亮度调整为50％。

但是，在补光亮度不变的情况下，针对掌静脉识别系统的不同应用场景及手掌的不同摆放角度，掌静脉识别系统容易采集到过曝或过暗的掌静脉图像。例如，在户外使用的场景中，受白天太阳光中红外线的影响，掌静脉识别系统容易采集到过曝的掌静脉图像。但是，如果考虑太阳光照射场景，把红外补光灯的补光亮度降低，掌静脉识别系统在晚上使用时有容易出现图像过暗的问题。对于掌静脉识别而言，过曝和过暗的张静脉图像都是无效的图像。又如，对于室内使用的场景而言，在环境光亮度相同的情况下，手掌相对于掌静脉识别系统的摆放角度不同，有可能造成掌纹识别系统采集到过曝的掌静脉图像。或者，当手掌距离红外图像采集模组过近时，有可能导致掌纹识别系统采集到过暗的掌静脉图像。

进一步地，对于一些没有配置显示屏的掌静脉识别系统而言，用户在使用时，只知道将手掌对准红外图像采集模组，而无法准确掌握手掌与红外图像采集模组之间的相对距离，使得红外图像采集模组容易采集到过曝或者过暗的掌静脉图像，进而导致身份验证结果不准确。

为解决前述问题，本申请实施例提供了一种掌静脉识别系统的控制方法，该控制方法可以应用于图1所示的控制器中。如图2所示，本申请实施例提供的控制方法可以包括如下步骤：

S210，在所述脉冲信号的占空比为第一预设值的情况下，获取所述掌静脉识别系统的红外图像采集模组所采集的第一掌静脉图像。

可以理解，该第一预设值的具体数值可以依照实际情况确定，本申请对此不作具体限制。在一个示例中，第一预设值可以为50％。

具体地，控制器可以向红外补光模组输出占空比为第一预设值的脉冲信号，使得红外补光模组以第一亮度进行补光。在红外补光模组以第一亮度进行补光灯时，红外图像采集模组采集到的掌静脉图像为第一掌静脉图像，换言之，第一掌静脉图像为红外补光模组以第一亮度进行补光时采集到的掌静脉图像。

S220，采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像，以判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗。

可以理解，本申请可采用现有技术中已公开的任意图像识别算法来处理第一掌静脉图像，以确定第一掌静脉图像是否过曝或者过暗。图3示出了既无过曝也无过暗的掌静脉图像，图4示出了过曝的掌静脉图像。

在其中一个实施例中，控制器可采用边缘检测算法处理第一掌静脉图像，以在第一掌静脉图像中确定手掌区域，并根据该手掌区域所对应的像素亮度，判断第一掌静脉图像是否过曝或者过暗。具体地，在采用边缘检测算法处理第一掌静脉图像后，控制器可以确定手掌的轮廓，该轮廓围合而成的区域即为手掌区域。控制器可从第一掌静脉图像中提取手掌区域所对应的图像，即手掌图像，并根据手掌图像的亮暗程度，判断图像是过曝还是过暗。例如，控制器可对手掌图像中各个像素的亮度值进行加权求平均，并基于求平均所得的亮度平均值判断第一掌静脉图像是否为过曝或者过暗。在亮度平均值大于第一预设阈值的情况下，确定第一掌静脉图像过曝；在亮度平均值小于第二预设阈值的情况下，确定第一掌静脉图像过暗。其中，第二预设阈值可以小于第一预设阈值，第一预设阈值和第二预设阈值的具体数值可以依照实际情况确定，本申请对此不作具体限制。

S230，若所述第一掌静脉图像过曝，则计算所述第一预设值与预设的第一步长之间的第一差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一差值。

可以理解，该第一步长的具体数值可以依照实际情况确定，本申请对此不作具体限制。在一个示例中，第一步长可以为25％。

具体而言，在第一掌静脉图像过曝的情况下，控制器将第一预设值减去第一步长，以得到第一差值。例如，在第一预设值为50％，第一步长为25％时，第一差值可以为25％。而后，控制器可将脉冲信号的占空比从第一预设值下调为第一差值。由于红外补光模组的补光亮度与脉冲信号的占空比成正比，因此，在脉冲信号的占空比下调以后，红外补光模组的补光亮度也会随之下调。如此，当红外图像采集模组进行下一次图像采集时，可以有效降低其采集到过曝的掌静脉图像的概率。

S240，若所述第一掌静脉图像过暗，则计算所述第一预设值与所述第一步长之间的第一和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一和值。

具体而言，在第一掌静脉图像过暗的情况下，控制器可以将第一预设值与第一步长进行相加，以得到第一和值。例如，在第一预设值为50％，第一步长为25％时，第一和值可以为75％。而后，控制器可将脉冲信号的占空比从第一预设值上调为第一和值。由于红外补光模组的补光亮度与脉冲信号的占空比成正比，因此，在脉冲信号的占空比上调以后，红外补光模组的补光亮度也会随之上调。如此，当红外图像采集模组进行下一次图像采集时，可以有效降低其采集到过暗的掌静脉图像的概率。

本申请实施例中，当掌静脉识别系统的控制器输出占空比为第一预设值的脉冲信号时，其可获取由掌静脉识别系统的红外图像采集模组采集的第一掌静脉图像，并采用图像识别算法处理该第一掌静脉图像，以判断第一掌静脉图像是否过曝或过暗。若第一掌静脉图像过曝，则计算第一预设值与第一步长之间的第一差值，并将脉冲信号的占空比调整为第一差值，从而可下调红外补光模组的补光亮度。若第一掌静脉图像过暗，则计算第一预设值与第一步长之间的第一和值，并将脉冲信号的占空比调整为第一和值，从而可上调红外补光模组的补光亮度。本申请可以在掌静脉图像过曝或者过暗的情况下，自动调节红外补光模组的补光亮度，使得掌静脉识别系统可以适应不同的应用场景和手掌的摆放角度，更为容易采集到能够从中正确识别特征的掌静脉图像。根据该掌静脉图像进行身份验证，可以提高身份验证结果的准确性。

在一个实施例中，本申请的掌静脉识别系统的控制方法还可包括如下步骤：

在所述脉冲信号的占空比为所述第一差值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第二掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第二掌静脉图像，以判断所述第二掌静脉图像是否过曝或过暗；

若所述第二掌静脉图像过曝，则将所述脉冲信号的占空比调整为最低占空比；

若所述第二掌静脉图像过暗，则计算所述第一差值与预设的第二步长之间的第二和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二和值；其中，所述第二步长小于所述第一步长。

具体地，控制器可以向红外补光模组输出占空比为第一差值的脉冲信号，使得红外补光模组以第二亮度进行补光，第二亮度小于第一亮度。在红外补光模组以第二亮度进行补光灯时，红外图像采集模组采集到的掌静脉图像为第二掌静脉图像，换言之，第二掌静脉图像为红外补光模组以第二亮度进行补光时采集到的掌静脉图像。

在得到第二掌静脉图像的情况下，控制器可以采用图像识别算法处理第二掌静脉图像，以判断该第二掌静脉图像是否过曝或过暗，其具体处理过程可参照控制器采用图像识别算法处理第一掌静脉图像的处理过程，此处不再赘述。

在第二掌静脉图像过曝的情况下，控制器可以将脉冲信号的占空比调整到最低占空比，以使红外补光模组的补光亮度调整为最小亮度。如此，当红外图像采集模组进行下一次图像采集时，可以有效降低其采集到过曝的掌静脉图像的概率。

可以理解，该最低占空比的数值可以依照实际情况确定，本申请对此不作具体限定。在一个示例中，该最低占空比可以为0％。

在其中一个实施例中，在掌静脉识别系统包括声音播放模组的情况下，本申请的控制方法还可包括如下步骤：在所述脉冲信号的占空比为所述最低占空比的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第三掌静脉图像；采用所述图像识别算法处理所述第三掌静脉图像，以判断所述第三掌静脉图像是否过曝；若所述第三掌静脉图像过曝，则向所述声音播放模组输出用于提醒用户将手部远离所述掌静脉识别系统的语音数据。

其中，第三掌静脉图像可参照上述第一掌静脉图像和第二掌静脉图像的相关说明，采用图像识别算法处理第三掌静脉图像的过程也可参照上述采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像的过程，此处不再赘述。

若红外补光模组以最小亮度进行补光，红外图像采集模组所采集的掌静脉图像仍然过曝，则有可能是用户手部过于靠近掌静脉识别系统所导致的。因此，控制器可以通过向声音播放模组输出语音数据，以提醒用户将手部远离掌静脉识别系统，使得用户可以将手掌放置在红外补光模组的合理补光范围内。如此，掌静脉识别系统更为容易采集到能够从中正确识别特征的掌静脉图像。根据该掌静脉图像进行身份验证，可以进一步提高身份验证结果的准确性。

此外，在第二掌静脉图像过暗的情况下，控制器可以第一差值与第二步长进行相加，以得到第二和值。可以理解，该第二步长可以为小于第一步长的任意数值，在一个示例中，若第一步长为25％，则第二步长可以为12.5％，例如，若控制器输出占空比25％的脉冲信号后，所采集的掌静脉图像仍然过曝，则控制器可将脉冲信号的占空比调整为37.5％。

本实施例中，控制器将红外补光模组的补光亮度从第一亮度调整为第二亮度后，其可根据红外图像采集模组在第二亮度下采集到的第二掌静脉图像的亮暗程度，判断是否需要进行第二次亮度调整。如此，可使得掌静脉识别系统更为容易采集到能够从中正确识别特征的掌静脉图像。根据该掌静脉图像进行身份验证，可以进一步提高身份验证结果的准确性。

在一个实施例中，本申请的掌静脉识别系统的控制方法还可包括如下步骤：

在所述脉冲信号的占空比为所述第一和值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第四掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第四掌静脉图像，以判断所述第四掌静脉图像是否过曝或过暗；

若所述第四掌静脉图像过曝，则计算所述第一和值与预设的第二步长之间的第二差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二差值；其中，所述第二步长小于所述第一步长；

若所述第四掌静脉图像过暗，则将所述脉冲信号的占空比调整为最高占空比。

具体地，控制器可以向红外补光模组输出占空比为第一和值的脉冲信号，使得红外补光模组以第三亮度进行补光，其中，第三亮度大于第一亮度。在红外补光模组以第三亮度进行补光灯时，红外图像采集模组采集到的掌静脉图像为第四掌静脉图像，换言之，第四掌静脉图像为红外补光模组以第三亮度进行补光时采集到的掌静脉图像。

在得到第四掌静脉图像的情况下，控制器可以采用图像识别算法处理第四掌静脉图像，以判断该第四掌静脉图像是否过曝或过暗，其具体处理过程可参照控制器采用图像识别算法处理第一掌静脉图像的处理过程，此处不再赘述。

在第四掌静脉图像过曝的情况下，控制器可以将第一和值与小于第一步长的第二步长进行相减，以得到第二差值。例如，第二步长可以为12.5％，若控制器输出占空比75％的脉冲信号后，所采集的掌静脉图像过曝，则控制器可将脉冲信号的占空比调整为62.5％。

在第四掌静脉图像过暗的情况下，控制器可以将脉冲信号的占空比调整到最高占空比，以使红外补光模组的补光亮度调整为最大亮度。如此，当红外图像采集模组进行下一次图像采集时，可以有效降低其采集到过暗的掌静脉图像的概率。可以理解，该最高占空比的数值可以依照实际情况确定，本申请对此不作具体限定。在一个示例中，该最高占空比可以为100％。

在其中一个实施例中，在掌静脉识别系统包括声音播放模组的情况下，本申请的控制方法还可包括如下步骤：在所述脉冲信号的占空比为所述最高占空比的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第五掌静脉图像；采用所述图像识别算法处理所述第五掌静脉图像，以判断所述第五掌静脉图像是否过暗；若所述第五掌静脉图像过暗，则向所述声音播放模组输出用于提醒用户将手部靠近所述掌静脉识别系统的语音数据。

其中，第五掌静脉图像可参照上述第一掌静脉图像和第二掌静脉图像的相关说明，采用图像识别算法处理第五掌静脉图像的过程也可参照上述采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像的过程，此处不再赘述。

若红外补光模组以最大亮度进行补光，红外图像采集模组所采集的掌静脉图像仍然过暗，则有可能是用户手部距离掌静脉识别系统过远所导致的。因此，控制器可以通过向声音播放模组输出语音数据，以提醒用户将手部靠近掌静脉识别系统，使得用户可以将手掌放置在红外补光模组的合理补光范围内。如此，掌静脉识别系统更为容易采集到能够从中正确识别特征的掌静脉图像。根据该掌静脉图像进行身份验证，可以进一步提高身份验证结果的准确性。

本实施例中，控制器将红外补光模组的补光亮度从第一亮度调整为第三亮度后，其可根据红外图像采集模组在第三亮度下采集到的第四掌静脉图像的亮暗程度，判断是否需要进行第二次亮度调整。如此，可使得掌静脉识别系统更为容易采集到能够从中正确识别特征的掌静脉图像。根据该掌静脉图像进行身份验证，可以进一步提高身份验证结果的准确性。

在一个实施例中，如图5所示，本申请实施例包括如下步骤：

S302，控制器将脉冲信号的占空比调整为第一预设值；

S304，获取第一掌静脉图像；

S306，判断第一掌静脉图像是否过曝或过暗，若否，则进入步骤S308，若是，则进入步骤S310或者步骤S330；

S308，控制器将脉冲信号的占空比保持为第一预设值；

S310，若第一掌静脉图像过曝，则将脉冲信号的占空比调整为第一差值；

S312，获取第二掌静脉图像；

S314，判断第二掌静脉图像是否过曝或过暗，若否，则进入步骤S316；若是，则进入步骤S318或者步骤S320；

S316，将脉冲信号的占空比保持为第一差值；

S318，若第二掌静脉图像过暗，则将脉冲信号的占空比调整为第二和值；

S320，若第二掌静脉图像过曝，则将脉冲信号的占空比调整为最低占空比；

S322，获取第三掌静脉图像；

S324，判断第三掌静脉图像是否过曝，若否，则进入步骤S326，若是，则进入步骤328；

S326，将脉冲信号的占空比保持为最低占空比；

S328，向声音播放模组输出用于提醒用户将手部远离掌静脉识别系统的语音数据；

S330，若第一掌静脉图像过暗，则将脉冲信号的占空比调整为第一和值；

S332，获取第四掌静脉图像；

S334，判断第四掌静脉图像是否过曝或过暗，若否，则进入步骤S336，若是，则进入步骤S338或者步骤S340；

S336，将脉冲信号的占空比保持为第一和值；

S338，若第四掌静脉图像过曝，则将脉冲信号的占空比调整为第二差值；

S340，若第四掌静脉图像过暗，则将脉冲信号的占空比调整为最高占空比；

S342，获取第五掌静脉图像；

S344，判断第五掌静脉图像是否过暗，若否，则进入步骤S346，若是，则进入步骤S348；

S346，将脉冲信号的占空比保持为最高占空比；

S348，向声音播放模组输出用于提醒用户将手部靠近掌静脉识别系统的语音数据。

下面对本申请实施例提供的掌静脉识别系统的控制装置进行描述，下文描述的掌静脉识别系统的控制装置与上文描述的掌静脉识别系统的控制方法可相互对应参照。

在一个实施例中，本申请提供了一种掌静脉识别系统的控制装置400，该装置400应用于所述掌静脉识别系统的控制器，所述控制器用于向所述掌静脉识别系统中的红外补光模组输出脉冲信号，所述红外补光模组的补光亮度与所述脉冲信号的占空比成正比。如图6所示，该装置400包括：

第一掌静脉图像获取模块410，用于在所述脉冲信号的占空比为第一预设值的情况下，获取所述掌静脉识别系统的红外图像采集模组所采集的第一掌静脉图像；

第一图像处理模块420，用于采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像，以判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗；

第一占空比调整模块430，用于在所述第一掌静脉图像过曝的情况下，计算所述第一预设值与预设的第一步长之间的第一差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一差值；

第二占空比调整模块440，用于在所述第一掌静脉图像过暗的情况下，计算所述第一预设值与所述第一步长之间的第一和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一和值。

在一个实施例中，所述装置400还包括第二掌静脉图像获取模块、第二图像处理模块、第三占空比调整模块和第四占空比调整模块。其中：

第二掌静脉图像获取模块用于在所述脉冲信号的占空比为所述第一差值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第二掌静脉图像；

第二图像处理模块，用于采用所述图像识别算法处理所述第二掌静脉图像，以判断所述第二掌静脉图像是否过曝或过暗；

第三占空比调整模块用于在所述第二掌静脉图像过曝的情况下，将所述脉冲信号的占空比调整为最低占空比；

第四占空比调整模块用于在所述第二掌静脉图像过暗的情况下，计算所述第一差值与预设的第二步长之间的第二和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二和值；其中，所述第二步长小于所述第一步长。

在一个实施例中，所述掌静脉识别系统还包括声音播放模组。所述装置400还包括第三掌静脉图像获取模块、第三图像处理模块和第一语音输出数据模块。其中，第三掌静脉图像获取模块用于在所述脉冲信号的占空比为所述最低占空比的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第三掌静脉图像。第三图像处理模块用于采用所述图像识别算法处理所述第三掌静脉图像，以判断所述第三掌静脉图像是否过曝。第一语音输出数据模块用于若所述第三掌静脉图像过曝，则向所述声音播放模组输出用于提醒用户将手部远离所述掌静脉识别系统的语音数据。

在一个实施例中，所述装置400还包括第四掌静脉图像获取模块、第四图像处理模块、第五占空比调整模块和第六占空比调整模块。其中，第四掌静脉图像获取模块用于在所述脉冲信号的占空比为所述第一和值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第四掌静脉图像。第四图像处理模块用于采用所述图像识别算法处理所述第四掌静脉图像，以判断所述第四掌静脉图像是否过曝或过暗。第五占空比调整模块用于在所述第四掌静脉图像过曝的情况下，计算所述第一和值与预设的第二步长之间的第二差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二差值；其中，所述第二步长小于所述第一步长。第六占空比调整模块用于在所述第四掌静脉图像过暗的情况下，将所述脉冲信号的占空比调整为最高占空比。

在一个实施例中，所述掌静脉识别系统还包括声音播放模组。所述装置400还包括第五掌静脉图像获取模块、第五图像处理模块和第二语音输出数据模块。其中，第五掌静脉图像获取模块用于在所述脉冲信号的占空比为所述最高占空比的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第五掌静脉图像。第五图像处理模块用于采用所述图像识别算法处理所述第五掌静脉图像，以判断所述第五掌静脉图像是否过暗。第二语音输出数据模块用于在所述第五掌静脉图像过暗的情况下，向所述声音播放模组输出用于提醒用户将手部靠近所述掌静脉识别系统的语音数据。

在一个实施例中，第一图像处理模块420包括手掌区域确定单元及判断单元。其中，该手掌区域确定单元用于采用边缘检测算法处理所述第一掌静脉图像，以在所述第一掌静脉图像中确定手掌区域。判断单元用于根据所述手掌区域对应的像素亮度，判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗。

在一个实施例中，本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述掌静脉识别系统的控制方法的步骤。

在一个实施例中，本申请还提供了一种控制器，该控制器可以应用于掌静脉识别系统，该掌静脉识别系统包括红外补光模组和红外图像采集模组，红外补光模组和红外图像采集模组均连接控制器。

该控制器中包括存储器，以及一个或多个的处理器。其中，存储器存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述掌静脉识别系统的控制方法的步骤。

本领域技术人员可以理解，本申请示出的计算机设备的内部结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

最后，还需要说明的是，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。而且，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。本文中，“一”、“一个”、“所述”、“该”和“其”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。多个是指至少两个的情况，如2个、3个、5个或8个等。“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种掌静脉识别系统的控制方法，其特征在于，所述方法执行于所述掌静脉识别系统的控制器，所述控制器用于向所述掌静脉识别系统中的红外补光模组输出脉冲信号，所述红外补光模组的补光亮度与所述脉冲信号的占空比成正比；所述方法包括：

在所述脉冲信号的占空比为第一预设值的情况下，获取所述掌静脉识别系统的红外图像采集模组所采集的第一掌静脉图像；

采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像，以判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗；

若所述第一掌静脉图像过曝，则计算所述第一预设值与预设的第一步长之间的第一差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一差值；

若所述第一掌静脉图像过暗，则计算所述第一预设值与所述第一步长之间的第一和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一和值。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述脉冲信号的占空比为所述第一差值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第二掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第二掌静脉图像，以判断所述第二掌静脉图像是否过曝或过暗；

若所述第二掌静脉图像过曝，则将所述脉冲信号的占空比调整为最低占空比；

若所述第二掌静脉图像过暗，则计算所述第一差值与预设的第二步长之间的第二和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二和值；其中，所述第二步长小于所述第一步长。

3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述掌静脉识别系统还包括声音播放模组，所述方法还包括：

在所述脉冲信号的占空比为所述最低占空比的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第三掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第三掌静脉图像，以判断所述第三掌静脉图像是否过曝；

若所述第三掌静脉图像过曝，则向所述声音播放模组输出用于提醒用户将手部远离所述掌静脉识别系统的语音数据。

4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述脉冲信号的占空比为所述第一和值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第四掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第四掌静脉图像，以判断所述第四掌静脉图像是否过曝或过暗；

若所述第四掌静脉图像过曝，则计算所述第一和值与预设的第二步长之间的第二差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二差值；其中，所述第二步长小于所述第一步长；

若所述第四掌静脉图像过暗，则将所述脉冲信号的占空比调整为最高占空比。

5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述掌静脉识别系统还包括声音播放模组，所述方法还包括：

在所述脉冲信号的占空比为所述最高占空比的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第五掌静脉图像；

采用所述图像识别算法处理所述第五掌静脉图像，以判断所述第五掌静脉图像是否过暗；

若所述第五掌静脉图像过暗，则向所述声音播放模组输出用于提醒用户将手部靠近所述掌静脉识别系统的语音数据。

6.根据权利要求1至5任一项所述的控制方法，其特征在于，采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像，以判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗的步骤，包括：

采用边缘检测算法处理所述第一掌静脉图像，以在所述第一掌静脉图像中确定手掌区域；

根据所述手掌区域对应的像素亮度，判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗。

7.一种掌静脉识别系统的控制装置，其特征在于，所述装置应用于所述掌静脉识别系统的控制器，所述控制器用于向所述掌静脉识别系统中的红外补光模组输出脉冲信号，所述红外补光模组的补光亮度与所述脉冲信号的占空比成正比；所述装置包括：

第一掌静脉图像获取模块，用于在所述脉冲信号的占空比为第一预设值的情况下，获取所述掌静脉识别系统的红外图像采集模组所采集的第一掌静脉图像；

第一图像处理模块，用于采用图像识别算法处理所述第一掌静脉图像，以判断所述第一掌静脉图像是否过曝或过暗；

第一占空比调整模块，用于在所述第一掌静脉图像过曝的情况下，计算所述第一预设值与预设的第一步长之间的第一差值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一差值；

第二占空比调整模块，用于在所述第一掌静脉图像过暗的情况下，计算所述第一预设值与所述第一步长之间的第一和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第一和值。

8.根据权利要求7所述的控制装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二掌静脉图像获取模块，用于在所述脉冲信号的占空比为所述第一差值的情况下，获取所述红外图像采集模组所采集的第二掌静脉图像；

第二图像处理模块，用于采用所述图像识别算法处理所述第二掌静脉图像，以判断所述第二掌静脉图像是否过曝或过暗；

第三占空比调整模块，用于在所述第二掌静脉图像过曝的情况下，将所述脉冲信号的占空比调整为最低占空比；

第四占空比调整模块，用于在所述第二掌静脉图像过暗的情况下，计算所述第一差值与预设的第二步长之间的第二和值，并将所述脉冲信号的占空比调整为所述第二和值；其中，所述第二步长小于所述第一步长。

9.一种控制器，其特征在于，应用于掌静脉识别系统，所述掌静脉识别系统包括红外补光模组和红外图像采集模组，所述控制器分别连接所述红外补光模组和所述红外图像采集模组；

所述控制器包括存储器以及一个或多个处理器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，执行如权利要求1至6中任一项所述掌静脉识别系统的控制方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至6中任一项所述掌静脉识别系统的控制方法的步骤。

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