CN115631514A - 基于掌静脉指纹的用户识别方法、装置、设备与介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了基于掌静脉指纹的用户识别方法、装置、设备与介质。该方法的一具体实施方式包括：控制掌静脉指纹采集装置采集用户的掌静脉影像与用户指纹图像；对掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征；确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应用户掌静脉特征的掌静脉特征；响应于确定掌静脉特征库中存在对应用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果；对用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征；确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应用户指纹图像特征的指纹图像特征；响应于指纹图像特征库中存在对应用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果。该实施方式提升了对用户识别的准确性。

Description

基于掌静脉指纹的用户识别方法、装置、设备与介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及基于掌静脉指纹的用户识别方法、装置、设备与介质。

背景技术

目前，在对进入目标区域的人员进行身份识别时，通常采用的方式为：通过摄像头进行人脸识别或通过指纹进行身份识别。

然而，采用上述方式通常会存在以下技术问题：

第一，通过摄像头进行人脸识别，需要保证拍摄的人脸图像清晰，识别的准确性较低；

第二，当采用掌静脉识别时，需要全方位比对掌静脉纹路，导致掌静脉识别效率较低，识别时间较长；

第三，指纹识别时，需要全方位比对指纹，导致指纹识别效率较低，识别时间较长；

第四，未考虑用户手掌的尺寸，导致采集的掌静脉与指纹不准确，导致识别的准确性较低。

该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了基于掌静脉指纹的用户识别方法、装置、电子设备、计算机可读介质和程序产品，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种基于掌静脉指纹的用户识别方法，该方法包括：响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像；对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征；确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征；响应于确定上述掌静脉特征库中存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果；对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征；确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征；响应于确定上述指纹图像特征库中存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果；根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种基于掌静脉指纹的用户识别装置，装置包括：控制单元，被配置成响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像；第一提取单元，被配置成对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征；第一确定单元，被配置成确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征；第一生成单元，被配置成响应于确定上述掌静脉特征库中存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果；第二提取单元，被配置成对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征；第二确定单元，被配置成确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征；第二生成单元，被配置成响应于确定上述指纹图像特征库中存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果；第三生成单元，被配置成根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第五方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的基于掌静脉指纹的用户识别方法，提升了对用户识别的准确性。具体来说，识别的准确性较低的原因在于：通过摄像头进行人脸识别，需要保证拍摄的人脸图像清晰，识别的准确性较低。基于此，本公开的一些实施例的基于掌静脉指纹的用户识别方法，首先，响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像。由此，可以通过掌静脉与指纹两个角度，识别用户。其次，对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征。再其次，确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征。由此，可以通过掌静脉，确定用户的身份。接着，响应于确定上述掌静脉特征库中存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果。再接着，对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征。然后，确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征。再然后，响应于确定上述指纹图像特征库中存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果。由此，可以通过指纹进一步确认用户的身份。最后，根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。由此，可以通过掌静脉与指纹识别，两种方式识别用户。从而，提升了对用户识别的准确性。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的基于掌静脉指纹的用户识别方法的一些实施例的流程图；

图2是根据本公开的基于掌静脉指纹的用户识别装置的一些实施例的结构示意图；

图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开的基于掌静脉指纹的用户识别方法的一些实施例的流程图。示出了根据本公开的基于掌静脉指纹的用户识别方法的一些实施例的流程100。该基于掌静脉指纹的用户识别方法，包括以下步骤：

步骤101，响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像。

在一些实施例中，基于掌静脉指纹的用户识别方法的执行主体（例如服务器）可以响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像。掌静脉指纹采集装置可以是指用于采集掌静脉与指纹的采集装置。

实践中，上述执行主体可以通过以下步骤控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像：

第一步，确定上述手掌的手掌长度和手掌宽度。实践中，可以控制上述掌静脉指纹采集装置发射红外检测信号，以检测手掌的手掌长度和手掌宽度。

第二步，确定上述手掌长度对应的手掌长度区间，以及确定上述手掌宽度对应的手掌宽度区间。这里，手掌长度区间与手掌宽度区间对应一掌静脉指纹采集装置中的掌静脉采集区域与指纹采集区域；

第三步，确定上述手掌长度区间对应的指纹采集区域，以及确定上述手掌长度区间与上述手掌宽度区间对应的掌静脉采集区域。

第四步，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述指纹采集区域的用户指纹图像，以及控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述掌静脉采集区域对应的掌静脉影像。即，控制掌静脉指纹采集装置发出红外线采集上述指纹采集区域的指纹图像。控制掌静脉指纹采集装置发出红外线采集上述掌静脉采集区域的掌静脉的血管分布影像（掌静脉影像）。

步骤101中的相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题四“未考虑用户手掌的尺寸，导致采集的掌静脉与指纹不准确，导致识别的准确性较低。”。导致识别的准确性较低的因素往往如下：未考虑用户手掌的尺寸，导致采集的掌静脉与指纹不准确，导致识别的准确性较低。如果解决了上述因素，就能达到提升识别的准确性的效果。为了达到这一效果，首先，确定上述手掌的手掌长度和手掌宽度。接着，确定上述手掌长度对应的手掌长度区间，以及确定上述手掌宽度对应的手掌宽度区间。由此，为确定掌静脉与指纹的采集区域，提供了数据支持。然后，确定上述手掌长度区间对应的指纹采集区域，以及确定上述手掌长度区间与上述手掌宽度区间对应的掌静脉采集区域。由此，可以确定掌静脉与指纹的采集区域。最后，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述指纹采集区域的用户指纹图像，以及控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述掌静脉采集区域对应的掌静脉影像。由此，可以根据用户手掌的尺寸，控制对应的掌静脉采集区域与指纹采集区域采集用户的掌静脉与指纹。由此，提升了对用户的掌静脉与指纹的采集的准确率。从而，提升了对用户身份识别的准确性。

步骤102，对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征。实践中，上述执行主体可以通过BP(Back Propagation)神经网络对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征。

步骤103，确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征。上述掌静脉特征库中的掌静脉特征包括区域掌静脉特征点组。上述用户掌静脉特征包括用户掌静脉特征点组。这里，区域掌静脉特征点组可以是指预先划分的掌静脉中的某一区域的各个掌静脉特征点。

实践中，上述执行主体可以通过以下步骤确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征：

第一步，从上述用户掌静脉特征点组中选择目标数量个用户掌静脉特征点作为目标用户掌静脉特征点组。其中，上述目标用户掌静脉特征点组中的各个目标用户掌静脉特征点均处于预设掌静脉区域内。这里，预设掌静脉区域与上述区域掌静脉特征点组所在的掌静脉区域相同。这里，目标数量可以是指区域掌静脉特征点组包括的区域掌静脉特征点的数量。各个区域掌静脉特征点组包括的区域掌静脉特征点的数量相同。

第二步，对于上述掌静脉特征库中包括的每个区域掌静脉特征点组，执行如下处理步骤：

第一子步骤，确定上述区域掌静脉特征点组与上述目标用户掌静脉特征点组的关联度。即，将上述区域掌静脉特征点组中区域掌静脉特征点与上述目标用户掌静脉特征点组中目标用户掌静脉特征点相同的区域掌静脉特征点的数量确定为相同数量。将上述相同数量与上述目标数量的比值确定为关联度。

第二子步骤，响应于确定上述关联度大于等于预设关联度，将上述区域掌静脉特征点组对应的掌静脉特征确定为备选掌静脉特征。

第三步，将所确定的各个备选掌静脉特征对应的各个关联度确定为备选关联度组。

第四步，响应于确定上述备选关联度组中满足目标条件的备选关联度的数量为1，将上述备选关联度组中满足上述目标条件的备选关联度确定为目标关联度。其中，上述目标条件为：备选关联度为1。

第五步，将上述目标关联度对应的备选掌静脉特征确定为对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征。

步骤103中的相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题二“当采用掌静脉识别时，需要全方位比对掌静脉纹路，导致掌静脉识别效率较低，识别时间较长。”。导致识别时间较长的因素往往如下：当采用掌静脉识别时，需要全方位比对掌静脉纹路，导致掌静脉识别效率较低，识别时间较长。如果解决了上述因素，就能达到缩短识别时间的效果。为了达到这一效果，首先，从上述用户掌静脉特征点组中选择目标数量个用户掌静脉特征点作为目标用户掌静脉特征点组。其中，上述目标用户掌静脉特征点组中的各个目标用户掌静脉特征点均处于预设掌静脉区域内。由此，从掌静脉特征中选择出某一区域的特征点进行比对。从而，避免了全方位比对掌静脉纹路。其次，对于上述掌静脉特征库中包括的每个区域掌静脉特征点组，执行如下处理步骤：首先，确定上述区域掌静脉特征点组与上述目标用户掌静脉特征点组的关联度。然后，响应于确定上述关联度大于等于预设关联度，将上述区域掌静脉特征点组对应的掌静脉特征确定为备选掌静脉特征。由此，可以选择出高关联度的掌静脉特征，便于识别用户的身份。接着，将所确定的各个备选掌静脉特征对应的各个关联度确定为备选关联度组。然后，响应于确定上述备选关联度组中满足目标条件的备选关联度的数量为1，将上述备选关联度组中满足上述目标条件的备选关联度确定为目标关联度。其中，上述目标条件为：备选关联度为1。最后，将上述目标关联度对应的备选掌静脉特征确定为对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征。由此，可以仅通过部分掌静脉特征点识别用户。避免了全方位比对掌静脉纹路。从而，提升了掌静脉识别效率，缩短了识别时间。

可选地，响应于确定上述备选关联度组中满足上述目标条件的备选关联度的数量大于1，将上述备选关联度组中满足上述目标条件的备选关联度确定为候选关联度，得到候选关联度组。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述备选关联度组中满足上述目标条件的备选关联度的数量大于1，将上述备选关联度组中满足上述目标条件的备选关联度确定为候选关联度，得到候选关联度组。

可选地，将上述候选关联度组对应的各个掌静脉特征确定为候选掌静脉特征组。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述候选关联度组对应的各个掌静脉特征确定为候选掌静脉特征组。

可选地，对于上述候选掌静脉特征组中的每个候选掌静脉特征，确定上述用户掌静脉特征与上述候选掌静脉特征的特征关联度。

在一些实施例中，上述执行主体可以对于上述候选掌静脉特征组中的每个候选掌静脉特征，确定上述用户掌静脉特征与上述候选掌静脉特征的特征关联度。这里，确定特征关联度的方式可以参考确定关联度的方式，在此不再赘述。

可选地，将所确定的各个特征关联度中的最大的特征关联度确定为目标特征关联度。

在一些实施例中，上述执行主体可以将所确定的各个特征关联度中的最大的特征关联度确定为目标特征关联度。

可选地，将上述目标特征关联度对应的候选掌静脉特征确定为对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述目标特征关联度对应的候选掌静脉特征确定为对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征。

步骤104，响应于确定上述掌静脉特征库中存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述掌静脉特征库中存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果。这里，掌纹匹配通过结果可以表征掌纹匹配通过。

步骤105，对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征。实践中，上述执行主体可以通过BP(Back Propagation)神经网络对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征。

步骤106，确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征。上述指纹图像特征库中的指纹图像特征包括区域指纹图像特征点组，上述用户指纹图像特征包括：用户指纹图像特征点组。区域指纹图像特征点组可以是指预先划分的某一手指的指纹中的某一区域的各个指纹特征点。

实践中，上述执行主体可以通过以下步骤确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征：

第一步，从上述用户指纹图像特征点组中选择出预设数量个用户指纹图像特征点作为目标用户指纹图像特征点组。其中，上述目标用户指纹图像特征点组中的各个目标用户指纹图像特征点均处于预设指纹区域内。这里，预设指纹区域与上述区域指纹图像特征点组所在的指纹区域相同。预设数量可以是指区域指纹图像特征点组包括的区域指纹图像特征点的数量。各个区域指纹图像特征点组包括的区域指纹图像特征点的数量相同。

第二步，对于上述指纹图像特征库中包括的每个区域指纹图像特征点组，执行如下处理步骤：

第一子步骤，确定上述区域指纹图像特征点组与上述目标用户指纹图像特征点组的区域关联度。即，将上述区域指纹图像特征点组中区域指纹图像特征点与上述目标用户指纹图像特征点组中目标用户指纹图像特征点相同的区域指纹图像特征点的数量确定为特征点数量。将上述特征点数量与上述预设数量的比值确定为区域关联度。

第二子步骤，响应于确定上述区域关联度大于等于预设指纹关联度，将上述区域指纹图像特征点组对应的指纹图像特征确定为备选指纹图像特征。

第三步，将所确定的各个备选指纹图像特征对应的各个区域关联度确定为备选区域关联度组。

第四步，响应于确定上述备选区域关联度组中满足预设条件的备选区域关联度的数量为1，将上述备选区域关联度组中满足上述预设条件的备选区域关联度确定为目标备选区域关联度。其中，上述预设条件为：备选区域关联度为1。

第五步，将上述目标备选区域关联度对应的备选指纹图像特征确定为对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征。

步骤106中的相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题三“指纹识别时，需要全方位比对指纹，导致指纹识别效率较低，识别时间较长。”。导致识别时间较长的因素往往如下：指纹识别时，需要全方位比对指纹，导致指纹识别效率较低，识别时间较长。如果解决了上述因素，就能达到缩短识别时间的效果。为了达到这一效果，首先，从上述用户指纹图像特征点组中选择出预设数量个用户指纹图像特征点作为目标用户指纹图像特征点组。其中，上述目标用户指纹图像特征点组中的各个目标用户指纹图像特征点均处于预设指纹区域内。由此，从指纹特征中选择出某一区域的特征点进行比对。从而，避免了全方位比对指纹。其次，对于上述指纹图像特征库中包括的每个区域指纹图像特征点组，执行如下处理步骤：首先，确定上述区域指纹图像特征点组与上述目标用户指纹图像特征点组的区域关联度。然后，响应于确定上述区域关联度大于等于预设指纹关联度，将上述区域指纹图像特征点组对应的指纹图像特征确定为备选指纹图像特征。由此，可以选择出高关联度的指纹特征，便于识别用户的身份。接着，将所确定的各个备选指纹图像特征对应的各个区域关联度确定为备选区域关联度组。然后，响应于确定上述备选区域关联度组中满足预设条件的备选区域关联度的数量为1，将上述备选区域关联度组中满足上述预设条件的备选区域关联度确定为目标备选区域关联度。最后，将上述目标备选区域关联度对应的备选指纹图像特征确定为对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征。由此，可以仅通过部分指纹特征点识别用户。避免了全方位比对指纹。从而，提升了指纹识别效率，缩短了识别时间。

可选地，响应于确定上述备选区域关联度组中满足上述预设条件的备选区域关联度的数量大于1，将上述备选区域关联度组中满足上述预设条件的备选区域关联度确定为候选区域关联度，得到候选区域关联度组。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述备选区域关联度组中满足上述预设条件的备选区域关联度的数量大于1，将上述备选区域关联度组中满足上述预设条件的备选区域关联度确定为候选区域关联度，得到候选区域关联度组。

可选地，将上述候选区域关联度组对应的各个指纹图像特征确定为候选指纹图像特征组。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述候选区域关联度组对应的各个指纹图像特征确定为候选指纹图像特征组。

可选地，对于上述候选指纹图像特征组中的每个候选指纹图像特征，确定上述用户指纹图像特征与上述候选指纹图像特征的指纹特征关联度。

在一些实施例中，上述执行主体可以对于上述候选指纹图像特征组中的每个候选指纹图像特征，确定上述用户指纹图像特征与上述候选指纹图像特征的指纹特征关联度。这里，确定指纹特征关联度的方式可以参考确定区域关联度的方式，在此不再赘述。

可选地，将所确定的各个指纹特征关联度中的最大的指纹特征关联度确定为目标指纹特征关联度。

在一些实施例中，上述执行主体可以将所确定的各个指纹特征关联度中的最大的指纹特征关联度确定为目标指纹特征关联度。

可选地，将上述目标指纹特征关联度对应的候选指纹图像特征确定为对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述目标指纹特征关联度对应的候选指纹图像特征确定为对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征。

步骤107，响应于确定上述指纹图像特征库中存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述指纹图像特征库中存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果。这里，指纹匹配通过结果可以表征指纹匹配通过。

步骤108，根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。实践中，可以将上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果合并为用户识别信息。

可选地，上述方法还包括：

第一步，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的手掌温度。

第二步，响应于确定上述掌纹匹配通过结果表征掌纹匹配、上述指纹匹配通过结果表征指纹匹配，且上述手掌温度处于预设温度区间内，开启相关联的电动门。这里，对于预设温度区间的设定，不作限定。这里，相关联的电动门可以是与上述执行主体通信连接的电动门。

可选地，响应于确定上述指纹图像特征库中不存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，控制相关联的语音播放设备进行重新采集指纹语音播放。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述指纹图像特征库中不存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，控制相关联的语音播放设备进行重新采集指纹语音播放。这里，相关联的语音播放设备可以是指与上述执行主体通信连接的扬声器。

可选地，响应于在预设时长内再次采集到上述用户的更新指纹图像，确定上述更新指纹图像的指纹匹配结果。这里，对于确定上述更新指纹图像的指纹匹配结果的方式，可以具体参见生成指纹匹配通过结果的方式，在此不再赘述。

可选地，响应于确定上述指纹匹配结果表征指纹匹配未通过，将上述用户确定为异常用户。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述指纹匹配结果表征指纹匹配未通过，将上述用户确定为异常用户。

可选地，响应于确定上述掌静脉特征库中不存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，控制相关联的语音播放设备进行重新采集掌静脉语音播放。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述掌静脉特征库中不存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，控制相关联的语音播放设备进行重新采集掌静脉语音播放。

可选地，响应于在预设时长内再次采集到上述用户的更新掌静脉影像，确定上述更新掌静脉影像的掌静脉匹配结果。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于在预设时长内再次采集到上述用户的更新掌静脉影像，确定上述更新掌静脉影像的掌静脉匹配结果。这里，这里，对于确定上述更新掌静脉影像的掌静脉匹配结果的方式，可以具体参见生成掌纹匹配通过结果的方式，在此不再赘述。

可选地，响应于确定上述掌静脉匹配结果表征掌静脉匹配未通过，将上述用户确定为异常用户。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述掌静脉匹配结果表征掌静脉匹配未通过，将上述用户确定为异常用户。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的基于掌静脉指纹的用户识别方法，提升了对用户识别的准确性。具体来说，识别的准确性较低的原因在于：通过摄像头进行人脸识别，需要保证拍摄的人脸图像清晰，识别的准确性较低。基于此，本公开的一些实施例的基于掌静脉指纹的用户识别方法，首先，响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像。由此，可以通过掌静脉与指纹两个角度，识别用户。其次，对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征。再其次，确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征。由此，可以通过掌静脉，确定用户的身份。接着，响应于确定上述掌静脉特征库中存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果。再接着，对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征。然后，确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征。再然后，响应于确定上述指纹图像特征库中存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果。由此，可以通过指纹进一步确认用户的身份。最后，根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。由此，可以通过掌静脉与指纹识别，两种方式识别用户。从而，提升了对用户识别的准确性。

进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种基于掌静脉指纹的用户识别装置的一些实施例，这些基于掌静脉指纹的用户识别装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该基于掌静脉指纹的用户识别装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图2所示，一些实施例的基于掌静脉指纹的用户识别装置200包括：控制单元201、第一提取单元202、第一确定单元203、第一生成单元204、第二提取单元205、第二确定单元206、第二生成单元207和第三生成单元208。其中，控制单元201，被配置成响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像；第一提取单元202，被配置成对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征；第一确定单元203，被配置成确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征；第一生成单元204，被配置成响应于确定上述掌静脉特征库中存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果；第二提取单元205，被配置成对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征；第二确定单元206，被配置成确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征；第二生成单元207，被配置成响应于确定上述指纹图像特征库中存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果；第三生成单元208，被配置成根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。

可以理解的是，该基于掌静脉指纹的用户识别装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于基于掌静脉指纹的用户识别装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如服务器）300的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）301，其可以根据存储在只读存储器（ROM）302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器（RAM）303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出（I/O）接口305也连接至总线304。

通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制上述掌静脉指纹采集装置采集上述用户的掌静脉影像与用户指纹图像；对上述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征；确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征；响应于确定上述掌静脉特征库中存在对应上述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果；对上述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征；确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征；响应于确定上述指纹图像特征库中存在对应上述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果；根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括控制单元、第一提取单元、第一确定单元、第一生成单元、第二提取单元、第二确定单元、第二生成单元和第三生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第三生成单元还可以被描述为“根据上述掌纹匹配通过结果和上述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。

本公开的一些实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述的任一种基于掌静脉指纹的用户识别方法。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (8)

1.一种基于掌静脉指纹的用户识别方法，包括：

响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制所述掌静脉指纹采集装置采集所述用户的掌静脉影像与用户指纹图像；

对所述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征；

确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应所述用户掌静脉特征的掌静脉特征；

响应于确定所述掌静脉特征库中存在对应所述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果；

对所述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征；

确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应所述用户指纹图像特征的指纹图像特征；

响应于确定所述指纹图像特征库中存在对应所述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果；

根据所述掌纹匹配通过结果和所述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

控制所述掌静脉指纹采集装置采集所述用户的手掌温度；

响应于确定所述掌纹匹配通过结果表征掌纹匹配、所述指纹匹配通过结果表征指纹匹配，且所述手掌温度处于预设温度区间内，开启相关联的电动门。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述指纹图像特征库中不存在对应所述用户指纹图像特征的指纹图像特征，控制相关联的语音播放设备进行重新采集指纹语音播放；

响应于在预设时长内再次采集到所述用户的更新指纹图像，确定所述更新指纹图像的指纹匹配结果；

响应于确定所述指纹匹配结果表征指纹匹配未通过，将所述用户确定为异常用户。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述掌静脉特征库中不存在对应所述用户掌静脉特征的掌静脉特征，控制相关联的语音播放设备进行重新采集掌静脉语音播放；

响应于在预设时长内再次采集到所述用户的更新掌静脉影像，确定所述更新掌静脉影像的掌静脉匹配结果；

响应于确定所述掌静脉匹配结果表征掌静脉匹配未通过，将所述用户确定为异常用户。

5.一种基于掌静脉指纹的用户识别装置，包括：

控制单元，被配置成响应于检测到用户的手掌放置在掌静脉指纹采集装置上，控制所述掌静脉指纹采集装置采集所述用户的掌静脉影像与用户指纹图像；

第一提取单元，被配置成对所述掌静脉影像进行特征提取处理，以生成用户掌静脉特征；

第一确定单元，被配置成确定预设的掌静脉特征库中是否存在对应所述用户掌静脉特征的掌静脉特征；

第一生成单元，被配置成响应于确定所述掌静脉特征库中存在对应所述用户掌静脉特征的掌静脉特征，生成掌纹匹配通过结果；

第二提取单元，被配置成对所述用户指纹图像进行特征提取处理，以生成用户指纹图像特征；

第二确定单元，被配置成确定预设的指纹图像特征库中是否存在对应所述用户指纹图像特征的指纹图像特征；

第二生成单元，被配置成响应于确定所述指纹图像特征库中存在对应所述用户指纹图像特征的指纹图像特征，生成指纹匹配通过结果；

第三生成单元，被配置成根据所述掌纹匹配通过结果和所述指纹匹配通过结果，生成用户识别信息。

6.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

8.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-4中任一所述的方法。

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