[发明专利]手掌特征识别方法、手掌特征识别设备、及存储介质

权利要求书

1.一种手掌特征识别方法，应用于非接触式手掌特征识别设备，其特征在于，该手掌特征识别方法包括以下步骤：

在接收到图像采集指令后，实时采集目标对象手掌的第一图像信息，并根据所述第一图像信息获取手掌的二值化图像；

根据所述第一图像信息和二值化图像，获取所述手掌相对于手掌特征识别设备的倾斜角度和距离，并根据所述第一图像信息中的手掌面积、所述二值化图像的帧差值及所述距离获取所述手掌的移动速度；

当所述手掌的移动速度、相对于手掌特征识别设备的倾斜角度和距离均满足可识别条件时，采集所述手掌的第二图像信息；

对所述第二图像信息进行预处理后，提取所述手掌的掌型特征、掌纹特征和掌静脉特征；

将所述掌型特征、掌纹特征和掌静脉特征与数据库录入的注册模板进行识别比对。

2.根据权利要求1所述的手掌特征识别方法，其特征在于，所述在接收到图像采集指令后，实时采集目标对象手掌的第一图像信息，并根据所述第一图像信息获取手掌的二值化图像的步骤之前，还包括以下步骤：

当检测到目标对象手掌接近时，唤醒手掌特征识别设备，并生成图像采集指令。

3.根据权利要求1或2所述的手掌特征识别方法，其特征在于，在执行所有步骤之前，还执行以下步骤：

获取目标对象手掌在可识别条件下的多组手掌特征，并处理成注册模板录入数据库。

4.根据权利要求3所述的手掌特征识别方法，其特征在于，所述获取目标对象手掌在可识别条件下的多组手掌特征，并处理成注册模板录入数据库的步骤，具体包括：

A、在手掌与手掌特征识别设备之间的预设间距内设置由远及近的螺旋状目标点序列；

B、实时定位手掌ROI及其中心点P，提示目标对象将中心点P靠近显示于手掌特征识别设备的显示单元的目标点P’；

C、在所述中心点P移至目标点P’区域，且所述手掌的移动速度小于第一阈值、所述手掌相对于手掌特征识别设备的倾斜角度在目标范围时，控制手掌特征识别设备采集手掌的深度图像、近红外图像和可见光图像；

D、将所述深度图像、近红外图像和可见光图像，处理成包括掌型特征、掌纹特征和掌静脉特征的注册模板录入数据库；

E、调整目标点P’至目标点序列的下一位置，重复执行步骤C和D，直至整个目标点序列均执行完毕。

5.根据权利要求3所述的手掌特征识别方法，其特征在于，所述在接收到图像采集指令后，实时采集目标对象手掌的第一图像信息，并根据所述第一图像信息获取手掌的二值化图像的步骤，具体包括：

在接收到图像采集指令后，控制手掌特征识别设备实时采集目标对象手掌的第一深度图像、第一近红外图像和第一可见光图像；

根据所述第一深度图像中的距离信息，剔除手掌放置范围之外的像素区域，并计算第一深度图像剩余像素区域的中心；

以所述第一深度图像剩余像素区域的中心为中心作预设区域，根据预设区域内第一近红外图像的亮度分布获取第一近红外图像的二值化阈值；

根据所述二值化阈值对所述第一近红外图像进行二值化处理，得到手掌的二值化图像。

6.根据权利要求3所述的手掌特征识别方法，其特征在于，根据所述第一图像信息和二值化图像，获取所述手掌相对于手掌特征识别设备的倾斜角度和距离的步骤，具体包括：

根据所述第一图像信息中的第一深度图像和第一近红外图像对手掌进行实时定位，并将所述二值化图像显示于手掌特征识别设备的显示单元；

根据所述第一深度图像计算手掌与手掌特征识别设备之间的间距，并根据所述间距在所述显示单元显示手掌相对于手掌特征识别设备的距离；

根据所述第一深度图像计算手掌平面的法向量，并根据所述法向量与目标方向的夹角计算手掌相对于手掌特征识别设备的倾斜角度。