本发明涉及图像重构与识别技术领域，特别是一种基于光栅相机的生物特征3d四维数据识别方法及系统。
背景技术：
生物特征即生物固有的生理或行为特征，如指纹、掌纹、虹膜或人脸等。生物特征有一定的唯一性和稳定性，即任何两生物的某种生物特征之间的差异比较大，且生物特征一般不会随着时间发生很大的变化，这就使得生物特征很适合应用在身份认证或识别系统中的认证信息等场景中。
目前的生物特征数据都是空间平面的二维数据，以头部面部的生物特征为例，有关头部面部的数据应用都停留在简单的图片应用上，即只能从某个特定的角度来对头部面部数据进行处理，识别以及其他方面的应用；又以指部的生物特征为例，主要采用二维的方式来识别某一个或者几个指部的特征，部分不法分子根据指部采集到的二维图片，仿制二维指部特征，骗过部分识别系统，给个人信息安全带来了很大的安全隐患。
目前光栅3d数据采集设备广泛应用于工业检测领域，尚未有用于人体的生物特征的数据采集；而且目前利用光栅扫描的数据只有3d轮廓信息，没有颜色信息，限制了其应用范围。
技术实现要素：
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于光栅相机的生物特征3d四维数据识别方法及系统。
本发明提供了一种基于光栅相机的生物特征3d四维数据识别方法，其包括如下步骤：
s01.采集生物特征信息，
通过光栅相机采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，以实现所述生物体的生物特征3d四维数据采集；
s02.存储生物特征四维数据，
扫描或录入生物体的身份信息(i1、i2…in)，以所述身份信息(i1、i2…in)作为识别标志对采集到的生物特征3d四维数据进行关联存储，形成包括多条生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)的数据库；
s03.目标生物体的身份识别，
采集目标生物体的生物特征3d四维数据(t1、t2…tn)，并扫描或录入所述目标生物体的身份信息(i1、i2…in)，通过所述目标生物体的身份信息(i1、i2…in)找到所述数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)，将所述目标生物体的生物特征3d四维数据(t1、t2…tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。
进一步的，步骤s01包括：
步骤1，向光栅模块发送控制信号，控制光栅模块滑动到滑轨的第一预定位置；
步骤2，获取所述光栅模块当前在所述第一预定位置采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据；
步骤3，向所述光栅模块发送控制信号，控制所述光栅模块在所述滑轨上沿第一方向滑动预设距离；
步骤4，获取所述光栅模块在当前位置采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据；
步骤5，重复步骤3和步骤4，直至所述光栅模块滑动到所述滑轨的第二预定位置；
步骤6，对获取到的所有所述立体信息数据和所述颜色信息数据进行数据处理和计算，生成所述人体生物特征的3d模型。
进一步的，生成所述人体生物特征的3d模型的步骤进一步包括：
将所述目标生物特征的立体信息数据和颜色信息数据传送到具有图像处理器gpu和中央处理器cpu的处理单元；将所述目标生物特征的立体信息数据和颜色信息数据信息分配到gpu的块block中进行运算，并结合cpu的集中调度和分配功能，计算所述多幅生物特征图像各自的特征点。
可选的，所述人体生物特征包括：人体的面部和/或头部生物特征。
可选的，在步骤3之前，所述方法还包括：
对步骤2中获取到的所述立体信息数据进行人脸定位，确定所述光栅模块采集到完整的人脸信息或完整头部信息。
可选的，在确定所述光栅模块没有采集到完整的人脸信息或完整头部信息情况下，所述方法还包括：
根据步骤2获取到的所述立体信息数据，确定所述人体生物特征需要向上或向下移动；
向承载所述人体生物特征的承载设备发送控制指令，控制所述承载设备向上或向下移动；
删除步骤2获取到的所述立体信息数据和所述颜色信息数据，返回执行步骤2。
可选的，在步骤3之前，所述方法还包括：将步骤2获取到的所述立体信息数据发送到引导显示屏进行显示。
可选的，所述人体生物特征包括：人体的手部生物特征。
可选的，所述手部的生物特征包括：手部指纹及掌部纹理特征。
可选的，步骤s6还包括：
对获取到的所有所述立体信息数据和所述颜色信息数据进行数据处理和计算，得到特征点云数据；
获取所述光栅模块采集所述人体生物特征的立体信息和颜色信息数据的时间数据；
根据所述特征点云数据和所述时间数据，构建具有时间维度的人体生物特征3d模型，以实现人体生物特征3d四维数据的采集。
可选的，所述具有时间维度的人体生物特征3d模型包括：具有多组连续时间间隔或非连续时间间隔的人体生物特征3d模型，在生成所述人体生物特征的3d模型之后，所述方法还包括：
将所述3d模型发送给显示器显示。
本发明提供了一种基于光栅相机的生物特征3d四维数据识别系统，包括如下装置：
生物特征信息采集装置，用于采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，并根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，以实现所述生物体的生物特征3d四维数据采集；
生物特征四维数据存储装置，用于扫描或录入生物体的身份信息(i1、i2…in)，以所述身份信息(i1、i2…in)作为识别标志对采集到的生物特征3d四维数据进行关联存储，形成包括多条生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)的数据库；
目标生物体的身份识别装置，用于根据扫描或录入的目标生物体的身份信息(i1、i2…in)找到所述数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)，并将所述目标生物体的生物特征3d四维数据(t1、t2…tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。
可选的，所述的生物特征采集装置，包括：
滑动控制模块，用于向光栅模块发送控制信号，控制光栅模块滑动到滑轨的第一预定位置；
数据获取模块，用于获取所述光栅模块当前在所述第一预定位置采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据；
3d重建模块，用于对所述数据获取模块获取到的所有所述立体信息数据和所述颜色信息数据进行数据处理和计算，生成所述人体生物特征的3d模型；
确定模块，用于在所述滑动控制模块向所述光栅模块发送控制信号，控制所述光栅模块在所述滑轨上沿第一方向滑动预设距离之前，对所述数据获取模块获取到的所述立体信息数据进行人脸定位，确定所述光栅模块采集到完整的人脸信息或完整头部信息。
可选的，所述滑动控制模块，还用于向所述光栅模块发送控制信号，控制所述光栅模块在所述滑轨上沿第一方向滑动预设距离，直至所述光栅模块滑动到所述滑轨的第二预定位置；
所述数据获取模块，还用于获取所述光栅模块每次移动后采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据；
所述确定模块，还用于在确定所述光栅模块没有采集到完整的人脸信息或完整头部信息的情况下，根据所述数据获取模块获取到的所述立体信息数据，确定所述人体生物特征需要向上或向下移动，触发所述移动控制模块。
可选的，所述装置还包括：移动控制模块和数据删除模块，其中，
所述移动控制模块，用于向承载所述人体生物特征的承载设备发送控制指令，控制所述承载设备向上或向下移动；
所述删除模块，用于删除所述数据获取模块已获取到的所有所述立体信息数据和所述颜色信息数据，触发所述数据获取模块获取所述光栅模块当前在所述第一预定位置采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据。
可选的，所述装置还包括：引导显示模块，用于在所述滑动控制模块向所述光栅模块发送控制信号，控制所述光栅模块在所述滑轨上沿第一方向滑动预设距离之前，将所述数据获取模块获取到的所述立体信息数据发送到引导显示屏进行显示。
本发明的有益效果如下：提供了一种基于光栅的3d四维数据采集方法和装置，在本发明实施例提供的方法中，首先控制光栅模块滑动到滑轨的第一预定位置，使光栅模块从第一预定位置开始采集人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据，然后控制光栅模块滑动预设距离并获取光栅模块每次移动后采集的立体信息数据和颜色信息数据，直至光栅模块移动到第二预定位置，然后根据采集到的所有立体信息数据和颜色信息数据，对人体生物特征进行3d重建。由此可以看出，在本发明实施例中，以光栅扫描到的立体数据信息为基础，结合光栅采集到的颜色数据信息进行人体生物特征的3d重建，降低了算法的复杂度，提高了人体生物特征的3d重建的精度和效率。以识别目标的身份信息识别四维数据，不必将目标人的数据与数据库中的海量数据进行逐一比对，提高了比对识别的效率，大大提升了身份识别的速度，采用基于空域直接匹配的天目点云比对识别法进行特征点拟合，实现了生物特征点的快速拟合比对，进而实现了身份快速认证识别。人的脸部和手部是刚性和柔性的结合体，柔性部分因为动作变化会有不同的形态，例如表情变化，脸部肌肉会随之改变状态，手部进行不同动作，手部状态也会随之改变。因此会形成不同的3d图像，若用单张的数据特征做识别，会存在误差。因此可见光相机采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，实现对生物体的四维数据采集，后存储并关联至生物体的身份信息，当再次识别目标生物体是否是该生物体身份时，即使目标生物体如脸部有表情，或手部有动作，也可识别目标生物体的身份，进一步提高了识别精度。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一实施例的基于光栅相机的生物特征3d四维数据识别方法流程图；
图2示出了根据本发明一实施例的基于光栅的3d四维数据采集方法的流程示意图；
图3示出了根据本发明一实施例的基于光栅的头部3d四维数据采集系统的架构示意图；
图4示出了根据本发明一实施例的基于光栅的头部3d四维数据采集系统的模块结构示意图；
图5示出了根据本发明一实施例的基于光栅的头部3d四维数据采集系统的工作流程示意图；
图6示出了根据本发明一实施例的基于光栅的手部3d四维数据采集系统的架构示意图；
图7示出了根据本发明一实施例的基于光栅的手部3d四维数据采集系统的模块结构示意图；
图8示出了根据本发明一实施例的基于光栅的手部3d四维数据采集系统的工作流程示意图；以及
图9示出了根据本发明一实施例的基于光栅的3d四维数据识别系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
需要说明的是，本发明中的3d四维数据是指三维空间数据结合时间维度数据所形成的数据，三维空间结合时间维度是指：多张相同时间间隔或不同时间间隔、不同角度、不同方位或不同状态等情况的图像或影像形成的数据集合。四维数据可以是多张相同时间间隔或不同时间间隔、不同角度、不同方位、不同表情形态等的3d数据集合。所说的头部，是指人体脖子(颈椎)以上的所有器官；所说的面部，是指脸部和耳部。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于光栅相机的生物特征3d四维数据识别方法。
图1示出了根据本发明一实施例的基于光栅相机的生物特征3d四维数据识别方法的流程图：
s01.采集生物特征信息，
通过光栅相机采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，以实现所述生物体的生物特征3d四维数据采集；
s02.存储生物特征四维数据，
扫描或录入生物体的身份信息(i1、i2…in)，以所述身份信息(i1、i2…in)作为识别标志对采集到的生物特征3d四维数据进行关联存储，形成包括多条生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)的数据库；
s03.目标生物体的身份识别，
采集目标生物体的生物特征3d四维数据(t1、t2…tn)，并扫描或录入所述目标生物体的身份信息(i1、i2…in)，通过所述目标生物体的身份信息(i1、i2…in)找到所述数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)，将所述目标生物体的生物特征3d四维数据(t1、t2…tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。
图2示出了根据本发明一实施例的基于光栅的3d四维数据采集方法的流程示意图。如图2所示，该方法可以包括以下步骤s102至步骤s112。
步骤s102，向光栅模块发送控制信号，控制光栅模块滑动到滑轨的第一预定位置。
在本发明的一个可选实施例中，光栅模块至少可以包括光栅器件481、感光元件484、立体信息提取模块485和颜色信息提取模块486，光栅器件481由一个或多个光栅阵列组成，放置于感光元件484的前面，立体信息提取模块485、颜色信息提取模块486通过感光元件484分别提取立体信息数据和颜色信息数据。
其中，第一预定位置可以是光栅模块在滑轨上的初始位置，例如，滑轨的一端。
步骤s104，获取光栅模块在第一预定位置采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据。
步骤s106，向光栅模块发送控制信号，控制光栅模块在滑轨上沿第一方向滑动预设距离。
为了采集到准确完整的立体信息数据和颜色信息数据，在本发明实施例中，光栅模块可以沿滑轨滑动，分别在多个位置采集数据。其中，预设距离可以根据实际应用设置，具体本发明不作限定。
步骤s108，获取光栅模块在当前位置采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据。
步骤s110，判断光栅模块是否移动到滑轨的第二预定位置，如果是，则执行步骤s112，否则，返回步骤s106。
其中，第二预定位置可以为光栅模块在滑轨上滑动的结束位置，例如，滑轨的另一端。
步骤s112，对获取到的所有立体信息数据和颜色信息数据进行数据处理和计算，生成人体生物特征的3d模型。
优选的，立体信息数据和颜色信息数据处理包括图像处理器gpu和中央处理器cpu，传送到具有图像处理器gpu和中央处理器cpu的处理单元；将多幅生物特征图像的图像信息分配到gpu的块block中进行运算，并结合cpu的集中调度和分配功能，计算多幅生物特征图像各自的特征点。可以看到，本发明实施例采用光栅相机控制技术进行生物特征信息的采集，可以显著提高生物特征信息的采集效率。并且，本发明实施例基于中央处理器和图形处理器的并行计算，可以高效地实现特征信息的处理。
优选的，gpu为双gpu，每颗gpu具有多个block，如56个block，本发明实施例对此不作限制。
在本发明实施例提供的方法中，首先控制光栅模块滑动到滑轨的第一预定位置，使光栅模块从第一预定位置开始采集人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据，然后控制光栅模块滑动预设距离并获取光栅模块每次移动后采集的立体信息数据和颜色信息数据，直至光栅模块移动到第二预定位置，然后根据采集到的所有立体信息数据和颜色信息数据，对人体生物特征进行3d重建。由此可以看出，在本发明实施例中，以光栅扫描到的立体数据信息为基础，结合光栅采集到的颜色数据信息进行人体生物特征的3d重建，降低了算法的复杂度，提高了人体生物特征的3d重建的精度和效率。可选地，在本发明实施例中，四维可以是多张相同时间间隔或不同时间间隔、不同角度、不同方位以及不同表情形态等3d数据集合。
在本发明的可选实施例中，人体生物特征包括：人体的面部和/或头部。
可选地，在上述可选实施例中，为了保证光栅模块可以采集到完整的人脸，节约采集的时间，在步骤s106之前，该方法还可以包括：步骤s104-1，对步骤s104中获取到的立体信息数据进行人脸定位，确定光栅模块采集到完整的人脸信息或完整头部信息。在具体应用中，在步骤s104-1中可以根据步骤s104获取到的立体信息数据，通过判断该立体信息数据描述的人脸或头部的轮廓是否完整来判断光栅模块采集到的人脸信息或头部信息是否完整。通过该可选实施例，只有光栅模块在第一预定位置采集到的人脸信息或头部信息完整的情况下，才继续执行下述的步骤，避免在步骤s112得到的3d模型不完整，需要重新采集而导致时间和处理资源的浪费。
可选地，在上述可选实施例中，如果确定光栅模块没有采集到完整的人脸信息或完整头部信息的情况下，该方法还可以包括下面的步骤s104-2至步骤s104-4。
步骤s104-2，根据步骤s104获取到的所述立体信息数据，确定所述人体生物特征需要向上或向下移动。
在具体应用中，可以根据立体信息数据描述的人脸或头部的轮廓的下部或上部不完整来确定人体生物特征需要移动的方向。
步骤s104-3，向承载所述人体生物特征的承载设备发送控制指令，控制所述承载设备向上或向下移动。
在具体应用中，承载设备可以为可调节高度的座椅，该座椅具有一个电机，电机通过可编程逻辑控制(plc)模块控制，在确定需要移动人体生物特征时，向座椅的plc模块483发送控制指令，plc模块483控制电机运转，从而使得座椅向上或向下调节。
步骤s104-4，删除步骤s104获取到的所述立体信息数据和所述颜色信息数据，返回执行步骤s104。
通过上述可选实施例，可以快速的确定人体生物特征是否在光栅模块的采集范围，避免采集到不合适的数据。
在本发明的另一个可选实施例中，在步骤s106之前，该方法还可以包括：将步骤s104获取到的所述立体信息数据发送到引导显示屏进行显示。通过引导显示屏显示，用户可以快速的确认人体生物特征是否在光栅模块的采集范围，并在不合适的时候进行手动调节，进一步提高效率。
在本发明的另一个可选实施例中，人体生物特征还可以包括人体的头部、脸部和/或手部的生物特征。
可选地，人体的手部的生物特征包括：手部指纹及掌部纹理特征，即对人体的手指的3d数据进行采集，由于人体的手指上具有指纹及掌纹，指纹可以唯一的标识一个人体，因此，通过该可选实施例，可以采集到可以唯一标识人体的手指的3d数据，便于后续应用。
上述步骤s112提及，可以对获取到的所有立体信息数据和颜色信息数据进行数据处理和计算，生成人体生物特征的3d模型。优选地，对获取到的所有立体信息数据和颜色信息数据进行数据处理和计算，得到特征点云数据；获取光栅模块采集人体生物特征的立体信息和颜色信息数据的时间数据；根据特征点云数据和时间数据，构建具有时间维度的人体生物特征3d模型，以实现人体生物特征3d四维数据的采集。
在本发明的一个可选实施例中，在步骤s112之后，该方法还可以包括：将重建的3d模型发送给显示器显示。通过该可选实施例，用户可以通过显示器显示的3d模块进行后续的操作，提高用户体验。
为了便于理解，下面分别以人体生物特征为人体的面部头部以及手部为例，对基于光栅的3d数据采集系统的系统架构或模块结构出发，对本发明实施例提供的技术方案进行说明。
图3示出了根据本发明一实施例的基于光栅的头部3d四维数据采集系统的架构示意图，图4示出了根据本发明一实施例的基于光栅的头部3d四维数据采集系统的模块结构示意图。
如图3和4所示，本发明一实施例提供的基于光栅的头部3d四维数据采集系统主要包括：底座41、座椅42、支撑结构43、主控制模块44、承载结构45、引导显示屏46、滑轨47、光栅模块48、头部限位装置49和标尺40。其中，座椅42与底座41连接、支撑结构43连接底座41与承载结构45、主控制模块44位于承载结构45外侧与承载结构45和支撑结构43连接；引导显示屏46、滑轨47位于承载结构45内侧；光栅模块48连接于滑轨47之上；头部限位装置49与标尺40连接于座椅42之上。
在本发明的一个可选实施例中，如图4所示，主控制模块44可以包括：座椅控制模块442、数据传输模块443、人脸定位模块444、光栅滑动控制模块441、信息收集模块445、3d模型合成模块446、3d模型显示模块447、显示屏；座椅控制模块442与座椅42连接；数据传输模块443的输入端与光栅模块48连接，数据传输模块443的输出端与人脸定位模块444、引导显示屏46模块、信息收集模块445的输入端连接；人脸定位模块444的输入端与数据传输模块443的输出端连接，人脸定位模块444的输出端与座椅控制模块442连接；信息收集模块445的输入端与数据传输模块443的输出端连接，信息收集模块445的输出端与3d模型合成模块446的输入端连接；3d模型合成模块446的输入端与信息收集模块445的输出端连接，3d模型合成模块446的输出端与3d模型显示模块447连接；3d模型显示模块447输入端与3d模型合成模块446连接，3d模型显示模块447的输出端与显示屏连接；显示屏448输入端与3d模型显示模块447连接；光栅滑动控制模块441与光栅模块48连接。
在本发明的一个可选实施例中，如图4所示，光栅模块48可以包括：光栅器件481、感光元件484、立体信息提取模块485、颜色信息提取模块486、数据传输模块487、plc模块483、电机模块482；光栅器件481由一个或多个光栅阵列组成，放置于感光元件484的前面；感光元件484与立体信息提取模块485、颜色信息提取模块486连接；立体信息提取模块485和颜色信息提取模块486与数据传输模块487连接；数据传输模块487与主控制模块44的数据传输模块443连接；plc模块483与主控制模块44中的光栅滑动控制模块441连接；电机模块482与plc模块483连接。立体信息提取模块485和颜色信息提取模块486分别提取立体信息数据和颜色信息数据，然后通过数据传输模块487传输给主控制模块44。由plc模块483控制电机模块482的运转状态，从而控制光栅模块在滑轨上的滑动方向以及距离。
在本发明的一个可选实施例中，如图4所示，座椅42可以包括：plc模块421和电机模块422；plc模块421与主控制模块44中的座椅控制模块442连接；电机模块422与plc模块421连接。主控制模块44中的座椅控制模块422向plc模块421发送控制指令，plc模块421根据该控制指令控制电机模块422的运转状态，从而控制座椅上升或下降。
图5示出了根据本发明一实施例的基于光栅的头部3d四维数据采集系统的工作流程示意图，上述可选实施例中提供的一种基于光栅的头部的3d四维数据采集系统的工作流程主要包括下述的步骤s401-步骤s4014。
步骤s401，启动设备。主控制模块44开机，光栅模块48开机，座椅42电源打开，等待设备完成启动。
步骤s402，光栅位置复位。通过主控制模块44中的光栅滑动控制模块441，控制光栅模块48将其位置复位到滑轨47的一端；
步骤s403，数据采集。光栅模块48中的感光元件484开始感光，立体信息提取模块485读取感光元件484的信息数据并计算立体信息；颜色信息提取模块486提取对应的颜色信息；
步骤s404，数据传输。光栅模块48的立体信息数据和颜色信息数据传输到主控制模块44中的第二数据传输模块443的输入端；
步骤s405，引导显示。通过第一数据传输模块487的一个输出端，传输立体信息数据到引导显示屏46并显示；
步骤s406，人脸定位识别。人脸定位模块444的输入端与中央控制第二数据传输模块443的一个输出端连接，对数据进行人脸定位识别，判断人脸定位识别是否通过，如果是，则执行步骤s408，否则，执行步骤s407；进而通过座椅控制模块442控制座椅42的位置；
步骤s407，座椅42控制。座椅42中第二plc模块421与主控制模块44的座椅控制模块442连接，接收座椅控制模块442发送的控制命令，并通过第二电机模块422控制座椅42升降，然后返回步骤s403。
步骤s408，光栅模块48位置控制。通过主控制模块44中的光栅滑动控制模块441控制光栅模块48沿滑轨47滑动一定距离；
步骤s409，数据采集。光栅模块48中的立体信息提取模块485和颜色信息提取模块486进行数据采集；
步骤s410，数据传输。将光栅模块48中的立体信息数据和颜色信息数据传输到主控制模块44；
步骤s411，数据收集。主控制模块44中的信息收集模块445收集第二数据传输模块443输出端的立体信息数据和颜色信息数据；
步骤s412，判断光栅模块48是否滑动到滑轨47的另一端，如果是，则执行步骤s4013，否则，返回步骤s408；
步骤s413，3d模型合成。3d模型合成模块446对当前收集的一系列立体信息数据和颜色信息数据进行处理和计算，生成3d模型；
步骤s414，3d模型显示。3d模型显示模块447将3d模型输出到显示屏显示。
图6示出了根据本发明一实施例的基于光栅的手部3d四维数据采集系统的架构示意图，图7示出了根据本发明一实施例的基于光栅的手部3d四维数据采集系统的模块结构示意图。如图6和7所示，本发明一实施例提供的基于光栅的手部3d四维数据采集系统主要包括：光栅模块51、柜体52、手部虚拟位置模型53、中央控制模块54、手部模型支撑结构54、滑轨56；其中手部虚拟位置模型53嵌入在手部模型支撑结构55之中；手部模型支撑结构55连接在柜体52之上；中央控制模块54连接于柜体52之上；滑轨56连接在柜体52之中；光栅模块51连接于滑轨56之上；光栅模块51与中央控制模块54连接。
在本发明实施例的一个可选实施方式，如图6所示，中央控制模块54可以包括：光栅滑动控制模块542、数据收集模块541、3d模型合成模块543和3d模型显示模块544；其中，光栅模块与数据收集模块541的输入端连接；数据收集模块541的输出端与3d模型合成模块543的输入端连接；3d模型合成模块543的输出端与3d模型显示模块544连接；光栅滑动控制模块542与光栅模块51连接。
在本发明实施例的一个可选实施方式，如图6所示，光栅模块51可以包括：光栅器件511、感光元件512、立体信息提取模块513、颜色信息提取模块515、plc模块516、电机514模块；光栅器件511由一个或多个光栅阵列组成，放置于感光元件512的前面；感光元件512与立体信息提取模块513、颜色信息提取模块515连接；立体信息提取模块513、颜色信息提取模块515与中央控制模块54的数据收集模块541连接；plc模块516与中央控制模块54中的光栅滑动控制模块542441连接；电机514模块与plc模块516连接。
图8示出了根据本发明一实施例的基于光栅的手部3d四维数据采集系统的工作流程示意图，如图7所示，在具体应用中，上述基于光栅的人体手部的3d四维数据采集系统的工作流程主要包括以下步骤s701-步骤s708。
步骤s701，启动设备。中央控制模块54开机，光栅模块51开机，等待设备完成启动；
步骤s702，光栅位置复位。通过中央控制模块54中的光栅滑动控制模块542，控制光栅模块51将其位置复位到滑轨56的一端；
步骤s703，数据采集。光栅模块51中的感光元件512开始感光，立体信息提取模块513读取感光元件512的信息数据并计算立体信息；颜色信息提取模块515提取出相应的颜色信息；
步骤s704，数据传输。将光栅模块51的立体信息数据和颜色信息数据传输到中央控制模块54中的数据收集模块541的输入端；
步骤s705，光栅模块位置控制。通过中央控制模块54中的光栅滑动控制模块542控制光栅模块沿滑轨56滑动一定距离；
步骤s706，判断光栅模块51是否滑动到滑轨56的另一端，如果是，则执行步骤s707，否则，返回步骤s703；
步骤s707，3d模型合成。3d模型合成模块543对收集的一系列数据进行处理和计算，生成3d模型；
步骤s708，3d模型显示。3d模型显示模块将3d模型传输给显示屏显示。
在本发明实施例中，在3d的生物特征加上时间的维度，构成四维生物特征，完整地复原生物的各项特征，为后续的生物特征数据的应用提供了无限的可能性。
在构建的生物特征的四维模型中可以包括描述四维模型在不同时间上的空间形状特征数据、描述四维模型在不同时间上的表面纹理特征数据、描述四维模型在不同时间上的表面材质和灯光特征数据等四维数据，本发明实施例对此不作限制。
在本发明实施例中，在步骤s02中，存储步骤s01所采集到的生物特征3d四维数据，并以生物体的身份信息(i1、i2…in)作为识别标志对采集到的生物特征3d四维数据进行存储，形成包括多条生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)的数据库，例如：四维数据d1和该生物体的身份信息i1进行关联存储，另一生物体的四维数据d2和该生物体的身份信息i2进行关联存储，以此类推，形成包括n个生物体四维数据的数据库。
其中，当采集对象即生物体为人体时，则身份信息i包括但不限于人的：姓名、性别、年龄和证件号中的一种或多种，证件号可以包括人在生活中经常用到的例如身份证号、护照号、驾照号、社保号或军官证号中的一种或多种。
优选的，所述身份信息通过扫描身份证、护照、驾照、社保卡或军官证获得，或者，通过手动或自动录入的方式从身份证、护照、驾照、社保卡或军官证获得身份信息。
优选的，在步骤s03对目标生物体的身份识别时，采用天目点云比对识别法对目标生物体(即待识别身份的生物体)的生物特征3d四维数据(t1、t2…tn)和数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。首先，通过输入目标生物体的身份信息，如人体的身份证号，这样可以快速找到已经存储在数据库中以该身份证号为文件名的四维数据(d1、d2…dn)，而不必将目标人的数据与数据库中的海量数据进行逐一比对，提高了比对识别的效率，大大提升了身份识别的速度，然后再把当前采集到的该人体的四维数据(t1、t2…tn)与数据中调取出来的四维数据进行比对，最后识别该人体的身份是否符合，进而实现身份认证，具体的，采用天目点云比对识别法包括如下步骤：
s301.特征点拟合；
s302.曲面整体最佳拟合；
s303.相似度计算。
优选的，天目点云比对识别法还包括如下具体步骤：
采用基于空域直接匹配的方法进行特征点拟合，在两个点云的对应的刚性区域，选取三个及以上特征点作为拟合关键点，通过坐标变换，直接进行特征点对应匹配；
特征点对应匹配后，整体曲面最佳拟合后的点云的数据对齐；
采用最小二乘法进行相似度计算。
天目点云比对识别法(yareeyespointcloudmatchrecognitionmethod)识别过程和工作原理如下：首先，在某一时刻的点云是组成四维模型的基本元素，它包含空间坐标信息(xyz)和颜色信息(rgb)。点云的属性包括空间分辨率，点位精度，表面法向量等。它的特征不受外界条件的影响，对于平移和旋转都不会发生改变。逆向软件能够进行点云的编辑和处理，如：imageware、geomagic、catia、copycad和rapidform等。天目点云比对识别法特有的基于空域直接匹配的方法包括：迭代最近点法icp(iterativeclosestpoint)，icp方法通常分为两步，第一步特征点拟合，第二步曲面整体最佳拟合。先拟合对齐特征点的目的是为了最短时间找到并对齐要比对拟合的两个点云。但不限于此。例如可以是：
第一步，在两个点云的对应的刚性区域，选取三个及以上特征点作为拟合关键点，通过坐标变换，直接进行特征点对应匹配。
icp用于曲线或曲面片段的配准，是3d数据重构过程中一个非常有效的工具，在某一时刻给定两个3d模型粗略的初始对齐条件，icp迭代地寻求两者之间的刚性变换以最小化对齐误差，实现两者的空间几何关系的配准。
给定集合
1.1icp算法
输入.p1，p2.
输出.经变换后的p2
p2(0)＝p2,l＝0；
do
forp2(l)中的每一个点
在p1中找一个最近的点yi；
endfor
计算
ife大于某一阈值
计算p2(l)与y(l)之间的变换矩阵t(l)；
p2(l+1)＝t(l)·p2(l),l＝l+1；
else
停止；
endif
while||p2(l+l)-p2(l)||>threshold；
其中配准误差
1.2基于局部特征点的匹配：
以人面部信息识别为例，人脸模型主要分为刚性模型部分和塑性模型部分，塑性变形影响对齐的准确性，进而影响相似度。塑性模型第一次第二次采集数据会有局部差异，一种解决途径是只在刚性区域选取特征点，特征点是从一个对象中提取的、在一定条件下保持稳定不变的属性，采用常用的方法迭代最近点法icp特征点进行拟合对齐。
首先提取脸部受表情影响较小的区域，如鼻子区域鼻尖、眼框外角、额头区域、颧骨区域、耳部区域等。人体手部指节为刚性区域，掌部为塑性区域，在指部区域选取特征点为最佳。虹膜为刚性模型。
对特征点的要求：
1)完备性.蕴含尽可能多的对象信息，使之区别于其他类别的对象；2)紧凑性.表达所需的数据量尽可能少；3)还要求特征最好能在模型旋转、平移、镜像变换下保持不变。
在3d生物特征识别中，采用对齐两个3d生物特征模型点云，计算输入模型的相似度，其中配准误差作为差别度量。
第二步：特征点最佳拟合后，整体曲面最佳拟合后的点云的数据对齐。
第三步，相似度计算。最小二乘法
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法也可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵，用最小二乘法来表达。常用于解决曲线拟合问题，进而解决曲面的完全拟合。通过迭代算法能够加快数据收敛，快速求得最优解。
如果在某一时刻的3d数据模型是以stl文件格式输入的，则通过计算点云与三角片的距离来确定其偏差。因此，该方法需要对每个三角面片建立平面方程，其偏差为点到平面的距离。而对于在某一时刻的3d数据模型为iges或step模型,由于自由曲面表达形式为nurbs面，所以点到面的距离计算需要用到数值优化的方法进行计算。通过迭代计算点云中各点至nurbs曲面的最小距离来表达偏差，或将nurbs曲面进行指定尺度离散，用点与点的距离近似表达点偏差，或将其转换为stl格式进行偏差计算。不同的坐标对齐及偏差计算方法，获得的检测结果也不同。对齐误差的大小将直接影响检测精度及评估报告的可信度。
最佳拟合对齐是检测偏差平均到整体，以保证整体偏差最小为条件来终止迭代计算的对齐过程，对配准结果进行3d分析，生成结果对象以两个图形间误差的均方根的形式输出，均方根越大，反映两个模型在该处的差异越大。反之亦反。根据比对重合度比例判断是否是比对标的物。
基于上文各个实施例提供的基于光栅相机的四维数据识别方法，基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于光栅相机的四维数据识别系统。图9示出了根据本发明一实施例的基于光栅相机的四维数据采集装置的结构示意图。其包括如下装置：
生物特征信息采集装置1010，用于采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，并根据多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，以实现生物体的生物特征3d四维数据采集；
生物特征四维数据存储装置1020，用于以生物体的身份信息(i1、i2…in)作为识别标志对采集到的生物特征3d四维数据进行存储，形成包括多条生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)的数据库；
目标生物体的身份识别装置1030，用于采集目标生物体的生物特征3d四维数据(t1、t2…tn)，并利用目标生物体的身份信息(i1、i2…in)找到数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)，用于将目标生物体的生物特征3d四维数据(t1、t2…tn)分别与相应的数据库中存储的生物特征3d四维数据(d1、d2…dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。
根据本发明一实施例，生物特征信息采集装置1010包括：滑动控制模块810、数据获取模块820和3d重建模块830。
现介绍本发明实施例的基于光栅的3d数据采集装置的各组成或器件的功能以及各部分间的连接关系：
滑动控制模块810，用于向光栅模块发送控制信号，控制光栅模块滑动到滑轨的第一预定位置；
数据获取模块820，用于获取所述光栅模块当前在所述第一预定位置采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据；
所述滑动控制模块810，还用于向所述光栅模块发送控制信号，控制所述光栅模块在所述滑轨上沿第一方向滑动预设距离，直至所述光栅模块滑动到所述滑轨的第二预定位置；
所述数据获取模块820，还用于获取所述光栅模块每次移动后采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据；
3d重建模块830，用于对所述数据获取模块820获取到的所有所述立体信息数据和所述颜色信息数据进行数据处理和计算，生成所述人体生物特征的3d模型。
在本发明的一个可选实施例中，所述人体生物特征可以包括：人体的面部和/或头部；该装置还可以包括：确定模块，用于在所述滑动控制模块810向所述光栅模块发送控制信号，控制所述光栅模块在所述滑轨上沿第一方向滑动预设距离之前，对所述数据获取模块820获取到的所述立体信息数据进行人脸定位，确定所述光栅模块采集到完整的人脸信息或完整头部信息。
在本发明的又一个可选实施例中，该装置还可以包括：移动控制模块和数据删除模块，其中，所述确定模块，还用于在确定所述光栅模块没有采集到完整的人脸信息或完整头部信息的情况下，根据所述数据获取模块820获取到的所述立体信息数据，确定所述人体生物特征需要向上或向下移动，触发所述移动控制模块；所述移动控制模块，用于向承载所述人体生物特征的承载设备发送控制指令，控制所述承载设备向上或向下移动；所述数据删除模块，用于删除所述数据获取模块820已获取到的所有所述立体信息数据和所述颜色信息数据，触发所述数据获取模块820获取所述光栅模块当前在所述第一预定位置采集到的人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据。
在本发明的一个可选实施例中，所述装置还可以包括：引导显示模块，用于在所述滑动控制模块810向所述光栅模块发送控制信号，控制所述光栅模块在所述滑轨上沿第一方向滑动预设距离之前，将所述数据获取模块820获取到的所述立体信息数据发送到引导显示屏进行显示。
在本发明的一个可选实施例中，所述人体生物特征包括：人体的头部、脸部和/或手部的生物特征。
在本发明的一个可选实施例中，所述人体的手部包括：手部指纹及掌部纹理特征。
在本发明的一个可选实施例中，所述3d重建模块，还用于：对获取到的所有所述立体信息数据和所述颜色信息数据进行数据处理和计算，得到特征点云数据；获取所述光栅模块采集所述人体生物特征的立体信息和颜色信息数据的时间数据；根据所述特征点云数据和所述时间数据，构建具有时间维度的人体生物特征3d模型，以实现人体生物特征3d四维数据的采集；
其中，所述具有时间维度的人体生物特征3d模型包括：具有多组连续时间间隔或非连续时间间隔的人体生物特征3d模型。
在本发明的一个可选实施例中，所述装置还包括：显示控制模块，用于将所述3d模型发送给显示器显示。
需要说明的是，本发明实施例提供的上述基于光栅的3d数据采集装置可以作为图2-图7中的中央控制模块，但并不限于此，在实际应用中，上述基于光栅的3d数据采集装置也可以由多个设备或模块实现，只要可以实现上述的基于光栅的3d数据采集装置即可。
根据上述任意一个可选实施例或多个可选实施例的组合，本发明实施例能够达到如下有益效果：
本发明实施例提供了一种基于光栅的3d数据采集方法和装置，在本发明实施例提供的方法中，首先控制光栅模块滑动到滑轨的第一预定位置，使光栅模块从第一预定位置开始采集人体生物特征的立体信息数据和颜色信息数据，然后控制光栅模块滑动预设距离并获取光栅模块每次移动后采集的立体信息数据和颜色信息数据，直至光栅模块移动到第二预定位置，然后根据采集到的所有立体信息数据和颜色信息数据，对人体生物特征进行3d重建。由此可以看出，在本发明实施例中，以光栅扫描到的立体数据信息为基础，结合光栅采集到的颜色数据信息进行人体生物特征的3d重建，降低了算法的复杂度，提高了人体生物特征的3d重建的精度和效率。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的基于可见光拍照的生物特征3d数据采集装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。