1.一种基于激光扫描三维点云的掌纹识别系统，其特征在于，包括电脑控制端(1)和图像采集装置，所述图像采集装置包括外壳(2)和设置在外壳内部的滑轨(3)、线型激光器(4)、工业相机(5)和系统电源(6)；外壳(1)的顶部设有用于放置手掌的扫描区域(7)，滑轨(3)设置在扫描区域(7)的正下方并且滑轨(3)横跨外壳内部，线型激光器(4)和工业相机(5)设置在滑轨(3)上，线型激光器(4)和工业相机(5)在电机的驱动下沿滑轨(3)滑行；系统电源(6)设置在滑轨(3)下方的外壳内，系统电源(6)用于向电机、线型激光器(4)、工业相机(5)供电；电机、线型激光器(4)和工业相机(5)分别与电脑控制端(1)相连。
2.如权利要求1所述的一种基于激光扫描三维点云的掌纹识别系统，其特征在于，包括以下步骤：
s1、启动掌纹识别系统，并将手掌放置在扫描区域；
s2、电机带动线型激光器和工业相机在滑轨上滑行，对扫描区域内的手掌进行线激光扫描，利用工业相机获取线激光在不同时刻投射手掌上的垂直投射图像信息；并将获取的图像信息传回电脑控制端；
s3、采用harris角点检测算法和机器学习方法对获取的图像进行处理；
包括以下子步骤：
s31、计算获取的图像i(x,y)在x和y两个方向的梯度ix和iy：
s32、计算图像两个方向梯度的乘积：
s33、使用高斯函数对
其中ω表示高斯函数；
得到系数矩阵m为：
s34、计算每个像素的harris响应值r：
r＝detm-α(tracem)2；
detm表示矩阵m的行列式，tracem表示矩阵m的迹，α为经验常数，设定为0.05；
将小于预设阈值t的r置为零；
s35、对所有像素点在3×3或者5×5的邻域内进行非最大值抑制，选择区域内harris响应值r最大的像素点作为角点；
获得角点后对二维图像进行三维解析，得到深度维度的坐标z为：
zi＝(xi-x0)tanβ
其中xi为某时刻得到角点的横坐标，x0为该点所在参考平面的坐标，角度β为激光器的仰角；
s36、根据电机的运动速度v每条线激光的特征点展开，获取到整个过程的点云数据图像，解析得到三维的点云关系，得到空间y方向坐标：
yi＝nvδt
其中n为第n条激光线，v表示扫描速度，δt表示采集间隔时间；
针对得到的三维点云关系，通过机器学习的方式对比不同人的特征，将采集到的掌纹和数据库中掌纹特征做数据对比，若数据库中没有与采集到的掌纹相吻合的数据则表明库中无此掌纹数据，执行步骤s37；若与库中某一掌纹特征相吻合，该掌纹即为同一人所有；
s37、对不属于数据库中的掌纹进行信息注册，录入数据库。
3.根据权利要求2所述的一种基于激光扫描三维点云的掌纹识别系统，其特征在于，所述步骤s2中，每隔0.05秒采集一次掌纹信息。