一种非接触式掌纹识别系统及其实施方法与流程

本发明涉及管理识别系统技术领域，尤其涉及一种非接触式掌纹识别系统及其实施方法。

背景技术

传统的身份鉴定存在容易遗忘或丢失；防伪性能差，容易伪造或被盗；不可随时随地可用等缺点。与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术能改正传统的身份鉴定的缺点。在生物特征识别的身份鉴定技术当中，人脸识别中光照、年龄变化对人脸识别性能影响很大，对摄像头要求较高；虹膜以及视网膜等生物特征的采集方式不够便捷，运用起来难度较大；指纹识别具有侵犯性，指纹易磨损，手指太干或太湿不易提取特征对比信息，接触式掌纹识别及指纹识别采集信息与生物特征识别设备直接接触，存在卫生安全隐患。

技术实现要素：

本发明的目的之一在于针对上述不足，提供一种非接触式掌纹识别系统及其实施方法。

为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种非接触式掌纹识别系统，包括非接触式掌纹识别一体机和云端平台，所述非接触式掌纹识别一体机包括掌纹识别检测模块和网络通讯模块，所述云端平台包括掌纹信息分析模块、掌纹特征信息库和权限认证模块，其中：所述网络通讯模块用于将非接触式掌纹识别一体机和云端平台进行网络连接，所述掌纹识别检测模块用于抓取用户手掌的照片，所述掌纹信息分析模块用于接收用户手掌的照片并将用户手掌的照片提取出掌纹信息进行建模重构，所述掌纹特征信息库用于储存记录用户的掌纹信息建模重构后的数据以及将实时获取的掌纹数据和数据库中储存的数据进行比对，所述权限认证模块用于将掌纹特征信息库所比对的结果进行分析以及将相关结果返回到非接触式掌纹识别一体机。

作为优选，进一步的技术方案是：所述网络通讯模块使用的网络连接为局域网或者互联网。

作为优选，进一步的技术方案是：所述掌纹识别检测模块为摄像头，当用户将手掌的正面平直的放置在摄像头的正前方时，摄像头自动摄影获取用户手掌的照片。

上述系统的实施方法，包括记录部分和分析部分，

记录部分包括如下步骤：

步骤一，将用户的手掌正面的照片通过网络通讯模块发送上传到云端平台，

步骤二，云端平台的掌纹信息分析模块用户的手掌正面的照片获取用户的掌纹信息，并对掌纹信息进行建模重构，获得建模重构数据，

步骤三，将建模重构数据信息储存在掌纹特征信息库；

分析部分包括如下步骤：

步骤一，用户将手掌放置在非接触式掌纹识别一体机的掌纹识别检测模块的前，掌纹识别检测模块获取用户手掌的照片，通过网络通讯模块将该照片发送上传到云端平台，

步骤二，云端平台的掌纹信息分析模块通过用户的手掌正面的照片获取用户的掌纹信息，并对掌纹信息进行建模重构，获得建模重构数据，

步骤三，将建模重构数据信息传输到掌纹特征信息库，掌纹特征信息库将本次获取的建模重构数据与记录部分所储存的多个建模重构数据进行比对，筛选出部分储存的建模重构数据和本次获取的建模重构数据发送到权限认证模块，

步骤四，权限认证模块继续进行分析，并将分析得出的相关结果发送到非接触式掌纹识别一体机，

步骤五，非接触式掌纹识别一体机根据所收到的结果发出相关指令或提示。

作为优选，进一步的技术方案是：记录部分步骤一中，用户的手掌正面的照片可以通过非接触式掌纹识别一体机的掌纹识别检测模块或者外置的手机、摄像机获取。

作为优选，进一步的技术方案是：分析部分步骤一中，当用户将手掌的正面平直的放置在非接触式掌纹识别一体机的掌纹识别检测模块的正前方时，掌纹识别检测模块自动获取用户手掌正面的照片。

本发明的有益效果是：

本发明技术通过非接触式采集掌纹信息，比较不同人掌纹的特征点不同区分不同人的身份，消除接触式生物特征采集带来的卫生安全隐患。非接触式掌纹识别技术是新一代多模态、高精度生物特征识别技术。与人脸等生物特征相比，掌纹图像获取的条件较易控制，较少地受到光线、表情、化妆等干扰，并能有效处理双胞胎等情况，故能较好地保证非接触式掌纹识别系统的识别精度；与虹膜以及视网膜等生物特征相比，非接触式掌纹的采集方式更为便捷，采集设备更为低廉、耐用；与指纹相比，手掌区域却大的得多，因而它含有比指纹更为丰富的可区分信息；手掌上分布有几条大的主线和很多的皱褶线，具有很强的区分能力和抗噪能力，并且可以在低分辨率、高噪声的掌纹图像中提取出来；和签名等动态行为特征相比，掌纹特征非常稳定，这使得它在身份识别中能获得比签名更高的识别精度。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1为用于说明本发明记录部分步骤的流程框图。

图2为用于说明本发明分析部分步骤的流程框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

如图1-2所示，一种非接触式掌纹识别系统，包括非接触式掌纹识别一体机和云端平台，非接触式掌纹识别一体机包括掌纹识别检测模块和网络通讯模块，云端平台包括掌纹信息分析模块、掌纹特征信息库和权限认证模块。

其中：

网络通讯模块用于将非接触式掌纹识别一体机和云端平台进行网络连接，其使用的网络连接方式根据使用的场景的不同而选择不同的网络连接方式，例如小区管理系统通常使用局域网，而跨区域管理系统就应当使用互联网；掌纹识别检测模块用于抓取用户手掌的照片，掌纹识别检测模块通常会是非接触式掌纹识别一体机中设置的摄像头，当用户将手掌的正面平直的放置在摄像头的正前方时，摄像头获取用户手掌的照片；

掌纹信息分析模块用于接收用户手掌的照片并将用户手掌的照片提取出掌纹信息进行建模重构，掌纹特征信息库用于储存记录用户的掌纹信息建模重构后的数据以及将实时获取的掌纹数据和数据库中储存的数据进行比对，权限认证模块用于将掌纹特征信息库所比对的结果进行分析以及将相关结果返回到非接触式掌纹识别一体机。

本方案通过非接触式采集掌纹信息，比较不同人掌纹的特征点不同区分不同人的身份，消除接触式生物特征采集带来的卫生安全隐患。非接触式掌纹识别技术是新一代多模态、高精度生物特征识别技术。与人脸等生物特征相比，掌纹图像获取的条件较易控制，较少地受到光线、表情、化妆等干扰，并能有效处理双胞胎等情况，故能较好地保证非接触式掌纹识别系统的识别精度；与虹膜以及视网膜等生物特征相比，非接触式掌纹的采集方式更为便捷，采集设备更为低廉、耐用；与指纹相比，手掌区域却大的得多，因而它含有比指纹更为丰富的可区分信息；手掌上分布有几条大的主线和很多的皱褶线，具有很强的区分能力和抗噪能力，并且可以在低分辨率、高噪声的掌纹图像中提取出来；和签名等动态行为特征相比，掌纹特征非常稳定，这使得它在身份识别中能获得比签名更高的识别精度。

上述非接触式掌纹识别系统通过如下步骤实施：

该实施方法，包括记录部分和分析部分，

记录部分包括如下步骤：

步骤一，将用户的手掌正面的照片通过网络通讯模块发送上传到云端平台，

步骤二，云端平台的掌纹信息分析模块用户的手掌正面的照片获取用户的掌纹信息，并对掌纹信息进行建模重构，获得建模重构数据，

步骤三，将建模重构数据信息储存在掌纹特征信息库；

分析部分包括如下步骤：

步骤一，用户将手掌放置在非接触式掌纹识别一体机的掌纹识别检测模块的前，掌纹识别检测模块获取用户手掌的照片，通过网络通讯模块将该照片发送上传到云端平台，

步骤二，云端平台的掌纹信息分析模块通过用户的手掌正面的照片获取用户的掌纹信息，并对掌纹信息进行建模重构，获得建模重构数据，

步骤三，将建模重构数据信息传输到掌纹特征信息库，掌纹特征信息库将本次获取的建模重构数据与记录部分所储存的多个建模重构数据进行比对，筛选出部分储存的建模重构数据和本次获取的建模重构数据发送到权限认证模块，

步骤四，权限认证模块继续进行分析，并将分析得出的相关结果发送到非接触式掌纹识别一体机，

步骤五，非接触式掌纹识别一体机根据所收到的结果发出相关指令或提示。

上述步骤中还可以做更优化的改进，记录部分步骤一中，用户的手掌正面的照片不仅仅可以通过非接触式掌纹识别一体机的掌纹识别检测模块获取，也可以通过手机、摄像机获取。

分析部分步骤一中，当用户将手掌的正面平直的放置在非接触式掌纹识别一体机的掌纹识别检测模块的正前方时，掌纹识别检测模块自动获取用户手掌正面的照片。

本发明的上述实施例并不是对本发明保护范围的限定，本发明的实施方式不限于此，凡此种种根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，对本发明上述结构做出的其它多种形式的修改、替换或变更，均应落在本发明的保护范围之内。