本發(fā)明涉及掌紋采集領(lǐng)域，特別是涉及一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著通信技術(shù)的持續(xù)快速發(fā)展，移動終端已成為人們生活中不可缺少的一部分，然而現(xiàn)有移動終端認證方式卻存在多方面的安全缺陷和隱患。傳統(tǒng)的數(shù)字、圖案和手勢等密碼方式容易被他人暗中觀察竊??；并且用戶為了方便記憶，傾向于使用低熵的易記密碼，容易被破解，安全性不高。

生物特征指人類自身的生理或行為特征，以穩(wěn)定性、唯一性、不易丟失等特點在身份認證領(lǐng)域獲得越來越廣泛的應(yīng)用。目前移動終端認證的生物特征模態(tài)主要有人臉和指紋，然而這兩種模態(tài)存在諸多局限性。

(1)人臉認證的缺陷：

精度有限：人臉認證容易受拍攝距離和角度、表情、遮蓋物、妝容、年齡等因素的影響，造成精度下降。

容易泄露：人臉容易在非察覺情況下被拍攝，繼而進行面具偽造和冒充。

缺乏補光設(shè)備：移動終端人臉認證通常使用前置攝像頭，分辨率低，并且一般未配有前置閃光燈，黑暗情況下難以使用。

(2)指紋認證的缺陷：

通用性弱：少量用戶天生無指紋，或由于搬磚工、和面工等職業(yè)勞作使指紋磨損嚴重。

精度干擾因素多：手指表面的干燥度、潔凈度、采集按壓力度等對認證精度都有影響。

容易泄露：手指頻繁接觸如鍵盤、手機屏幕等物體表面，指紋特征容易遺留在物體表面而被泄露和復(fù)制，進而使用指紋膜冒充。

用戶接受度低：指紋獲取通常是接觸式采集，增加疾病傳染的風(fēng)險；此外，部分民族傳統(tǒng)文化禁止異性接觸同一物品表面，引起對指紋采集的抵觸。

(3)與人臉和指紋相比，掌紋的優(yōu)勢包括以下幾個方面：

鑒別信息豐富：手掌區(qū)域較大，包含豐富的鑒別特征，可達到很高的精度。

限制條件少：即使略有磨損，掌紋特征在低分辨率圖像中仍清晰可辨。

成本低廉：在低成本低分辨率采集條件仍滿足實用化的精度要求。

不易泄露：掌紋不易在非察覺條件下采集，也不經(jīng)常與物體接觸而遺留在表面，泄露風(fēng)險低。

用戶接受度高：掌紋可非接觸式采集，避免了衛(wèi)生問題和抵觸情緒。

準確的預(yù)處理是提取掌紋特征進行有效認證的關(guān)鍵。然而，用于各類移動終端拍攝器件存在差異，并且硬件資源(如處理器、存儲器等)性能有限，加之復(fù)雜背景、差異光照等因素都對手掌區(qū)域分割、感興趣區(qū)域定位提出了嚴峻的技術(shù)挑戰(zhàn)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法及系統(tǒng)，用于降低掌紋認證預(yù)處理的復(fù)雜度并提高用戶使用的舒適度。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法，包括如下步驟：

在所述移動終端的屏幕上顯示第一輔助線、第二輔助線和輔助點；所述第一輔助線與所述第二輔助線不相交；所述輔助點為所述第一輔助線的一個端點；

獲取用戶的手掌的圖像；

根據(jù)所述圖像確定手掌的邊界位置；

根據(jù)所述邊界位置，判斷手掌是否處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，得到判斷結(jié)果；

若判斷結(jié)果表示手掌不處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，提醒用戶調(diào)整手掌的位置；

若判斷結(jié)果表示手掌處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，截取所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)的局部圖像，得到掌紋感興趣區(qū)域；

根據(jù)所述掌紋感興趣區(qū)域提取掌紋特征。

可選的，所述根據(jù)所述圖像，確定手掌的邊界位置，具體包括：

確定手掌的上邊界、下邊界以及食指根部的位置；其中，沿手指方向，手掌靠近食指的邊界為上邊界，手掌靠近小拇指的邊界為下邊界。

可選的，所述根據(jù)所述邊界位置，判斷手掌是否處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，具體包括：

判斷是否手掌的上邊界與所述第一輔助線的距離小于第一閾值，并且食指的底紋路與手掌的上邊界的交點與所述輔助點的距離小于第二閾值，并且手掌的下邊界的一條切線與所述第二輔助線平行且所述切線與所述第二輔助線的距離小于第三閾值。

可選的，所述截取所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)的局部圖像，得到掌紋的感興趣區(qū)域，具體包括：

根據(jù)所述第一輔助線與所述第二輔助線之間的距離確定所述掌紋感興趣區(qū)域的邊長，所述掌紋感興趣區(qū)域為四邊形；

根據(jù)所述輔助點和所述邊長確定所述掌紋感興趣區(qū)域的中心點。

可選的，所述第一輔助線與所述第二輔助線的相對位置是固定的，所述第一輔助線與所述第二輔助線相對于屏幕的相對長度是固定的。

可選的，所述第一輔助線與所述第二輔助線互相平行。

可選的，在所述移動終端的屏幕上顯示第一輔助線、第二輔助線和輔助點之前還包括：

根據(jù)移動終端的屏幕尺寸確定所述第一輔助線與所述第二輔助線之間的距離、所述第一輔助線的長度和所述第二輔助線的長度。

本發(fā)明還提供了一種輔助定位的移動終端掌紋采集系統(tǒng)，包括：

顯示模塊，用于在所述移動終端的屏幕上顯示第一輔助線、第二輔助線和輔助點；所述第一輔助線與所述第二輔助線不相交；所述輔助點為所述第一輔助線的一個端點；

獲取模塊，用于獲取用戶的手掌的圖像；

確定模塊，根據(jù)所述圖像確定手掌的邊界位置；

判斷模塊，用于根據(jù)所述邊界位置，判斷手掌是否處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，得到判斷結(jié)果；

提醒模塊，用于若判斷結(jié)果表示手掌不處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，提醒用戶調(diào)整手掌的位置；

截取模塊，用于若判斷結(jié)果表示手掌處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，截取所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)的局部圖像，得到掌紋的感興趣區(qū)域；

提取模塊，用于根據(jù)所述掌紋感興趣區(qū)域提取掌紋特征。

可選的，所述確定模塊，具體用于獲取手掌的上邊界、下邊界以及食指根部的位置；其中，沿手指方向，手掌靠近食指的邊界為上邊界，手掌靠近小拇指的邊界為下邊界。

根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：

1、本發(fā)明提供的一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法，只通過兩條輔助線和一個輔助點即可以限定手掌擺放的姿態(tài)和位置，不需要額外預(yù)處理步驟即可直接定位掌紋感興趣區(qū)域，降低了預(yù)處理的復(fù)雜度，并提高了復(fù)雜場景(復(fù)雜背景、差異光照等干擾下)感興趣區(qū)域定位的實時性，降低了預(yù)處理的失效率。

2、本發(fā)明提供的一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法，采用“雙線一點”輔助定位，兩條輔助線只有平移的自由度(即約束了2個自由度)，而輔助點位于輔助線上(即約束了輔助線上的1個自由度)，因此限定的自由度為3個。約束自由度低，從而提高了用戶的舒適度。

3、本發(fā)明提供的一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法，采用手掌并攏的姿態(tài)來采集掌紋感興趣區(qū)域，與采集手掌張開的掌紋相比，更容易控制，從而提高了用戶體驗的舒適度。而且手掌并攏的掌紋更加穩(wěn)定，不易受扭曲形變等影響，因此認證的準確性也更高。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明的輔助定位的移動終端掌紋采集方法實施例的流程圖；

圖2為本發(fā)明移動終端掌紋采集的主界面；

圖3為本發(fā)明移動終端掌紋采集的拍攝界面；

圖4為本發(fā)明指縫矩形區(qū)域分割過程示意圖；

圖5為本發(fā)明指縫矩形區(qū)域進行二值化和閉運算結(jié)果的示意圖；

圖6為本發(fā)明三個指縫區(qū)域沿輔助線方向radon檢測結(jié)果；

圖7為本發(fā)明掌紋感興趣區(qū)域定位示意圖；

圖8為本發(fā)明輔助定位的移動終端掌紋采集系統(tǒng)實施例的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明的目的是提供一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法及系統(tǒng)，用于降低掌紋認證預(yù)處理的復(fù)雜度，降低復(fù)雜場景下預(yù)處理的失效率，并提高用戶使用的舒適度。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步詳細的說明。

本發(fā)明提供了一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法。圖1為本發(fā)明的輔助定位的移動終端掌紋采集方法實施例的流程圖，如圖1所示，一種輔助定位的移動終端掌紋采集方法，包括如下步驟：

步驟101，在移動終端的屏幕上顯示第一輔助線、第二輔助線和輔助點；所述第一輔助線與所述第二輔助線不相交；所述輔助點為所述第一輔助線的一個端點。

其中，第一輔助線與第二輔助線的相對位置是固定的，可選的一種情況是第一輔助線和第二輔助線互相平行。即，無論第一輔助線與第二輔助線如何調(diào)整，兩者的位置關(guān)系始終保持平行。

并且，第一輔助線與第二輔助線的之間的距離、第一輔助線的長度和第二輔助線的長度也是固定的，與移動終端的屏幕尺寸對應(yīng)成比例。其中，第一輔助線的長度小于第二輔助線的長度。

步驟102，獲取用戶的手掌的圖像。如圖2所示，打開移動終端的掌紋認證系統(tǒng)，用戶將手掌對準移動終端的攝像頭，移動終端自動獲取用戶手掌的圖像。本發(fā)明中的用戶配合的手掌姿態(tài)為四指并攏，拇指自然張開。

步驟103，根據(jù)所述圖像確定手掌的邊界位置。移動終端根據(jù)手掌的圖像確定手掌的上邊界、下邊界以及食指根部的位置。其中，沿手指方向，手掌靠近食指的邊界為上邊界，手掌靠近小拇指的邊界為下邊界。

可選的，根據(jù)四指在移動終端上的方向，判斷用戶的手掌是左手還是右手，如果判斷結(jié)果與系統(tǒng)預(yù)設(shè)的不一致時，可以通過調(diào)整第一輔助線和第二輔助線的位置，從而令用戶的手掌信息與系統(tǒng)的手掌信息相符。具體的，沿移動終端的豎向中線對第一輔助線、第二輔助線以及輔助點進行鏡像處理。

步驟104，根據(jù)所述邊界位置，判斷手掌是否處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，若是，執(zhí)行步驟106，若否，執(zhí)行步驟105。具體判斷標準為：判斷是否手掌的上邊界與所述第一輔助線的距離小于第一閾值，并且食指的底紋路與手掌的上邊界的交點與所述輔助點的距離小于第二閾值，并且手掌的下邊界的一條切線與所述第二輔助線平行且所述切線與所述第二輔助線的距離小于第三閾值。

另外，還可以根據(jù)以下判斷獲取圖像是否為手掌：第一指縫的長度、第二指縫的長度和第三指縫的長度是否依次遞減，并且所述第一指縫的長度、所述第二指縫的長度和所述第三指縫的長度分別大于第四閾值，并且第一距離與第二距離的差值的絕對值是否小于第五閾值。

其中，所述第一指縫為食指與中指之間的縫隙，所述第二指縫為中指與無名指之間的縫隙，所述第三指縫為無名指和小拇指之間的縫隙；所述第一距離為所述第一指縫與第二指縫之間的距離，所述第二距離為所述第二指縫與所述第三指縫之間的距離。

注冊時判斷用戶手掌是否擺放正確的主要思想如下：

手掌并攏時在四指(食指、中指、無名指和小拇指)之間具有明顯的三條指縫。

三條指縫幾何性狀具有一定規(guī)律性：近似為有一定寬度的長條形條紋；方向近似相等；相鄰兩條條紋之間的間距近似相等。

本設(shè)計方案圈定的區(qū)域中，食指和中指之間、中指和無名指之間、無名指和小拇指之間的三條指縫的長度依次遞減。

主要分為以下三個步驟：指縫區(qū)域裁剪(圈定包含三條指縫的矩形區(qū)域)、特征提取(提取指縫的條紋幾何性狀)、分析判別。

1、指縫區(qū)域裁剪

圖4a為“雙線一點”輔助定位技術(shù)獲取圖像，取圖像左上角為原點建立直角坐標系，向右為x軸正方向，向下為y軸正方向。根據(jù)“雙線一點”技術(shù)，輔助點坐標a(x0,y0)，平行的兩條輔助線之間的間距記為len，輔助線與水平線夾角記為θ。根據(jù)手掌形態(tài)特征和已知條件，從圖4b中圈定出包含三條指縫的矩形區(qū)域(如圖4c所示)。指縫矩形區(qū)域可通過以下函數(shù)得到：

指縫矩形區(qū)域左上角坐標為a(x0,y0)，即“兩線一點”的輔助點。

目標區(qū)域?qū)挾葁s、高度hs確定：

ws＝width-x0

hs＝len*cos(θ)-d1

其中width為屏幕寬度，d1為調(diào)節(jié)量，使目標區(qū)域中不包含四指兩側(cè)以外的背景區(qū)域，實驗結(jié)果表明d1設(shè)置為len/5可以達到預(yù)期結(jié)果。

2、特征提取

在特征提取階段，選取合適的閾值對目標區(qū)域進行二值化操作以提取三條指縫，并通過radon變換得到三條指縫的幾何性狀，包括指縫的長度、相鄰指縫長度的變化趨勢、相鄰指縫之間的間距。由于移動終端環(huán)境下光照變化的特點，分割指縫的閾值選取是技術(shù)難點。本技術(shù)閾值選取可由以下函數(shù)得到：

二值化操作閾值thresh確定：thresh＝valuemin+(valuemax-valuemin)*d2；

其中，valuemin為指縫矩形區(qū)域最小灰度值，valuemax為指縫矩形區(qū)域最大灰度值，d2為調(diào)節(jié)因子，實驗結(jié)果表明d2取0.35可達到預(yù)期結(jié)果。

通過上述閾值，對目標區(qū)域進行二值化操作。由于部分用戶手指并攏后可能指縫中還存在空隙，這些間隙包含了背景區(qū)域，如圖4c所示，此時二值化的結(jié)果將導(dǎo)致指縫之間存在空隙(如圖5a所示)，此時運用形態(tài)學(xué)閉運算(先膨脹、再腐蝕)對二值圖像進行處理能夠消除每個指縫中的空隙(如圖5b所示)。

綜上所述，該閾值自適應(yīng)選取算法可以有效排除光照因素，達到理想的二值化分割效果。

為有效、準確提取二值圖像中的三個指縫的幾何性狀，本文選取radon變換對其進行直線檢測。radon變換檢測直線包括兩個參數(shù)，分別是極坐標系中的極徑ρ和極角α。為了降低計算復(fù)雜度，實現(xiàn)快速檢測，只對輔助線的角度方向上進行變換。對相同極角α(此時的α即輔助線方向θ)、不同極徑ρ進行直線上點的個數(shù)統(tǒng)計，結(jié)果如圖6所示。橫坐標表示極徑ρ，縱坐標表示檢測到的直線上點的個數(shù)。

3、分析判別

本方案設(shè)計采用以下準則，通過分析是否符合三條指縫的幾何性狀，包括指縫的長度、相鄰指縫長度的變化趨勢、相鄰指縫之間的間距，判斷注冊時手掌是否擺放正確。

設(shè)橫坐標長度為s，將s等分為三個區(qū)間，每個區(qū)間的范圍是s/3，在每個區(qū)間找縱坐標的最大值。

條件1(三個區(qū)間在輔助線方向上檢測到最明顯直線的點的個數(shù)的變化趨勢)：每個區(qū)間的最大值對應(yīng)了一個指縫區(qū)域在輔助線方向上點的個數(shù)最多的直線所對應(yīng)的點的個數(shù)。三個區(qū)間的最大值依次為r1、r2、r3，滿足單調(diào)遞增性，即r1<r2<r3。

條件2(每個區(qū)間在輔助線方向上檢測到最明顯直線的點的個數(shù)的最小值要求)：r1>hs/8，保證三個指縫條紋的明顯性(即條紋的長度)。

條件3(每個區(qū)間在輔助線方向上檢測到最明顯直線之間的間距要求)：三個區(qū)間最大值對應(yīng)橫坐標依次分別為xp1、xp2、xp3，相鄰橫坐標的間距近似相等，即||xp1-xp2|-|xp2-xp3||≤s/20。

根據(jù)以上準則判斷注冊時手掌擺放是否正確，從而保證注冊時為合法樣本。若不符合上述要求的非法樣本，系統(tǒng)將提示用戶按照要求，重新正確擺放手掌和采集。

步驟105，若否，提醒用戶調(diào)整手掌的位置。然后返回步驟102，重新獲取用戶的手掌的圖像，再進行判斷，直至手掌處于第一輔助線與第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)。

步驟106，若是，截取第一輔助線與第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)的局部圖像，得到掌紋感興趣區(qū)域。

可選的，掌紋感興趣區(qū)域為四邊形，所述四邊形可以為長方形、正方形或其他。確定過程如下：

步驟a1，根據(jù)第一輔助線與第二輔助線之間的距離確定掌紋感興趣區(qū)域的邊長；

步驟a2，根據(jù)輔助點和邊長確定掌紋感興趣區(qū)域的中心點。

以掌紋感興趣區(qū)域為正方形為例，具體的實施方式如下：

圖3為本發(fā)明移動終端掌紋采集的拍攝界面。如圖3所示，定義第一輔助線兩端點的坐標為(x1,y1)和坐標(x2,y2)，定義第二輔助線兩端點的坐標(x3,y3)，最右點坐標(x4,y4)。兩線結(jié)合，可以限定用戶手掌到移動終端攝像頭的相對位置?；谟脩趔w驗度的實驗，兩條輔助線與水平線之間的夾角默認為30度。拍攝預(yù)覽時，四指并攏，拇指自然張開。手掌四指的兩個外側(cè)邊界分別與兩條平行輔助線對準。食指根部的紋線和拇指外側(cè)邊界的交點與輔助點對準。

旋轉(zhuǎn)原始圖像，使輔助線與水平線平行，如圖7所示，得到新的四個輔助線關(guān)鍵點坐標：(x′1，y′1)、(x′2，y′2)、(x′3，y′3)、(x′4，y′4)，其中，y′1＝y(tǒng)′2，y′3＝y(tǒng)′4。感興趣區(qū)域邊長ab＝0.65*w，其中w＝y(tǒng)′4-y′2。正方形的中心點坐標為(x′2-0.6*ab，y′2+0.76*ab)。

步驟107，根據(jù)掌紋感興趣區(qū)域提取掌紋特征。具體的，可以根據(jù)二值方向共生向量(binaryorientationco-occurrencevector，bocv)特征模板對掌紋感興趣區(qū)域進行掌紋特征的提取。本發(fā)明所述bocv特征模板為當(dāng)前國際高精度的掌紋特征編碼方案。

本發(fā)明還提供了一種輔助定位的移動終端掌紋采集系統(tǒng)，如圖8所示。所述掌紋采集系統(tǒng)包括：

顯示模塊801，用于在所述移動終端的屏幕上顯示第一輔助線、第二輔助線和輔助點；所述第一輔助線與所述第二輔助線不相交；所述輔助點為所述第一輔助線的一個端點。

獲取模塊802，用于獲取用戶的手掌的圖像。

確定模塊803，根據(jù)所述圖像確定手掌的邊界位置；可選的，所述確定模塊，具體用于確定手掌的上邊界、下邊界以及食指根部的位置；其中，沿手指方向，手掌靠近食指的邊界為上邊界，手掌靠近小拇指的邊界為下邊界。

判斷模塊804，用于根據(jù)所述邊界位置，判斷手掌是否處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，得到判斷結(jié)果。

提醒模塊805，用于若判斷結(jié)果表示手掌不處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，提醒用戶調(diào)整手掌的位置。

截取模塊806，用于若判斷結(jié)果表示手掌處于所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)，截取所述第一輔助線與所述第二輔助線限定的區(qū)域內(nèi)的局部圖像，得到掌紋的感興趣區(qū)域。

提取模塊807，用于根據(jù)所述掌紋感興趣區(qū)域提取掌紋特征。

利用本發(fā)明的移動終端掌紋采集方法和系統(tǒng)在進行首次“注冊”時，為了避免誤注冊(未正確采集掌紋)導(dǎo)致無法通過認證的情況，要求至少執(zhí)行兩次注冊操作，兩次提取的掌紋特征相似度大于閾值(如0.65)才表示注冊成功，并將兩個模板保存至移動終端內(nèi)部存儲，否則注冊失敗，要求用戶重新注冊.

利用本發(fā)明的移動終端掌紋采集方法和系統(tǒng)在進行“認證”時，點擊拍照按鈕，將提取的掌紋特征模板與注冊時存儲的模板進行比對，若相似度大于閾值0.65，判斷為“合法”用戶；否則，判斷為“非法”用戶；再次“注冊”時，先執(zhí)行認證功能，通過認證后可以重新注冊，更新原先保存在移動終端內(nèi)部存儲的模板。

本發(fā)明提供的輔助定位的移動終端掌紋采集方法及系統(tǒng)，只通過兩條輔助線和一個輔助點即可以限定手掌擺放的姿態(tài)和位置，不需要額外預(yù)處理步驟即可直接定位掌紋感興趣區(qū)域，降低了預(yù)處理的復(fù)雜度，并提高了復(fù)雜場景(復(fù)雜背景、差異光照等干擾下)感興趣區(qū)域定位的實時性和正確率。

并且，采用“雙線一點”輔助定位，每條輔助線只有平移的自由度(即約束了2個自由度)，而輔助點位于輔助線上(即約束了輔助線上的1個自由度)，因此限定的自由度為3個。約束自由度降低，從而提高了用戶的舒適度。

本發(fā)明采用手掌并攏的姿態(tài)來采集掌紋感興趣區(qū)域，相對比采集手掌張開的掌紋更容易控制，提高了用戶體驗的舒適度。而且手掌并攏的掌紋更加穩(wěn)定，不易受影響，因此認證的準確性也更高。

對于實施例公開的系統(tǒng)而言，由于其與實施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處。綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。