静脉采集方法及相关产品.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910452738.4 (22)申请日 2019.05.28 (71)申请人 OPPO广东移动通信有限公司 地址 523860 广东省东莞市长安镇乌沙海 滨路18号 (72)发明人 张海平 (74)专利代理机构 广州三环专利商标代理有限 公司 44202 代理人 郝传鑫熊永强 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/03(2006.01) (54)发明名称 静脉采集方法及相关产品 (57)摘要 本申请实施例公开了一种静脉采集方法及 相关产。

2、品， 应用于电子设备， 电子设备包括静脉 识别模组， 其中， 所述方法包括： 通过静脉识别模 组依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到 第一静脉图像， 对第一静脉图像进行图像质量评 价， 得到目标图像质量评价值； 在目标图像质量 评价值处于预设范围时， 对第一静脉采集参数集 进行调整， 得到第二静脉采集参数集， 通过静脉 识别模组依据第二静脉采集参数集进行静脉采 集， 得到第二静脉图像。 采用本申请实施例， 能够 在静脉图像质量一般的时候， 通过调整静脉图像 采集参数， 以改善静脉图像质量， 提升了静脉图 像采集效率。 权利要求书3页 说明书16页 附图5页 CN 110188666 A 。

3、2019.08.30 CN 110188666 A 1.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括静脉识别模组和处理电路， 其中， 所述静脉识别模组， 用于依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静脉图像； 所述处理电路， 用于对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价 值； 在所述目标图像质量评价值处于预设范围时， 对所述第一静脉采集参数集进行调整， 得 到第二静脉采集参数集； 所述静脉识别模组， 还用于依据所述第二静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第二静 脉图像。 2.根据权利要求1所述的电子设备， 其特征在于， 在所述对所述第一静脉图像进行图像 质量评价， 得到。

4、目标图像质量评价值方面， 所述处理电路具体用于： 对所述第一静脉图像进行图像分割， 得到第一静脉区域图像； 对所述第一静脉区域图像进行特征提取， 得到第一目标特征点集； 依据所述第一目标特征点集确定第一特征点数量； 确定所述第一静脉区域图像对应的静脉区域面积； 依据所述第一特征点数量、 所述静脉区域面积确定所述静脉区域图像的目标特征点分 布密度； 按照预设的特征点分布密度与图像质量评价值之间的映射关系， 确定所述目标特征点 分布密度对应的目标图像质量评价值。 3.根据权利要求1或2所述的电子设备， 其特征在于， 在所述对所述第一静脉采集参数 集进行调整， 得到第二静脉采集参数集方面， 所述处理。

5、电路具体用于： 确定所述目标图像质量评价阈值与预设图像质量评价值之间的差值的绝对值， 所述预 设图像质量评价值超过所述预设范围； 按照预设的偏差值与调整系数之间的映射关系， 确定所述绝对值对应的目标调整系 数； 依据所述目标调整系数对所述第一静脉采集参数集进行调整， 得到所述第二静脉采集 参数集。 4.根据权利要求1-3任一项所述的电子设备， 其特征在于， 所述处理电路还具体用于： 获取目标对象的目标生理特征参数； 按照预设的生理特征参数与映射关系集之间的对应关系， 确定所述目标生理特征参数 对应的目标映射关系集， 所述映射关系集中包括多个映射关系， 每一映射关系均为静脉采 集部位与静脉采集参。

6、数集之间的映射关系； 确定所述目标对象的目标静脉采集部位； 根据所述目标映射关系集， 确定所述目标静脉采集部位对应的所述第一静脉采集参数 集； 在所述通过第一静脉采集参数集进行静脉采集方面， 所述静脉识别模组具体用于： 通过第一静脉采集参数集对所述目标静脉采集部位进行静脉采集。 5.根据权利要求1-4任一项所述的电子设备， 其特征在于， 所述处理电路， 还用于： 对所述第二静脉图像进行图像分割， 得到第二静脉区域图像； 对所述第二静脉区域图像进行特征提取， 得到第二目标特征点集； 将所述第二静脉区域图像划分为多个区域， 每一区域的面积大小相同； 权利要求书 1/3 页 2 CN 1101886。

7、66 A 2 依据所述第二目标特征点集确定所述多个区域中每一区域的特征点数量， 得到多个第 二特征点数量； 从所述多个第二特征点数量中选取大于预设阈值的第二特征点数量， 得到至少一个目 标第二特征点数量， 并获取所述至少一个目标第二特征点数量对应的区域， 得到至少一个 目标区域； 获取与所述第二静脉图像的静脉采集部位对应的预设静脉模板； 将所述至少一个目标区域对应的特征点与所述预设静脉模板对应的特征点进行匹配， 得到目标匹配值； 在所述目标匹配值大于预设匹配阈值时， 确认静脉识别成功。 6.一种静脉采集方法， 其特征在于， 应用于电子设备， 所述电子设备包括静脉识别模 组， 所述方法包括： 通。

8、过所述静脉识别模组依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静脉图像； 对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价值； 在所述目标图像质量评价值处于预设范围时， 对所述第一静脉采集参数集进行调整， 得到第二静脉采集参数集； 通过所述静脉识别模组依据所述第二静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第二静脉图 像。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第一静脉图像进行图像质量评 价， 得到目标图像质量评价值， 包括： 对所述第一静脉图像进行图像分割， 得到第一静脉区域图像； 对所述第一静脉区域图像进行特征提取， 得到第一目标特征点集； 依据所述第一目标特征点集确定。

9、第一特征点数量； 确定所述第一静脉区域图像对应的静脉区域面积； 依据所述第一特征点数量、 所述静脉区域面积确定所述静脉区域图像的目标特征点分 布密度； 按照预设的特征点分布密度与图像质量评价值之间的映射关系， 确定所述目标特征点 分布密度对应的目标图像质量评价值。 8.根据权利要求6或7所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第一静脉采集参数集进行 调整， 得到第二静脉采集参数集， 包括： 确定所述目标图像质量评价阈值与预设图像质量评价值之间的差值的绝对值， 所述预 设图像质量评价值超过所述预设范围； 按照预设的偏差值与调整系数之间的映射关系， 确定所述绝对值对应的目标调整系 数； 依据所述目标。

10、调整系数对所述第一静脉采集参数集进行调整， 得到所述第二静脉采集 参数集。 9.根据权利要求6-8任一项所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 获取目标对象的目标生理特征参数； 按照预设的生理特征参数与映射关系集之间的对应关系， 确定所述目标生理特征参数 对应的目标映射关系集， 所述映射关系集中包括多个映射关系， 每一映射关系均为静脉采 权利要求书 2/3 页 3 CN 110188666 A 3 集部位与静脉采集参数集之间的映射关系； 确定所述目标对象的目标静脉采集部位； 根据所述目标映射关系集， 确定所述目标静脉采集部位对应的所述第一静脉采集参数 集； 所述通过所述静脉识别模组依据第。

11、一静脉采集参数集进行静脉采集， 包括： 通过所述静脉识别模组依据第一静脉采集参数集对所述目标静脉采集部位进行静脉 采集。 10.根据权利要求6-9任一项所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 对所述第二静脉图像进行图像分割， 得到第二静脉区域图像； 对所述第二静脉区域图像进行特征提取， 得到第二目标特征点集； 将所述第二静脉区域图像划分为多个区域， 每一区域的面积大小相同； 依据所述第二目标特征点集确定所述多个区域中每一区域的特征点数量， 得到多个第 二特征点数量； 从所述多个第二特征点数量中选取大于预设阈值的第二特征点数量， 得到至少一个目 标第二特征点数量， 并获取所述至少一个目标第。

12、二特征点数量对应的区域， 得到至少一个 目标区域； 获取与所述第二静脉图像的静脉采集部位对应的预设静脉模板； 将所述至少一个目标区域对应的特征点与所述预设静脉模板对应的特征点进行匹配， 得到目标匹配值； 在所述目标匹配值大于预设匹配阈值时， 确认静脉识别成功。 11.一种静脉采集装置， 其特征在于， 应用于电子设备， 所述电子设备包括静脉识别模 组， 所述装置包括： 采集单元， 用于通过所述静脉识别模组依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到 第一静脉图像； 评价单元， 用于对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价值； 调整单元， 用于在所述目标图像质量评价值处于预设范围时。

13、， 对所述第一静脉采集参 数集进行调整， 得到第二静脉采集参数集； 所述采集单元， 还用于通过所述静脉识别模组依据所述第二静脉采集参数集进行静脉 采集， 得到第二静脉图像。 12.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 存储器， 所述存储器用于存储一个或多个 程序， 并且被配置由所述处理器执行， 所述程序包括用于执行如权利要求6-10任一项所述 的方法中的步骤的指令。 13.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 存储用于电子数据交换的计算机程序， 其 中， 所述计算机程序使得计算机执行如权利要求6-10任一项所述的方法。 权利要求书 3/3 页 4 CN 110188666 A 4 静脉。

14、采集方法及相关产品 技术领域 0001 本申请涉及电子设备技术领域， 具体涉及一种静脉采集方法及相关产品。 背景技术 0002 随着电子设备(如手机、 平板电脑等等)的大量普及应用， 电子设备能够支持的应 用越来越多， 功能越来越强大， 电子设备向着多样化、 个性化的方向发展， 成为用户生活中 不可缺少的电子用品。 0003 对于电子设备来说， 安全性一直是电子设备关注的重点， 随着技术发展， 静脉识别 技术也成为电子设备的热门生物识别技术， 如何提升静脉图像采集效率的问题亟待解决。 发明内容 0004 本申请实施例提供了一种静脉采集方法及相关产品， 能够提升静脉图像采集效 率。 0005 第。

15、一方面， 本申请实施例提供一种电子设备， 所述电子设备包括静脉识别模组和 处理电路， 其中， 0006 所述静脉识别模组， 用于依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静脉 图像； 0007 所述处理电路， 用于对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量 评价值； 在所述目标图像质量评价值处于预设范围时， 对所述第一静脉采集参数集进行调 整， 得到第二静脉采集参数集； 0008 所述静脉识别模组， 还用于依据所述第二静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第 二静脉图像。 0009 第二方面， 本申请实施例提供一种静脉采集方法， 应用于电子设备， 所述电子设备 包括静脉识别模组， 。

16、所述方法包括： 0010 通过所述静脉识别模组依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静脉图 像； 0011 对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价值； 0012 在所述目标图像质量评价值处于预设范围时， 对所述第一静脉采集参数集进行调 整， 得到第二静脉采集参数集； 0013 通过所述静脉识别模组依据所述第二静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第二静 脉图像。 0014 第三方面， 本申请实施例提供一种静脉采集装置， 应用于电子设备， 所述电子设备 包括静脉识别模组， 所述装置包括： 0015 采集单元， 用于通过所述静脉识别模组依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 。

17、得到第一静脉图像； 0016 评价单元， 用于对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价 说明书 1/16 页 5 CN 110188666 A 5 值； 0017 调整单元， 用于在所述目标图像质量评价值处于预设范围时， 对所述第一静脉采 集参数集进行调整， 得到第二静脉采集参数集； 0018 所述采集单元， 还用于通过所述静脉识别模组依据所述第二静脉采集参数集进行 静脉采集， 得到第二静脉图像。 0019 第四方面， 本申请实施例提供一种电子设备， 包括处理器、 存储器、 通信接口以及 一个或多个程序， 其中， 上述一个或多个程序被存储在上述存储器中， 并且被配置由上述处 。

18、理器执行， 上述程序包括用于执行本申请实施例第二方面中的步骤的指令。 0020 第五方面， 本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质， 其中， 上述计算机可读 存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序， 其中， 上述计算机程序使得计算机执行如 本申请实施例第二方面中所描述的部分或全部步骤。 0021 第六方面， 本申请实施例提供了一种计算机程序产品， 其中， 上述计算机程序产品 包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质， 上述计算机程序可操作来使计算 机执行如本申请实施例第二方面中所描述的部分或全部步骤。 该计算机程序产品可以为一 个软件安装包。 0022 可以看出， 本申请实施例中所。

19、描述的静脉采集方法及相关产品， 应用于电子设备， 电子设备包括静脉识别模组， 通过静脉识别模组依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静脉图像， 对第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价值； 在目标 图像质量评价值处于预设范围时， 对第一静脉采集参数集进行调整， 得到第二静脉采集参 数集， 通过静脉识别模组依据第二静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第二静脉图像， 能够 在静脉图像质量一般的时候， 通过调整静脉图像采集参数， 以改善静脉图像质量， 提升了静 脉图像采集效率。 附图说明 0023 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例或现 有技术描。

20、述中所需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本 申请的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以 根据这些附图获得其他的附图。 0024 图1A是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图； 0025 图1B是本申请实施例提供的一种静脉采集方法的流程示意图； 0026 图2是本申请实施例提供的另一种静脉采集方法的流程示意图； 0027 图3是本申请实施例提供的另一种静脉采集方法的流程示意图； 0028 图4是本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图； 0029 图5A是本申请实施例提供的一种静脉采集装置的功能单元组成框图； 。

21、0030 图5B是本申请实施例提供的另一种静脉采集装置的功能单元组成框图； 0031 图5C是本申请实施例提供的另一种静脉采集装置的功能单元组成框图。 具体实施方式 0032 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案， 下面将结合本申请实施例中的 说明书 2/16 页 6 CN 110188666 A 6 附图， 对本申请实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例仅仅是 本申请一部分实施例， 而不是全部的实施例。 基于本申请中的实施例， 本领域普通技术人员 在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本申请保护的范围。 0033 本申请的说明书和权利要求。

22、书及上述附图中的术语 “第一” 、“第二” 等是用于区别 不同对象， 而不是用于描述特定顺序。 此外， 术语 “包括” 和 “具有” 以及它们任何变形， 意图 在于覆盖不排他的包含。 例如包含了一系列步骤或单元的过程、 方法、 系统、 产品或设备没 有限定于已列出的步骤或单元， 而是可选地还包括没有列出的步骤或单元， 或可选地还包 括对于这些过程、 方法、 产品或设备固有的其他步骤或单元。 0034 在本文中提及 “实施例” 意味着， 结合实施例描述的特定特征、 结构或特性可以包 含在本申请的至少一个实施例中。 在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同 的实施例， 也不是与其它实施例互。

23、斥的独立的或备选的实施例。 本领域技术人员显式地和 隐式地理解的是， 本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。 0035 本申请实施例所涉及到的电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、 车载设备、 可穿戴设备(智能手表、 智能手环、 无线耳机、 增强现实/虚拟现实设备、 智能眼 镜)、 计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备， 以及各种形式的用户设备(user equipment， UE)， 移动台(mobile station， MS)， 终端设备(terminal device)等等。 0036 下面对本申请实施例进行详细介绍。 0037 请参阅图1A， 图1A是本申请实施。

24、例公开的一种电子设备的结构示意图， 电子设备 100包括存储和处理电路110， 以及与所述存储和处理电路110连接的传感器170， 传感器170 包括摄像头， 其中： 0038 电子设备100可以包括控制电路， 该控制电路可以包括存储和处理电路110。 该存 储和处理电路110可以存储器， 例如硬盘驱动存储器， 非易失性存储器(例如闪存或用于形 成固态驱动器的其它电子可编程只读存储器等)， 易失性存储器(例如静态或动态随机存取 存储器等)等， 本申请实施例不作限制。 存储和处理电路110中的处理电路可以用于控制电 子设备100的运转。 该处理电路可以基于一个或多个微处理器， 微控制器， 数字信。

25、号处理器， 基带处理器， 功率管理单元， 音频编解码器芯片， 专用集成电路， 显示驱动器集成电路等来 实现。 0039 存储和处理电路110可用于运行电子设备100中的软件， 例如互联网浏览应用程 序， 互联网协议语音(Voice over Internet Protocol,VOIP)电话呼叫应用程序， 电子邮件 应用程序， 媒体播放应用程序， 操作系统功能等。 这些软件可以用于执行一些控制操作， 例 如， 基于照相机的图像采集， 基于环境光传感器的环境光测量， 基于接近传感器的接近传感 器测量， 基于诸如发光二极管的状态指示灯等状态指示器实现的信息显示功能， 基于触摸 传感器的触摸事件检测。

26、， 与在多个(例如分层的)显示屏上显示信息相关联的功能， 与执行 无线通信功能相关联的操作， 与收集和产生音频信号相关联的操作， 与收集和处理按钮按 压事件数据相关联的控制操作， 以及电子设备100中的其它功能等， 本申请实施例不作限 制。 0040 电子设备100可以包括输入-输出电路150。 输入-输出电路150可用于使电子设备 100实现数据的输入和输出， 即允许电子设备100从外部设备接收数据和也允许电子设备 100将数据从电子设备100输出至外部设备。 输入-输出电路150可以进一步包括传感器170。 说明书 3/16 页 7 CN 110188666 A 7 传感器170静脉识别模。

27、组， 还可以包括环境光传感器， 基于光和电容的接近传感器， 指纹识 别模组， 、 触摸传感器(例如， 基于光触摸传感器和/或电容式触摸传感器， 其中， 触摸传感器 可以是触控显示屏的一部分， 也可以作为一个触摸传感器结构独立使用)， 加速度传感器， 摄像头， 和其它传感器等， 摄像头可以为前置摄像头或者后置摄像头， 指纹识别模组可集成 于显示屏下方， 用于采集指纹图像， 指纹识别模组可以为以下至少一种： 光学指纹识别模 组、 或者超声波指纹识别模组等等， 在此不作限定。 0041 其中， 静脉识别模组可集成设置于显示屏下方， 或者， 静脉识别模组还可设置于电 子设备壳体背面， 或者， 静脉识别。

28、模组还可以设置于电子设备的侧面。 具体地， 静脉识别模 块可包括红外灯以及静脉图像采集模块， 红外灯可发射红外光， 红外光照射到人体静脉的 皮肤时， 红外光会穿过皮肤， 静脉会产生反射， 从而形成静脉纹路图像， 从而， 可通过静脉图 像采集模块采集静脉图像。 0042 输入-输出电路150还可以包括一个或多个显示屏， 例如显示屏130。 显示屏130可 以包括液晶显示屏， 有机发光二极管显示屏， 电子墨水显示屏， 等离子显示屏， 使用其它显 示技术的显示屏中一种或者几种的组合。 显示屏130可以包括触摸传感器阵列(即， 显示屏 130可以是触控显示屏)。 触摸传感器可以是由透明的触摸传感器电极。

29、(例如氧化铟锡(ITO) 电极)阵列形成的电容式触摸传感器， 或者可以是使用其它触摸技术形成的触摸传感器， 例 如音波触控， 压敏触摸， 电阻触摸， 光学触摸等， 本申请实施例不作限制。 0043 电子设备100还可以包括音频组件140。 音频组件140可以用于为电子设备100提供 音频输入和输出功能。 电子设备100中的音频组件140可以包括扬声器， 麦克风， 蜂鸣器， 音 调发生器以及其它用于产生和检测声音的组件。 0044 通信电路120可以用于为电子设备100提供与外部设备通信的能力。 通信电路120 可以包括模拟和数字输入-输出接口电路， 和基于射频信号和/或光信号的无线通信电路。 。

30、通信电路120中的无线通信电路可以包括射频收发器电路、 功率放大器电路、 低噪声放大 器、 开关、 滤波器和天线。 举例来说， 通信电路120中的无线通信电路可以包括用于通过发射 和接收近场耦合电磁信号来支持近场通信(Near Field Communication， NFC)的电路。 例 如， 通信电路120可以包括近场通信天线和近场通信收发器。 通信电路120还可以包括蜂窝 电话收发器和天线， 无线局域网收发器电路和天线等。 0045 电子设备100还可以进一步包括电池， 电力管理电路和其它输入-输出单元160。 输 入-输出单元160可以包括按钮， 操纵杆， 点击轮， 滚动轮， 触摸板，。

31、 小键盘， 键盘， 照相机， 发 光二极管和其它状态指示器等。 0046 用户可以通过输入-输出电路150输入命令来控制电子设备100的操作， 并且可以 使用输入-输出电路150的输出数据以实现接收来自电子设备100的状态信息和其它输出。 0047 基于上述图1A所描述的电子设备， 可以用于实现如下功能： 0048 所述静脉识别模组， 用于依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静脉 图像； 0049 所述处理电路， 用于对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量 评价值； 在所述目标图像质量评价值处于预设范围时， 对所述第一静脉采集参数集进行调 整， 得到第二静脉采集参数集。

32、； 0050 所述静脉识别模组， 还用于依据所述第二静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第 说明书 4/16 页 8 CN 110188666 A 8 二静脉图像。 0051 在一个可能的示例中， 在所述对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标 图像质量评价值方面， 所述处理电路具体用于： 0052 对所述第一静脉图像进行图像分割， 得到第一静脉区域图像； 0053 对所述第一静脉区域图像进行特征提取， 得到第一目标特征点集； 0054 依据所述第一目标特征点集确定第一特征点数量； 0055 确定所述第一静脉区域图像对应的静脉区域面积； 0056 依据所述第一特征点数量、 所述静脉区域面积。

33、确定所述静脉区域图像的目标特征 点分布密度； 0057 按照预设的特征点分布密度与图像质量评价值之间的映射关系， 确定所述目标特 征点分布密度对应的目标图像质量评价值。 0058 在一个可能的示例中， 在所述对所述第一静脉采集参数集进行调整， 得到第二静 脉采集参数集方面， 所述处理电路具体用于： 0059 确定所述目标图像质量评价阈值与预设图像质量评价值之间的差值的绝对值， 所 述预设图像质量评价值超过所述预设范围； 0060 按照预设的偏差值与调整系数之间的映射关系， 确定所述绝对值对应的目标调整 系数； 0061 依据所述目标调整系数对所述第一静脉采集参数集进行调整， 得到所述第二静脉 。

34、采集参数集。 0062 在一个可能的示例中， 所述处理电路还具体用于： 0063 获取目标对象的目标生理特征参数； 0064 按照预设的生理特征参数与映射关系集之间的对应关系， 确定所述目标生理特征 参数对应的目标映射关系集， 所述映射关系集中包括多个映射关系， 每一映射关系均为静 脉采集部位与静脉采集参数集之间的映射关系； 0065 确定所述目标对象的目标静脉采集部位； 0066 根据所述目标映射关系集， 确定所述目标静脉采集部位对应的所述第一静脉采集 参数集； 0067 在所述通过第一静脉采集参数集进行静脉采集方面， 所述静脉识别模组具体用 于： 0068 通过第一静脉采集参数集对所述目标。

35、静脉采集部位进行静脉采集。 0069 在一个可能的示例中， 所述处理电路， 还用于： 0070 对所述第二静脉图像进行图像分割， 得到第二静脉区域图像； 0071 对所述第二静脉区域图像进行特征提取， 得到第二目标特征点集； 0072 将所述第二静脉区域图像划分为多个区域， 每一区域的面积大小相同； 0073 依据所述第二目标特征点集确定所述多个区域中每一区域的特征点数量， 得到多 个第二特征点数量； 0074 从所述多个第二特征点数量中选取大于预设阈值的第二特征点数量， 得到至少一 个目标第二特征点数量， 并获取所述至少一个目标第二特征点数量对应的区域， 得到至少 一个目标区域； 说明书 5。

36、/16 页 9 CN 110188666 A 9 0075 获取与所述第二静脉图像的静脉采集部位对应的预设静脉模板； 0076 将所述至少一个目标区域对应的特征点与所述预设静脉模板对应的特征点进行 匹配， 得到目标匹配值； 0077 在所述目标匹配值大于预设匹配阈值时， 确认静脉识别成功。 0078 请参阅图1B， 图1B是本申请实施例提供的一种静脉采集方法的流程示意图， 如图 所示， 应用于如图1A所示的电子设备， 所述电子设备包括静脉识别模组， 本静脉采集方法包 括： 0079 101、 通过所述静脉识别模组依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静 脉图像。 0080 其中， 上述。

37、第一静脉采集参数集包括以下至少一项参数： 静脉识别模组的工作电 流、 静脉识别模组的工作电压、 静脉识别模组的工作功率、 静脉识别模组的工作频率、 静脉 识别模组的红外光线的频段或者波长、 静脉识别模组的红外光线的发射功率等等， 在此不 作限定。 具体实现中， 电子设备可以依据第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静脉 图像。 0081 可选地， 上述第一静脉图像可以为用户身体的任何一个部位的静脉图像， 例如， 指 静脉、 掌静脉、 腿静脉、 主静脉等等， 在此不作限定， 具体实现中， 需要得到哪个部位的静脉， 则可以对该部位进行静脉采集， 即可以得到第一静脉图像。 0082 具体实现中，。

38、 在用户的身体的预设部位接近电子设备的静脉识别模组时， 则可以 通过静脉识别模组以第一静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第一静脉图像， 预设部位可 以由用户自行设置或者系统默认， 预设部位可以为以下至少一种： 手指、 手掌、 胳膊、 大腿、 颈部等等， 在此不做限定。 0083 102、 对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价值。 0084 具体实现中， 静脉图像的采集质量决定了静脉识别效率， 因此， 本申请实施例中， 电子设备可以对第一静脉图像进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价值， 具体地， 由于 静脉识别主要目的是为了识别静脉， 因此， 针对静脉以外的背景图像则可。

39、以不作为图像质 量评价， 即仅对第一静脉图像中的静脉进行图像质量评价， 得到目标图像质量评价值。 0085 在一个可能的示例中， 上述步骤102， 对所述第一静脉图像进行图像质量评价， 得 到目标图像质量评价值， 可以包括如下步骤： 0086 21、 对所述第一静脉图像进行图像分割， 得到第一静脉区域图像； 0087 22、 对所述第一静脉区域图像进行特征提取， 得到第一目标特征点集； 0088 23、 依据所述第一目标特征点集确定第一特征点数量； 0089 24、 确定所述第一静脉区域图像对应的静脉区域面积； 0090 25、 依据所述第一特征点数量、 所述静脉区域面积确定所述静脉区域图像的。

40、目标 特征点分布密度； 0091 26、 按照预设的特征点分布密度与图像质量评价值之间的映射关系， 确定所述目 标特征点分布密度对应的目标图像质量评价值。 0092 具体实现中， 由于静脉图像为红外光成像的图像， 因此， 其图像质量评价与常规的 图像质量评价存在一定的差异， 电子设备可以对第一静脉图像进行图像分割， 图像分割的 实现方式可以为以下任一项： 阈值分割、 区域分割、 边缘分割、 直方图法等等， 在此不作限 说明书 6/16 页 10 CN 110188666 A 10 定， 在图像分割之后， 得到第一静脉区域图像， 即仅包括静脉的图像， 对第一静脉区域图像 进行特征提取， 得到第一。

41、目标特征点集， 上述特征提取的主要方式可以为以下至少一种： Harris角点检测、 尺度不变特征变化(scale invariant feature transform， SIFT)、 SURF 算法等等， 在此不作限定。 进而， 可以依据该第一目标特征点集可以确定其对应的特征点个 数， 即第一特征点数量， 另外， 还可以确定第一静脉区域图像的静脉区域面积， 依据第一特 征点数量、 静脉区域面积可以确定静脉区域图像的目标特征点分布密度， 即目标特征点分 布密度第一特征点数量/静脉区域面积， 电子设备中还可以预先存储预设的特征点分布 密度与图像质量评价值之间的映射关系， 进而， 依据该映射关系可。

42、以确定目标特征点分布 密度对应的目标图像质量评价值。 0093 103、 在所述目标图像质量评价值处于预设范围时， 对所述第一静脉采集参数集进 行调整， 得到第二静脉采集参数集。 0094 其中， 上述预设范围可以由用户自行设置或者系统默认。 具体实现中， 在目标图像 质量评价值处于预设范围时， 则说明图像质量一般， 若这样的静脉图像用于静脉识别， 则会 降低静脉识别效率， 则可以对第一静脉采集参数集进行调整， 以有利于采集到图像质量更 好的静脉图像， 电子设备可以对第一静脉采集参数集中的一个或者多个参数进行调整， 得 到第二静脉采集参数集。 例如， 调整红外光的频段， 这样， 调整好的红外光。

43、具备更强的穿透 力， 能够更充分地采集到静脉图像， 又例如， 调整红外光的发射功率， 这样， 可以更充分地采 集到静脉图像等等。 0095 在一个可能的示例中， 上述步骤103， 对所述第一静脉采集参数集进行调整， 得到 第二静脉采集参数集， 可以包括如下步骤： 0096 31、 确定所述目标图像质量评价阈值与预设图像质量评价值之间的差值的绝对 值， 所述预设图像质量评价值超过所述预设范围； 0097 32、 按照预设的偏差值与调整系数之间的映射关系， 确定所述绝对值对应的目标 调整系数； 0098 33、 依据所述目标调整系数对所述第一静脉采集参数集进行调整， 得到所述第二 静脉采集参数集。。

44、 0099 其中， 上述预设图像质量评价值可以由用户自行设置或者系统默认， 该预设图像 质量评价值超过预设范围， 调整系数可以为-11， 电子设备中可以预先存储预设的偏差值 与调整系数之间的映射关系。 具体实现中， 电子设备可以确定目标图像质量评价阈值与预 设图像质量评价值之间的差值的绝对值， 进而， 按照预设的偏差值与调整系数之间的映射 关系， 确定绝对值对应的目标调整系数， 接着， 可以依据目标调整系数对第一静脉采集参数 集进行调整， 得到第二静脉采集参数集。 以第一静脉采集参数集中的发射功率为例， 第二静 脉采集参数集的发射功率第一静脉采集参数集中的发射功率*(1+调整系数)， 如此， 。

45、可以 实现对第一静脉采集参数集中的采集参数进行调整。 0100 104、 通过所述静脉识别模组依据所述第二静脉采集参数集进行静脉采集， 得到第 二静脉图像。 0101 其中， 电子设备可以控制静脉识别模组以第二静脉采集参数集进行静脉采集， 得 到第二静脉图像， 这样的静脉图像相对于第一静脉图像而言， 图像质量会更好。 0102 在一个可能的示例中， 上述步骤101之前， 还可以包括如下步骤： 说明书 7/16 页 11 CN 110188666 A 11 0103 A1、 获取目标对象的目标生理特征参数； 0104 A2、 按照预设的生理特征参数与映射关系集之间的对应关系， 确定所述目标生理 。

46、特征参数对应的目标映射关系集， 所述映射关系集中包括多个映射关系， 每一映射关系均 为静脉采集部位与静脉采集参数集之间的映射关系； 0105 A3、 确定所述目标对象的目标静脉采集部位； 0106 A4、 根据所述目标映射关系集， 确定所述目标静脉采集部位对应的所述第一静脉 采集参数集； 0107 则， 上述步骤101通过所述静脉识别模组依据第一静脉采集参数集进行静脉采集 方面， 可以按照如下方式实施： 0108 通过所述静脉识别模组依据第一静脉采集参数集对所述目标静脉采集部位进行 静脉采集。 0109 其中， 本申请实施例中， 上述目标对象可以为人， 或者， 其他动物。 生理特征参数可 以为。

47、以下一种： 年龄、 身高、 体重、 脂肪率、 血型、 病历、 职业、 性别、 种族、 血压、 血脂等等， 在 此不作限定。 不同的人， 其身体状况不一样， 其对应的静脉采集参数不一样， 当然， 同一个 人， 由于身体部位之间的差异性， 其对应的静脉采集参数也不一样。 电子设备中可以预先存 储预设的生理特征参数与映射关系集之间的对应关系， 该映射关系集中包括多个映射关 系， 每一映射关系均为静脉采集部位与静脉采集参数集之间的映射关系。 具体实现中， 电子 设备可以获取目标对象的目标生理特征参数， 进而， 按照预设的生理特征参数与映射关系 集之间的对应关系， 确定目标生理特征参数对应的目标映射关系。

48、集， 确定目标对象的目标 静脉采集部位， 可以通过图像识别的方式识别， 例如， 采集一张静脉图像， 将其输入到预设 神经网络模型中， 即可以得到该静脉图像对应的采集部位， 由于人体的每个部位的静脉在 大体上存在一定的相似性， 因此， 可以通过预先准备的预设神经网络模型通过静脉图像识 别出其相应的部位， 当然， 采集部位也可以由用户输入， 上述预设神经网络模型可以由系统 默认， 进而， 根据目标映射关系集， 可以确定目标静脉采集部位对应的第一静脉采集参数 集， 如此， 可以依据用户的生理状况以及采集部位， 选择合理的静脉采集参数， 有助于提升 静脉图像采集效率。 0110 在一个可能的示例中， 。

49、上述步骤104之后， 还可以包括如下步骤： 0111 B1、 对所述第二静脉图像进行图像分割， 得到第二静脉区域图像； 0112 B2、 对所述第二静脉区域图像进行特征提取， 得到第二目标特征点集； 0113 B3、 将所述第二静脉区域图像划分为多个区域， 每一区域的面积大小相同； 0114 B4、 依据所述第二目标特征点集确定所述多个区域中每一区域的特征点数量， 得 到多个第二特征点数量； 0115 B5、 从所述多个第二特征点数量中选取大于预设阈值的第二特征点数量， 得到至 少一个目标第二特征点数量， 并获取所述至少一个目标第二特征点数量对应的区域， 得到 至少一个目标区域； 0116 B。

50、6、 获取与所述第二静脉图像的静脉采集部位对应的预设静脉模板； 0117 B7、 将所述至少一个目标区域对应的特征点与所述预设静脉模板对应的特征点进 行匹配， 得到目标匹配值； 0118 B8、 在所述目标匹配值大于预设匹配阈值时， 确认静脉识别成功。 说明书 8/16 页 12 CN 110188666 A 12 0119 其中， 上述预设阈值、 预设静脉模板、 预设匹配阈值均可以由用户自行设置或者系 统默认。 电子设备中可以预先存储多个预设静脉模板， 不同的部位可以对应不同的静脉模 板。 例如， 手指对应指静脉模板， 手掌对应掌静脉模板等等。 0120 具体实现中， 可以对第二静脉图像进行。