CN105956553B - 一种解锁方法及移动终端 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种解锁方法及移动终端，包括：当检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，根据n2个参考底层数据值和n1个参考底层数据值生成实时指纹图像，根据预存的指纹模板，针对实时指纹图像执行指纹识别处理，若识别出实时指纹图像与指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁移动终端。本发明实施例通过修正指纹膜组的坏点对应的底层数据值，提升移动终端指纹识别处理的准确性，提高移动终端的解锁安全性。
Description
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域，具体涉及一种解锁方法及移动终端。
背景技术
现今市场上因为移动终端的外观要求，指纹模组越做越小，导致不管是录入还是注册都会出现识别面积过小的问题，当录入的指纹面积过小，没有把整个手指指纹全部包括在里面时，会导致用户在后面使用阶段指纹识别率很低，即拒真率会很高，只有当整个手指的图像特征尽可能的全部录入注册，用户在使用时即使手指偏一点点也能够识别；但是在注册的时候不能要求用户录入次数过多，录入次数过多导致体验很差，而且即使次数再多，如果用户没有经过特别训练，也很难得把整个手指指纹全部录入成功。因此新增指纹学习算法：所谓的指纹学习算法是根据用户在后续使用过程中，当出现一些质量较高的指纹图像时，就将该指纹图像更新到用户的指纹模板里面去，同时移动终端也删除指纹模板中一些质量差的模板指纹图像。通过不断的使用，不断的更新模板指纹图像，便可以不断的完善指纹模板，用户在后续用户过程，指纹模板中的模板指纹图像越来越接近用户实际指纹，拒真率就会越来越低。指纹学习算法详细流程如图1.1所示。
本技术方案的发明人在研究过程中发现，使用上述指纹学习算法的移动终端在使用过程中，该移动终端的指纹模组可能会出现很多坏点，坏点是指感应电极阵列中无法正确采集底层数据值的感应电极，比如因指纹模组被过度按压、指纹模组受到静电损伤造成指纹模组的某些感应电极损坏，一般坏点处采集的图像是固定的，如图1.2所示的包含坏点对应的异常像素点的示例指纹图像，当坏点的个数过多时，移动终端会把坏点对应的异常像素点也更新进入指纹模板，此时因为坏点对应的异常像素点是固定的，不论谁去解锁移动终端，移动终端均回采集到带有异常像素点的实时指纹图像，并和指纹模板中同样带有异常像素点的模板指纹图像进行比较时，由于坏点对应的异常像素点的相似度很高，使得实时指纹图像与对应的模板指纹图像的相似度异常升高，升值超过预设阀值，造成任意人都可以解锁，大大降低了移动终端的指纹锁的安全性。
发明内容
本发明实施例提供了一种解锁方法及移动终端，以期通过修正指纹膜组的坏点对应的底层数据值，提升移动终端指纹识别处理的准确性，提高移动终端的解锁安全性。
第一方面，本发明实施例提供一种解锁方法，包括：
当检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，所述指纹模组的感应电极阵列包括所述n1个坏点和n2个感应电极，n1大于m1且小于m2，n1、n2、m1、m2为正整数；
其中，所述底层数据值包括电容值、电压值等等。
根据所述n2个参考底层数据值和所述n1个参考底层数据值生成实时指纹图像；
根据预存的指纹模板，针对所述实时指纹图像执行指纹识别处理；
若识别出所述实时指纹图像与所述指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁所述移动终端。
可以看出，本发明实施例的移动终端能够在检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，并根据n2个参考底层数据值和n1个参考底层数据值生成实时指纹图像，进一步根据预存的指纹模板，针对实时指纹图像执行指纹识别处理，若识别出实时指纹图像与指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁移动终端。可见，由于移动终端能够基于指纹膜组的正常感应电极采集的底层数据值修正坏点对应的底层数据值，这样每一个坏点的修正后的参考底层数据值接近采集到的真实值，避免坏点对应的异常底层数据值对指纹识别处理的影响，改善移动终端指纹识别处理的拒真率，有利于提高移动终端的解锁安全性，提升用户体验。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断像素点、分叉像素点以及打折像素点，p为正整数；其中，所述特征点提供了指纹唯一性的确认信息，特征点的主要参数包括：
方向：相对于核心点，特征点所处的方向；
曲率：纹路方向改变的速度；
位置：节点的位置坐标，通过x/y坐标来描述，它可以是绝对坐标，也可以是与三角点(或特征点)的相对坐标。
所述解锁所述移动终端之后，所述方法还包括：
提取所述实时指纹图像的q1个特征点，q1为正整数；
在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
可见，本发明实施例提供的移动终端根据修正后的实时指纹图像来更新预存的指纹模板，避免由指纹模组的坏点对应的异常底层数据值生成的异常指纹图像对指纹模板更新的影响，保持指纹模板的准确性，改善移动终端指纹识别处理的认假率，有利于提高移动终端的解锁安全性。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点之后，所述方法还包括：
在所述指纹模板中添加所述实时指纹图像。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断位置像素点、分叉位置像素点以及打折位置像素点，p为正整数；所述解锁所述移动终端之后，所述方法还包括：
根据所述n2个底层数据值生成参考指纹图像；
提取所述参考指纹图像中的q2个特征点，q1为正整数；
移除所述q2个特征点中与所述n1个坏点对应的n1个像素点关联的特征点，以得到q3个特征点，q3为小于或等于q2的正整数；
在所述指纹模板中添加所述q3个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
可见，本发明实施例提供的移动终端根据参考指纹图像的q3个特征点更新指纹模板，由于该q3个特征点未利用坏点对应的像素点，因此指纹模板的更新过程不会受到坏点的影响，保持指纹模板的准确性，改善移动终端指纹识别处理的认假率，有利于提高移动终端的解锁安全性。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，包括：
确定所述n2个参考底层数据值的平均值；
确定所述n1个坏点对应的n1个参考底层数据值为所述平均值。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，包括：
获取n1个坏点中每一个坏点的坐标值；
根据所述每一个坏点的坐标值和所述n2个底层数据值，针对所述每一个坏点执行均值处理，以得到n1个坏点对应的n1个参考底层数据值；
所述均值处理包括：确定所述n2个感应电极中与当前均值处理的坏点的坐标值的距离小于预设距离的x个感应电极，计算所述x个感应电极对应的x个底层数据值的平均值，确定所述平均值为所述当前均值处理的坏点的参考底层数据值，x为正整数。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述移动终端还执行以下操作：
若检测到所述移动终端的指纹膜组的坏点的数量n1大于m2，则输出指纹膜组损坏的通知消息。
第二方面，本发明实施例提供了一种移动终端，包括：
数据确定单元，用于当检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，所述指纹模组的感应电极阵列包括所述n1个坏点和n2个感应电极，n1大于m1且小于m2，n1、n2、m1、m2为正整数；
图像生成单元，用于根据所述n2个参考底层数据值和所述n1个参考底层数据值生成实时指纹图像；
识别处理单元，用于根据预存的指纹模板，针对所述实时指纹图像执行指纹识别处理；
解锁单元，用于若所述识别处理单元识别出所述实时指纹图像与所述指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁所述移动终端。
结合第二方面，在一些可能的实现方式中，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断像素点、分叉像素点以及打折像素点，p为正整数；所述移动终端还包括：
特征点提取单元，用于在所述解锁单元解锁所述移动终端之后，提取所述实时指纹图像的q1个特征点，q1为正整数；
特征点添加单元，用于在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
结合第二方面，在一些可能的实现方式中，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断位置像素点、分叉位置像素点以及打折位置像素点，p为正整数；所述移动终端还包括：
第二图像生成单元，用于根据所述n2个底层数据值生成参考指纹图像；
第二特征点提取单元，用于提取所述参考指纹图像中的q2个特征点，q1为正整数；
特征点移除单元，用于移除所述q2个特征点中与所述n1个坏点对应的n1个像素点关联的特征点，以得到q3个特征点，q3为小于或等于q2的正整数；
第二特征点添加单元，用于在所述指纹模板中添加所述q3个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
结合第二方面，在一些可能的实现方式中，所述数据确定单元包括：
第一均值确定单元，用于确定所述n2个参考底层数据值的平均值；
第一赋值单元，用于确定所述n1个坏点对应的n1个参考底层数据值为所述均值确定单元确定的所述平均值。
结合第二方面，在一些可能的实现方式中，所述数据确定单元包括：
坐标值获取单元，用于获取n1个坏点中每一个坏点的坐标值；
第二赋值单元，用于根据所述每一个坏点的坐标值和所述n2个底层数据值，针对所述每一个坏点执行均值处理，以得到n1个坏点对应的n1个参考底层数据值；
所述均值处理包括：确定所述n2个感应电极中与当前均值处理的坏点的坐标值的距离小于预设距离的x个感应电极，计算所述x个感应电极对应的x个底层数据值的平均值，确定所述平均值为所述当前均值处理的坏点的参考底层数据值，x为正整数。
第三方面，本发明实施例提供了一种移动终端，包括：存储器、处理器、通信接口和通信总线；
所述存储器、所述处理器和所述通信接口通过所述通信总线连接并完成相互间的通信，所述通信接口用于无线通信；
所述处理器调用所述存储器中存储的可执行程序代码，执行如本发明实施例第一方面任一方法所描述的部分或全部步骤。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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。
图1.1是现有技术公开的一种指纹学习算法的流程示意图；
图1.2是现有技术公开的包含坏点对应的异常像素点的示例指纹图像；
图2.1是本发明实施例公开的一种移动终端的结构示意图；
图2.2是本发明实施例公开的一种坏点对应的像素点修正前后的示例指纹图像对比示意图；
图3是本发明实施例公开的一种解锁方法的流程示意图；
图4是本发明装置实施例公开的一种移动终端的功能单元框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求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。
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发明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。
为了更好理解本发明实施例公开的一种解锁方法及移动终端，下面先对本发明实施例适用的移动终端进行描述。请参见图2.1，图2.1是本发明实施例提供的一种移动终端100的组成架构图。该移动终端的组成架构图中具体可以包括至少一个处理器101，至少一个存储器102，至少一个通信总线103，通信接口104，至少一个触控屏106，至少一个显示屏107，麦克风108，扬声器109，客户识别模块SIM Card110，指纹识别模组111，蓝牙控制器113，数字信号处理电路114；其中，通信接口104可用于信号的接收和发送，通常，通信接口104可包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，通信接口104还可以通过无线通信与网络和其他设备通信，所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System ofMobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA(Code Division Multiple Access，码分多址)、WCDMA(WidebandCode Division Multiple Access,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、电子邮件、SMS(Short Messaging Service，短消息服务)等，所述存储器102包括以下至少一种：随机存取存贮器、非易失性存储器以及外部存储器。所述移动终端100例如可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑等各类设置有指纹模组的通用电子设备。
上述移动终端100中的处理器101能够耦合所述至少一个存储器102，所述存储器102中预存有可执行程序代码，所述存储器102还进一步存储有内核模块，所述内核模块包括操作系统(如WINDOWSTM，ANDROIDTM，IOSTM等)。
所述处理器101调用所述可执行程序代码以执行本发明实施例所公开的解锁方法，具体包括以下步骤：
S201，当检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，所述指纹模组的感应电极阵列包括所述n1个坏点和n2个感应电极，n1大于m1且小于m2，n1、n2、m1、m2为正整数；
其中，所述底层数据值包括电容值、电压值等等。所述n1个坏点包括指纹模组出厂时即包含的原始坏点和后续用户使用过程中产生的新增坏点，m1的值可以对应原始坏点的数量，如10个、11个、12个、14个、15个等，m2的值可以对应指纹膜组的坏点数量的上限值，如120个，超过这个上限值，默认指纹模组无法在正常使用。
具体实现中，移动终端可以通过分析实时获取的参考指纹图像来确定坏点的数量和位置，也可以直接通过多次比对指纹膜组中的感应电极的底层数据值，对于那些经过多次测试，对应的底层数据值均无明显变化，或变化量小于预设值的感应电极，可以确定是坏点，本发明实施例对指纹膜组的坏点的检测方式不做唯一限定。
可以理解的是，上述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值的实现方式可以是多种多样的，本发明实施例不做唯一限定。
一个实施例中，上述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值的实现方式为：
确定所述n2个参考底层数据值的平均值；
确定所述n1个坏点对应的n1个参考底层数据值为所述平均值。
另一个实施例中，上述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值的实现方式为：
获取n1个坏点中每一个坏点的坐标值；
根据所述每一个坏点的坐标值和所述n2个底层数据值，针对所述每一个坏点执行均值处理，以得到n1个坏点对应的n1个参考底层数据值；
所述均值处理包括：确定所述n2个感应电极中与当前均值处理的坏点的坐标值的距离小于预设距离的x个感应电极，计算所述x个感应电极对应的x个底层数据值的平均值，确定所述平均值为所述当前均值处理的坏点的参考底层数据值，x为正整数。
S202，根据所述n2个参考底层数据值和所述n1个参考底层数据值生成实时指纹图像；
具体实现中，请结合图2.2所示的坏点对应的像素点修正前后的示例指纹图像对比示意图，可见，修正后的实时指纹图像中，坏点对应的像素点位置平滑过渡，与周围像素点的差异性较小，如此处理，移动终端后续提取实时指纹图像的特征点时，不会将该坏点对应的像素点作为特征点提取出来，也就不会影响后续的指纹识别处理过程中的特征点匹配的结果，从而保证移动终端指纹识别处理的准确性。
S203，根据预存的指纹模板，针对所述实时指纹图像执行指纹识别处理；
S204，若识别出所述实时指纹图像与所述指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁所述移动终端。
具体实现中，解锁移动终端的具体方式可以是多种多样的，本发明实施例不做唯一限定。如解锁移动终端的锁频界面，或者，解锁移动终端的应用锁，或者，解锁移动终端的文件锁，解锁移动终端的支付锁，等等。
可以看出，本发明实施例的移动终端能够在检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，并根据n2个参考底层数据值和n1个参考底层数据值生成实时指纹图像，进一步根据预存的指纹模板，针对实时指纹图像执行指纹识别处理，若识别出实时指纹图像与指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁移动终端。可见，由于移动终端能够基于指纹膜组的正常感应电极采集的底层数据值修正坏点对应的底层数据值，这样每一个坏点的修正后的参考底层数据值接近采集到的真实值，避免坏点对应的异常底层数据值对指纹识别处理的影响，改善移动终端指纹识别处理的拒真率，有利于提高移动终端的解锁安全性，提升用户体验。
可选的，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断像素点、分叉像素点以及打折像素点，p为正整数；其中，所述特征点提供了指纹唯一性的确认信息，特征点的主要参数包括：
方向：相对于核心点，特征点所处的方向；
曲率：纹路方向改变的速度；
位置：节点的位置坐标，通过x/y坐标来描述，它可以是绝对坐标，也可以是与三角点(或特征点)的相对坐标。
所述处理器101解锁所述移动终端之后，还用于：
提取所述实时指纹图像的q1个特征点，q1为正整数；
在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
可见，本发明实施例提供的移动终端根据修正后的实时指纹图像来更新预存的指纹模板，避免由指纹模组的坏点对应的异常底层数据值生成的异常指纹图像对指纹模板更新的影响，保持指纹模板的准确性，改善移动终端指纹识别处理的认假率，有利于提高移动终端的解锁安全性。
进一步可选的，所述处理器101在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点之后，还用于：
在所述指纹模板中添加所述实时指纹图像。
可选的，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断位置像素点、分叉位置像素点以及打折位置像素点，p为正整数；所述处理器101解锁所述移动终端之后，还用于：
根据所述n2个底层数据值生成参考指纹图像；
提取所述参考指纹图像中的q2个特征点，q1为正整数；
移除所述q2个特征点中与所述n1个坏点对应的n1个像素点关联的特征点，以得到q3个特征点，q3为小于或等于q2的正整数；
在所述指纹模板中添加所述q3个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
可见，本发明实施例提供的移动终端根据参考指纹图像的q3个特征点更新指纹模板，由于该q3个特征点未利用坏点对应的像素点，因此指纹模板的更新过程不会受到坏点的影响，保持指纹模板的准确性，改善移动终端指纹识别处理的认假率，有利于提高移动终端的解锁安全性。
可选的，所述处理器101还用于：
若检测到所述移动终端的指纹膜组的坏点的数量n1大于m2，则输出指纹膜组损坏的通知消息。
与上述描述的技术方案一致的，作为一个具体实施例，图3是本发明实施例提供的一种解锁方法的流程示意图。尽管这里描述的解锁方法是基于图2.1所示的移动终端100来执行，但需要注意的是，本发明实施例公开的解锁方法的具体运行环境不仅限于上述移动终端100。
如图3所示，本发明方法实施例公开的解锁方法具体包括以下步骤：
S301，当检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，移动终端根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，所述指纹模组的感应电极阵列包括所述n1个坏点和n2个感应电极，n1大于m1且小于m2，n1、n2、m1、m2为正整数；
其中，所述底层数据值包括电容值、电压值等等。
可以理解的是，上述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值的实现方式可以是多种多样的，本发明实施例不做唯一限定。
一个实施例中，上述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值的实现方式为：
确定所述n2个参考底层数据值的平均值；
确定所述n1个坏点对应的n1个参考底层数据值为所述平均值。
另一个实施例中，上述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值的实现方式为：
获取n1个坏点中每一个坏点的坐标值；
根据所述每一个坏点的坐标值和所述n2个底层数据值，针对所述每一个坏点执行均值处理，以得到n1个坏点对应的n1个参考底层数据值；
所述均值处理包括：确定所述n2个感应电极中与当前均值处理的坏点的坐标值的距离小于预设距离的x个感应电极，计算所述x个感应电极对应的x个底层数据值的平均值，确定所述平均值为所述当前均值处理的坏点的参考底层数据值，x为正整数。
S302，所述移动终端根据所述n2个参考底层数据值和所述n1个参考底层数据值生成实时指纹图像；
具体实现中，请结合图2.2所示的坏点对应的像素点修正前后的示例指纹图像对比图，可见，修正后的实时指纹图像中，坏点对应的像素点位置平滑过渡，与周围像素点的差异性较小，如此处理，移动终端后续提取实时指纹图像的特征点时，不会将该坏点对应的像素点作为特征点提取出来，也就不会影响后续的指纹识别处理过程中的特征点匹配的结果，从而保证移动终端指纹识别处理的准确性。
S303，所述移动终端根据预存的指纹模板，针对所述实时指纹图像执行指纹识别处理；
其中，所述指纹识别处理包括指纹图像比对和特征点匹配过程。
S304，所述移动终端若识别出所述实时指纹图像与所述指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁所述移动终端。
具体实现中，解锁移动终端的具体方式可以是多种多样的，本发明实施例不做唯一限定。如解锁移动终端的锁频界面，或者，解锁移动终端的应用锁，或者，解锁移动终端的文件锁，解锁移动终端的支付锁，等等。
可以看出，本发明实施例的移动终端能够在检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，并根据n2个参考底层数据值和n1个参考底层数据值生成实时指纹图像，进一步根据预存的指纹模板，针对实时指纹图像执行指纹识别处理，若识别出实时指纹图像与指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁移动终端。可见，由于移动终端能够基于指纹膜组的正常感应电极采集的底层数据值修正坏点对应的底层数据值，这样每一个坏点的修正后的参考底层数据值接近采集到的真实值，避免坏点对应的异常底层数据值对指纹识别处理的影响，改善移动终端指纹识别处理的拒真率，有利于提高移动终端的解锁安全性，提升用户体验。
可选的，本发明实施例中，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断像素点、分叉像素点以及打折像素点，p为正整数；其中，所述特征点提供了指纹唯一性的确认信息，特征点的主要参数包括：
方向：相对于核心点，特征点所处的方向；
曲率：纹路方向改变的速度；
位置：节点的位置坐标，通过x/y坐标来描述，它可以是绝对坐标，也可以是与三角点(或特征点)的相对坐标。
所述移动终端解锁所述移动终端之后，还执行以下操作：
提取所述实时指纹图像的q1个特征点，q1为正整数；
在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
可见，本发明实施例提供的移动终端根据修正后的实时指纹图像来更新预存的指纹模板，避免由指纹模组的坏点对应的异常底层数据值生成的异常指纹图像对指纹模板更新的影响，保持指纹模板的准确性，改善移动终端指纹识别处理的认假率，有利于提高移动终端的解锁安全性。
可选的，本发明实施例中，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断位置像素点、分叉位置像素点以及打折位置像素点，p为正整数；所述移动终端解锁所述移动终端之后，还执行以下操作：
根据所述n2个底层数据值生成参考指纹图像；
提取所述参考指纹图像中的q2个特征点，q1为正整数；
移除所述q2个特征点中与所述n1个坏点对应的n1个像素点关联的特征点，以得到q3个特征点，q3为小于或等于q2的正整数；
在所述指纹模板中添加所述q3个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
可见，本发明实施例提供的移动终端根据参考指纹图像的q3个特征点更新指纹模板，由于该q3个特征点未利用坏点对应的像素点，因此指纹模板的更新过程不会受到坏点的影响，保持指纹模板的准确性，改善移动终端指纹识别处理的认假率，有利于提高移动终端的解锁安全性。
可选的，本发明实施例中，所述移动终端还执行以下操作：
若检测到所述移动终端的指纹膜组的坏点的数量n1大于m2，则输出指纹膜组损坏的通知消息。
下面为本发明装置实施例，本发明装置实施例用于执行本发明方法实施例所实现的方法。
基于图1所示的移动终端的组成构架，本发明实施例公开了的一种移动终端。请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种移动终端的功能单元框图。
如图4所示，该移动终端可以包括数据确定单元401、图像生成单元402、识别处理单元403、解锁单元404，其中：
所述数据确定单元401，用于当检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，所述指纹模组的感应电极阵列包括所述n1个坏点和n2个感应电极，n1大于m1且小于m2，n1、n2、m1、m2为正整数；
所述图像生成单元402，用于根据所述n2个参考底层数据值和所述n1个参考底层数据值生成实时指纹图像；
所述识别处理单元403，用于根据预存的指纹模板，针对所述实时指纹图像执行指纹识别处理；
所述解锁单元404，用于若所述识别处理单元403识别出所述实时指纹图像与所述指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁所述移动终端。
具体实现中，所述数据确定单元401包括：
第一均值确定单元，用于确定所述n2个参考底层数据值的平均值；
第一赋值单元，用于确定所述n1个坏点对应的n1个参考底层数据值为所述均值确定单元确定的所述平均值。
具体实现中，所述数据确定单元401包括：
坐标值获取单元，用于获取n1个坏点中每一个坏点的坐标值；
第二赋值单元，用于根据所述每一个坏点的坐标值和所述n2个底层数据值，针对所述每一个坏点执行均值处理，以得到n1个坏点对应的n1个参考底层数据值；
所述均值处理包括：确定所述n2个感应电极中与当前均值处理的坏点的坐标值的距离小于预设距离的x个感应电极，计算所述x个感应电极对应的x个底层数据值的平均值，确定所述平均值为所述当前均值处理的坏点的参考底层数据值，x为正整数。
可选的，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断像素点、分叉像素点以及打折像素点，p为正整数；所述移动终端还包括：
特征点提取单元，用于在所述解锁单元解锁所述移动终端之后，提取所述实时指纹图像的q1个特征点，q1为正整数；
特征点添加单元，用于在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
可选的，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断位置像素点、分叉位置像素点以及打折位置像素点，p为正整数；所述移动终端还包括：
第二图像生成单元，用于根据所述n2个底层数据值生成参考指纹图像；
第二特征点提取单元，用于提取所述参考指纹图像中的q2个特征点，q1为正整数；
特征点移除单元，用于移除所述q2个特征点中与所述n1个坏点对应的n1个像素点关联的特征点，以得到q3个特征点，q3为小于或等于q2的正整数；
第二特征点添加单元，用于在所述指纹模板中添加所述q3个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
需要注意的是，本发明装置实施例所描述的移动终端是以功能单元的形式呈现。这里所使用的术语“单元”应当理解为尽可能最宽的含义，用于实现各个“单元”所描述功能的对象例如可以是集成电路ASIC，单个电路，用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享的、专用的或芯片组)和存储器，组合逻辑电路，和/或提供实现上述功能的其他合适的组件。
举例来说，本领域技术员人可以认定该移动终端的硬件载体的组成形式具体可以是图2.1所示的移动终端100。
其中，所述数据确定单元401的功能可以由所述移动终端100中的处理器101来实现，具体是通过处理器100根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值；
所述图像生成单元402的功能可以由所述移动终端100中的处理器101来实现，具体是通过处理器100根据所述n2个参考底层数据值和所述n1个参考底层数据值生成实时指纹图像；
所述识别处理单元403的功能可以由所述移动终端100中的处理器101和存储器102来实现，具体是通过处理器100根据所述存储器102中预存的指纹模板，针对所述实时指纹图像执行指纹识别处理；
所述解锁单元404的功能可以由所述移动终端100中的处理器101来实现，具体是通过处理器100解锁所述移动终端。
可以看出，本发明实施例中，移动终端在检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，数据确定单元根据指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，图像生成单元根据n2个参考底层数据值和n1个参考底层数据值生成实时指纹图像，进一步识别处理单元根据预存的指纹模板，针对实时指纹图像执行指纹识别处理，若识别出实时指纹图像与指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁单元解锁移动终端。可见，由于移动终端能够基于指纹膜组的正常感应电极采集的底层数据值修正坏点采集的底层数据值，这样每一个坏点的修正后的参考底层数据值接近采集到的真实值，避免坏点对应的异常底层数据值对指纹识别处理的影响，改善移动终端指纹识别处理的拒真率，有利于提高移动终端的解锁安全性，提升用户体验。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何一种解锁方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (11)
1.一种解锁方法，其特征在于，包括：
当检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，所述指纹模组的感应电极阵列包括所述n1个坏点和n2个感应电极，n1大于m1且小于m2，n1、n2、m1、m2为正整数，m1的值对应原始坏点的数量，m2的值对应指纹模组能够正常使用下的坏点数量的上限值；
根据所述n2个底层数据值和所述n1个参考底层数据值生成实时指纹图像，其中，在后续提取实时指纹图像的特征点时，所述实时指纹图像中的坏点对应的像素点不会作为特征点提取出来；
根据预存的指纹模板，针对所述实时指纹图像执行指纹识别处理；
若识别出所述实时指纹图像与所述指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁所述移动终端并在所述指纹模板中添加所述实时指纹图像；
若检测到所述移动终端的指纹模组的坏点的数量n1大于m2，则输出指纹模组损坏的通知消息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断像素点、分叉像素点以及打折像素点，p为正整数；所述解锁所述移动终端之后，所述方法还包括：
提取所述实时指纹图像的q1个特征点，q1为正整数；
在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断位置像素点、分叉位置像素点以及打折位置像素点，p为正整数；所述解锁所述移动终端之后，所述方法还包括：
根据所述n2个底层数据值生成参考指纹图像；
提取所述参考指纹图像中的q2个特征点，q2为正整数；
移除所述q2个特征点中与所述n1个坏点对应的n1个像素点关联的特征点，以得到q3个特征点，q3为小于或等于q2的正整数；
在所述指纹模板中添加所述q3个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，包括：
确定所述n2个底层数据值的平均值；
确定所述n1个坏点对应的n1个参考底层数据值为所述平均值。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，包括：
获取n1个坏点中每一个坏点的坐标值；
根据所述每一个坏点的坐标值和所述n2个底层数据值，针对所述每一个坏点执行均值处理，以得到n1个坏点对应的n1个参考底层数据值；
所述均值处理包括：确定所述n2个感应电极中与当前均值处理的坏点的坐标值的距离小于预设距离的x个感应电极，计算所述x个感应电极对应的x个底层数据值的平均值，确定所述平均值为所述当前均值处理的坏点的参考底层数据值，x为正整数。
6.一种移动终端，其特征在于，包括：
数据确定单元，用于当检测到用户针对移动终端的指纹模组的触控操作时，根据所述指纹模组的n2个感应电极采集到的n2个底层数据值，确定n1个坏点对应的n1个参考底层数据值，所述指纹模组的感应电极阵列包括所述n1个坏点和n2个感应电极，n1大于m1且小于m2，n1、n2、m1、m2为正整数，m1的值对应原始坏点的数量，m2的值对应指纹模组能够正常使用下的坏点数量的上限值；
图像生成单元，用于根据所述n2个底层数据值和所述n1个参考底层数据值生成实时指纹图像，其中，在后续提取实时指纹图像的特征点时，所述实时指纹图像中的坏点对应的像素点不会作为特征点提取出来；
识别处理单元，用于根据预存的指纹模板，针对所述实时指纹图像执行指纹识别处理；
解锁单元，用于若所述识别处理单元识别出所述实时指纹图像与所述指纹模板的匹配度大于预设阈值，则解锁所述移动终端并在所述指纹模板中添加所述实时指纹图像，若检测到所述移动终端的指纹模组的坏点的数量n1大于m2，则输出指纹模组损坏的通知消息。
7.根据权利要求6所述的移动终端，其特征在于，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断像素点、分叉像素点以及打折像素点，p为正整数；所述移动终端还包括：
特征点提取单元，用于在所述解锁单元解锁所述移动终端之后，提取所述实时指纹图像的q1个特征点，q1为正整数；
特征点添加单元，用于在所述指纹模板中添加所述q1个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
8.根据权利要求6所述的移动终端，其特征在于，所述指纹模板包括用户指纹图像和p个特征点，所述p个特征点包括以下至少一种：所述用户指纹图像的中断位置像素点、分叉位置像素点以及打折位置像素点，p为正整数；所述移动终端还包括：
第二图像生成单元，用于根据所述n2个底层数据值生成参考指纹图像；
第二特征点提取单元，用于提取所述参考指纹图像中的q2个特征点，q2为正整数；
特征点移除单元，用于移除所述q2个特征点中与所述n1个坏点对应的n1个像素点关联的特征点，以得到q3个特征点，q3为小于或等于q2的正整数；
第二特征点添加单元，用于在所述指纹模板中添加所述q3个特征点中与所述p个特征点不同的特征点。
9.根据权利要求6-8任一项所述的移动终端，其特征在于，所述数据确定单元包括：
第一均值确定单元，用于确定所述n2个底层数据值的平均值；
第一赋值单元，用于确定所述n1个坏点对应的n1个参考底层数据值为所述均值确定单元确定的所述平均值。
10.根据权利要求6-8任一项所述的移动终端，其特征在于，所述数据确定单元包括：
坐标值获取单元，用于获取n1个坏点中每一个坏点的坐标值；
第二赋值单元，用于根据所述每一个坏点的坐标值和所述n2个底层数据值，针对所述每一个坏点执行均值处理，以得到n1个坏点对应的n1个参考底层数据值；
所述均值处理包括：确定所述n2个感应电极中与当前均值处理的坏点的坐标值的距离小于预设距离的x个感应电极，计算所述x个感应电极对应的x个底层数据值的平均值，确定所述平均值为所述当前均值处理的坏点的参考底层数据值，x为正整数。
11.一种移动终端，其特征在于，包括：
存储器、处理器、通信接口和通信总线；
所述存储器、所述处理器和所述通信接口通过所述通信总线连接并完成相互间的通信，所述通信接口用于无线通信；
所述处理器调用所述存储器中存储的可执行程序代码，执行如权利要求1至权利要求5任一权利要求所描述的方法。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Patent Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
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| CN105260696A (zh) * | 2015-02-13 | 2016-01-20 | 比亚迪股份有限公司 | 指纹模板的自学习方法及装置 |
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