CN106446802A - 一种指纹识别方法及终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种指纹识别的方法及终端，其中方法包括：获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向；将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录；分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间,根据区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度；将当前最佳的可匹配度设置为所述初始参考匹配度。通过将实际获取的成功验证的指纹匹配度进行记录，识别出最近一段时间内使用的指纹匹配度值分布信息，并取其分布最密集区域的最小匹配度值，将参考匹配度在最小匹配度值与初始匹配度值之间动态调整，很好的平衡了误识率，使得在任何匹配度的环境下都能达到很高的识别成功率。

Description

一种指纹识别方法及终端

技术领域

本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种指纹识别方法及终端。

背景技术

随着信息技术的快速发展，指纹识别技术以其唯一性好、稳定性强、安全性优等特点被广泛应用于各种终端设备上，例如，手机、电脑等。指纹识别有两个重要指标，拒识率和误识率，两者成反比的关系，拒识率越高，误识率越低，相应的识别的成功率就低。在实际的运用中，会根据不同的用途来调整这两个值。例如，在安全性能要求不是很高的产品中，将误识率设计的较高，提高指纹识别的成功率，但其识别正确率会降低；在安全性能要求很高的产品中，将误识率设计的较低，相应的指纹识别的成功率就较低，用户可能需要反复多次才能识别成功，甚至有时候识别不出来。

发明内容

本发明实施例提供一种指纹识别的方法，可以降低指纹识别误识率，提高识别成功率和识别正确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种指纹识别的方法，该方法包括：

获取用户指纹信息，所述指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

将所述指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取匹配度；

若所述获取的匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对所述获取的匹配度进行记录；

分析出在预设条件下所述记录的匹配度分布最密集的区间,根据所述区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度；

将所述当前最佳的可匹配度设置为所述初始参考匹配度。

另一方面，本发明实施例提供了一种终端，该终端包括：

第一获取单元，用于获取用户指纹信息，所述指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

第二获取单元，用于将所述指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；

记录单元，若所述获取的匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对所述获取的匹配度进行记录；

分析单元，用于分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间,根据所述区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度；

调整单元，用于将所述当前最佳的可匹配度设置为所述初始参考匹配度。

本发明实施例的指纹识别的方法及终端，通过将实际获取的成功验证的指纹匹配度进行记录，识别出最近一段时间内使用的指纹匹配度值分布信息，并取其分布最密集区域的最小匹配度值，将参考匹配度在最小匹配度值与初始匹配度值之间动态调整，很好的平衡了误识率，使得在任何匹配度的环境下都能达到很高的识别成功率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例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为本发明实施例一提供的一种指纹识别的方法的示意流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种指纹识别的方法的示意流程图；

图3为本发明实施例三提供的一种指纹识别的方法的示意流程图；

图4为本发明实施例一提供的终端的示意性框图；

图5为本发明实施例二提供的终端的示意性框图；

图6为本发明实施例三提供的终端的示意性框图；

图7为本发明实施例四提供的终端的示意性框图；

图8为本发明实施例五提供的终端的示意性框图；

图9为本发明实施例六提供的示意性框图。

具体实施方式

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做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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

具体实现中，本发明实施例中描述的终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。

在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端。然而，应当理解的是，终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。

终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。

可以在终端上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。

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，也可以是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。

应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

应当理解的是，终端仅仅是便携式多功能设备的一个示例，并且终端可以具有比所示组件更多或更少的组件、可以组合两个或多个组件或者可以具有不同的组件配置或布置。可以以包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路的硬件、软件或硬件和软件的组合来实现各种部件。

也应当理解，尽管术语第一、第二等可以在此用来描述各种元素，但这些元素不应该受限于这些术语。这些术语仅用来将这些元素彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的前提下，第一终端可以被称为第二终端，并且类似地，第二终端可以被称为第一终端。第一终端和第二终端均为终端，但它们并非同一终端。

存储器可以包括高速随机访问存储器，并且还可以包括非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其它非易失性固态存储设备。可以通过存储器控制器控制设备的诸如处理器和外设接口之类的其它组件对存储器的访问。

参见图1，是本发明实施例一提供的一种指纹识别的方法的示意流程图，如图所示，该方法包括以下步骤S11～S15：

步骤S11：获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向。

具体地，可以通过终端设备上的光学传感器、红外传感器、电容传感器等获取用户指纹信息,用户指纹信息可以包括用户指纹图像和用户指纹取向。用户指纹取向可以定义为手指指向相对于终端设备的方向,手指指向相对于终端设备的方向可以为手指指向相对于终端设备上的光学传感器的方向,也可以为手指指向相对于终端设备上的各种传感器的方向，也可以是手指指向与预设位置之间的角度变化。

步骤S12：将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度。

具体地，用户本人在使用指纹识别功能时需要预先存储一份自己的指纹信息作为每次识别的参考信息，在验证的时候会将获取的指纹信息与预先存储的指纹信息相比对，得到一个匹配度的值，以此值来判断提供指纹识别者的身份信息。

步骤S13：若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录。

具体地，在进行指纹比对时，会预先设定一个参考的匹配度值，验证的时候会将获取的匹配度值与预先设定的参考匹配度值相比较，当获取的匹配度的值大于预先设定的参考匹配度值时，会认为此次匹配成功，并将此次进行的匹配度值以及匹配的时间进行记录保存。

步骤S14：分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间,根据区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度。

具体地，将最近记录的匹配度值进行汇总，选取其中匹配度值分布最密集的一个区间，并根据这个区间来选定一个最佳的匹配度，可以从区间中获取最小的匹配度、查找出最大的匹配度、或者区间的匹配度平均值。例如，取固定低于这个区间最小值一个固定百分比的值作为最佳匹配度，在一般设置的时候，初始参考匹配度相对比较低，以保证有一个较高的识别率，具体实现中，初始匹配度为a％，选出最近记录的X个匹配度值进行分析，选出其中分布最密集的Y个值，假设这Y个匹配度值最小值是m％，可以将参考匹配度值设定的比这个最小值小一个固定值n％，则参考匹配度值为m％-n％，例如，最小的为95％，而预先设定的匹配度值为80％，则在80％-～95％之间动态的调节下次指纹验证时的参考匹配度，固定值设为5％，则下次的参考匹配度值为95％-5％＝90％，下次指纹验证将会使用90％的值作为匹配度标准，而这个值是在不断的验证过程中随着记录的增多而随之动态改变的。

步骤S15：将当前最佳的可匹配度设置为初始参考匹配度。

具体地，根据前面选择出来的最佳匹配度，将获取出的最小的匹配度、查找出最大的匹配度或者平均值设置为当前最佳的匹配度，对应来设置终端当前的参考匹配度，不断的自动调节适合当前的匹配度，很好的平衡了误识率，使得在任何匹配度的环境下都能达到很高的识别成功率以及识别正确率。

进一步地，预设条件可以包括时间，分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间具体包括获取与当前时间在预设范围内的匹配度分布密集的区间。

具体地，可以将时间因素加入预设的条件内，根据不同的时间段来设定相对应的对应匹配信息和匹配度，再根据此时间条件下所记录的匹配度数据来选择最佳匹配度。

参见图2，是本发明实施例二提供的一种指纹识别的方法的示意流程图，如图所示，该方法包括如下步骤S21～S25：

步骤S21：获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向。

具体地，可以通过终端设备上的光学传感器、红外传感器、电容传感器等获取用户指纹信息,用户指纹信息可以包括用户指纹图像和用户指纹取向。用户指纹取向可以定义为手指指向相对于终端设备的方向,手指指向相对于终端设备的方向可以为手指指向相对于终端设备上的光学传感器的方向,也可以为手指指向相对于终端设备上的各种传感器的方向，也可以是手指指向与预设位置之间的角度变化。

步骤S22：将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度。

具体地，用户本人在使用指纹识别功能时需要预先存储一份自己的指纹信息作为每次识别的参考信息，在验证的时候会将获取的指纹信息与预先存储的指纹信息相比对，得到一个匹配度的值，以此值来判断提供指纹识别者的身份信息。

步骤S23：若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录。

具体地，在进行指纹比对时，会预先设定一个参考的匹配度值，验证的时候会将获取的匹配度值与预先设定的参考匹配度值相比较，当获取的匹配度的值大于预先设定的参考匹配度值时，会认为此次匹配成功，并将此次进行的匹配度值以及匹配的时间进行记录保存。

步骤S24：获取每次匹配时的环境参数，根据当前的环境参数获取相应的匹配度类别，在匹配度类别中查找出匹配度分布密集的区间。

具体地，在每次匹配时获取当前的环境参数，例如当前的温度、湿度等，进行获取匹配时的温度和湿度是在使用者进行指纹验证操作的同时进行的，具体地温度和湿度的数据可以在终端内设置相应的传感器获得，也可以直接从网络数据库中获取，得到的温度和湿度的数据将会对应当时的指纹验证的匹配度值进行记录保留，并对记录的数据进行识别，例如，选出其中分布最密集的区域，并将此区域的最小匹配度值作为界限值，产生一个比此时界限值略小一个固定值的即时参考值，设定最小匹配度值为m％，固定值为n％，则此时的即时参考值为m％-n％，例如，温度为20℃，湿度为40％，此时得到的最小匹配度值为95％，固定值为5％，则得到在温度20℃、湿度40％条件下的即时参考值为95％-5％＝90％，那么在遇到相同的温度和湿度的条件时，会自动将此时的参考匹配度调整为即时参考值，以满足使用者在不同环境下的即时指纹验证要求，提高了不同环境下指纹识别成功率和正确率。

步骤S25：根据分布密集的区间来选出最佳的可匹配度，并将当前最佳的可匹配度设置为初始参考匹配度。

具体地，根据前面选择出来的最佳匹配度，将获取出的最小的匹配度、查找出最大的匹配度或者平均值设置为当前最佳的匹配度，对应来设置终端当前的参考匹配度，不断的自动调节适合当前的匹配度，很好的平衡了误识率，使得在任何匹配度的环境下都能达到很高的识别成功率以及识别正确率。

参见图3，是本发明实施例三提供的一种指纹识别的方法的示意流程图，如图所示，该方法包括如下步骤S31～S35：

步骤S31：获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向。

具体地，可以通过终端设备上的光学传感器、红外传感器、电容传感器等获取用户指纹信息,用户指纹信息可以包括用户指纹图像和用户指纹取向。用户指纹取向可以定义为手指指向相对于终端设备的方向,手指指向相对于终端设备的方向可以为手指指向相对于终端设备上的光学传感器的方向,也可以为手指指向相对于终端设备上的各种传感器的方向，也可以是手指指向与预设位置之间的角度变化。

步骤S32：将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度。

具体地，用户本人在使用指纹识别功能时需要预先存储一份自己的指纹信息作为每次识别的参考信息，在验证的时候会将获取的指纹信息与预先存储的指纹信息相比对，得到一个匹配度的值，以此值来判断提供指纹识别者的身份信息。

步骤S33：若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录。

具体地，在进行指纹比对时，会预先设定一个参考的匹配度值，验证的时候会将获取的匹配度值与预先设定的参考匹配度值相比较，当获取的匹配度的值大于预先设定的参考匹配度值时，会认为此次匹配成功，并将此次进行的匹配度值以及匹配的时间进行记录保存。

步骤S34：获取每次匹配时的环境参数，根据当前的环境参数获取相应的匹配度类别，在匹配度类别中查找出匹配度分布密集的区间并得出最佳参考匹配度。

具体地，在每次匹配时获取当前的环境参数，例如当前的温度、湿度等，获取匹配时的温度和湿度是在使用者进行指纹验证操作的同时进行的，具体地温度和湿度的数据可以在终端内设置相应的传感器获得，也可以直接从网络数据库中获取，得到的温度和湿度的数据将会对应当时的指纹验证的匹配度值进行记录保留，并对记录的数据进行识别，选出其中分布最密集的区域并得出最佳参考匹配度。

步骤S35：将相同温度和湿度条件下不同使用者的最佳参考匹配度数据上传到网络数据库内，并在这些最佳参考匹配度数据库内再选出一个最佳参考匹配度，当新用户在相同环境参数的条件下进行匹配时下载使用网络数据库内的最佳参考匹配度进行匹配。

具体地，终端将会自动收集每个用户在相同环境参数的条件下得到的即时最佳参考匹配度的数据，并将此数据上传到网络数据库内，并对网络数据库内的所有用户的匹配度数据库进行再次归类得出最佳参考匹配度，当新用户第一次使用时，终端将自动从网络数据库内获取此时对应的环境参数信息，并自动调整此终端的初始参考匹配度为网络数据库内对应此环境参数的最佳参考匹配度，使得用户在第一次使用时，不论在什么环境下都可以达到很高的识别成功率和识别正确率。

进一步地，在获取指纹信息的时候包括获取用户的指纹压力分布，将获取的指纹压力分布信息与预设参考指纹压力分布信息进行比对，获取其匹配度。

具体地，用户指纹信息还包括用户指纹压力分布,用户指纹压力分布为获取的用户指纹图像中的每个像素点的压力分布值,其中,用户指纹图像中的每个像素点的压力分布值可以通过压力灰度显示出来；预存参考指纹压力分布为获取的预存参考指纹图像中的每个像素点的压力分布值,其中,预存参考指纹图像中的每个像素点的压力分布值可以通过压力灰度显示出来。具体来说,判断用户指纹压力分布与预存参考指纹压力分布的匹配度可以通过计算用户指纹图像中的每个像素点的压力灰度值与预存参考指纹图像中对应的每个像素点的压力灰度值的差值是否大于预设差值,若是,判断用户指纹压力分布与预存参考指纹压力分布的匹配度小于预设匹配度。同样的也可以通过采集每次成功验证的用户指纹图像中的每个像素点的压力灰度值与预存参考指纹图像中对应的每个像素点的压力灰度值的差值来动态调节参考差值，以动态调整匹配度，很好的降低了误识率，提高了识别成功率和识别正确率。

进一步地，若进行指纹信息获取时出现部分无法识别，将对此部分进行隐藏处理，显示可获取的指纹信息以及相对应位置的参考指纹信息，并将余下部分的指纹信息与对应位置的参考指纹信息相比对，获取其匹配度。

具体地，当在进行指纹信息获取时出现指纹的一部分图像无法识别，无法读取到指纹信息，则会对此部分进行隐藏处理，同时在对比时将参考指纹信息的相同位置也隐藏起来，将余下的指纹信息与相同位置的参考指纹信息进行比对，再获取其匹配度，来进行指纹验证。例如，在手指受伤或者部分脱皮严重时，可以读取完好部分的指纹信息，并将此部分的信息与参考指纹相同部分位置的指纹信息相比对，此时得到匹配度也可以与参考匹配度进行比较来打到指纹验证的目的，如此，在一些特殊情况让手指指纹不能完整被识别出来时，也可以进行指纹验证，给用户带来方便。

参见图4，是本发明实施例一提供的一种终端的示意性框图，如图所示，该终端包括：

第一获取单元11，用于获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

第二获取单元12，用于将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；

记录单元20，若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录；

分析单元30，用于分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间,根据区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度；

调整单元40，用于将当前最佳的可匹配度设置为初始参考匹配度。

具体地，当使用者进行指纹验证时，第一获取单元11采集到用户的指纹信息，包括指纹图像和指纹取向，在第二获取单元12内将第一获取单元11采集到的指纹信息与预先设定好的指纹信息相比对，从而得到使用者的指纹匹配度，记录单元20将得到的大于预先设好的初始参考匹配度的指纹匹配度进行记录保留，分析单元30将会对记录单元30内存储的匹配度值数据进行汇总，并选择一个匹配度值分布最密集的区域并选出最佳的参考匹配度，调整单元40会根据分析单元30选出的最佳参考匹配度来对应生成一个终端下次验证需要的参考匹配度值。

具体实现中，假设终端的初始匹配度为a％，分析单元30选出记录单元20最近记录的X个匹配度值进行分析，并选出其中分布最密集的Y个值，并识别标记出这Y个匹配度值中最小的值m％，同时调整单元40将参考匹配度值设定的比这个最小值小一个固定值n％，则参考匹配度值为m％-n％，例如，最小的为95％，而预先设定的匹配度值为80％，则在80％-～95％之间动态的调节下次指纹验证时的参考匹配度，固定值设为5％，则下次的参考匹配度值为95％-5％＝90％，下次指纹验证将会使用90％的值作为匹配度标准，而这个值是在不断的指纹验证过程中随之动态改变的。

具体地，将记录单元20记录的匹配度值进行汇总，由分析单元30选取其中匹配度值分布最密集的一个区间，并根据这个区间来选定一个最佳的匹配度，例如，可以从区间中获取最小的匹配度、查找出最大的匹配度、或者区间的匹配度平均值通过将记录单元20强实际获取的成功验证的指纹匹配度进行记录，再由分析单元30识别出最近一段时间内使用的指纹匹配度值分布信息，并取其分布最密集区域的最小匹配度值，调整单元40会根据分析单元30选出的最佳参考匹配度来对应生成一个终端下次验证需要的参考匹配度值，很好的平衡了误识率，使得在任何匹配度的环境下都能达到很高的识别成功率以及识别正确率。

参见图5，是本发明实施例二提供的一种终端的示意性框图，如图所示，该终端包括：

第一获取单元11，用于获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

第二获取单元12，用于将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；

第三获取单元13，用于获取每次匹配时的环境参数；

记录单元20，若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录；

分析单元30，用于根据当前的环境参数获取相应的匹配度类别，在匹配度类别中查找出匹配度分布密集的区间，并选出最佳的可匹配值；

调整单元40，用于将当前最佳的可匹配度设置为初始参考匹配度。

具体地，当使用者进行指纹验证时，第一获取单元11采集到用户的指纹信息，包括指纹图像和指纹取向，同时，第三获取单元13采集匹配时的环境参数，例如使用者验证时所处环境的湿度和温度的数据，在第二获取单元12内将第一获取单元11采集到的指纹信息与预先设定好的指纹信息相比对，从而得到使用者的指纹匹配度，记录单元20将匹配成功的匹配度以及对应此匹配度的环境参数数据一同转入记录单元20内进行存储保留，分析单元30将会对记录单元20内存储的相同环境参数条件下的匹配度值数据进行汇总，选择一个此时匹配度值分布最密集的区域并选出最佳的可匹配度，调整单元40会根据分析单元40标记的最佳匹配度生成一个终端下次匹配时需要的新参考匹配度值，当第三获取单元13再次获取到相同温度和湿度条件时，调整单元40会自动将参考匹配度调整到对应的匹配度。

具体地，通过将不同环境下的参考匹配度值进行归类，使得使用者在不同环境下使用终端时都能有一个最佳的参考匹配度与之对应，给用户带来方便的同时也提高了终端的安全性，降低了误识率，提高了识别成功率和正确率。

参见图6，是本发明实施例三提供的一种终端的示意性框图，如图所示，该终端包括：

第一获取单元11，用于获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

第二获取单元12，用于将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；

第三获取单元13，用于获取每次匹配时的环境参数；

记录单元20，若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录；

分析单元30，用于根据当前的环境参数获取相应的匹配度类别，在匹配度类别中查找出匹配度分布密集的区间，并选出最佳的可匹配值；

调整单元40，用于将当前最佳的可匹配度设置为初始参考匹配度；

收发单元50，用于将相同环境参数条件下不同使用者的匹配度数据上传到网络数据库内或用于新用户使用此终端时在网络数据库内下载对应温度和湿度条件下的即时参考匹配度作为初始即时参考匹配度值。

具体地，当使用者进行指纹验证时，第一获取单元11采集到用户的指纹信息，包括指纹图像和指纹取向，同时，第三获取单元13采集使用者验证时所处环境的湿度和温度的数据，在第二获取单元12内将第一获取单元11采集到的指纹信息与预先设定好的指纹信息相比对，从而得到使用者的指纹匹配度。记录单元20将得到的匹配度以及对应的环境参数的数据一同进行存储保留，分析单元30将会对记录单元20内存储的相同环境参数条件下的匹配度值数据进行汇总，选择一个此时匹配度值分布最密集的区域并标记出最佳的匹配度，调整单元40会根据分析单元30标记的最佳匹配度，生成一个新的参考匹配度值，收发单元50将记录单元20内的数据发送到网络数据库内，网络数据库将所有从用户终端发来的数据进行汇总得出最佳的对应环境参数条件的即时参考匹配度值，新用户在使用到终端时，新终端的收发单元50会从网络数据库直接下载对应条件的即时参考匹配度值作为新终端的初始即时参考匹配度值。

具体地，当新用户第一次使用时，新终端将自动从网络数据库内获取此时对应的环境参数信息，并自动调整此终端的初始即时参考匹配度，使得用户在第一次使用时，不论在什么环境下都可以达到很高的识别成功率和识别正确率。

参见图7，是本发明实施例四提供的一种终端的示意性框图，如图所示，该终端包括：

第一获取单元11，用于获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

第二获取单元12，用于将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；

记录单元20，若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录；

分析单元30，用于分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间,根据区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度；

调整单元40，用于将当前最佳的可匹配度设置为初始参考匹配度；

隐藏单元60，用于若进行指纹获取时出现部分无法识别，将对此部分进行隐藏处理，显示可获取的指纹信息以及相对应位置的参考指纹信息；

第二获取子单元121，用于将隐藏后剩余的指纹信息与相对应位置的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；

判断单元70，用于将第二获取子单元得到的匹配度与预设初始参考匹配度相比对，若匹配度大于预设初始参考匹配度，则认为匹配成功。

具体地，当使用者进行指纹验证时，第一获取单元11采集到用户的指纹信息，包括指纹图像和指纹取向，在第二获取单元12内将第一获取单元11采集到的指纹信息与预先设定好的指纹信息相比对，从而得到使用者的指纹匹配度，记录单元20将匹配成功的匹配度进行存储保留，分析单元30将会对记录单元20内存储的匹配度值数据进行汇总，选出最佳的匹配度值，调整单元40会根据分析单元30的最佳匹配度生成一个新的参考匹配度值。

具体地，当第一获取单元11在进行指纹信息获取时出现指纹的一部分图像无法识别，无法读取到指纹信息，隐藏单元60则会对此部分进行隐藏处理，只保留余下可以被识别的指纹信息，同时在对比时将参考指纹信息的相同位置也隐藏起来，将余下的指纹信息与相同位置的参考指纹信息进行比对，再通过第二获取子单元121获取其匹配度，并由判断单元70将第二获取子单元121得到的匹配度与预设初始参考匹配度相比对来进行指纹验证，从而达到指纹验证的目的。例如，在手指受伤或者部分脱皮严重时，可以读取完好部分的指纹信息，并由第二获取子单元121将此部分的信息与参考指纹相同位置部分的指纹信息相比对，此时得到匹配度也可以与参考匹配度进行比较来打到指纹验证的目的，如此，在一些特殊情况让手指指纹不能完整被识别出来时，也可以进行指纹验证，给用户带来方便。

参见图8，是本发明实施例五提供的一种终端的示意性框图，如图所示，该终端包括：

第一获取单元11，用于获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

第二获取单元12，用于将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；

第四获取单元14，用于获取指纹信息包括获取用户的指纹压力分布；

记录单元20，若匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对此匹配度进行记录；

分析单元30，用于分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间,根据区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度；

调整单元40，用于将当前最佳的可匹配度设置为初始参考匹配度。

具体地，当使用者进行指纹验证时，第一获取单元11采集到用户的指纹信息，包括指纹图像和指纹取向，第四获取单元14采集用的指纹压力分布，在第二获取单元12内将第一获取单元11采集到的指纹信息以及第四获取单元14采集的压力分布信息与预先设定好的指纹信息相比对，从而得到使用者的指纹匹配度，记录单元20将匹配成功的匹配度进行存储保留，分析单元30将会对记录单元20内存储的匹配度值数据进行汇总，并选择一个匹配度值分布最密集的区域选出最佳的匹配度，调整单元40会根据分析单元30标记的最小匹配度值在这个最小匹配度值与初始参考匹配度值之间生成一个新的参考匹配度值。

具体地,判断用户指纹压力分布与预存参考指纹压力分布的匹配度，可以通过计算用户指纹图像中的每个像素点的压力灰度值与预存参考指纹图像中对应的每个像素点的压力灰度值之间的差值是否大于预设差值来实现,若大于预设差值,则判断用户指纹压力分布与预存参考指纹压力分布的匹配度小于预设匹配度。同样的也可以通过采集每次成功验证的用户指纹图像中的每个像素点的压力灰度值与预存参考指纹图像中对应的每个像素点的压力灰度值的差值来动态调节参考差值，以动态调整匹配度，很好的降低了误识率，提高了识别成功率和识别正确率。

图9为本发明的终端的实施例六的结构组成示意图。如图9所示，其可包括：至少一个输入设备101、至少一个输出设备102、总线103、收发设备104、存储器105以及处理器100，上述输入设备101、输出设备102、收发设备104、存储器105和处理器100通过总线103连接，其中：

输入设备101，用于接收外部输入终端99的输入数据。具体实现中，本发明实施例的输入设备101可包括键盘、鼠标、光电输入设备、声音输入设备、触摸式输入设备、扫描仪等。

输出设备102，用于对外输出终端的输出数据。具体实现中，本发明实施例的输出设备102可包括显示器、扬声器、打印机等。

总线103，用于与其他设备进行通讯。具体实现中，本发明实施例的总线103可是传播介质的一个实例。传播介质一般可以将计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他调制数据信号(诸如载波或其他传送机制)形式的其他数据具体化，举例来说，传播介质可包括有线媒体、诸如优先网络或直线连接，传播介质还可包括无线介质，比如声波、射频、红外线等。具体实现中，本发明实施例的总线103可用于接收访问终端的访问请求。

收发设备104，用于通过总线103向其他设备发送数据或者从其他设备接收数据。具体实现中，本发明实施例的收发设备104可包括射频天线等收发器件。

存储器105，用于存储带有各种功能的程序数据。本发明实施例中存储器105存储的数据包括网络服务提供商可用数据和网络服务提供商不可用数据，以及其他可调用并运行的程序数据。具体实现中，本发明实施例的存储器105可以是系统存储器，比如，挥发性的(诸如RAM)，非易失性的(诸如ROM，闪存等)，或者两者的结合。具体实现中，本发明实施例的存储器105还可以是系统之外的外部存储器，比如，磁盘、光盘、磁带等。

处理器100，例如CPU，用于调用存储器105中存储的程序数据，并执行如下操作：

获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向；将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；若匹配度大于预设初始参考匹配度，则认为匹配成功，并对此匹配度进行记录；选取最近记录的匹配度值分布最密集的区域，并在最近记录的匹配度值分布最密集区域的最小值与初始参考匹配度之间动态调整参考匹配度。

具体地，当使用者进行指纹验证时，处理器100从输入设备101处采集到用户的指纹信息，包括指纹图像和指纹取向，并将采集到的指纹信息与预先设定好的在存储器105内的指纹信息相比对，从而得到使用者的指纹匹配度，同时将得到的指纹匹配度与存储器105内预先设好的初始参考匹配度相比较，如果匹配度高于预先设好的初始匹配度，则认为匹配成功，并将此次的匹配度转入存储器105内进行存储保留，输出设备102会向使用者传送与指纹识别相关的信息，将存储器105内存储的匹配度值数据进行汇总，并选择一个匹配度值分布最密集的区域并标记出该区域内最小的匹配度值，识别并标记的最小匹配度值，在这个最小匹配度值与初始参考匹配度值之间生成一个新的参考匹配度值。

获取用户指纹信息，指纹信息包括指纹图像和指纹取向；将指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；若匹配度大于预设初始参考匹配度，则认为匹配成功，并对此匹配度进行记录；获取匹配时的温度和湿度，将相同温度和湿度条件下得到的匹配度进行集中，取靠近且低于此时匹配度分布最密集区域的值为即时参考匹配度，并在后续进入相同温度和湿度的条件时自动将当前参考匹配度调整为即时参考匹配度。

具体地，当使用者进行指纹验证时，处理器100从输入设备101处采集到用户的指纹信息，包括指纹图像、指纹取向以及验证时的温度和湿度数据，并将采集到的指纹信息与预先设定好的在存储器105内的指纹信息相比对，从而得到使用者的指纹匹配度，同时将得到的指纹匹配度与存储器105内预先设好的初始参考匹配度相比较，如果匹配度高于预先设好的初始匹配度，则认为匹配成功，并将此次的匹配度转入存储器105内进行存储保留，输出设备102会向使用者传送与指纹识别相关的信息，将存储器105内存储的匹配度值数据进行汇总，并选择一个匹配度值分布最密集的区域并标记出该区域内最小的匹配度值，识别并标记的最小匹配度值，在这个最小匹配度值与初始参考匹配度值之间生成一个新的参考匹配度值。下次对应输入设备101处采集到的温度和湿度的信息自动变更终端99当前的参考匹配度。

将相同温度和湿度条件下不同使用者的即时参考匹配度数据上传到网络数据库内，并取靠近且低于此时匹配度分布最密集区域的值为初始即时参考匹配度，当新用户在此温度和湿度的条件下进行匹配时使用初始即时参考匹配度进行匹配。

具体地，处理器100控制收发设备104将存储器105内的数据发送到网络数据库内，网络数据库将所有从用户终端发来的数据进行汇总得出最佳的对应温度和湿度条件的即时参考匹配度值，新用户在使用到终端99时，新的终端99会在处理器100控制下，由收发设备104从网络数据库内直接下载对应条件的即时参考匹配度值，作为新终端的初始即时参考匹配度值。

在获取指纹信息的时候包括获取用户的指纹压力分布，将获取的指纹压力分布信息与预设参考指纹压力分布信息进行比对，获取其匹配度。

具体地，当使用者进行指纹验证时，处理器100从输入设备101处采集到用户的指纹信息，包括指纹图像、指纹取向以及指纹压力分布，并将采集到的指纹信息与预先设定好的在存储器105内的指纹信息相比对，从而得到使用者的指纹匹配度，同时将得到的指纹匹配度与存储器105内预先设好的初始参考匹配度相比较，如果匹配度高于预先设好的初始匹配度，则认为匹配成功，并将此次的匹配度转入存储器105内进行存储保留，输出设备102会向使用者传送与指纹识别相关的信息，将存储器105内存储的匹配度值数据进行汇总，并选择一个匹配度值分布最密集的区域并标记出该区域内最小的匹配度值，识别并标记的最小匹配度值，在这个最小匹配度值与初始参考匹配度值之间生成一个新的参考匹配度值。

若进行指纹信息获取时出现部分无法识别，将对此部分进行隐藏处理，显示可获取的指纹信息以及相对应位置的参考指纹信息，并将余下部分的指纹信息与对应位置的参考指纹信息相比对，获取其匹配度。

具体地，当处理器100控制输入设备101进行指纹信息获取时出现指纹的一部分图像无法识别，无法读取到指纹信息，则会对此部分进行隐藏处理，只保留余下可以被识别的指纹信息，同时在对比时将存储器105内的参考指纹信息的相同位置也隐藏起来，将余下的指纹信息与相同位置的参考指纹信息进行比对，获取其匹配度，并将得到的匹配度与预设初始参考匹配度相比对来进行指纹验证，从而达到指纹验证的目的。例如，在手指受伤或者部分脱皮严重时，处理器100将输入设备101处读取完好部分的指纹信息与存储器105内参考指纹相同位置部分的指纹信息相比对，此时得到匹配度也可以与参考匹配度进行比较来打到指纹验证的目的，如此，在一些特殊情况让手指指纹不能完整被识别出来时，也可以进行指纹验证，给用户带来方便。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，仅仅是示意性的，可以通过其它的方式实现。

需要说明的是，本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本发明实施例终端中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种指纹识别的方法，其特征在于，包括：

获取用户指纹信息，所述指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

将所述指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取匹配度；

若所述获取的匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对所述获取的匹配度进行记录；

分析出在预设条件下所述记录的匹配度分布最密集的区间,根据所述区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度；

将所述当前最佳的可匹配度设置为所述初始参考匹配度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度具体包括：

从所述区间中获取最小的匹配度、查找出最大的匹配度、或者所述区间的匹配度平均值；

将获取出的最小的匹配度、查找出最大的匹配度或者平均值设置为当前最佳的匹配度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述预设条件包括时间；所述分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间具体包括：

获取与当前时间在预设范围内的匹配度分布密集的区间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括:

获取每次匹配时的环境参数；

根据环境参数将所述匹配度进行分类；

所述分析出预设条件下匹配度分布最密集的区间具体包括：

根据当前的环境参数获取相应的匹配度类别，在所述匹配度类别中查找出匹配度分布密集的区间。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若进行指纹获取时出现部分无法识别，将对此部分进行隐藏处理，显示可获取的指纹信息以及相对应位置的参考指纹信息，并将余下部分的指纹信息与对应位置的参考指纹信息相比对，获取所述匹配度。

6.一种终端，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取用户指纹信息，所述指纹信息包括指纹图像和指纹取向；

第二获取单元，用于将所述指纹信息与预先设定的参考指纹信息相比对，获取其匹配度；

记录单元，若所述获取的匹配度大于预设初始参考匹配度，匹配成功并对所述获取的匹配度进行记录；

分析单元，用于分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间,根据所述区间中的匹配度分析出当前最佳的匹配度；

调整单元，用于将所述当前最佳的可匹配度设置为所述初始参考匹配度。

7.根据权利6所述的终端，其特征在于，所述分析单元从所述区间中获取最小的匹配度、查找出最大的匹配度、或者所述区间的匹配度平均值；

所述调整单元将获取出的最小的匹配度、查找出最大的匹配度或者平均值设置为当前最佳的匹配度。

8.根据权利6所述的终端，其特征在于，所述终端还包括：

用于获取所述预设条件包括时间；

所述分析出在预设条件下记录的匹配度分布最密集的区间具体包括获取与当前时间在预设范围内的匹配度分布密集的区间。

9.根据权利6所述的终端，其特征在于，所述终端还包括：

第三获取单元，用于获取每次匹配时的环境参数；

根据环境参数将所述匹配度进行分类；

所述分析出预设条件下匹配度分布最密集的区间具体包括：

根据当前的环境参数获取相应的匹配度类别，在所述匹配度类别中查找出匹配度分布密集的区间。

10.根据权利6-9中任一项所述的终端，其特征在于，所述终端还包括：

隐藏单元，用于若进行指纹获取时出现部分无法识别，将对此部分进行隐藏处理，显示可获取的指纹信息以及相对应位置的参考指纹信息；

第二获取子单元，用于将隐藏后剩余的指纹信息与相对应位置的参考指纹信息相比对，获取所述匹配度；

判断单元，用于将所述第二获取子单元得到的匹配度与预设初始参考匹配度相比对，若匹配度大于预设初始参考匹配度，则认为匹配成功。