CN106471457B - 指纹传感器 - Google Patents

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Abstract

在一个方面，在一个移动设备上注册一个指纹图案的一种方法包括在一个矩形的指纹检测模块检测一个带滑动移动的手指接触。所述方法包括在所述矩形的指纹检测模块上的响应，捕捉手指在滑动移动过程中的图像。所述方法包括将手指在滑动移动过程中的捕捉的图像作为一个授权用户的注册指纹图案保存。

Description

指纹传感器
本申请为于2015年9月28日递交的、申请号为PCT/US2015/052722PCT申请的继续，本申请要求在2014年9月26日提交美国专利局、申请号为62/056,348的美国临时专利申请的优先权，该申请的全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及用于安全访问的移动设备和可穿戴设备的指纹识别。
背景技术
电子设备包括可携带或移动计算设备，例如膝上电脑、平板电脑、智能手机和游戏系统可能使用用户认证机制以保护个人数据和防止非授权访问。一个电子设备上的用户认证可通过一种或多种形式的生物识别器来完成，这些生物识别器可单独使用也可配合传统的密码认证方法使用。常见的生物识别方式是人的指纹模式。可在电子设备中设置指纹传感器用于读取用户的指纹模式，这样设备就能通过认证授权用户的指纹模式，仅授权用户可对设备进行解锁。
发明内容
本发明所描述的技术提供设备、系统和技术能完成人类指纹检测及向锁定的具有指纹检测模块的移动设备进行授权认证访问。另一方面，本专利文件描述了应用于可穿戴设备的技术。再一方面，描述了技术、系统和设备以实现一种智能手表，可提供连续感应和组合的传感器数据，传感器数据从一组传感器获得，例如移动传感器和生物传感器。所述智能手表可将多个传感器的传感器数据进行关联，并将组合的传感器数据与配对设备上的活动关联。采集的组合传感器数据和关联数据可以上载到云服务器，用于提供相关的使用反馈、进行统计分析和建立基于云的服务(例如传感器评分)，基于采集到的组合传感器数据。
一方面，本发明公开了一个安全移动设备，包括一个透明上盖；一个触摸板接收触摸输入，所述触摸板设置于所述透明上盖下方；及一个指纹检测模块来捕捉手指与指纹检测模块接触的图像。所述指纹检测模块包括一个上盖、一个设置于所述上盖下方并排列为传感器像素列的传感器组、集成电路与所述传感器组通讯耦合，并配置为同时集成从所述多个传感器像素列接收的传感器数据。
所述安全移动设备能用多种方式实现，以包括一个或多个下述特性。例如，所述指纹检测模块可包括一处理器配置为识别一频率以防止噪声源。所述指纹检测模块可以运行于注册模式和授权模式下。所述指纹检测模块可运行于注册模式，以捕捉部分指纹图像序列，并将所述部分指纹图像序列组合成一注册指纹图像。所述安全移动设备可包含一内存模块以保存注册指纹图像。所述指纹检测模块能从部分所述指纹图像序列中提取特征值，并使用提取的特征值来将所述部分指纹图像序列组合成一注册指纹图像。所述的指纹检测模块可运行于注册模式，以从检测到的滑动移动中捕捉部分指纹图像序列。所述指纹检测模块可运行于授权认证模式，以捕捉部分所述指纹图像。所述指纹检测模块可运行于授权认证模式，以从一检测的触摸移动中捕捉一部分指纹图像。所述的指纹检测模块可运行于授权认证模式，以将所述捕捉到的部分指纹图像与保存的注册图像对比以确定匹配。所述的指纹检测模块可运行于授权认证模式，从捕捉的部分所述指纹图像中提取特征值，以将从捕捉的部分所述指纹图像中提取的特征值与保存的注册图像进行对比，来确定所述匹配。所述的指纹检测模块可运行于授权认证模式，当预定义数量的特征值相同时确定所述匹配。所述的提取到的特征值包括细节点。
另一方面，本发明公开了一种认证指纹图像的方法。所述方法包括在一指纹检测模块捕捉一待认证的输入指纹图像。所述方法包括从捕捉的输入指纹图像中提取特征值。所述方法包括将从捕捉的输入指纹图像中提取到的特征值与注册指纹图像的特征值进行比较。所述方法包括根据比较结果，确定捕捉的输入指纹图像是否与注册指纹图像匹配。
所述方法能用多种方式实现，以包括一个或多个下述特性。例如，提取特征值包括提取细节点。捕捉输入指纹图像包括捕捉一部分指纹图像。所述注册指纹图像是一比所述捕捉输入指纹图像大的图像。
另一方面，本发明公开了一种可穿戴设备。所述可穿戴设备包括至少一移动传感器以感应移动数据、至少一生物传感器以感应生物数据、一微控制器来控制所述移动和生物传感器、一实时时钟以维持时间、一无线电以与外接设备配对和一显示模块。其中所述微控制器配置为分析从两个或两个以上所述至少一移动传感器和至少一生物传感器的传感器数据，以在多种操作模式间切换。
所述可穿戴设备可用多种方式实现，以包括一个或多个如下特性。例如，所述可穿戴设备配置为在低功耗模式下运行，以一直进行用户手势检测。所述的可穿戴设备为在超低功耗模式下运行，以维持向一外接设备提供传感器数据报告。所述可穿戴设备可与一主机设备通讯。
附图说明
图1A所示为使用金属环传输(TX)信号的指纹传感器的一实施例。
图1B所示为没有环结构的指纹传感器的一实施例。
图1C所示为实现简单结构的指纹传感器的另一实施例。
图2A、2B和2C所示为指纹传感器的再一实施例。
图3为同时集成多行像素传感器信号的指纹传感器的一实施例的示意图。
图4所示为注册和识别过程的一实施例示意图。
图5所示为指纹图像一实施例示意图。
图6所示为典型提取特征值过程一实施例。
图7所示为用于特征值提取的完整指纹图像与公开技术中在特征值提取中使用的部分指纹图像的对比。
图8所示为注册过程和识别或授权认证过程一实施例的流程图。
图9所示为示范特征值比对的过程的一实施例的示意图。
图10所示为在图像上的示范特征和不适当特征的示意图。
图11所示为使用滑动移动的注册过程一实施例的示意图。
图12所示为授权认证时在一输入图像和一个注册图像间的匹配。
图13所示是一个显示使用连接协议，在设备A和设备B间通讯的示意图。
图14所示是使用连接协议，在设备A和设备B间通讯的过程的一实施例流程图。
图15所示是显示在两个设备间通讯过程一实施例的流程图。
图16A所示为主设备的示例帧和从设备的示例帧。
图16B所示为主设备和从设备在前8个接近检测的示例帧和后4个接近检测的示例帧。
图17A所示为超级帧示例。
图17B所示为用于可用频率协商的载波频率一实施例。
图18所示为连接模块的一实施例的框图。
图19所示为在发送客户设备和接收客户设备间使用连接模块进行数据传输的过程一实施例的框图。
图20所示为可穿戴设备一实施例的示意图。
图21A所示为通过蓝牙连接新设备的连接流程一实施例的示意图。
图21B所示为通过蓝牙连接配对设备的连接流程一实施例的示意图。
图21C所示为HotKnot蓝牙连接流程一实施例的示意图。
图21D所示为简单智能手表OOBE 2130一实施例的示意图。
不同图之间相似的参考符号和定义表示相似的部件。
具体实施方式
具有指纹认证机制的电子设备可能被恶意用户黑掉，恶意用户获取到认证用户的指纹，然后将偷到的指纹模板拷贝到类似于人类手指的载体上，然后用它来解锁目标设备。这样，所述指纹模板尽管是一个独特的生物身份标志，但可能不是完全可信或安全的身份标志。本发明中描述的技术、设备和系统提升了在已有电子设备上使用的指纹授权技术，以有效防止使用偷来的指纹来获取目标设备的权限。
电容式指纹传感器原理
公开的技术可用于实现如图1A、1B和1C所示的不同类型的指纹传感器。本发明公开的一种指纹传感器是一指纹检测模块，包含一组像素传感器和相应电路。在一实施例中，图1A显示一个示例的指纹传感器100使用一金属环来传输(TX)信号。所述指纹传感器100可实现于任意的设备中，包括一移动设备，如一智能电话，或一可穿戴设备如一智能手表。所述指纹传感器100包括所述金属环围绕一介电材料的保护涂层，例如设置在一个传感器板组上面的保护玻璃盖。所述传感器板组包括电容传感器，当手指靠近所述传感器板组时与手指形成电容。例如，当手指触摸保护盖时，手指成为上板，在保护涂层下面的传感器板组成为各自电容器的下板。作为手指触摸产生一通过传感器板组感应的电容信号的反应，因此形成所述电容器。所述电容信号包括Cf和Cs，如图1A显示。根据对应于传感器板组的手指的峰和谷的位置，由单个传感器板组形成的单个电容器有各自的电容值，组合后可提供指纹包括峰和谷的细节的三维图像。
图1A中的环结构用于传输TX信号。从环通过手指再到传感器板组的电场示例也显示在图1A中。在一些实施例中，所述金属环或其它类似的导电材料和结构环绕放置在保护盖和移动设备上执行的传感器板组上，并令触摸感应电路与所述传感器板组通讯耦接，可用于检测在金属环保护盖上的物体的接触。指纹传感器100和实现所述指纹传感器100的移动设备可采用轻触方式从省电/待机模式激活，无需额外的用户输入，例如打开一个机械开关或按钮。然而，在日常应用中当一个用户拿着或带着(例如，在接近身体的口袋中)一移动设备，很难避免经常无意识和意外接触移动设备。如果手指或身体的一部分接触保护盖或环，而不分情况地从省电/待机模式激活指纹传感器或移动设备，从省电的角度来看这是不可取的。公开的技术可使轻触激活指纹传感器100，同时防止或减少无意识和意外触摸时，将指纹传感器或移动设备从待机模式激活。
另外，保护盖的厚度(例如200微米～300微米)可使电容信号变得很弱。可能需要增强信号处理来检测弱信号。
图1B显示一个指纹传感器100的示例，不具有环结构。指纹传感器110与图1A中的指纹传感器100类似，包含排列在保护盖下面的传感器板组。指纹传感器110包含一个或多个虚拟TX电极来通过手指传输TX信号到传感器板组上，而不是使用环绕保护盖的环结构。虚拟TX电极暴露在保护盖的下方，而不是和保护盖在一个垂直面上。保护盖的厚度举例为200微米到300微米，与指纹传感器100中的保护盖类似。因为不需要环结构，所以指纹传感器可与触摸显示面板合并，设计成一个视觉上无缝的外观。
图1C显示另外一个实现简单结构的指纹传感器的实施例。指纹传感器120基本上与指纹传感器100和110类似，都包含一组暴露于保护盖下方的传感器板。但是，指纹传感器120的简单结构中不包含环或虚拟TX电极。指纹传感器120可测量传感器板组的自电容。保护盖的厚度与图1A和1B类似，也可以是200微米～300微米。由于保护盖的厚度小，所以电容信号会很弱。因此，需要用增强或复杂的信号处理电路来检测和处理所述弱信号。
指纹传感器设计
图2A、2B和2C显示一个指纹传感器设计的例子。图2A显示指纹传感器200示例。图2B是一个显示在像素传感器列、PGA、积分器和模数转换器(ADC)间耦合的实施例的示意图。图2C是显示像素传感器210实施例的示意图。图2A为指纹传感器200的实施例，指纹传感器200与外部存储器交互，例如闪存202和应用处理器204，用于从所述志文传感器200中接收数据以执行指纹识别操作。指纹传感器200可包含任意数量的像素传感器，像素尺寸为预定义，例如50微米x50微米。指纹传感器200可包含一组传感器按列和行排列。如图2A所示的例子中，使用96列和96行像素传感器与列驱动和当前偏置控制器通讯。在一些实施例中，所述列驱动和当前偏置控制器可一次激活一列传感器。在另外的实施例中，一次可激活任意数量的列。
指纹传感器200可包含一个可编程门阵列(PGA)来接收从传感器组来的输出信号。在图2A显示的例子中，96个PGA可用于接收从96列传感器输出的96个信号。所述PGA的输出由积分器接收，以处理来自传感器组的信号。在如图2A所示的例子中，显示了对应于96个PGA的96个积分器。处理后的从传感器组输出的信号通过一个系统处理器接口(SPI)与应用处理器通讯。图2B是一个显示在像素传感器列、PGA、积分器和模数转换器(ADC)间耦合的示例的示意图。每个PGA与像素传感器组的列的对应行数量耦合。例如，PGA0通过开关SW0_EN0到SW0_EN95可选地与像素传感器Pix0_0、Pix0_1、Pix0_2、Pix0_3、Pix0_4、Pix0_5…Pix0_95列的第0行成员耦合。PGA0与积分器0及ADC0耦合，代表像素传感器列0到95的第0行或行0。类似地，PGA1通过开关SW1_EN0到SW1_EN95可选地与像素传感器Pix1_0、Pix1_1、Pix1_2、Pix1_3、Pix1_4、Pix1_5…Pix1_95列的第1行成员耦合。PGA1与积分器1及ADC1耦合，代表像素传感器列0到95的第1行或行1。类似地所有96行一行行耦合。
指纹传感器200可包含一个本地处理器，例如一个微控制器单元(MCU)。SPI也能与MCU通讯以提供传感器数据至MCU。所述MCU能使用接收到的传感器数据捕捉一个指纹图像。所述MCU可输出常用图像到外置闪存内存202。当捕捉指纹图像时，指纹传感器可避免或消除噪声，以增强弱传感器信号。例如，指纹传感器200可在任意频率检查任意外部噪声或干扰的存在。指纹传感器200可应用一个干净无噪声和干扰的频率来捕捉传感器图像。
指纹注册和识别
图3是一个示意图，显示一同时集成多行像素传感器信号的指纹传感器100的例子。同时集成多行像素传感器将会显著提升信噪比(SNR)。通过集成多个像素传感器信号而不是一次只集成一行，一指纹识别算法能实现全手指图像捕捉。
指纹识别能从捕捉全手指图像来实现。指纹的特征值可从捕捉的图像中提取。提取到的特征值可以与注册的合法用户的指纹进行比对。这样，捕捉的图像就能组合在一起得到全手指图像。
指纹识别包含两个阶段。图4显示一注册400和一识别410过程的实施例。传统方法中使用的特征值是从指纹中提取的细节点。在注册阶段400中，使用一个用户界面指导用户将用户的手指放在指纹传感器上以捕捉用户的一指纹。所述用户可被指示通过指纹传感器用不同方式扫描他的手指的不同部分，以捕捉足够的指纹数据。一质量检测器能在每个扫描中检验扫描数据的质量。取决于每次扫描检测到的数据的质量，需要用户额外的扫描次数会增加或减少。从捕捉到的扫描的图像，一个特征值提取器提取捕捉到指纹的扫描图像的不同特性。提取的特征值保存在一个数据库中，用于后来在识别阶段的对比。
在识别阶段410，一用户通过校验用户的指纹，尝试访问一个集成了指纹传感器的移动设备。通过一用户界面，用户可能会被指示提供用户手指的扫描。当特征值提取器从扫描图像上提取不同的指纹特征值时，所述用户可能被要求一直接触在指纹传感器上以持续扫描。一个匹配器取出在识别扫描中提取到的指纹特征值，并尝试将所述特征值与保存的合法用户的指纹的特征值匹配。当所述匹配器在特征值比较中完成预定义的N个匹配后，所述匹配器判断所述用户是合法用户。当发现少于需要的预定义的N个匹配时，所述匹配器判断所述用户不是合法用户。
图5显示一指纹图像500的实施例。在图5显示的图像中，特征值a、b、c、d、e和f是细节点。一典型的提取过程600显示在图6中。一输入图像被增加以获取一增强的图像。所述增强的图像被进一步处理以获取一稀疏图像。在所述稀疏图像上识别细节点。图7显示一用于特征值提取的完整指纹图像700与公开技术中在特征值提取中使用的部分指纹图像710的对比。为确保足够多数量的细节点，输入的指纹图像的尺寸需要很大，例如在图7的左边显示的整个指纹图像700。公开的技术使用带少量细节点的小的部分指纹图像710，而不是使用大的整体图像。
图8是一注册过程800例子和一识别或授权认证过程810例子的流程图。注册过程800包含一个捕捉模块802捕捉用于注册的指纹图像。可能会需要捕捉一些不同的图像。捕捉的图像被增强804。指纹的特征值被从增强图像中提取806。捕捉的图像组合成获取用于注册的指纹图像。提取的特征值作为一合法用户的注册特征值保存到一数据库中。
授权或识别过程810包括捕捉指纹图像812。在授权时，一个图像就够了。捕捉的图像可以和图7中显示的图像710一样小。捕捉图像被增强814，以获取一增强图像。特征值从增强图像中提取816。提取到的特征值与保存的提取特征值比较来获取特征值匹配818。当预定义的N个特征值匹配后，用户的指纹就认证为与注册用户匹配。
在空间域中一指纹图像包含一些单个的语调。一个2维FFT过滤器可用来增加主语调。见如下的方程1：
G(x,y)＝F-1{F(u,v)×|F(u,v)|k}， 方程1
F(u,v)是输入图像组；G(x,y)是过滤后的图像组；
用在注册和认识过程中的特征值包括一些属性。包含但并不限定于旋转不变性，位移不变性，对比度和亮度不变性，等众多的特征值。一单一特征值可包含128字节数据。在一96x96的图像上平均有100～200个特征值。
而且，可使用一特征值描述符。例如，可使用统计Gradient、Hessian、Wavelet或其它向量环绕特征值。所述特征值描述符是一个高维向量(例如128维)。最近的邻居可以在一个最小的欧几里德距离上找到。见如下的方程2：
Figure BDA0001118878950000091
Ik是处处指纹的第K个特征值；Rj是注册指纹的第j个特征值；
Ek,j是Ik和Rj特征值的欧几里得距离；N是特征值描述符的维数。
图9是一个示范特征值比对的过程的实施例的示意图。左边显示输入图像900，右边显示注册图像910.输入图像900是一个部分图像。输入图像900和注册图像910间的线显示匹配的特征值。在特征值匹配中，在注册指纹图像910和输入指纹图像900间相同的特征值被识别，不同的被过滤。从输入特征值到注册特征值计算出变换模型。通过寻找一变换模型将输入图像变换并将变换后的图像拼接到注册图像中。为多个输入图像重复识别相同特征值、过滤不同的特征值、计算变换模型及变换输入图像的过程，以完成一个完事的指纹图像。图10是一在图像上显示示例特征和不适当特征的示意图。
混合注册和认证方案
通常，一用户需要将他的手指按到指纹传感器上许多次以完成所述注册过程。滑动型指纹传感器在注册时更为用户友好。然而，滑动型指纹传感器在认证时就不友好了。图11是一使用滑动移动的注册过程实施例的示意图。通过手指的滑动注册一指纹。然而，认证使用一触摸动作来完成。在图11中，三个输入图像1102、1104和1106用滑动移动捕捉。关键点1、2和3在第一张图像1102中被识别出来。相同的关键点1、2和3也在第二张图1104中识别。另外，关键点4、5、6和7在第二张图中识别。在第三张图1106中，相同的关键点4、5、6和7被识别。不同的图像1102、1104和1106通过在图像间重叠的识别的关键点融合在一起，得到融合图像1108。
图12显示授权认证时在一输入图像和一注册图像间匹配。在输入图像1200和注册图像1210间的线显示匹配的特征值。通过用触摸方式获取到输入图像对比在注册时使用的滑动移动获得的图像来完成。
连接协议
在公开的技术的另一方面，公开了一种用于连接两个触摸传感设备的连接协议。所述连接协议使用接近检测和自适应调制。图13是一演示使用连接协议，在设备A和设备B间通讯的示意图。在图13中为在触摸模式和连接模式的操作。图14是使用连接协议，在设备A和设备B间通讯的过程1400的流程图。过程1400在图13和14中都有描述。使用所述连接协议，用户1(设备A)可共享一图片到用户2(设备B)。在设备A，触摸IC运行于从模式，并连续检测一触摸或一主设备是否在设备A的通讯范围内(1402)。类似地，在用户2的设备B上，设备B的所述触摸IC运行于从模式，并检测一触摸或是否一主设备在设备2的通讯范围内(1408)。在设备A上，接收到了选择一图片共享，也接收到了将选择图片共享的请求(1404)。在设备A上，所述触摸IC离开从模式并进入主模式(1406)。在设备A上，触摸IC关闭LCD显示屏并发送接近检测帧(1408)。当设备A和设备B在物理上靠近共享选择图片时，在设备A上，设备A的触摸IC检测到在通讯范围内出现了一从设备，然后开始建立一无线连接，例如WIFI、蓝牙或其它近距离无线通讯(1410)。同样，在设备B上，触摸IC关闭LCD显示屏并开始建立一无线连接，例如WIFI、蓝牙或其它近距离无线通讯(1416)。在设备A上，无线协议(例如WIFI)用于传输数据到设备B(1412)。在设备B上，无线协议(例如WIFI)用于接收从设备A传输的数据。
在图13和14中使用的连接协议是半双工通讯系统。4频移键控(4-FSK)用于数据调制，2个附加FSK用于物理层协议控制。接近检测一个从或主设备位于通讯范围内，可用于保证可靠连接。而且，自适应调制可用于降低误码率(BER)。
图15是一在两个设备间通讯过程1500实施例的流程图。应用接近检测保证一可靠的连接(1502)。自适应调制用于降低BER(1504)。版本沟通用于建立通讯连接(1506)。使用建立的通讯连接，在连接的设备间完成数据传输(1508)(例如共享图片)。数据传输完成后，通讯连接终止(1510)。
图16A显示一个主设备的示例帧1600和一个从设备的示例帧1610。图16B显示主设备和从设备在前8个接近检测的示例帧1620和后4个接近检测的示例帧1630。
图17A显示一个超级帧1700示例，而图17B显示用于可用频率协商的载波频率示例。超级帧1700包括用于扫描、版本、开始、数据、重传(ReTx)和循环冗余检测(CRC)。为可用频率进行协商。另外，定义了4-FSK频率和额外的用于物理层控制的2个频率。在一些实现中，可实现一个专用的连接功能块。
触摸IC硬件
触摸IC硬件可包含一个正弦波传输器和一个4-FSK频率调制解调器。所述触摸IC硬件可完成LCD和常见噪声的噪声检测。
当TX传输一方波到一频道，TX谐波可能会影响到其它通讯，如FM收音机、GSM等。可定义一个频谱屏蔽来测试在一个IOT测试过程的影响。由于TX可能传输6个不同的频率，所以6个频率同时解调。使用更多的FM符号来增加数据率。由于复杂度高，所以要避免相调制。
因为噪声源倾向于在移动电话环境下变化，所以一没有噪声和干扰的频率被识别，并应用于保证通讯质量。“干净”的频率可通过监控由公开技术定义的子频率的噪声来识别。
所述触摸IC硬件的功能可与原始触摸功能结合。在一些实现中，触摸的结构没有变化以保持原有的触摸功能。
连接模块
图18是一连接模块1800的示例的框图。连接模块1800包括一连接适配器，将框架连接到应用.所述框架包括一连接服务，将框架连接到Linux驱动。所述框架也包括文件传输服务与连接服务耦合。
所述连接适配器是一本地设备连接适配器。所述连接适配器让应用能实现基本连接任务，例如打开/关闭连接，及发送数据。所述连接服务按文件的最终大小来从专用连接、蓝牙、WIFI热点和WIFI直接连接中选择传输协议。对于蓝牙、WIFI热点和WIFI直接连接来说，所述连接仅需要发送配对信息，以获取蓝牙、WIFI热点和WIFI直接连接的自动配对。所述连接的控制器也能控制接近检测和包含一个数据传输单元。所述文件传输服务用于使用蓝牙、WIFI热点或WIFI直接连接来传输大文件。
图19是一显示在发送客户设备和接收客户设备间使用连接模块进行数据传输的过程1900示例的框图。在发送客户设备上，所述连接模块被打开(1902)。同样，在接收客户设备，所述连接模块是打开的(1920)。在发送客户设备上，实现接近检测(1904)。同样，在接收客户设备上，实现接近检测(1918)。在发送客户商务上，屏幕是关闭的(1906)。同样在接收客户设备上，屏幕是关闭的(1916)。在发送客户设备上，所述连接驱动是打开的(1908)。同样在接收客户设备上，所述连接驱动是打开的(1914)。各自的连接驱动打开一个通讯连接。在发送客户设备上，所述文件传输服务是打开的，用于数据传输(1910)。对应地，在接收设备上，所述文件传输服务是打开的，用于接收从发送客户设备传输的数据(1912)。
可穿戴设备
图20是一可穿戴设备2000例子的示意图。图20中显示的可穿戴设备是一个智能手表。所述智能手表2000可与一个主机设备2050例如智能手机通讯，以完成许多功能包括使用传感器组合来连接采集戴着智能手表2000的用户的数据。智能手表2000包括一个显示模块2002用于向用户显示信息。显示模块2000可在智能手表的表面显示文本和图形信息，可实现为使用有机发光二极管(OLED)显示器或电子墨水显示器。
显示模块2002可选包括一集成触摸传感器用于接收戴着智能手表2000的用户的触摸输入。当包含显示模块2002时，显示器上的所述触摸传感器可实现为一超低功率传感器，这样就能常开或处于激活来检测触摸信号。所述触摸传感器可连接检测触摸手指，例如滑动穿越、z形滑动或单击或双击等。所述触摸传感器也能检测在所述智能手表边缘的滚动滑动，像是一个传统手表边缘的旋转轮，这对一圆形表面来说特别有用。
智能手表2000可包括一个或多个移动传感器2004，例如一个3D加速度计(如重力传感器)2006和一高度计2008用于采集戴在用户手上的智能手表2000的移动和位置数据.智能手表2000包含一个或多个生物传感器2010例如一心率(HR)传感器2012和一无腕带血压(BP)传感器2014用于从戴着智能手表2000的用户身上采集生物数据如心率和血压。在一实施例中，无腕带BP传感器2014可实现为在预设距离的两个点上放置两个传感器，来测量血液在已知两个点间的流动速度。生物传感器2010、2012和2014设置在智能手表2000的背面，这样就能接触到戴着智能手表2000的用户的皮肤。超低功耗HR传感器2012可以是位于所述智能手表背面的光学传感器，它直接与用户的皮肤接触，并常开以监控用户的心率。在智能手表2000上的一低功耗重力传感器2006能保持一直开机(即一直打开)以监控所述智能手表的物理动作。
移动和生物传感器2004、2006、2008、2010、2012和2014由一处理器控制，例如一微控制器(MCU)2016或一微处理器，来打开或关闭移动和生物传感器、处理采集到的传感器数据并将采集和处理后的传感器数据通过一个无线电2018，如一低功耗蓝牙(BLE)无线，传输到一外接设备、网络、云等。一电池(没有显示)给智能手表2000供电，并可充电。所述可充电电池可提供智能手表的常用操作至少一整天的电量。智能手表2000也包含一实时时钟2020，可以是一集成电路的形式，用于保持跟踪当前时间。
可提供一AP处理器2022来集成MCU2016、实时时钟(RTC)2020、移动传感器2004(包括3D加速度计2006和高度仪2008)、生物传感器2010(包括HR传感器2012和BP传感器2014)、无线电2018如BLE无线电和电池。
持续组合感应
在智能电话2000上的所述移动和生物传感器2004、2006、2008、2010、2012和2014是低功耗的(也就是说功耗低)，这样能保持打开状态以连接获取传感器读数。从移动和生物传感器2004、2006、2008、2010、2012和2014上连续传感器读数让智能手表2000获取传感器的历史数据，避免遗漏重要的移动和生物事件。进一步，从传感器组合连续传感器读数让智能手表2000更精确分析记录的传感器数据，并基于分析的传感器数据预判佩戴智能手表2000的用户。进一步，使用传感器组合的传感器读数作为打开一个事件、操作或模式的开关，可防止用户意外触发一个事件、操作或模式。更进一步，从移动和生物传感器2004、2006、2008、2010、2012和2014的连续传感器读数让智能手表定制传感器数据分析和对佩戴智能手表2000的用户的反馈。
进一步，为保存收集到的传感器数据，智能手表2000可按从移动和生物传感器组合接收到的输入，执行不同操作。尤其是，微控制器2016与移动和生物传感器2004、2006、2008、2010、2012和2014通讯，完成按从传感器组合收集到的传感器数据的不同操作。例如，根据从移动和生物传感器接收到的传感器数据，微控制器2016能改变智能手表2000的操作模式。从传感器组合得到的传感器数据的例子如下：
1.重力传感器和心率传感器组合。
2.重力传感器的信号显示用户挥动手臂观看智能手表及光学传感器的信号确认用户保持将眼睛焦点集中在智能手表上的组合。进一步，在缺少正的光学传感器信号时，可选将手表保持在新的模式或将切换智能手表成待机模式或正常模式。
当显示模块2002实现为包含一个集成触摸传感器组时，下述不同传感器读数组合可用于切换不同的操作模式。
1.点击或触摸触摸屏和从重力传感器来的信号的组合。
2.触摸传感器的手势与重力传感器的信号的组合。
3.触摸传感器的手势组合。
4.双击或触摸触摸屏和从重力传感器来的信号的组合。
5.重力传感器的信号显示用户挥动手臂观看智能手表和在预定义时间段内无触摸传感器输入可选将手表保持在新的模式或将切换智能手表成待机模式或正常模式的组合。
6.在检测到重力传感器的第一个信号输入后，如单次或两次点击/触摸连接/智能/相关的手表，在预定义时间内重力传感器的另一信号输入，如简单摇动智能手表(例如用户手臂的摇动)的组合。
基于上面例子中的传感器数据组合分析，智能手表2000能在多个操作模式间切换操作。
智能手表2000可包含多种特性，包括一低功耗模式用于常开检测用户手势，和一个高精度的正常模式，例如±1mm。智能手表2000的待机模式包括等待中断、一个唤醒计时器、一个实时时钟和耗电小于10μA。智能手表2000的所述低功耗模式用于识别基本手势，包括点击、滑动和简单符号。耗电小于50μA。正常模式提供一个精确触摸，例如±1mm和刷新频率大于或等于60Hz。耗电小于200μA。传感器桥接模式用于识别从重力传感器来的基本手势：点击、摇动和跳。耗电小于50μA。连接模式是可选的，可与智能电话一起完成多种操作。耗电小于500μA。
另一个特性是超低功耗操作以允许智能手表2000常开，报告用户心率和组合重力传感器数据，用于例如运动阻止。待机模式包括等待中断和一唤醒计时器。耗电小于5μA。数据报告模式用于测量心率和报告数据。耗电小于150μA。数据启示录模式用于测量心率和启示录数据。耗电小于160μA。
进一步，智能手表2000可包含多个附加特性。例如，智能手表的支撑硬盖厚度可多到400μm。智能手表2000中使用的传感器有不同的尺寸和类型。触摸传感器可支持压力和触摸速度的敏感性。智能手表2000可支持多种通讯协议包括私有连接协议和其它标准通讯协议，如NFC。AMOLED的在板触摸解决方案可提供触摸感应能力。
可穿戴设备的连接示例
如智能手表2000的可穿戴设备可与一主机设备，如一智能电话或其它使用不同连接类型的可穿戴设备，通讯连接。例如，基本连接可用于在一智能电话和智能手表2000间的简单蓝牙(BT)连接。而且，智能手表脱机体验可在智能电话上简化。
图21A是一显示连接一新设备的蓝牙连接流程2100示例的示意图。参考数1、2、3和4显示使用BT连接一新设备时的连接流程。
图21B是一个显示连接一个配对设备的蓝牙连接流程2110示例的示意图。参考数1、2和3显示使用BT连接连接一个配对设备时的连接流程。
图21C是显示一个HotKnot蓝牙连接流程2120示例的示意图。图21D是显示一简单智能手表OOBE 2130示例的示意图。
本发明中描述的实施例提供设备、系统和技术用于实现多种对人类指纹检测和认证的指纹检测模块。进一步，本发明中描述的实施例提供设备、系统和技术用于实现多种指纹检测模块，包括一个光学感应单元来判断检测物体是否是人类。特别地，本发明中公开的技术使用一个额外的从一个人获取的测量，并与这个人的指纹模块组合成一个组合认证方法来判断授权用户是否在使用此设备。
进一步，本发明描述的实施例和附加的附录提供一个智能手表包含必要的硬件和软件，以从戴着所述智能手表的用户获取移动和传感数据所述智能手表可从用户连接采集传感器数据，并将从多个传感器得到的传感器数据组合以增加传感器数据分析的精度，并将相关反馈信息提供给用户。进一步，所述智能手表可与外接个人移动设备配对，例如一智能手机或平板电脑，以将收集到的传感器数据与用户在配对设备上进行的活动建立关系。所述智能手表设备也能传输数据到一云服务器以收集传感器数据和相关分析数据，以供进一步的分析和提供收集到的传感器数据和相关分析数据的统计分析。
虽然该专利文献包含许多细节，但这些不应被解释为对任何发明或要求保护的范围的限制，而是作为特征的描述，可能是特定发明的特定实施例的具体描述。在这篇专利文献中在单独实施例的上下文中描述的某些特征也可以结合单个实施例实现。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以在单独的多个实施例或在任何适当的子组合实现。此外，虽然以上描述的特征与在某些组合中所起的作用相同，甚至最初主张如此，但是要求的组合中的一个或多个特征在一些情况下可以从组合中删除，并且要求保护的组合可以针对一个子组合或一个子组合的变体。
类似地，虽然操作是以特定的顺序在附图中被描述，但这不应该被理解为要求这些操作以所示的特定顺序或以连续顺序被执行，或者要求所有示出的操作都被执行，以达到期望的结果。此外，在该专利文献中描述的实施例的各种系统组件的分离不应被理解为要求所有这些分离。
本文仅描述一些实施方案和示例，其他实施方案、改进和变型都可以基于本文的描述获得。

Claims (21)

1.一种安全移动设备，包括：
一透明上盖；
一触摸面板配置为接收触摸输入，所述触摸面板设置于所述透明上盖下方；及
一指纹检测模块配置为捕捉与指纹检测模块接触的手指的图像，所述指纹检测模块包括：
一上盖，
一传感器组设置于上盖下方，并排列为传感器像素列，
集成电路与传感器组通讯耦合，并配置为同时集成从多个传感器像素列接收的传感器数据；
其中所述指纹检测模块配置为运行于注册模式和授权认证模式；当所述指纹检测模块配置为运行于注册模式时，捕捉手指在所述指纹检测模块上滑动移动时的指纹图像；当所述指纹检测模块配置为运行于授权认证模式时，捕捉手指在所述指纹检测模块上触摸移动时的指纹图像；
所述指纹检测模块包含一个本地处理器，所述本地处理器能使用接收到的所述传感器数据捕捉一个所述指纹图像。
2.如权利要求l所述的安全移动设备，其中所述指纹检测模块包含一处理器配置为识别频率以避免噪声源。
3.如权利要求1所述的安全移动设备，其中所述指纹检测模块配置为运行于注册模式，以捕捉部分指纹图像序列，并将所述部分指纹图像序列组合成注册指纹图像。
4.如权利要求3所述的安全移动设备，包含一内存模块配置为保存注册指纹图像。
5.如权利要求3所述的安全移动设备，其中所述的指纹检测模块配置为从所述部分指纹图像序列中提取特征值，并使用提取的特征值来将所述部分指纹图像序列组合成注册指纹图像。
6.如权利要求1所述的安全移动设备，其中所述的指纹检测模块配置为运行于注册模式，当手指在所述指纹检测模块上滑动移动时捕捉部分指纹图像序列。
7.如权利要求1所述的安全移动设备，其中所述的指纹检测模块配置为运行于授权认证模式，来捕捉部分指纹图像。
8.如权利要求7所述的安全移动设备，其中所述的指纹检测模块配置为运行于授权认证模式，当手指在所述指纹检测模块上触摸移动时捕捉部分指纹图像。
9.如权利要求7所述的安全移动设备，其中所述的指纹检测模块配置为运行于授权认证模式，来将所述捕捉到的部分指纹图像与保存的注册图像对比以确定匹配。
10.如权利要求9所述的安全移动设备，其中所述的指纹检测模块配置为运行于授权认证模式，从捕捉的部分指纹图像中提取特征值，以将从捕捉的部分指纹图像中提取的特征值与保存的注册图像进行对比，来确定所述匹配。
11.如权利要求10所述的安全移动设备，其中所述的指纹检测模块配置为运行于授权认证模式，当预定义数量的特征值相同时确定所述匹配。
12.如权利要求5所述的安全移动设备，其中所述的提取到的特征值包括细节点。
13.如权利要求10所述的安全移动设备，其中所述的提取到的特征值包括细节点。
14.一种认证指纹图像的方法，此方法包括：
在一指纹检测模块捕捉一个待认证的输入指纹图像；
从捕捉的输入指纹图像中提取特征值；
将从捕捉的输入指纹图像中提取到的特征值与注册指纹图像的特征值比较；及根据比较，确定捕捉的输入指纹图像是否与注册指纹图像匹配；
其中，当手指在所述指纹检测模块上滑动移动时，所述注册指纹图像被捕捉；当手指在所述指纹检测模块上触摸移动时，所述待认证的输入指纹图像被捕捉；
所述指纹检测模块包含：
一上盖，
一传感器组设置于上盖下方，并排列为传感器像素列，
集成电路与传感器组通讯耦合，并配置为同时集成从多个传感器像素列接收的传感器数据；
一个本地处理器，所述本地处理器能使用接收到的所述传感器数据捕捉一个所述指纹图像。
15.如权利要求14所述的方法，其中提取特征值包括提取细节点。
16.如权利要求14所述的方法，其中捕捉输入指纹图像包括捕捉一幅部分指纹图像。
17.如权利要求14所述的方法，其中所述注册指纹图像是一幅比捕捉输入指纹图像大的图像。
18.一种可穿戴设备，包括：
至少一移动传感器以感应移动数据；
至少一生物传感器以感应生物数据；
一微控制器来控制所述移动和生物传感器；
一实时时钟以维持时间；
一无线电以与外接设备配对；及
一显示模块；
其中所述微控制器配置为分析从两个或两个以上所述至少一移动传感器和至少一生物传感器的传感器数据，以在多种操作模式间切换；
还包括：一指纹检测模块，其中所述指纹检测模块配置为运行于注册模式和授权认证模式；当所述指纹检测模块配置为运行于注册模式时，捕捉手指在所述指纹检测模块上滑动移动时的指纹图像；当所述指纹检测模块配置为运行于授权认证模式时，捕捉手指在所述指纹检测模块上触摸移动时的指纹图像；
所述指纹检测模块包含一个本地处理器，所述本地处理器能使用接收到的所述传感器数据捕捉一个所述指纹图像。
19.如权利要求18所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备配置为在低功耗模式下运行，以一直打开用户手势检测。
20.如权利要求18所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备配置为在超低功耗模式下运行，以一直打开传感器数据报告给外接设备。
21.如权利要求18所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备配置为与一主机设备通讯。
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