CN107091702B - 压力检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种压力检测方法和装置，属于终端技术领域。所述方法包括：通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2；分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，纹理特征包括谷线特征和/或脊线特征；根据纹理特征在n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势。本公开解决了相关技术中需要在终端设备中设置专门的压力感应模组才能实现压力检测功能，导致终端设备存在体积大，不够轻便，且成本高的问题；省去了压力感应模组，有助于终端设备的结构设计更为轻便，降低成本。

Description

压力检测方法和装置

技术领域

本公开涉及终端技术领域，特别涉及一种压力检测方法和装置。

背景技术

诸如手机、平板电脑之类的终端设备是人们日常生活中常用的电子设备。

为了在终端设备上实现压力检测功能，在相关技术中，通过在终端设备中设置专门的压力感应模组，实现对作用于该压力感应模组的触控压力进行检测。在通常情况下，压力感应模组分电阻式和电容式两种不同类型。

然而，在相关技术中，需要在终端设备中设置专门的压力感应模组才能实现压力检测功能，导致终端设备存在体积大，不够轻便，且成本高的问题。

发明内容

为了克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供了一种压力检测方法和装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种压力检测方法，所述方法包括：

通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数；

分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，所述纹理特征包括谷线特征和/或脊线特征；

根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势。

可选地，所述纹理特征包括所述谷线特征；

所述分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，包括：

分别获取每一帧指纹图像中的谷线的灰度。

可选地，所述根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势，包括：

若所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大，则确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

若所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小，则确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

可选地，所述纹理特征包括所述脊线特征；

所述分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，包括：

分别获取每一帧指纹图像中的脊线的宽度。

可选地，所述根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势，包括：

若所述脊线的宽度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大，则确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

若所述脊线的宽度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小，则确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

可选地，所述方法还包括：

根据预定对应关系，获取与所述纹理特征对应的压力等级；

其中，所述预定对应关系包括至少一组纹理特征和压力等级之间的对应关系。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种压力检测装置，所述装置包括：

图像采集模块，被配置为通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数；

特征获取模块，被配置为分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，所述纹理特征包括谷线特征和/或脊线特征；

压力确定模块，被配置为根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势。

可选地，所述纹理特征包括所述谷线特征；

所述特征获取模块，被配置为分别获取每一帧指纹图像中的谷线的灰度。

可选地，所述压力确定模块，被配置为：

当所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

当所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

可选地，所述纹理特征包括所述脊线特征；

所述特征获取模块，被配置为分别获取每一帧指纹图像中的脊线的宽度。

可选地，所述压力确定模块，被配置为：

当所述脊线的宽度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

当所述脊线的宽度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

可选地，所述装置还包括：

等级获取模块，被配置为根据预定对应关系，获取与所述纹理特征对应的压力等级；

其中，所述预定对应关系包括至少一组纹理特征和压力等级之间的对应关系。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种压力检测装置，所述装置包括：

处理器；

用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数；

分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，所述纹理特征包括谷线特征和/或脊线特征；

根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过获取指纹图像中的指纹的纹理特征，并根据纹理特征在多帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势；解决了相关技术中需要在终端设备中设置专门的压力感应模组才能实现压力检测功能，导致终端设备存在体积大，不够轻便，且成本高的问题；省去了压力感应模组，有助于终端设备的结构设计更为轻便，降低成本。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1示例性地示出了一种指纹图像的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种压力检测方法的流程图；

图3是根据另一示例性实施例示出的一种压力检测方法的流程图；

图4是根据另一示例性实施例示出的一种压力检测方法的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种压力检测装置的框图；

图6是根据另一示例性实施例示出的一种压力检测装置的框图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

诸如手机、平板电脑之类的终端设备通常都配备有指纹识别传感器，以实现指纹识别功能。指纹识别传感器包括光学指纹识别传感器、电容式指纹识别传感器、超声波指纹识别传感器等类型。无论是何种类型的指纹识别传感器，其原理基本相同，均是扫描皮肤表面凹凸不平的纹路得到指纹图像。如图1所示，其示例性地示出了一种指纹图像的示意图，指纹图像中记录有指纹的脊线11(即图中黑色线条)和谷线12(即图中黑色线条之间的白色区域)。在进行指纹匹配时，从指纹图像中识别出指纹的细节特征点，通过比较不同指纹的细节特征点，得到指纹匹配结果。指纹的细节特征点包括脊线的端点、分叉点、结合点和断点等。

在本文中提及的“指纹”通常是指用户手指的纹路，但并不限定也可以是用户的其它身体部位的纹路，如手掌。

本公开提供的技术方案，依据指纹识别传感器采集的指纹图像，实现对触控压力进行检测。下面，通过几个实施例对本公开提供的技术方案进行介绍和说明。

图2是根据一示例性实施例示出的一种压力检测方法的流程图。该压力检测方法可应用于配置有指纹识别传感器的终端设备中。例如，终端设备可以是手机、平板电脑、可穿戴设备等。该压力检测方法可以包括如下几个步骤。

在步骤202中，通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数。

在步骤204中，分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，纹理特征包括谷线特征和/或脊线特征。

在步骤206中，根据纹理特征在n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势。

综上所述，本实施例提供的压力检测方法，通过获取指纹图像中的指纹的纹理特征，并根据纹理特征在多帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势；解决了相关技术中需要在终端设备中设置专门的压力感应模组才能实现压力检测功能，导致终端设备存在体积大，不够轻便，且成本高的问题；省去了压力感应模组，有助于终端设备的结构设计更为轻便，降低成本。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种压力检测方法的流程图。该压力检测方法可应用于配置有指纹识别传感器的终端设备中。例如，终端设备可以是手机、平板电脑、可穿戴设备等。该压力检测方法可以包括如下几个步骤。

在步骤301中，通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数。

终端设备通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像。指纹图像中记录有皮肤表面凹凸不平的纹路，也即指纹的纹理。如图1所示，指纹的纹理包括谷线和脊线。在本实施例中，通过对指纹的谷线特征在多帧指纹图像中的变化趋势进行分析，实现对触控压力的变化趋势进行检测。

指纹图像可以灰度图表示，灰度与皮肤表面距指纹识别传感器的距离呈负相关关系。也即，指纹图像中灰度越大的位置，该位置对应的皮肤表面距指纹识别传感器的距离越小；反之，指纹图像中灰度越小的位置，该位置对应的皮肤表面距指纹识别传感器的距离越大。

在步骤302中，分别获取每一帧指纹图像中的指纹的谷线特征。

终端设备分别获取每一帧指纹图像中的指纹的谷线特征。谷线特征包括谷线的灰度。随着触控压力的增大，皮肤表面的凹陷位置(即谷线)逐渐接近指纹识别传感器，谷线的灰度逐渐增大；反之，随着触控压力的减小，皮肤表面的凹陷位置(即谷线)逐渐远离指纹识别传感器，谷线的灰度逐渐减小。

在步骤303中，根据谷线特征在n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势。

终端设备根据谷线特征在n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势。若谷线的灰度在n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大，则终端设备确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；反之，若谷线的灰度在n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小，则终端设备确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

终端设备可根据压力的变化趋势，做出相应的控制操作。例如，终端设备根据压力的变化趋势，调节音量或者屏幕亮度等。比如，当压力逐渐增大时，控制音量逐渐增大；反之，当压力逐渐减小时，控制音量逐渐减小。

综上所述，本实施例提供的压力检测方法，通过获取指纹图像中的指纹的纹理特征，并根据纹理特征在多帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势；解决了相关技术中需要在终端设备中设置专门的压力感应模组才能实现压力检测功能，导致终端设备存在体积大，不够轻便，且成本高的问题；省去了压力感应模组，有助于终端设备的结构设计更为轻便，降低成本。

另外，本实施例提供的压力检测方法，还通过获取指纹图像中指纹的谷线特征，并根据谷线特征在多帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势，实现了基于谷线特征的变化对触控压力的大小变化进行检测。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种压力检测方法的流程图。该压力检测方法可应用于配置有指纹识别传感器的终端设备中。例如，终端设备可以是手机、平板电脑、可穿戴设备等。该压力检测方法可以包括如下几个步骤。

在步骤401中，通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数。

终端设备通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像。指纹图像中记录有皮肤表面凹凸不平的纹路，也即指纹的纹理。如图1所示，指纹的纹理包括谷线和脊线。在本实施例中，通过对指纹的脊线特征在多帧指纹图像中的变化趋势进行分析，实现对触控压力的变化趋势进行检测。

在步骤402中，分别获取每一帧指纹图像中的指纹的脊线特征。

终端设备分别获取每一帧指纹图像中的指纹的脊线特征。脊线特征包括脊线的宽度、脊线的断点数量、脊线的灰度中的至少一项。随着触控压力的增大，脊线接触指纹识别传感器并被施压，指纹图像中记录的脊线的宽度逐渐增大，脊线中的断点连通(也即脊线的断点数量逐渐减少)，脊线的可见性逐渐增强(也即脊线的灰度逐渐增大)；反之，随着触控压力的减小，指纹图像中记录的脊线的宽度逐渐减小，脊线的断点数量逐渐增多，脊线的可见性逐渐减弱。

在步骤403中，根据脊线特征在n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势。

终端设备根据脊线特征在n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势。以终端设备分别获取每一帧指纹图像中的脊线的宽度为例，若脊线的宽度在n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大，则确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；反之，若脊线的宽度在n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小，则确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

综上所述，本实施例提供的压力检测方法，通过获取指纹图像中的指纹的纹理特征，并根据纹理特征在多帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势；解决了相关技术中需要在终端设备中设置专门的压力感应模组才能实现压力检测功能，导致终端设备存在体积大，不够轻便，且成本高的问题；省去了压力感应模组，有助于终端设备的结构设计更为轻便，降低成本。

另外，本实施例提供的压力检测方法，还通过获取指纹图像中指纹的脊线特征，并根据脊线特征在多帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势，实现了基于脊线特征的变化对触控压力的大小变化进行检测。

上述图3和图4所示实施例，分别提供了两种基于指纹的纹理特征实现压力检测的方式，一种是基于谷线特征的变化，另一种是基于脊线特征的变化。在实际应用中，可单独采用其中一种方式实现压力检测，也可结合采用两种方式实现压力检测。

需要补充说明的一点是，终端设备在获取指纹的纹理特征之后，还可根据预定对应关系，获取与纹理特征对应的压力等级。其中，预定对应关系包括至少一组纹理特征和压力等级之间的对应关系。以脊线的宽度为例，终端设备获取脊线的宽度之后，查询预定对应关系，确定与该脊线的宽度相对应的压力等级，从而实现对触控压力进行等级量化，估算压力大小。在实际应用中，上述预定对应关系可预先根据大量实验数据进行设定并存储至终端设备，或者也可由用户自定义设定。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图5是根据一示例性实施例示出的一种压力检测装置的框图，该压力检测装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端设备的部分或者全部。该压力检测装置可以包括：图像采集模块510、特征获取模块520和压力确定模块530。

图像采集模块510，被配置为通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数。

特征获取模块520，被配置为分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，纹理特征包括谷线特征和/或脊线特征。

压力确定模块530，被配置为根据纹理特征在n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势。

综上所述，本实施例提供的压力检测装置，通过获取指纹图像中的指纹的纹理特征，并根据纹理特征在多帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势；解决了相关技术中需要在终端设备中设置专门的压力感应模组才能实现压力检测功能，导致终端设备存在体积大，不够轻便，且成本高的问题；省去了压力感应模组，有助于终端设备的结构设计更为轻便，降低成本。

在基于图5所示实施例提供的一个可选实施例中，纹理特征包括谷线特征；

特征获取模块520，被配置为分别获取每一帧指纹图像中的谷线的灰度。

可选地，压力确定模块530，被配置为：

当谷线的灰度在n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大时，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

当谷线的灰度在n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小时，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

在基于图5所示实施例提供的另一可选实施例中，纹理特征包括脊线特征；

特征获取模块520，被配置为分别获取每一帧指纹图像中的脊线的宽度。

可选地，压力确定模块530，被配置为：

当脊线的宽度在n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大时，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

当脊线的宽度在n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小时，确定作用于指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

在基于图5所示实施例提供的另一可选实施例中，如图6所示，该装置还包括：等级获取模块540。

等级获取模块540，被配置为根据预定对应关系，获取与纹理特征对应的压力等级；

其中，预定对应关系包括至少一组纹理特征和压力等级之间的对应关系。

需要说明的一点是，上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各个功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据实际需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内容结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本公开一示例性实施例还提供了一种压力检测装置，能够实现本公开提供的压力检测方法。该装置包括：处理器，以及用于存储处理器的可执行指令的存储器。其中，处理器被配置为：

通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数；

分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，所述纹理特征包括谷线特征和/或脊线特征；

根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势。

可选地，所述纹理特征包括所述谷线特征；

相应地，处理器被配置为：

分别获取每一帧指纹图像中的谷线的灰度。

可选地，处理器被配置为：

当所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

当所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

可选地，所述纹理特征包括所述脊线特征；

相应地，处理器被配置为：

分别获取每一帧指纹图像中的脊线的宽度。

可选地，处理器被配置为：

当所述脊线的宽度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

当所述脊线的宽度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

可选地，处理器还被配置为：

根据预定对应关系，获取与所述纹理特征对应的压力等级；

其中，所述预定对应关系包括至少一组纹理特征和压力等级之间的对应关系。

图7是根据一示例性实施例示出的一种装置700的框图。例如，装置700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电源组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)接口712，传感器组件714，以及通信组件716。

处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。

存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在装置700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件706为装置700的各种组件提供电力。电源组件706可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。传感器组件714至少包括指纹识别传感器。例如，光学指纹识别传感器、电容式指纹识别传感器、超声波指纹识别传感器等任意类型。可选地，传感器组件714可以检测到装置700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如Wi-Fi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置700的处理器执行时，使得装置700能够执行上述方法。

应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (5)

1.一种压力检测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数；

分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征；

根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势；

所述纹理特征包括谷线特征和脊线特征；所述分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，包括：

分别获取每一帧指纹图像中的谷线的灰度、脊线的宽度、脊线的断点数量和脊线的灰度，所述谷线的灰度与皮肤表面距所述指纹识别传感器的距离呈负相关关系；

所述根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势，包括：

若所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大、所述脊线的宽度和所述脊线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大且所述脊线的断点数量在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减少，则确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

若所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小、所述脊线的宽度和所述脊线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小且所述脊线的断点数量在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增多，则确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据预定对应关系，获取与所述纹理特征对应的压力等级；

其中，所述预定对应关系包括至少一组纹理特征和压力等级之间的对应关系。

3.一种压力检测装置，其特征在于，所述装置包括：

图像采集模块，被配置为通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数；

特征获取模块，被配置为分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征；

压力确定模块，被配置为根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势；

所述纹理特征包括谷线特征和脊线特征；所述特征获取模块，被配置为分别获取每一帧指纹图像中的谷线的灰度、脊线的宽度、脊线的断点数量和脊线的灰度，所述谷线的灰度与皮肤表面距所述指纹识别传感器的距离呈负相关关系；

所述压力确定模块，被配置为：

当所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大、所述脊线的宽度和所述脊线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大且所述脊线的断点数量在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减少时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

当所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小、所述脊线的宽度和所述脊线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小且所述脊线的断点数量在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增多时，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

等级获取模块，被配置为根据预定对应关系，获取与所述纹理特征对应的压力等级；

其中，所述预定对应关系包括至少一组纹理特征和压力等级之间的对应关系。

5.一种压力检测装置，其特征在于，所述装置包括：

处理器；

用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

通过指纹识别传感器依次采集n帧指纹图像，n≥2且n为整数；

分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征；

根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势；

所述纹理特征包括谷线特征和脊线特征；所述分别获取每一帧指纹图像中的指纹的纹理特征，包括：

分别获取每一帧指纹图像中的谷线的灰度、脊线的宽度、脊线的断点数量和脊线的灰度，所述谷线的灰度与皮肤表面距所述指纹识别传感器的距离呈负相关关系；

所述根据所述纹理特征在所述n帧指纹图像中的变化趋势，确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势，包括：

若所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大、所述脊线的宽度和所述脊线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增大且所述脊线的断点数量在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减少，则确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐增大；

若所述谷线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小、所述脊线的宽度和所述脊线的灰度在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐减小且所述脊线的断点数量在所述n帧指纹图像中的变化趋势为逐渐增多，则确定作用于所述指纹识别传感器的压力的变化趋势为逐渐减小。

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