CN107451546A - 虹膜识别方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及移动终端技术领域，公开了一种虹膜识别方法及相关产品。其中，该方法包括：移动终端的虹膜识别模组获取第一虹膜图像，之后处理器根据存储器存储的睫毛图像模板去除所述第一虹膜图像中的目标睫毛图像以获得第二虹膜图像，再利用第二虹膜图像进行虹膜识别。由此可见，本发明实施例可以去除睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

Description

虹膜识别方法及相关产品

技术领域

本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种虹膜识别方法及相关产品。

背景技术

随着移动终端技术的发展，移动终端已经在人们生活中起到越来越重要的作用。在生活中，利用移动终端进行支付、办公等活动已经越来越方便。

然而，在移动终端为人们的生活带来方便的同时，也带来了信息安全的威胁与财产安全的威胁。为了提高移动终端的安全程度，指纹识别的技术被应用到了移动终端之中，在指纹验证通过后，用户才能进行支付、查阅邮箱等操作，一定程度上提高了移动终端的安全程度。

然而，随着指纹识别技术的广泛应用，也出现了针对指纹识别的安全漏洞，比如假手指、指纹膜等；因此，指纹识别已不足以保障用户移动终端的安全。

发明内容

本发明实施例提供了一种虹膜识别方法及相关产品，可以去除睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

本发明实施例第一方面公开了一种移动终端，所述移动终端包括处理器、连接所述处理器的存储器和虹膜识别模组，其中，

所述虹膜识别模组，用于获取第一虹膜图像；所述第一虹膜图像包括目标睫毛图像；

所述存储器，用于存储睫毛图像模板；

所述处理器，用于根据所述睫毛图像模板，去除所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；以及用于根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别。

本发明实施例第二方面公开了一种虹膜识别方法，包括：

获取第一虹膜图像；所述第一虹膜图像包括目标睫毛图像；

根据预设的睫毛图像模板，去除所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；

根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别。

本发明实施例第三方面公开了一种移动终端，包括：

虹膜识别单元，用于获取第一虹膜图像；所述第一虹膜图像包括目标睫毛图像；

存储单元，用于存储睫毛图像模板；

处理单元，用于根据所述睫毛图像模板，去除所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；以及用于根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别。

本发明实施例第四方面公开了一种移动终端，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述处理器执行，所述程序包括用于执行上述第二方面所公开的方法中的步骤的指令。

本发明实施例第五方面公开了一种计算机可读存储介质，其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上述第二方面所述的方法，所述计算机包括移动终端。

本发明实施例第六方面公开了一种计算机程序产品，其中，所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，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本发明实施例第二方面任一方法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，所述计算机包括移动终端。

本发明实施例中，移动终端的虹膜识别模组获取第一虹膜图像，之后处理器根据存储器存储的睫毛图像模板去除所述第一虹膜图像中的目标睫毛图像以获得第二虹膜图像，再利用第二虹膜图像进行虹膜识别。由此可见，本发明实施例可以去除睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例公开的一种移动终端的结构示意图；

图2为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图；

图3为本发明实施例公开的一种确定瞳孔中心点的示意图；

图4为本发明实施例公开的一种第一虹膜图像、目标睫毛图像和第二虹膜图像的示意图；

图5为本发明实施例公开的一种虹膜识别方法的流程示意图；

图6为本发明实施例公开的另一种虹膜识别方法的流程示意图；

图7为本发明实施例公开的又一种虹膜识别方法的流程示意图；

图8为本发明实施例公开的一种移动终端的功能单元组成框图；

图9为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图；

图10为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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它实施例，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”等是用于区别不同的对象，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、方法或设备固有的其他步骤或单元。

本发明实施例所涉及到的移动终端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、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(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为移动终端。下面结合附图对本发明实施例进行介绍。

本发明实施例提供了一种虹膜识别方法及相关产品，可以去除睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。以下分别进行详细说明。

请参阅图1，图1为本发明实施例公开的一种移动终端100的结构示意图。移动终端100包括处理器110、虹膜识别模组120和存储器140，处理器110通过总线130连接虹膜识别模组120和存储器140，从而，处理器110、虹膜识别模组120和存储器140可以相互通信。

本发明实施例中，处理器可为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，在一些实施方式中，还可以被称为应用处理器(Application processor，AP)，以与基带处理器进行区分。

请参阅图2，图2为本发明实施例公开的另一种移动终端100的结构示意图。如图2所示，虹膜识别模组120包括红外补光灯121和红外摄像头122，在进行虹膜识别时，红外补光灯121发出红外光照射在虹膜上，经过虹膜反射回红外摄像头122，从而红外摄像头122可以采集到虹膜图像。由虹膜识别模组120通过红外光线进行识别的原理可知，在环境光强度弱、甚至处于黑暗环境的情况下，也可以顺利完成虹膜识别。

本发明实施例中，虹膜识别模组120，用于获取用户的第一虹膜图像，并将第一虹膜图像传输至处理器110。

存储器140，用于存储睫毛图像模板和虹膜图像模板。

处理器110，根据睫毛图像模板，去除第一虹膜图像中的目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；以及用于根据第二虹膜图像进行虹膜识别。

作为一种可选的实施方式，在获得第二虹膜图像方面，处理器110具体用于：将第一虹膜图像中的目标睫毛图像与预设的睫毛图像模板进行匹配；若目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功，则裁剪掉第一虹膜图像中的目标睫毛图像以获得第二虹膜图像。

作为一种可选的实施方式，在根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别方面，处理器110具体用于：

裁剪掉虹膜图像模板中目标睫毛图像对应的区域，以获得虹膜图像子模板；将第二虹膜图像与虹膜图像子模板进行匹配。

本发明实施例中，为了保障移动终端100中用户的隐私信息和财产信息的安全，可以在唤醒移动终端、启动支付应用、对订单进行支付等场景中，通过移动终端的操作系统或应用程序发起请求，以调用虹膜识别的功能。在接受到调用虹膜识别的请求时，处理器110确定接收到了启动虹膜识别的操作指令。

本发明实施例中，虹膜识别模组120通过红外摄像头122获取用户的面部图像，对用户的面部图像进行截取以获得第一虹膜图像。

作为一种可选的实施方式，虹膜识别模组120可以从上述面部图像中截取出用户的眼部图像，根据眼部图像确定用户的瞳孔中心点和虹膜半径，之后根据瞳孔中心点和虹膜半径从眼部图像中确定一个圆形区域，该圆形区域范围内的图像即为第一虹膜图像。

作为一种可选的实施方式，可以通二值化确定瞳孔区域，再获得瞳孔区域的圆心，即可获得瞳孔中心点，请参阅图3，图3为本发明实施例公开的一种确定瞳孔中心点的示意图；该确定瞳孔中心点的步骤的具体实现方式为：

a)根据内边缘定位法获取眼部区域A；

b)采用预设的阈值T0对眼部区域A进行二值化处理，并对二值化处理后的结果取反，得到图像B；

c)通过选取最大连通区域的方式从图像B中提取出瞳孔区域；

d)求取瞳孔区域的圆心位置，即为瞳孔中心点。

在获取了瞳孔中心点之后，通过边缘提取获取虹膜的可见边缘(主要为左右两侧、未被睫毛和下眼睑遮挡的虹膜边缘)，通过分析虹膜的可见边缘与瞳孔中心点的距离确定虹膜半径。之后根据瞳孔中心点和虹膜半径，便可以确定第一虹膜图像。

由于人眼的睫毛分布往往也具有一定的规律，因此，可以提取第一虹膜图像中的目标睫毛图像，之后与睫毛图像模板进行匹配，若匹配成功，则可以为用户通过虹膜识别提供一定的信息量。

然而，由于独立的每根睫毛的位置可能会发生变化，因此在进行目标睫毛图像的匹配时，可以提取粗特征来进行模糊匹配，以提升目标睫毛图像与睫毛图像模板的匹配成功率。

在获取到目标睫毛图像匹配成功的信息量之后，移动终端100可以对去除了目标睫毛图像以外的第二虹膜图像进行虹膜特征匹配，若该匹配也通过，则确定用户通过了虹膜识别。

如图4所示，图4为本发明实施例公开的一种通过上述方式获得的第一虹膜图像、目标睫毛图像和第二虹膜图像的示意图。

本发明实施例中，在将第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配时，由于第二虹膜图像经过了裁剪，因此其不具有睫毛遮盖的位置的虹膜信息。因此，可以将虹膜图像模板对应目标睫毛图像的区域的虹膜图像裁剪掉以获得虹膜图像子模板，将第二虹膜图像与虹膜图像子模板进行匹配，以提高虹膜识别的成功率。

除此之外，本发明实施例中，移动终端100可以在用户使用移动终端100时，获取用户的多个包含睫毛信息的虹膜图像，之后提取出多个睫毛图像并进行合成，以获得上述睫毛图像模板。通过这种方式，可以利用多幅图像叠加来消除高斯噪声和光斑、光线不足等噪声的影响，从而得到更为准确的睫毛图像模板。

作为一种可选的实施方式，移动终端100可以具体通过如下步骤来获得上述睫毛图像模板：

虹膜识别模组120，还用于在移动终端100处于唤醒的状态下，获取用户的N个虹膜图像，将N个虹膜图像传输至处理器110；其中，N为大于1的正整数；

处理器110，还用于提取上述N个虹膜图像中的M个睫毛图像，对M个睫毛图像进行加权平均以获得睫毛图像模板；其中，所述M为小于等于N的正整数。

在上述实施方式中，对M个睫毛图像进行加权平均，在确定权值时，可以根据图像的质量、睫毛图像占整个虹膜图像的比例来确定加权平均的权值。举例来说，若图像模糊，则将其权值设定得较低；若睫毛图像仅占整个虹膜图像的5％，则将其权值设定得较低。

由此可见，在图1所描述的移动终端中，可以在目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功后，去除用户的虹膜图像中的睫毛图像部分，利用剩余的虹膜信息来进行虹膜识别，从而去除了睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

请参阅图5，图5为本发明实施例公开的一种虹膜识别方法的流程示意图。其中，该虹膜识别方法可以由移动终端执行，由图5所示，该虹膜识别方法可以包括：

501、移动终端接收到启动虹膜识别的操作指令之后，获取用户的第一虹膜图像。

本发明实施例中，移动终端可以通过虹膜识别模组获取用户的面部图像，对面部图像进行裁剪以获得眼部图像，根据眼部图像获得第一虹膜图像。

作为一种可选的实施方式，移动终端可以根据眼部图像确定用户的瞳孔中心点和虹膜半径，之后根据瞳孔中心点和虹膜半径从眼部图像中确定一个圆形区域，该圆形区域范围内的图像即为第一虹膜图像。

502、将第一虹膜图像中的目标睫毛图像与预设的睫毛图像模板进行匹配。

本发明实施例中，移动终端可以对第一虹膜图像进行边缘检测以获取第一虹膜图像中睫毛图像的边缘；根据睫毛图像的边缘对第一虹膜图像进行裁剪以提取出第一虹膜图像中的目标睫毛图像。

由于人眼的睫毛分布往往也具有一定的规律，因此，可以提取第一虹膜图像中的目标睫毛图像，之后与睫毛图像模板进行匹配，若匹配成功，则可以为用户通过虹膜识别提供一定的信息量。

然而，由于独立的每根睫毛的位置可能会发生变化，因此在进行目标睫毛图像的匹配时，可以提取粗特征来进行模糊匹配，以提升目标睫毛图像与睫毛图像模板的匹配成功率。

503、若目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功，则裁剪掉第一虹膜图像中的目标睫毛图像以获得第二虹膜图像。

504、将第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配，若匹配成功，则确认用户通过虹膜识别。

在获取到目标睫毛图像匹配成功的信息量之后，移动终端可以对去除了目标睫毛图像以外的第二虹膜图像进行虹膜特征匹配，若该匹配也通过，则确定用户通过了虹膜识别。

本发明实施例中，在将第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配时，由于第二虹膜图像经过了裁剪，因此其不具有睫毛遮盖的位置的虹膜信息。因此，可以将虹膜图像模板对应目标睫毛图像的区域的虹膜图像裁剪掉以获得虹膜图像子模板，将第二虹膜图像与虹膜图像子模板进行匹配，以提高虹膜识别的成功率。

由此可见，利用图5所描述的方法，可以在目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功后，去除用户的虹膜图像中的睫毛图像部分，利用剩余的虹膜信息来进行虹膜识别，从而去除了睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

请参阅图6，图6为本发明实施例公开的另一种虹膜识别方法的流程示意图。其中，该虹膜识别方法可以由移动终端执行，由图6所示，该虹膜识别方法可以包括：

601、移动终端处于唤醒的状态下，获取用户的N个虹膜图像。

本发明实施例中，N为大于1的正整数，当移动终端获取了多于一个虹膜图像之后，提取多于一个虹膜图像中的睫毛图像，并对这些睫毛图像进行合成，以获得睫毛图像模板。通过这种方式，可以利用多幅图像叠加来消除高斯噪声和光斑、光线不足等噪声的影响，从而得到更为准确的睫毛图像模板。

602、提取N个虹膜图像中的M个睫毛图像。

本发明实施例中，移动终端从多个虹膜图像中提取出多于一个睫毛图像，以用于叠加合成，从而获得睫毛图像模板。

603、对上述M个睫毛图像进行加权平均以获得睫毛图像模板。

作为一种可选的实施方式，对M个睫毛图像进行加权平均，在确定权值时，可以根据图像的质量、睫毛图像占整个虹膜图像的比例来确定加权平均的权值。举例来说，若图像模糊，则将其权值设定得较低；若睫毛图像仅占整个虹膜图像的5％，则将其权值设定得较低。

604、接收到启动虹膜识别的操作指令之后，获取用户的第一虹膜图像。

本发明实施例中，移动终端可以通过虹膜识别模组获取用户的面部图像，对面部图像进行裁剪以获得眼部图像，根据眼部图像获得第一虹膜图像。

605、将第一虹膜图像中的目标睫毛图像与预设的睫毛图像模板进行匹配。

本发明实施例中，移动终端可以对第一虹膜图像进行边缘检测以获取第一虹膜图像中睫毛图像的边缘；根据睫毛图像的边缘对第一虹膜图像进行裁剪以提取出第一虹膜图像中的目标睫毛图像。

由于人眼的睫毛分布往往也具有一定的规律，因此，可以提取第一虹膜图像中的目标睫毛图像，之后与睫毛图像模板进行匹配，若匹配成功，则可以为用户通过虹膜识别提供一定的信息量。

然而，由于独立的每根睫毛的位置可能会发生变化，因此在进行目标睫毛图像的匹配时，可以提取粗特征来进行模糊匹配，以提升目标睫毛图像与睫毛图像模板的匹配成功率。

606、若目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功，则裁剪掉第一虹膜图像中的目标睫毛图像以获得第二虹膜图像。

607、将第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配，若匹配成功，则确认用户通过虹膜识别。

本发明实施例中，在将第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配时，由于第二虹膜图像经过了裁剪，因此其不具有睫毛遮盖的位置的虹膜信息。因此，可以将虹膜图像模板对应目标睫毛图像的区域的虹膜图像裁剪掉以获得虹膜图像子模板，将第二虹膜图像与虹膜图像子模板进行匹配，以提高虹膜识别的成功率。

由此可见，利用图6所描述的方法，可以在目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功后，去除用户的虹膜图像中的睫毛图像部分，利用剩余的虹膜信息来进行虹膜识别，从而去除了睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

请参阅图7，图7为本发明实施例公开的又一种虹膜识别方法的流程示意图。该虹膜识别方法可以应用于包括处理器和虹膜识别模组的移动终端。由图7所示，该虹膜识别方法可以包括如下步骤：

701、虹膜识别模组在移动终端处于唤醒的状态下，获取用户的N个虹膜图像，将N个虹膜图像传输至处理器。

本发明实施例中，N为大于1的正整数，当移动终端获取了多于一个虹膜图像之后，提取多于一个虹膜图像中的睫毛图像，并对这些睫毛图像进行合成，以获得睫毛图像模板。通过这种方式，可以利用多幅图像叠加来消除高斯噪声和光斑、光线不足等噪声的影响，从而得到更为准确的睫毛图像模板。

702、处理器提取N个虹膜图像中的M个睫毛图像，对M个睫毛图像进行加权平均以获得睫毛图像模板。

本发明实施例中，移动终端从多个虹膜图像中提取出多于一个睫毛图像，以用于叠加合成，从而获得睫毛图像模板。

作为一种可选的实施方式，对M个睫毛图像进行加权平均，在确定权值时，可以根据图像的质量、睫毛图像占整个虹膜图像的比例来确定加权平均的权值。举例来说，若图像模糊，则将其权值设定得较低；若睫毛图像仅占整个虹膜图像的5％，则将其权值设定得较低。

703、处理器在接收到启动虹膜识别的操作指令之后，通知虹膜识别模组获取用户的虹膜图像。

704、虹膜识别模组获取用户的第一虹膜图像，并将第一虹膜图像传输至处理器。

作为一种可选的实施方式，虹膜识别模组可以从上述面部图像中截取出用户的眼部图像，根据眼部图像确定用户的瞳孔中心点和虹膜半径，之后根据瞳孔中心点和虹膜半径从眼部图像中确定一个圆形区域，该圆形区域范围内的图像即为第一虹膜图像。

705、处理器将第一虹膜图像中的目标睫毛图像与预设的睫毛图像模板进行匹配。

本发明实施例中，移动终端可以对第一虹膜图像进行边缘检测以获取第一虹膜图像中睫毛图像的边缘；根据睫毛图像的边缘对第一虹膜图像进行裁剪以提取出第一虹膜图像中的目标睫毛图像。

由于人眼的睫毛分布往往也具有一定的规律，因此，可以提取第一虹膜图像中的目标睫毛图像，之后与睫毛图像模板进行匹配，若匹配成功，则可以为用户通过虹膜识别提供一定的信息量。

然而，由于独立的每根睫毛的位置可能会发生变化，因此在进行目标睫毛图像的匹配时，可以提取粗特征来进行模糊匹配，以提升目标睫毛图像与睫毛图像模板的匹配成功率。

706、若目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功，则裁剪掉第一虹膜图像中的目标睫毛图像以获得第二虹膜图像。

707、将第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配，若匹配成功，则确认用户通过虹膜识别。

本发明实施例中，在将第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配时，由于第二虹膜图像经过了裁剪，因此其不具有睫毛遮盖的位置的虹膜信息。因此，可以将虹膜图像模板对应目标睫毛图像的区域的虹膜图像裁剪掉以获得虹膜图像子模板，将第二虹膜图像与虹膜图像子模板进行匹配，以提高虹膜识别的成功率。

由此可见，利用图7所描述的方法，可以在目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功后，去除用户的虹膜图像中的睫毛图像部分，利用剩余的虹膜信息来进行虹膜识别，从而去除了睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

请参阅图8，图8为本发明实施例公开的一种移动终端800的功能单元组成框图。如图8所示，移动终端800可以包括处理单元801和虹膜识别单元802和存储单元803，其中：

虹膜识别单元802，用于获取第一虹膜图像；第一虹膜图像包括目标睫毛图像；

存储单元803，用于存储睫毛图像模板；

处理单元801，用于根据睫毛图像模板，去除第一虹膜图像中的目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；以及用于根据第二虹膜图像进行虹膜识别。

可以理解的是，移动终端为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

本发明实施例可以根据上述方法示例对移动终端进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。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。需要说明的是，本发明实施例中对单元的划分是示意性的，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。

作为一种可选的实施方式，处理单元801可为中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)，通用处理器，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit，ASIC)，现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。虹膜识别单元802可以为包含红外补光灯以及红外摄像头的虹膜识别模组。

由此可见，图8所描述的移动终端，可以在目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功后，去除用户的虹膜图像中的睫毛图像部分，利用剩余的虹膜信息来进行虹膜识别，从而去除了睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

请参阅图9，图9为本发明实施例公开的另一种移动终端900的结构示意图。如图所示，该移动终端包括处理器901、存储器902、通信接口903以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置为由处理器执行，程序中包括用于执行上述方法实施例中的步骤的指令。

举例来说，程序包括用于执行以下步骤的指令：

接收到启动虹膜识别的操作指令之后，获取用户的第一虹膜图像；

将所述第一虹膜图像中的目标睫毛图像与预设的睫毛图像模板进行匹配；

若所述目标睫毛图像与所述睫毛图像模板匹配成功，则裁剪掉所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；

将所述第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配，若匹配成功，则确认所述用户通过虹膜识别。

作为一种可选的实施方式，程序还包括用于执行以下步骤的指令：

所述移动终端处于唤醒的状态下，获取用户的N个虹膜图像；其中，N为大于1的正整数；

提取所述N个虹膜图像中的M个睫毛图像；所述M为小于等于N的正整数；

对所述M个睫毛图像进行加权平均以获得所述睫毛图像模板。

作为一种可选的实施方式，在获取用户的第一虹膜图像方面，程序包括具体用于执行以下步骤的指令：

根据获取到的所述用户的眼部图像确定用户的瞳孔中心点和虹膜半径；

根据所述瞳孔中心点和所述虹膜半径从所述用户的眼部图像中截取出所述第一虹膜图像。

作为一种可选的实施方式，程序还包括用于执行以下步骤的指令：

对所述第一虹膜图像进行边缘检测以获取所述第一虹膜图像中睫毛图像的边缘；

根据所述睫毛图像的边缘对所述第一虹膜图像进行裁剪以提取出所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像。

作为一种可选的实施方式，在将所述第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配方面，程序包括具体用于执行以下步骤的指令：

裁剪掉所述虹膜图像模板中所述目标睫毛图像对应的区域以获得虹膜图像子模板；

将所述第二虹膜图像与所述虹膜图像子模板进行匹配。

由此可见，图9所描述的移动终端，可以在目标睫毛图像与睫毛图像模板匹配成功后，去除用户的虹膜图像中的睫毛图像部分，利用剩余的虹膜信息来进行虹膜识别，从而去除了睫毛带来的干扰噪声，提高虹膜识别的准确率和成功率。

请参阅图10，图10为本发明实施例公开的另一种移动终端1000的结构示意图。如图10所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal DigitalAssistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑等任意移动终端，以移动终端为手机为例：

图10示出的是与本发明实施例提供的移动终端相关的手机的部分结构的框图。参考图10，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路1001、存储器1002、输入单元1003、显示单元1004、传感器1005、音频电路1006、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块1007、处理器1008、以及电源1009等部件。本领域技术人员可以理解，图10中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图10对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

RF电路1001可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1008处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路1001包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路1001还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(GlobalSystem of Mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet RadioService，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。

存储器1002可用于存储软件程序以及模块，处理器1008通过运行存储在存储器1002的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1002可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器1002可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元1003可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1003可包括触控面板10031、虹膜识别模组10032、指纹识别模组10033以及人脸识别模组10034。触控面板10031，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板10031上或在触控面板10031附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板10031可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1008，并能接收处理器集合1008发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板10031。除了触控面板10031，输入单元1003还可以包括虹膜识别模组10032，用于接收用户输入的虹膜信息以识别用户的身份。

显示单元1004可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1004可包括显示面板10041，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板10041。进一步的，触控面板10031可覆盖显示面板10041，当触控面板10031检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器集合1008以确定触摸事件的类型，随后处理器集合1008根据触摸事件的类型在显示面板10041上提供相应的视觉输出。虽然在图10中，触控面板10031与显示面板10041是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板10031与显示面板10041集成而实现手机的输入和输出功能。

手机还可包括至少一种传感器1005，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板10041的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板10041和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路1006、扬声器10061，传声器10062可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1006可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器10061，由扬声器10061转换为声音信号输出；另一方面，传声器10062将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1006接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器集合1008处理后，经RF电路1001以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器1002以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1007可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图10示出了WiFi模块1007，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器1008是手机的控制中心，处理器1008利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1002内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1002内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器1008可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器1008可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1008中。

手机还包括给各个部件供电的电源1009(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1008逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

前述图5至图7所示的实施例中，各步骤方法流程可以基于该手机的结构实现。

前述图8所示的实施例中，各单元功能可以基于该手机的结构实现。

举例来说，处理器1008可以调用存储器1002中存储的计算机程序，用于执行以下操作：

接收到启动虹膜识别的操作指令之后，获取用户的第一虹膜图像；

将所述第一虹膜图像中的目标睫毛图像与预设的睫毛图像模板进行匹配；

若所述目标睫毛图像与所述睫毛图像模板匹配成功，则裁剪掉所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；

将所述第二虹膜图像与预设的虹膜图像模板进行匹配，若匹配成功，则确认所述用户通过虹膜识别。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，所述计算机包括移动终端。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所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，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，所述计算机包括移动终端。

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 (16)

1.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括处理器、连接所述处理器的存储器和虹膜识别模组，其中，

所述虹膜识别模组，用于获取第一虹膜图像；所述第一虹膜图像包括目标睫毛图像；

所述存储器，用于存储睫毛图像模板；

所述处理器，用于根据所述睫毛图像模板，去除所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；以及用于根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别。

2.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，在所述根据所述睫毛图像模板，去除所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像方面，所述处理器具体用于：

将所述目标睫毛图像与所述睫毛图像模板进行匹配；

若所述目标睫毛图像与所述睫毛图像模板匹配成功，则裁剪掉所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像。

3.根据权利要求2所述的移动终端，其特征在于，

所述虹膜识别模组，还用于在所述移动终端处于唤醒的状态下，获取用户的N个虹膜图像；其中，N为大于1的正整数；

所述处理器，还用于提取所述N个虹膜图像中的M个睫毛图像，对所述M个睫毛图像进行加权平均以获得所述睫毛图像模板；其中，所述M为小于等于N的正整数。

4.根据权利要求3所述的移动终端，其特征在于，在所述获取第一虹膜图像方面，所述虹膜识别模组具体用于：

根据获取到的眼部图像确定用户的瞳孔中心点和虹膜半径；根据所述瞳孔中心点和所述虹膜半径从所述眼部图像中截取出所述第一虹膜图像。

5.根据权利要求4所述的移动终端，其特征在于，

所述处理器，还用于：对所述第一虹膜图像进行边缘检测，以获取所述第一虹膜图像中睫毛图像的边缘；根据所述睫毛图像的边缘提取出所述目标睫毛图像。

6.根据权利要求1～5中任意一项所述的移动终端，其特征在于，

所述存储器，还用于存储虹膜图像模板；

在所述根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别方面，所述处理器具体用于：

裁剪掉所述虹膜图像模板中所述目标睫毛图像对应的区域，以获得虹膜图像子模板；将所述第二虹膜图像与所述虹膜图像子模板进行匹配。

7.一种虹膜识别方法，其特征在于，包括：

获取第一虹膜图像；所述第一虹膜图像包括目标睫毛图像；

根据预设的睫毛图像模板，去除所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；

根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据预设的睫毛图像模板，去除所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像，包括：

将所述目标睫毛图像与所述睫毛图像模板进行匹配；

若所述目标睫毛图像与所述睫毛图像模板匹配成功，则裁剪掉所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取第一虹膜图像之前，所述方法还包括：

所述移动终端处于唤醒的状态下，获取用户的N个虹膜图像；其中，N为大于1的正整数；

提取所述N个虹膜图像中的M个睫毛图像；所述M为小于等于N的正整数；

对所述M个睫毛图像进行加权平均以获得所述睫毛图像模板。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取第一虹膜图像，包括：

根据获取到的眼部图像确定用户的瞳孔中心点和虹膜半径；

根据所述瞳孔中心点和所述虹膜半径从所述眼部图像中截取出所述第一虹膜图像。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述将所述目标睫毛图像与所述睫毛图像模板进行匹配之前，所述方法还包括：

对所述第一虹膜图像进行边缘检测，以获取所述第一虹膜图像中睫毛图像的边缘；

根据所述睫毛图像的边缘提取出所述目标睫毛图像。

12.根据权利要求7～11中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别，包括：

裁剪掉所述虹膜图像模板中所述目标睫毛图像对应的区域，以获得虹膜图像子模板；

将所述第二虹膜图像与所述虹膜图像子模板进行匹配。

13.一种移动终端，其特征在于，包括：

虹膜识别单元，用于获取第一虹膜图像；所述第一虹膜图像包括目标睫毛图像；

存储单元，用于存储睫毛图像模板；

处理单元，用于根据所述睫毛图像模板，去除所述第一虹膜图像中的所述目标睫毛图像以获得第二虹膜图像；以及用于根据所述第二虹膜图像进行虹膜识别。

14.根据权利要求13所述的移动终端，其特征在于，

所述虹膜识别单元，还用于在所述移动终端处于唤醒的状态下，获取用户的N个虹膜图像；其中，N为大于1的正整数；

所述处理单元，还用于提取所述N个虹膜图像中的M个睫毛图像，对所述M个睫毛图像进行加权平均以获得所述睫毛图像模板；其中，所述M为小于等于N的正整数。

15.一种移动终端，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求7至12任意一项方法中的步骤的指令。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其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7至12任意一项所述的方法，所述计算机包括移动终端。