CN107545160A - 指纹识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种指纹识别方法及装置，其中，该方法包括：采集用于鉴权的指纹图像信息；确定鉴权场景的安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别；选择与所述安全级别对应的匹配阈值，并判断所述指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足所述匹配阈值；根据判断结果确定对所述指纹图像信息的鉴权结果。通过本发明，解决了相关技术中在指纹识别时匹配识别率和安全性不能兼顾的技术问题。

Description

指纹识别方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种指纹识别方法及装置。

背景技术

指纹识别在手机终端中的使用越来越普及。在不远的将来，几乎所有的智能手机都会配置指纹识别芯片。也就是几乎所有的用户都可以体验到指纹带来的便利。但是由于手机体积、功耗、处理能力的自身因素限制。对于许多特殊用户的手指，目前指纹识别芯片的处理能力较差，用户体验较差。比如，有些用户(尤其是部分女性用户)指纹纹路较浅，通过压感式指纹芯片捕获到的图像对比度较差，通过二值化、细化等图像处理后，指纹的特征信息质量较差。所以这些用户就很难使用指纹功能。

相关技术中，指纹识别的处理方法是将提取捕获图像的特征信息，并与已保存的指纹特征值匹配。并设定匹配阈值。如果匹配结果超过匹配阈值，则认为匹配成功，否则认为匹配失败。为了满足大部分用户，手机在出厂之前，通过获取一个相对的最优阈值。如果这个最优阈值较大，则匹配困难度增大，指纹识别的安全性就越高；如果最优阈值较小，则匹配更容易，匹配识别率提高，但是误差就会提高。总之，阈值匹配方法简单，但是很难满足所有用户的需求。

相关技术中的手机指纹识别录入方式只是单纯的录入。指纹识别主要是以录入指纹图像和已保存的指纹图像模板作对比。而且匹配值超过预设阈值，则认为识别正确，否则认为是假手指。

用户使用指纹识别的时候，指纹图像质量越好，特征值就越有效；指纹图像越差，特征值的质量也越少。所以部分手机使用者的指纹图像纹路较浅，提取的特征值较少。指纹识别的时候，芯片捕捉的图像特征值和已保存的特征值之间相似度较低。如果按照已有的方法设定固定的阈值，则指纹识别率很差。

针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种指纹识别方法及装置，以至少解决相关技术中在指纹识别时匹配识别率和安全性不能兼顾的技术问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种指纹识别方法，包括：采集用于鉴权的指纹图像信息；确定鉴权场景的安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别；选择与所述安全级别对应的匹配阈值，并判断所述指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足所述匹配阈值；根据判断结果确定对所述指纹图像信息的鉴权结果。

可选地，采集用于鉴权的指纹图像信息包括：接收通过指纹识别模块录入的指纹图像；通过数字图像处理将所述指纹图像转换成一个或多个指纹特征值并作为所述指纹图像信息。

可选地，确定鉴权场景的安全属性信息包括：判断所述鉴权场景是否与账户支付相关；在判断结果为是时，确定所述鉴权场景为非安全场景，在判断结果为否时，确定所述鉴权场景为安全场景。

可选地，选择与所述安全级别对应的匹配阈值包括：在所述安全属性信息指示所述鉴权场景为非安全场景时，提高初始阈值得到第一匹配阈值；在所述安全属性信息指示所述鉴权场景为安全场景时，降低所述初始阈值得到第二匹配阈值。

可选地，降低所述初始阈值得到第二匹配阈值包括：获取所述指纹图像信息中指纹特征值的第一数量，并得到所述第一数量与预设数量的第一比值，其中，所述预设数量和所述初始阈值对应；将所述初始阈值降低为所述初始阈值与所述第一比值的乘积以得到所述第二匹配阈值。

可选地，提高初始阈值得到第一匹配阈值包括：获取所述指纹图像信息中指纹特征值的第二数量，并得到所述第二数量与预设数量的第二比值；将所述初始阈值调整为所述初始阈值与所述第二比值的乘积以得到第三匹配阈值；在所述第三匹配阈值、预设安全阈值、第四匹配阈值中选择最大值得到所述第一匹配阈值，其中，所述第四匹配阈值是用除所述指纹图像信息对应手指之外的其他手指对所述指纹库进行匹配得到的匹配度。

可选地，所述初始阈值包括以下之一：多个指纹图像与指纹库的匹配度的平均值、出厂设置的匹配阈值，和/或，所述预设数量是根据采集到的多个指纹图像中所包括的指纹特征值的平均值。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种指纹识别装置，包括：采集模块，用于采集用于鉴权的指纹图像信息；确定模块，用于确定鉴权场景的安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别；处理模块，用于选择与所述安全级别对应的匹配阈值，并判断所述指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足所述匹配阈值；鉴权模块，用于根据判断结果确定对所述指纹图像信息的鉴权结果。

可选地，处理模块还包括：第一处理单元，用于在所述安全属性信息指示所述鉴权场景为非安全场景时，提高初始阈值得到第一匹配阈值；第二处理单元，用于在所述安全属性信息指示所述鉴权场景为安全场景时，降低所述初始阈值得到第二匹配阈值。

可选地，第二处理单元用于：获取所述指纹图像信息中指纹特征值的第一数量，并得到所述第一数量与预设数量的第一比值，其中，所述预设数量和所述初始阈值对应；将所述初始阈值降低为所述初始阈值与所述第一比值的乘积以得到所述第二匹配阈值。

可选地，所述第一处理单元用于：获取所述指纹图像信息中指纹特征值的第二数量，并得到所述第二数量与预设数量的第二比值；将所述初始阈值调整为所述初始阈值与所述第二比值的乘积以得到第三匹配阈值；在所述第三匹配阈值、预设安全阈值、第四匹配阈值中选择最大值得到所述第一匹配阈值，其中，所述第四匹配阈值是用除所述指纹图像信息对应手指之外的其他手指对所述指纹库进行匹配得到的匹配度。

根据本发明的另一个实施例，提供了另一种指纹识别方法，包括：采集用于鉴权的指纹信息；识别当前鉴权场景是第一鉴权场景时，将所述采集到的指纹信息与第一阈值进行比较以确定匹配结果；识别当前鉴权场景是第二鉴权场景时，将所述采集到的指纹信息与第二阈值进行比较以确定匹配结果；其中，所述第一阈值与所述第二阈值不同。

可选地，所述识别当前鉴权场景包括：识别安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别，所述第一鉴权场景与第二鉴权场景的安全级别不同。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质。该存储介质设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

采集用于鉴权的指纹图像信息；

确定鉴权场景的安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别；

选择与所述安全级别对应的匹配阈值，并判断所述指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足所述匹配阈值；

根据判断结果确定对所述指纹图像信息的鉴权结果。

通过本发明，采集用于鉴权的指纹图像信息，然后确定鉴权场景的安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别，选择与所述安全级别对应的匹配阈值，并判断所述指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足所述匹配阈值，最后根据判断结果确定对所述指纹图像信息的鉴权结果。由于在采集到指纹图像信息后，在进行指纹匹配前，根据鉴权场景的安全属性信息动态选择了匹配阈值，因此可以根据不同的场景来选择不同的匹配阈值，以使在提高指纹识别拒真率的同时，在安全级别高的场景也能兼顾指纹识别的安全性，可以解决相关技术中在指纹识别时匹配识别率和安全性不能兼顾的技术问题，达到提高用户体验的效果，进一步体现了指纹识别的便利性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的一种指纹识别方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的指纹识别方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的指纹识别装置的结构框图；

图4是根据本发明实施例的指纹识别装置的可选结构框图一；

图5是根据本发明实施例的调整指纹阈值的流程图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，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”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

实施例1

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在具备指纹识别模块的移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种指纹识别方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，移动终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的指纹识别方法对应的程序指令/模块，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种运行于上述移动终端的指纹识别方法，图2是根据本发明实施例的指纹识别方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，采集用于鉴权的指纹图像信息；

步骤S204，确定鉴权场景的安全属性信息，其中，安全属性信息用于指示鉴权场景的安全级别；

步骤S206，选择与安全级别对应的匹配阈值，并判断指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足匹配阈值；

步骤S208，根据判断结果确定对指纹图像信息的鉴权结果。

通过上述步骤，采集用于鉴权的指纹图像信息，然后确定鉴权场景的安全属性信息，其中，安全属性信息用于指示鉴权场景的安全级别，选择与安全级别对应的匹配阈值，并判断指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足匹配阈值，最后根据判断结果确定对指纹图像信息的鉴权结果。由于在采集到指纹图像信息后，在进行指纹匹配前，根据鉴权场景的安全属性信息动态选择了匹配阈值，因此可以根据不同的场景来选择不同的匹配阈值，以使在提高指纹识别拒真率的同时，在安全级别高的场景也能兼顾指纹识别的安全性，可以解决相关技术中在指纹识别时匹配识别率和安全性不能兼顾的技术问题，达到提高用户体验的效果，进一步体现了指纹识别的便利性。

可选地，上述步骤的执行主体可以为具备指纹识别的设备，如手机、平板等，但不限于此。

可选地，步骤S202和步骤S204的执行顺序是可以互换的，即可以先执行步骤S204，然后再执行S202。

可选的，采集用于鉴权的指纹图像信息包括：

S11，接收通过指纹识别模块录入的指纹图像；

S12，通过数字图像处理将指纹图像转换成一个或多个指纹特征值并作为指纹图像信息。指纹特征值的多少取决于纹路的深浅和指纹面积的大小。

在根据本实施例的可选实施方式中，确定鉴权场景的安全属性信息包括：

S21，判断鉴权场景是否与账户支付相关；

S22，在判断结果为是时，确定鉴权场景为非安全场景，在判断结果为否时，确定鉴权场景为安全场景。

可选的，除了账户支付之外，还可以预设一些安全场景，如，对银行或金融的软件客户端进行指纹鉴权时，安全级别较高，是非安全场景，而在桌面解锁，普通文件夹解锁的鉴权场景，安全级别较低，是安全场景，在此仅是举例说明，具体场景的安全性可以由其属性和人为的设置而定。

可选的，选择与安全级别对应的匹配阈值具体包括：在安全属性信息指示鉴权场景为非安全场景时，提高初始阈值得到第一匹配阈值；在安全属性信息指示鉴权场景为安全场景时，降低初始阈值得到第二匹配阈值。

在根据本实施例的可选实施方式中，上述降低初始阈值得到第二匹配阈值具体包括：

S31，获取指纹图像信息中指纹特征值的第一数量，并得到第一数量与预设数量的第一比值，其中，预设数量和初始阈值对应；如，指纹特征值的第一数量为15，预设数量为20，则第一比值为75％。

S32，将初始阈值降低为初始阈值与第一比值的乘积以得到第二匹配阈值。如，初始阈值为80％，则此处得到的第二匹配阈值为60％，通过降低匹配阈值，从而提高了识别率。

在根据本实施例的可选实施方式中，上述提高初始阈值得到第一匹配阈值包括：

S41，获取指纹图像信息中指纹特征值的第二数量，并得到第二数量与预设数量的第二比值；

S42，将初始阈值调整为初始阈值与第二比值的乘积以得到第三匹配阈值；

S43，在第三匹配阈值、预设安全阈值、第四匹配阈值中选择最大值得到第一匹配阈值，其中，第四匹配阈值是用除指纹图像信息对应手指之外的其他手指对指纹库进行匹配得到的匹配度。其中，预设安全阈值是标准阈值，要实现安全级别较高的鉴权，必须高于或等于该预设安全阈值。

可选的，初始阈值包括以下之一：多个指纹图像(如，多个手指的指纹图像)与指纹库的匹配度的平均值、出厂设置的匹配阈值、业界平均采用的匹配阈值等，预设数量是根据采集到的多个指纹图像中所包括的指纹特征值的平均值，如10个手指的指纹图像，指纹特征值总数为150，则预设数量是15。

在本实施例中还提供了另一种运行于上述移动终端的指纹识别方法，该方法包括：

S51，采集用于鉴权的指纹信息；

S52，在识别当前鉴权场景是第一鉴权场景时，将所述采集到的指纹信息与第一阈值进行比较以确定匹配结果；在识别当前鉴权场景是第二鉴权场景时，将所述采集到的指纹信息与第二阈值进行比较以确定匹配结果；其中，所述第一阈值与所述第二阈值不同。

可选地，所述识别当前鉴权场景可以通过识别当前鉴权场景中的安全属性信息来实现，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别，所述第一鉴权场景与第二鉴权场景的安全级别不同，通过在不同安全级别的鉴权场景适用不同的匹配阈值(如，第一阈值和第二阈值)来进行指纹识别，可以实现在不同的场景和使用环境下调整指纹识别的匹配通过率。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

实施例2

在本实施例中还提供了一种指纹识别装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图3是根据本发明实施例的指纹识别装置的结构框图，如图3所示，该装置包括：

采集模块30，用于采集用于鉴权的指纹图像信息；

确定模块32，用于确定鉴权场景的安全属性信息，其中，安全属性信息用于指示鉴权场景的安全级别；

处理模块34，用于选择与安全级别对应的匹配阈值，并判断指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足匹配阈值；

鉴权模块36，用于根据判断结果确定对指纹图像信息的鉴权结果。

图4是根据本发明实施例的指纹识别装置的可选结构框图一，如图4所示，该装置除包括图3所示的所有模块外，处理模块34还包括：

第一处理单元40，用于在安全属性信息指示鉴权场景为非安全场景时，提高初始阈值得到第一匹配阈值；

第二处理单元42，用于在安全属性信息指示鉴权场景为安全场景时，降低初始阈值得到第二匹配阈值。

具体的，第二处理单元用于：获取指纹图像信息中指纹特征值的第一数量，并得到第一数量与预设数量的第一比值，其中，预设数量和初始阈值对应；将初始阈值降低为初始阈值与第一比值的乘积以得到第二匹配阈值。

第一处理单元用于：获取指纹图像信息中指纹特征值的第二数量，并得到第二数量与预设数量的第二比值；将初始阈值调整为初始阈值与第二比值的乘积以得到第三匹配阈值；在第三匹配阈值、预设安全阈值、第四匹配阈值中选择最大值得到第一匹配阈值，其中，第四匹配阈值是用除指纹图像信息对应手指之外的其他手指对指纹库进行匹配得到的匹配度。

可选的，初始阈值包括以下之一：多个指纹图像(如，多个手指的指纹图像)与指纹库的匹配度的平均值、出厂设置的匹配阈值、业界平均采用的匹配阈值等，预设数量是根据采集到的多个指纹图像中所包括的指纹特征值的平均值，如10个手指的指纹图像，指纹特征值总数为150，则预设数量是15。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

实施例3

本实施例是根据本发明的可选实施例，用于对本申请进行详细的说明：

本实施例中，在安全性较低的指纹功能应用场景(如指纹解锁、一指直达打开应用程序等)，可以在用户录入指纹之后，根据用户的指纹图像数据生成指纹特征值，并根据指纹特征值的特征信息丰富程度自动设定一个动态阈值。可选的，也可以手动设置一个最佳体验的阈值。比如用户录入完指纹后，如果动态设定的阈值依然很难解锁，就可以手动设定较低的阈值。并通过指纹验证来确定新设定阈值是否合适。

在一些安全性较高的应用场景。对指纹识别的安全性有较高的要求，所以指纹阈值的调整具有一定的范围。通过特定阈值和其他手指对应的手指和指纹模板信息确定一个较高的阈值来进行安全指纹验证。

本实施例基于安装有指纹传感器的手机终端设备，目的在于提供一种基于动态阈值的指纹识别方法，以解决现有技术中部分困难指纹用户无法使用指纹的问题，以及解决指纹便捷性和安全性的矛盾重读。具有便捷性、可操作性。

本实施例具体包括如下内容：

指纹自适应阈值获取：用户录入完指纹后，首先通过数字图像处理，将指纹图像转换成指纹特征值。指纹特征值的数量和指纹识别的困难程度相关，可以基于大量用户有一个指纹特征值数量的平均值：TplAverageNum，对应的预设指纹识别阈值为T。本实施例可以适用于用户录入指纹的特征值数量比大量用户的平均特征数量TplAverageNum少的情况，根据指纹特征值的数量对用户指纹识别阈值T进行调整，从而获取到一个较优的自适应阈值。一种可行的方法就是根据用户指纹特征值数量和大量用户的平均特征值数量的比值确定用户的阈值：如某个用户录入的指纹特征值数量TplNum为TplAverageNum的80％。将该用户指纹自适应阈值TUser调整为最优阈值的80％，即：TUser＝80％*T；

通过适当地降低阈值，提高指纹识别率。自适应阈值为非安全场景中的指纹识别和安全场景中的指纹识别阈值调整提供参考。

结合用户动态设定的非安全环境指纹识别阈值：一般情况下可以将指纹自适应阈值TUser设置为非安全环境指纹识别阈值。由于其适当降低了指纹识别阈值，所以对于部分困难用户，识别率将大大提高。

如果用户对动态调整阈值的体验较差的时候，可以根据实际情况在自适应阈值附近手动调整阈值。如果用户感觉在自适应阈值的基础上，指纹的拒真率较差，可以降低自适应阈值，从而确定最终的非安全场景中指纹识别动态阈值。

保存该非安全场景中指纹识别动态阈值与预设的用户指纹识别自适应阈值的差异。在下次指纹录入的时候，直接用该差异修正指纹自适应阈值，作为非安全环境下的指纹解锁阈值。

安全验证阈值Tsafe：安全性是指纹识别的一大特点。如果大幅度地降低指纹识别阈值。在降低拒真率的同时会降低指纹的安全性。所以上述的情况只适用于安全级别较低的场景，如指纹识别解锁、指纹一指直达打开应用程序等。但是在指纹支付等领域，需要使用另一个指纹阈值：安全验证阈值Tsafe。

指纹的安全验证阈值是在指纹模板的自适应阈值的基础上进行了更加严格的安全限制得到的。在此期间，加入了特定阈值TGiven和该用户其他手指和已录入手指的验证结果。特定阈值TGiven是一个经验值；用户录入完手指，需要确定安全验证阈值Tsafe，需要用其他手指对该指纹进行验证，获取到匹配结果：T1，T2…….T9。Tsafe取用户自适应阈值TUser、特定阈值TGiven和其他手指与该手指匹配结果(T1……T9)的最大值。从而保证了安全验证。

根据用户录入指纹的模板特征值数量，确定一个自适应阈值。如果用户指纹的特征值较多，那么该自适应阈值就越高，越接近预设的指纹识别阈值T。如果用户的指纹特征值较少，该自适应阈值就越低，和预设指纹识别阈值差异越大。在指纹自适应阈值的基础上，经过用户自动调整确定非安全场景中的指纹识别阈值；结合特定阈值和用户其他手指的解锁匹配值，确定安全场景中的指纹解锁阈值Tsafe。从而在指纹便捷性的基础上，确保了指纹识别的安全性。既保证了指纹支付等安全领域的安全性，又满足了所有用户进行指纹解锁的需求。

本实施例应用于具备指纹识别芯片的手机终端设备，首先通过用户录入指纹模板的特征值数量，调整了指纹预设验证阈值。并在非安全场景中和安全场景中，使用两个不同的阈值，从而实现了方便解锁。安全使用的目的。

图5是根据本发明实施例的调整指纹阈值的流程图，如图5所示，首先建立或设置模板特征数量，作为后续调整阈值的基础，指纹录入完成之后，通过录入的指纹模板特征值数量，调整预设指纹识别阈值，获取到一个指纹自适应阈值。该自适应阈值是对指纹识别阈值的优化和调整。在非安全场合中，使用指纹自适应阈值或者通过用户自动调整自适应阈值，获取到一个动态指纹识别阈值，从而提高了指纹识别拒真率。在安全场景中，将自适应阈值结合特定阈值以及用户其他手指的解锁相似度值，确定一个安全的指纹解锁阈值。从而保证了指纹识别的安全性。

实施例4

本发明的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S1，采集用于鉴权的指纹图像信息；

S2，确定鉴权场景的安全属性信息，其中，安全属性信息用于指示鉴权场景的安全级别；

S3，选择与安全级别对应的匹配阈值，并判断指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足匹配阈值；

S4，根据判断结果确定对指纹图像信息的鉴权结果。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：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。

可选地，在本实施例中，处理器根据存储介质中已存储的程序代码执行采集用于鉴权的指纹图像信息；

可选地，在本实施例中，处理器根据存储介质中已存储的程序代码执行确定鉴权场景的安全属性信息，其中，安全属性信息用于指示鉴权场景的安全级别；

可选地，在本实施例中，处理器根据存储介质中已存储的程序代码执行选择与安全级别对应的匹配阈值，并判断指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足匹配阈值；

可选地，在本实施例中，处理器根据存储介质中已存储的程序代码执行根据判断结果确定对指纹图像信息的鉴权结果。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种指纹识别方法，其特征在于，包括：

采集用于鉴权的指纹图像信息；

确定鉴权场景的安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别；

选择与所述安全级别对应的匹配阈值，并判断所述指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足所述匹配阈值；

根据判断结果确定对所述指纹图像信息的鉴权结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集用于鉴权的指纹图像信息包括：

接收通过指纹识别模块录入的指纹图像；

通过数字图像处理将所述指纹图像转换成一个或多个指纹特征值并作为所述指纹图像信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定鉴权场景的安全属性信息包括：

判断所述鉴权场景是否与账户支付相关；

在判断结果为是时，确定所述鉴权场景为非安全场景，在判断结果为否时，确定所述鉴权场景为安全场景。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选择与所述安全级别对应的匹配阈值包括：

在所述安全属性信息指示所述鉴权场景为非安全场景时，提高初始阈值得到第一匹配阈值；在所述安全属性信息指示所述鉴权场景为安全场景时，降低所述初始阈值得到第二匹配阈值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，降低所述初始阈值得到第二匹配阈值包括：

获取所述指纹图像信息中指纹特征值的第一数量，并得到所述第一数量与预设数量的第一比值，其中，所述预设数量和所述初始阈值对应；

将所述初始阈值降低为所述初始阈值与所述第一比值的乘积以得到所述第二匹配阈值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，提高初始阈值得到第一匹配阈值包括：

获取所述指纹图像信息中指纹特征值的第二数量，并得到所述第二数量与预设数量的第二比值；

将所述初始阈值调整为所述初始阈值与所述第二比值的乘积以得到第三匹配阈值；

在所述第三匹配阈值、预设安全阈值、第四匹配阈值中选择最大值得到所述第一匹配阈值，其中，所述第四匹配阈值是用除所述指纹图像信息对应手指之外的其他手指对所述指纹库进行匹配得到的匹配度。

7.根据权利要求4至6任一项所述的方法，其特征在于，所述初始阈值包括以下之一：多个指纹图像与指纹库的匹配度的平均值、出厂设置的匹配阈值，和/或，所述预设数量是根据采集到的多个指纹图像中所包括的指纹特征值的平均值。

8.一种指纹识别装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集用于鉴权的指纹图像信息；

确定模块，用于确定鉴权场景的安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别；

处理模块，用于选择与所述安全级别对应的匹配阈值，并判断所述指纹图像信息与预设指纹库的匹配度是否满足所述匹配阈值；

鉴权模块，用于根据判断结果确定对所述指纹图像信息的鉴权结果。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，处理模块还包括：

第一处理单元，用于在所述安全属性信息指示所述鉴权场景为非安全场景时，提高初始阈值得到第一匹配阈值；

第二处理单元，用于在所述安全属性信息指示所述鉴权场景为安全场景时，降低所述初始阈值得到第二匹配阈值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，第二处理单元用于：

获取所述指纹图像信息中指纹特征值的第一数量，并得到所述第一数量与预设数量的第一比值，其中，所述预设数量和所述初始阈值对应；

将所述初始阈值降低为所述初始阈值与所述第一比值的乘积以得到所述第二匹配阈值。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一处理单元用于：

获取所述指纹图像信息中指纹特征值的第二数量，并得到所述第二数量与预设数量的第二比值；

将所述初始阈值调整为所述初始阈值与所述第二比值的乘积以得到第三匹配阈值；

在所述第三匹配阈值、预设安全阈值、第四匹配阈值中选择最大值得到所述第一匹配阈值，其中，所述第四匹配阈值是用除所述指纹图像信息对应手指之外的其他手指对所述指纹库进行匹配得到的匹配度。

12.一种指纹识别方法，其特征在于，包括：

采集用于鉴权的指纹信息；

识别当前鉴权场景是第一鉴权场景时，将所述采集到的指纹信息与第一阈值进行比较以确定匹配结果；

识别当前鉴权场景是第二鉴权场景时，将采集到的所述指纹信息与第二阈值进行比较以确定匹配结果；

其中，所述第一阈值与所述第二阈值不同。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述识别当前鉴权场景包括：识别安全属性信息，其中，所述安全属性信息用于指示所述鉴权场景的安全级别，所述第一鉴权场景与第二鉴权场景的安全级别不同。