CN108021912B - 一种指纹识别的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种指纹识别的方法和装置,该方法包括:连续对目标手指进行至少两次指纹图像采集,获取至少两份目标手指的初始指纹图像数据;计算每份初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,将平均值映射到对应的像素点构成目标指纹图像数据,根据目标指纹图像数据进行指纹识别。本发明实施例通过获取多份初始指纹图像数据;然后计算多份初始指纹图像数据中对应像素点的像素值的平均值,并将该平均值映射到对应像素点以构成目标指纹图像数据。该方法利用均值降噪的方式提高了指纹图像的识别率,解决了由于指纹传感器在采集目标手指指纹图像数据时出现的噪点造成的指纹图像识别率低的问题,提升了用户的使用体验。
Description
本申请是分案申请,原申请的申请号为201510679989.8,申请日为2015年10月19日,发明名称为“一种指纹识别的方法和装置”。
技术领域
本发明实施例涉及指纹识别领域,尤其涉及一种指纹识别的方法和装置。
背景技术
随着科学的进步和发展,安全认证的方式越来越多,其中,利用指纹进行安全认证的方式越来越受到用户的关注。
目前,指纹识别技术为用户提供了一种更加准确且快捷的认证方式,避免了现有技术的磁卡认证方式中用户忘带磁卡或者由于使用不当导致磁卡消磁而无法实现认证等情况的出现。现有的指纹识别技术包括注册和认证两部分,首先,用户通过指纹传感器采集其目标手指的指纹图像数据,并将该指纹图像数据作为预设图像数据进行保存,此时用户在此指纹传感器上注册成功;然后,在用户需要利用该指纹传感器进行认证时,再次通过该指纹传感器采集其目标手指的指纹图像数据,并且指纹传感器将采集得到的指纹图像数据与预设图像数据进行匹配,若匹配成功,则认证通过。
然而,现有技术中采集得到的指纹图像数据中通常会存在一些噪点,这些噪点的存在使得指纹图像的识别率降低,给用户的认证造成麻烦,降低了用户的使用体验。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种指纹识别的方法和装置,以达到提高指纹传感器的识别率的目的。
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:
连续对目标手指进行至少两次指纹图像采集,获取至少两份所述目标手指的初始指纹图像数据;
计算每份所述初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,将所述平均值映射到对应的像素点构成目标指纹图像数据;
根据所述目标指纹图像数据进行指纹识别。
另一方面,本发明实施例还提供了一种指纹识别的装置,该装置包括:
采集模块,用于连续对目标手指进行至少两次指纹图像采集,获取至少两份所述目标手指的初始指纹图像数据;
计算模块,用于计算每份所述初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,将所述平均值映射到对应的像素点构成目标指纹图像数据;
识别模块,用于根据所述目标指纹图像数据进行指纹识别。
本发明实施例提供的技术方案,通过采集目标手指的多张指纹图像,以获取多份目标手指的初始指纹图像数据;然后计算多份初始指纹图像数据中对应像素点的像素值的平均值,并将该平均值映射到对应像素点以构成目标指纹图像数据,利用均值降噪的方式提高了指纹图像的识别率,解决了由于指纹传感器在采集目标手指指纹图像数据时出现的噪点造成的指纹图像识别率低的问题,提升了用户的使用体验。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种指纹识别的方法的流程图;
图2为本发明实施例二提供的一种指纹识别的方法的流程图;
图3为本发明实施例三提供的一种指纹识别的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种指纹识别的方法的流程图。该方法可以由指纹识别的装置执行,其中该装置可由软件和/或硬件实现,并一般集成在指纹识别传感器中,该指纹识别传感器可以集成在移动终端中,所述移动终端可以包括智能手机、平板电脑等设备。
参见图1,该方法具体包括如下操作:
S101、连续对目标手指进行至少两次指纹图像采集,获取至少两份所述目标手指的初始指纹图像数据。
在对手指的指纹图像进行采集的过程中,指纹传感器中大量的采集电路采集对应位置的手指的指纹图像。由于采集电路的精度和手指位置的相对性,使得采集得到的指纹图像上存在噪点,该噪点会影响后续操作中指纹传感器对用户指纹的识别。
上述操作中,连续对目标手指进行多次指纹图像采集,以获取多份该目标手指的初始指纹图像数据。在采集指纹图像时,无论目标手指的位置在采集区域如何变化,指纹传感器均以每次采集到的指纹图像的某一顶点为坐标原点构建直角坐标系,并以此得到不同像素点的坐标值。例如,在本发明实施例中,以每次采集到的指纹图像的左上角为坐标原点,确定不同像素点的坐标值。以连续对目标手指进行三次指纹图像采集为例,第一次的指纹图像中各像素点的坐标为A1(x1,y1),B1(x2,y2),C1(x3,y3)等,第二次的指纹图像中各像素点的坐标为A2(x1,y1),B2(x2,y2),C2(x3,y3)等,第三次的指纹图像中各像素点的坐标为A3(x1,y1),B3(x2,y2),C3(x3,y3)等。在后续操作中,利用坐标值确定每份初始指纹图像数据中对应的像素点的像素值。
另外,获取多份目标手指的初始指纹图像数据的好处是,利用多份目标手指的初始指纹图像数据计算得到对应像素点的像素值的平均值,以此消除在指纹图像采集中存在的噪点,提高后续操作中指纹的识别率,使得指纹传感器的识别更加精准。
在此,需要说明的是,指纹传感器对目标手指指纹图像的采集是连续进行的,连续采集的时间在毫秒级,即与目前的指纹传感器采集一次目标手指指纹图像的时间相比,本发明实施例中用户无法感知指纹传感器是进行了多次采集还是一次采集。另外,采集的次数可以人为预先设定或者也可以由程序默认设定,在本发明实施例中,对采集的次数不作具体限定,可以采集两次或者两次以上的任意多次。本领域技术人员应该知晓,当采集的目标手指指纹图像次数越多,后续操作计算得到的相应像素点的像素值的平均值越接近真实值,但同时计算所需的时间也相应增长,因此,采集的次数可由指纹传感器应用的场景或用户的需求灵活设定。
S102、计算每份所述初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,将所述平均值映射到对应的像素点构成目标指纹图像数据。
每份目标指纹图像数据中不同像素点由相应的坐标值确定。在本实施例中,计算每份初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值的过程为,首先由坐标值确定每份目标指纹图像数据中相同位置的像素点的像素值,并计算多份初始指纹图像数据该位置的像素值之和,然后利用该像素值之和计算该位置的像素值的平均值。例如,连续对目标手指进行了三次指纹图像采集,得到三份目标手指的初始指纹图像数据,在直角坐标系中某一坐标位置的像素点的像素值分别为M1,M2和M3,计算得到该位置的像素值之和为M=M1+M2+M3,则可以得到该位置像素值的平均值为V=M/3。然后将该平均值V映射到该位置作为该位置像素点的像素值。
初始指纹图像数据中其他位置像素点的像素值的平均值的计算方法同上,在此不再赘述。计算得到所有位置像素点的像素值的平均值,并将其映射到对应的像素点,便构成了目标指纹图像数据。
S103、根据所述目标指纹图像数据进行指纹识别。
根据目标指纹图像数据对目标手指进行识别时,可以从目标指纹图像数据中提取该目标手指的待检纹路,然后将该待检纹路与预设纹路进行匹配,匹配成功确认该目标手指的指纹识别成功;或者,
还可以从该目标指纹图像数据中提取该目标手指的待检纹路和待检特征点,首先将待检纹路与预设纹路进行匹配,匹配成功后,进一步将待检特征点与预设特征点模板进行匹配,匹配成功确认该目标手指的指纹识别成功,这样设置的好处是,相对于目标手指指纹特征点的提取和识别,目标手指纹路的提取时间更短,识别更方便。首先利用提取到的待检纹路对目标手指的指纹进行粗识别,识别不通过则直接提示用户识别失败,节省了识别的时间,提高了指纹传感器的工作效率;或者,
还可以直接从该目标指纹图像数据中提取该目标手指的待检特征点,直接将待检特征点与预设特征点进行匹配,匹配成功确认该目标手指的指纹识别成功。
在此,需要说明的是,上述仅为举例说明的一些指纹的识别方式,其他本领域技术人员能想到的指纹识别方式均包括在本发明实施例的保护范围内。
本发明实施例通过采集目标手指的多份指纹图像,以获取多份目标手指的初始指纹图像数据;然后计算多份初始指纹图像数据中对应像素点的像素值的平均值,并将该平均值映射到对应像素点以构成目标指纹图像数据。该方法利用均值降噪的方式提高了指纹图像的识别率,解决了由于指纹传感器在采集目标手指指纹图像数据时出现的噪点造成的指纹图像识别率低的问题,提升了用户的使用体验。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种指纹识别的方法的流程图,本发明实施例二提供的指纹识别的方法以上述实施例的技术方案为基础。
参见图2,该方法包括如下操作:
S201、连续对目标手指进行至少两次指纹图像采集,获取至少两份所述目标手指的初始指纹图像数据。
S202、计算每份所述初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,将所述平均值映射到对应的像素点构成目标指纹图像数据。
S203、提取所述目标指纹图像数据中目标手指指纹的待检特征点。
指纹是由人体的表皮凸起或凹陷所形成的纹路。由于人的指纹具有唯一性,即如,每个人的指纹具有其独特的区别与其他个体的特征,例用肉眼观察到的指纹的特点有指纹包括斗形纹,这种指纹由多个同心圆或螺纹线组成;包括弓线纹,这种指纹像弓一样排布。这些肉眼观察到的指纹其实并不是连续的、平滑笔直的,而是经常会出现中断、分叉或转折的,而这些中断点、分叉点或转折点就是指纹的特征点,另外,指纹的特征点还可以包括一些分歧点、孤立点或环点等。
在此,需要说明的是,指纹传感器对指纹的识别主要是对指纹的特征点的识别,一般情况下,指纹传感器并不会直接将采集到的手指的指纹图像进行保存,而是提取该手指的指纹图像的特征点,并将该特征点进行保存以继续使用。
因此,提取指纹的特征点对于指纹识别而言,是一项非常重要和关键的操作。在本实施例中,利用算法对用户的目标手指的目标指纹图像数据中的指纹特征点进行提取,并将提取到的特征点称为待检特征点。
另外,每次从目标指纹图像数据中提取的目标手指指纹的待检特征点的数量和/或参数值有可能存在不同,例如,由于每次采集得到的目标指纹图像数据有所差异,以使得从该目标指纹图像数据中提取的待检特征点也不完全相同。其中,待检特征点的参数可以包括特征点的坐标值和类型值,其中坐标值表示该特征点的位置,特征点的类型包括中心点、分叉点、终止点和三角点,例如,特征点A的坐标为(x,y),类型为分叉点。
当然,指纹的特征点还可以包括其他的参数值,例如,可以包括表示特征点朝向一定方向的方向参数,或表示特征点方向改变的快慢的曲率参数等。表示特征点的参数越多,对于指纹的描述越精细,指纹传感器识别的准确性也就越高。
S204、将所述待检特征点与预设指纹特征点进行匹配。
预设指纹特征点是在指纹传感器第一次识别到某一用户的特定手指的情况下,提取该用户处理后的指纹图像数据中特定手指的指纹的特征点,并将其进行保存,以形成的预设指纹特征点模板。该预设指纹特征点模板的作用是在后续操作中用于识别相应用户的特定手指的指纹。
在此,应该注意的是,该预设指纹特征点模板中的特征点只是以第一次识别得到的处理指纹图像数据为基础提取得到的手指的特征点,并不能包括该手指的全部特征点。
在提取得到目标手指的指纹特征点之后,将该待检特征点与预设指纹特征点进行匹配。该匹配可以是根据待检特征点的参数值进行匹配。优选的,根据待检特征点的坐标值和类型值进行匹配。即可以在预设指纹特征点中确认是否存在与待检特征点坐标值相同的特征点,若存在,则再确定预设指纹特征点的类型值是否与待检特征点的类型值相同,若相同,则确认该待检特征点匹配通过。
S205、在匹配通过时确认所述目标手指为安全手指。
在待检特征点与预设指纹特征点匹配通过时,确认该目标手指为安全手指。以指纹传感器内置于智能手机为例,此时,处于待机状态的智能手机可以直接进行工作状态,或者还可以按照采集的目标手指的不同,进入与该目标手指相对应的智能手机的应用程序界面等。
若待检特征点与预设指纹特征点未通过匹配,则指纹传感器提示用户继续进行指纹采集,若指纹采集规定次数次以上仍然不能通过,则提示用户以输入密码的方式进行认证;或者,提示用户指纹采集已经超过规定次数,请在规定时间后重新进行采集等。
对于步骤S204和步骤S205,更进一步可以通过如下方案具体实现:
基于预设指纹特征点对所述待检特征点进行逐一匹配;
在匹配通过时确定所述待检特征点为安全特征点;
计算所述安全特征点的数量;
当所述安全特征点的数量大于或等于预设安全数量时,确认所述目标手指为安全手指。
将待检特征点与预设指纹特征点模板进行逐一匹配,之后将待检特征点分为三种,一种是在上述匹配过程中待检特征点的参数与预设指纹特征点模板中的某一特征点的参数匹配成功,此时,将该待检特征点确认为安全特征点;第二种是在上述匹配过程中待检特征点的参数与预设指纹特征点模板中的特征点的某一参数未匹配成功,此时,该待检特征点对目标手指的匹配无贡献,直接丢弃该待检特征点;第三种是在上述匹配过程中预设指纹特征点模板中不存在与待检特征点参数值对应的特征点,即该待检特征点的参数均未匹配成功,此时,将该待检特征点参数均未匹配成功的待检特征点确定为第一特征点,用于在后续操作中进一步更新预设特征点模板。
优选的,以待检特征点参数为坐标值和类型值为例进行说明。某一待检特征点A的坐标值为(x,y),类型值为分叉点。在与预设指纹特征点匹配的过程中,若坐标值和类型值均匹配成功,则确认该待检特征点为安全特征点;若只有坐标值或类型值匹配成功,则丢弃该待检特征点;若该待检特征点的参数值和类型值均未匹配成功,则确认该待检特征点为第一特征点,用以在后续操作中对预设指纹特征点模板进行更新。
通过指纹识别装置中内置的程序计算上述确定为安全特征点的数量,并将其与预设安全数量进行比对,当安全特征点的数量大于或等于预设安全数量时,则指纹识别装置可以确认该目标手指为安全手指。以指纹识别装置内置于智能手机中为例,此时,智能手机由待机状态进入到工作状态,或者进一步的,该智能手机可以直接进入与该手指匹配的应用程序的主界面中,例如,当指纹识别装置识别到该安全手指为用户的食指时,进入与之相对应的短信编辑主界面,当指纹识别装置识别到该安全手指为用户的中指时,进入与之相对应的网页浏览主界面,当指纹识别装置识别到该安全手指为用户的拇指时,进入与之相对应的拍照主界面等。这样设置的好处是,在智能手机由待机状态进入工作状态后,省去了用户需要再次对常用应用程序进行选择的操作,一方面,节省了用户的操作时间,提高了用户的使用体验;另一方面,减少了对设备操作,延长了设备的待机时长和使用寿命。
当然,本领域技术人员应该知晓,用户的手指与智能手机的应用程序的对应关系可以根据用户的需求灵活设置,上述手指和应用程序的对应关系仅为距离说明,并非对本发明实施例的限定。
另外,预设安全数量的设定可以是人为预先设定或指纹传感器装置默认设定。通常情况下,当采集到的一个手指的特征点在50个左右时,指纹传感器便可对该手指进行精确的识别。因此,在设定该预设安全数量时,可以参考特征点数量50个进行设定;或者也可以根据指纹传感器的工作场景或用户需求进行灵活设定。
S206、提取所述目标指纹图像数据中的待检特征点。
S207、基于预设指纹特征点对所述待检特征点进行匹配,以确定所述待检特征点中的第一特征点。
在此,需要说明的是,由目标手指的处理指纹图像数据提取得到的待检特征点并非与预设特征点模板中的特征点完全相同,有可能该待检特征点的数量小于预设特征点的数量,或者也有可能待检特征点的数量大于或者等于预设特征点的数量。当待检特征点的数量大于或等于预设特征点的数量时,可以说明此时获取的目标手指的处理指纹图像数据中包含了关于该目标手指指纹更多的特征点,此时,将该多出的未匹配成功的待检特征点称为第一特征点。
S208、将所述第一特征点保存在所述预设指纹特征点中,以更新所述预设指纹特征点;其中,所述第一特征点为待检特征点的参数均未匹配成功的特征点。
在本发明实施例中,在预设特征点的基础上,将上述第一特征点增加到预设特征点模板中,以使得预设特征点模板中的关于用户目标手指的特征点更加全面,使得后续操作中指纹传感器的识别更加准确。
当然,本领域技术人员应该知晓,上述方式仅为更新预设特征点模板的一种方式,进一步的,还可以以其他方式对预设特征点模板进行更新,例如,还可以将全部待检特征点代替预设特征点模板中的特征点,以此更新预设特征点模板。
在此,需要说明的是,步骤S206-S208为在上述实施例的技术方案的基础上,在步骤S205之后,进一步增加的技术方案。本领域技术人员应该知晓,步骤S201-S205的技术方案可以单独实施,也可以同步骤S206-S208同时实施。
本发明实施例通过采集目标手指的多份指纹图像,以获取多份目标手指的初始指纹图像数据;然后计算多份初始指纹图像数据中对应像素点的像素值的平均值,并将该平均值映射到对应像素点以构成目标指纹图像数据。然后利用该目标指纹图像数据中提取到的指纹的特征点对该目标手指的指纹进行匹配,匹配通过则确认该目标手指为安全手指。并且,在确认其为安全手指之后,还可以进一步根据提取到的指纹特征点对预设指纹特征点模板进行更新,该方法利用均值降噪的方式提高了指纹图像的识别率,解决了由于指纹传感器在采集目标手指指纹图像数据时出现的噪点造成的指纹图像识别率低的问题,提升了用户的使用体验。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种指纹识别的装置的结构示意图。该指纹识别的装置的实施例基于上述各指纹识别的方法的实施例实现,在指纹识别的装置实施例中未尽的描述,可以参考上述各个指纹识别的方法的实施例。
参见图3,该装置包括如下模块:采集模块31、计算模块32和识别模块33;
其中,采集模块31,用于连续对目标手指进行至少两次指纹图像采集,获取至少两份所述目标手指的初始指纹图像数据;
计算模块32,用于计算每份所述初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,将所述平均值映射到对应的像素点构成目标指纹图像数据;
识别模块33,用于根据所述目标指纹图像数据进行指纹识别。
本发明实施例通过采集模块31对目标手指进行多次指纹图像采集,以获取多份目标手指的初始指纹图像数据,然后通过计算模块32计算该多份初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,并将该平均值作为该像素点的像素值构成目标指纹图像数据,进而通过识别模块33对目标手指的指纹进行识别。本发明实施例利用均值降噪的方法提高了指纹图像的识别率,解决了由于指纹传感器在采集目标手指指纹图像数据时出现的噪点造成的指纹图像识别率低的问题,提升了用户的使用体验。
进一步的,识别模块33包括:
提取单元331,用于提取所述目标指纹图像数据中目标手指指纹的待检特征点;
匹配单元332,用于将所述待检特征点与预设指纹特征点进行匹配;
确认单元333,用于在匹配通过时确认所述目标手指为安全手指。
优选的,匹配单元332包括:
逐一匹配子单元3321,用于基于预设指纹特征点对所述待检特征点进行逐一匹配;
安全特征点确认子单元3322,用于在匹配通过时确定所述待检特征点为安全特征点;
数量计算子单元3323,用于计算所述安全特征点的数量;
所述确认单元333具体用于:
当所述安全特征点的数量大于或等于预设安全数量时,确认所述目标手指为安全手指。
在上述方案基础上,进一步的,该装置还包括:
提取模块34,用于在匹配通过时确认所述目标手指为安全手指之后,提取所述目标指纹图像数据中的待检特征点;
第一特征点确认模块35,用于基于预设指纹特征点对所述待检特征点进行匹配,以确定所述待检特征点中的第一特征点;
更新模块36,用于将所述第一特征点保存在所述预设指纹特征点中,以更新所述预设指纹特征点;其中,所述第一特征点为所述待检特征点的参数均未匹配成功的特征点。
优选的,所述待检特征点的参数包括坐标值和类型值,其中,所述待检特征点的类型包括中心点、分叉点、终止点和三角点。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (8)
1.一种指纹识别的方法,其特征在于,所述方法包括:
连续对目标手指进行至少两次指纹图像采集,获取至少两份所述目标手指的初始指纹图像数据;
由坐标值确定多份所述初始指纹图像数据中相同位置的像素点的像素值;
计算多份所述初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,将所述平均值映射到对应的像素点构成目标指纹图像数据;根据所述目标指纹图像数据进行指纹识别;
在指纹识别成功后,还包括:
提取所述目标指纹图像数据中的待检特征点;
基于预设指纹特征点对所述待检特征点进行匹配,以确定所述待检特征点中的第一特征点;
将所述第一特征点保存在所述预设指纹特征点中,以更新所述预设指纹特征点;
其中,所述第一特征点为待检特征点的参数均未匹配成功的特征点,所述预设指纹特征点是指纹传感器第一次识别到某一用户的特定手指时,提取的该用户处理后的指纹图像数据中特定手指的指纹的特征点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标图像数据进行指纹识别,包括:
提取所述目标指纹图像数据中目标手指指纹的待检特征点;
将所述待检特征点与预设指纹特征点进行匹配;
在匹配通过时确认所述目标手指为安全手指。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述待检特征点与预设指纹特征点进行匹配,包括:
基于预设指纹特征点对所述待检特征点进行逐一匹配;
在匹配通过时确定所述待检特征点为安全特征点;
计算所述安全特征点的数量;
所述在匹配通过时确认所述目标手指为安全手指,具体为:
当所述安全特征点的数量大于或等于预设安全数量时,确认所述目标手指为安全手指。
4.根据权利要求2-3任一所述的方法,其特征在于,所述待检特征点的参数包括坐标值和类型值,其中,所述待检特征点的类型包括中心点、分叉点、终止点和三角点。
5.一种指纹识别的装置,其特征在于,所述装置包括:
采集模块,用于连续对目标手指进行至少两次指纹图像采集,获取至少两份所述目标手指的初始指纹图像数据;
计算模块,用于由坐标值确定多份所述初始指纹图像数据中相同位置的像素点的像素值;计算多份所述初始指纹图像数据对应像素点的像素值的平均值,将所述平均值映射到对应的像素点构成目标指纹图像数据;
识别模块,用于根据所述目标指纹图像数据进行指纹识别;
提取模块,用于在指纹识别成功之后,提取所述目标指纹图像数据中的待检特征点;
第一特征点确认模块,用于基于预设指纹特征点对所述待检特征点进行匹配,以确定所述待检特征点中的第一特征点;
更新模块,用于将所述第一特征点保存在所述预设指纹特征点中,以更新所述预设指纹特征点;
其中,所述第一特征点为待检特征点的参数均未匹配成功的特征点,所述预设指纹特征点是指纹传感器第一次识别到某一用户的特定手指时,提取的该用户处理后的指纹图像数据中特定手指的指纹的特征点。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述识别模块包括:
提取单元,用于提取所述目标指纹图像数据中目标手指指纹的待检特征点;
匹配单元,用于将所述待检特征点与预设指纹特征点进行匹配;
确认单元,用于在匹配通过时确认所述目标手指为安全手指。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述匹配单元包括:
逐一匹配子单元,用于基于预设指纹特征点对所述待检特征点进行逐一匹配;
安全特征点确认子单元,用于在匹配通过时确定所述待检特征点为安全特征点;
数量计算子单元,用于计算所述安全特征点的数量;
所述确认单元具体用于:
当所述安全特征点的数量大于或等于预设安全数量时,确认所述目标手指为安全手指。
8.根据权利要求6-7任一所述的装置,其特征在于,所述待检特征点的参数包括坐标值和类型值,其中,所述待检特征点的类型包括中心点、分叉点、终止点和三角点。
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