CN109241859A - 指纹识别方法及相关产品 - Google Patents

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CN109241859A CN201810917553.1A CN201810917553A CN109241859A CN 109241859 A CN109241859 A CN 109241859A CN 201810917553 A CN201810917553 A CN 201810917553A CN 109241859 A CN109241859 A CN 109241859A
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Abstract

本申请实施例公开了一种指纹识别方法及相关产品,所述电子设备包括处理电路,以及与所述处理电路连接的光学指纹识别模组,其中该方法包括:在第一环境状态下,获取第一指纹图像;获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。采用本申请实施例可以在第一环境状态下,获取到与该环境状态对应的基准图像,从而得到与环境相宜的指纹图像,有利于提升指纹识别效率。

Description

指纹识别方法及相关产品
技术领域
本申请涉及电子设备技术领域,具体涉及一种指纹识别方法及相关产品。
背景技术
随着电子设备(如手机、平板电脑等等)的大量普及应用,电子设备能够支持的应用越来越多,功能越来越强大,电子设备向着多样化、个性化的方向发展,成为用户生活中不可缺少的电子用品。
以手机为例,指纹识别模组成为电子设备的标配部件,以光学指纹识别模组为例,在具体应用中,手指指纹湿度会随温度变化而变化,因此,降低了指纹识别效率。
发明内容
本申请实施例提供了一种指纹识别方法及相关产品,可以提升指纹识别效率。
第一方面,本申请实施例提供一种电子设备,所述电子设备包括处理电路,以及与所述处理电路连接的传感器,所述传感器包括光学指纹识别模组,其中:
所述光学指纹识别模组,用于在第一环境状态下,获取第一指纹图像;以及获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
所述处理电路,用于依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
第二方面,本申请实施例提供了一种指纹识别方法,应用于电子设备,包括:
在第一环境状态下,获取第一指纹图像;
获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
第三方面,本申请实施例提供了一种指纹识别装置,应用于电子设备,所述装置包括:第一获取单元、第二获取单元和处理单元,其中,
所述第一获取单元,用于在第一环境状态下,获取第一指纹图像;
所述第二获取单元,用于获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
所述处理单元,用于依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
第四方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,上述程序包括用于执行本申请实施例第二方面中的步骤的指令。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第二方面中所描述的部分或全部步骤。
第六方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,其中,上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,上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第二方面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。
可以看出,本申请实施例中所描述的指纹识别方法及相关产品,应用于电子设备,在第一环境状态下,获取第一指纹图像,获取第一环境状态下的第一基准图像,依据第一指纹图像和第一基准图像,得到第二指纹图像,第二指纹图像用于指纹识别操作,如此,可以在第一环境状态下,获取到与该环境状态对应的基准图像,从而得到与环境相宜的指纹图像,有利于提升指纹识别效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A是本申请实施例提供的一种指纹识别方法的流程示意图;
图1B是本申请实施例提供的另一种指纹识别方法的流程示意图;
图1C是本申请实施例提供的另一种指纹识别方法的流程示意图;
图1D是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图1E是本申请实施例提供的一种指纹识别方法的流程示意图;
图2是本申请实施例提供的另一种指纹识别方法的流程示意图;
图3是本申请实施例提供的另一种指纹识别方法的流程示意图;
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图5A是本申请实施例提供的一种指纹识别装置的功能单元组成框图;
图5B是本申请实施例提供的另一种指纹识别装置的功能单元组成框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请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、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请实施例所涉及到的电子设备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(智能手表、智能手环、无线耳机、增强现实/虚拟现实设备、智能眼镜)、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(userequipment,UE),移动台(mobile station,MS),终端设备(terminal device)、路由器、服务器、基站等等。为方便描述,上面提到的设备统称为电子设备。具体地,例如,电子设备可以为手机,手机可以作为热点,或者,电子设备可以为基站。
需要说明的是,其中,第一环境状态可用于当前环境状态,第一环境状态可对应第一环境参数,第一环境参数可包括以下至少一种:地理位置、风速、湿度、温度、磁场干扰强度等等,在此不做限定,每一环境参数均属于一定的范围,电子设备可包括环境传感器,第一环境参数可以由环境传感器采集,环境传感器可以为以下至少一种:定位传感器、风速检测传感器、湿度传感器、温度传感器、磁场强度检测传感器等等,在此不做限定,本申请实施例中的环境状态还可以包括电子设备的光学指纹识别模组的设备硬件环境,设备硬件环境可以包括以下至少一种:光学指纹识别模组的工作电流、光学指纹识别模组的工作电压、光学指纹识别模组的工作功率。电子设备中可以预先存储第二环境状态下的第二基准图像,第二环境状态可用于当前环境状态,第二环境状态可对应第二环境参数,第二环境参数可包括以下至少一种:地理位置、风速、湿度、温度、磁场干扰强度等等,在此不做限定,每一环境参数均属于一定的范围,电子设备可包括环境传感器,第二环境参数可以由环境传感器采集,环境传感器可以为以下至少一种:定位传感器、风速检测传感器、湿度传感器、温度传感器、磁场强度检测传感器等等,在此不做限定,本申请实施例中的环境状态还可以包括电子设备的光学指纹识别模组的设备硬件环境,设备硬件环境可以包括以下至少一种:光学指纹识别模组的工作电流、光学指纹识别模组的工作电压、光学指纹识别模组的工作功率。第二基准图像的实现过程可具体参阅图1A所描述的方法。如下环境1相当于第二环境状态,环境2相当于第一环境状态。
具体实现中,FRR(False Rejection Rate)和FAR(False Acceptance Rate)是用来评估指纹识别算法性能的两个主要参数。FRR称之为拒真率,可以理解为“把应该相互匹配成功的指纹当成不能匹配的指纹”的概率。FAR称为认假率,可以通俗的理解为“把不应该匹配的指纹当成匹配的指纹”的概率。
具体实现中,以手机为例,手机屏幕pixel位置也随温度变化有微小偏移,光学指纹识别的原理需要校准取得基准图像(即背景图像),录入指纹图像减去基准图像得到指纹模板。手机光学指纹校准在手机工厂内完成,工厂组装车间内的环境通常为室温环境,当用户拿到手机处于较低或者较高环境温度时,这时录入指纹会造成当前基准图像与之前校准基准图像不一致的情况,存入的模板噪声(背景图像)不会消除得很干净,因此,降低了指纹识别效率。
具体地,请参阅图1A,在校准阶段,光学指纹识别模组可采集一张背景图像,即基准图像,在指纹录入阶段,则可以录入指纹图像1,通过指纹图像1减去基准图像,得到指纹模板,在指纹解锁阶段,则可再获取指纹图像2,再将指纹图像2减去基准图像,得到指纹图像3,指纹图像3用于与指纹模板进行匹配。
具体实现中,请参阅图1B,若在环境1下校准,得到环境1下的基准图像A,在环境2指纹录入阶段,得到环境2下的指纹图像B,依据该指纹图像B减去基准图像A,得到指纹图像C,利用指纹图像C进行指纹解锁操作,这种情况下,会引入噪声,噪声的存在使得模板中存在非指纹特征点,一方面使得解锁率FRR下降,另一方面由于背景噪声固定存在,每次解锁时都会存在背景噪声与背景噪声匹配的情况,形成FAR问题,因此,本申请实施例,对此问题进行了改进,请参阅图1C,若在环境1下校准,得到环境1下的基准图像A,在环境2指纹录入阶段,得到环境2下的指纹图像B,提取环境2的基准图像B,依据该指纹图像B减去基准图像B,得到指纹图像D,利用指纹图像D进行指纹解锁操作,这样录入模板里面就不存在背景噪声,解锁时指纹图像同样减去该基准,不会引起FRR和FAR问题。
下面对本申请实施例进行详细介绍。
请参阅图1D,图1D是本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图,电子设备100包括存储和处理电路110,以及与所述存储和处理电路110连接的传感器170,所述传感器170包括光学指纹识别模组,其中:
电子设备100可以包括控制电路,该控制电路可以包括存储和处理电路110。该存储和处理电路110可以存储器,例如硬盘驱动存储器,非易失性存储器(例如闪存或用于形成固态驱动器的其它电子可编程只读存储器等),易失性存储器(例如静态或动态随机存取存储器等)等,本申请实施例不作限制。存储和处理电路110中的处理电路可以用于控制电子设备100的运转。该处理电路可以基于一个或多个微处理器,微控制器,数字信号处理器,基带处理器,功率管理单元,音频编解码器芯片,专用集成电路,显示驱动器集成电路等来实现。
存储和处理电路110可用于运行电子设备100中的软件,例如互联网浏览应用程序,互联网协议语音(Voice over Internet Protocol,VOIP)电话呼叫应用程序,电子邮件应用程序,媒体播放应用程序,操作系统功能等。这些软件可以用于执行一些控制操作,例如,基于照相机的图像采集,基于环境光传感器的环境光测量,基于接近传感器的接近传感器测量,基于诸如发光二极管的状态指示灯等状态指示器实现的信息显示功能,基于触摸传感器的触摸事件检测,与在多个(例如分层的)显示器上显示信息相关联的功能,与执行无线通信功能相关联的操作,与收集和产生音频信号相关联的操作,与收集和处理按钮按压事件数据相关联的控制操作,以及电子设备100中的其它功能等,本申请实施例不作限制。
电子设备100还可以包括输入-输出电路150。输入-输出电路150可用于使电子设备100实现数据的输入和输出,即允许电子设备100从外部设备接收数据和也允许电子设备100将数据从电子设备100输出至外部设备。输入-输出电路150可以包括传感器170。传感器170可以包括光学指纹识别模组,还可以包括环境光传感器,基于光和电容的接近传感器,触摸传感器(例如,基于光触摸传感器和/或电容式触摸传感器,其中,触摸传感器可以是触控显示屏的一部分,也可以作为一个触摸传感器结构独立使用),加速度传感器,以及其它传感器等,在此不做限定。
输入-输出电路150还可以包括一个或多个显示器,例如显示器130。显示器130可以包括液晶显示器,有机发光二极管显示器,电子墨水显示器,等离子显示器,使用其它显示技术的显示器中一种或者几种的组合。显示器130可以包括触摸传感器阵列(即,显示器130可以是触控显示屏)。触摸传感器可以是由透明的触摸传感器电极(例如氧化铟锡(ITO)电极)阵列形成的电容式触摸传感器,或者可以是使用其它触摸技术形成的触摸传感器,例如音波触控,压敏触摸,电阻触摸,光学触摸等,本申请实施例不作限制。
电子设备100还可以包括音频组件140。音频组件140可以用于为电子设备100提供音频输入和输出功能。电子设备100中的音频组件140可以包括扬声器,麦克风,蜂鸣器,音调发生器以及其它用于产生和检测声音的组件。
通信电路120可以用于为电子设备100提供与外部设备通信的能力。通信电路120可以包括模拟和数字输入-输出接口电路,和基于射频信号和/或光信号的无线通信电路。通信电路120中的无线通信电路可以包括射频收发器电路、功率放大器电路、低噪声放大器、开关、滤波器和天线。举例来说,通信电路120中的无线通信电路可以包括用于通过发射和接收近场耦合电磁信号来支持近场通信(Near Field Communication,NFC)的电路。例如,通信电路120可以包括近场通信天线和近场通信收发器。通信电路120还可以包括蜂窝电话收发器和天线,无线局域网收发器电路和天线等。
电子设备100还可以进一步包括电池,电力管理电路和其它输入-输出单元160。输入-输出单元160可以包括按钮,操纵杆,点击轮,滚动轮,触摸板,小键盘,键盘,照相机,发光二极管和其它状态指示器等。
用户可以通过输入-输出电路150输入命令来控制电子设备100的操作,并且可以使用输入-输出电路150的输出数据以实现接收来自电子设备100的状态信息和其它输出。
基于上述图1D所描述的电子设备,可以用于实现如下功能:
所述光学指纹识别模组,用于在第一环境状态下,获取第一指纹图像;以及获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
所述处理电路,用于依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
可以看出,本申请实施例中所描述的电子设备,在第一环境状态下,获取第一指纹图像,获取第一环境状态下的第一基准图像,依据第一指纹图像和第一基准图像,得到第二指纹图像,第二指纹图像用于指纹识别操作,如此,可以在第一环境状态下,获取到与该环境状态对应的基准图像,从而得到与环境相宜的指纹图像,有利于提升指纹识别效率。
在一个可能的示例中,在所述依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像方面,所述处理电路具体用于:
将所述第一指纹图像减去所述第一基准图像,得到所述第二指纹图像。
在一个可能的示例中,在所述获取第一基准图像方面,所述光学指纹识别模组具体用于:
获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像;
获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数;
依据所述第一环境参数、所述第二环境参数确定目标环境偏差值;
按照预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定所述目标环境偏差值对应的目标图像处理参数;
依据所述目标图像处理参数对所述第二基准图像进行处理,得到所述第一基准图像。
在一个可能的示例中,所述处理电路,还具体用于依据所述第一指纹图像和所述第二基准图像,得到第三指纹图像;在所述第三指纹图像与所述电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,由所述光学指纹识别模组执行所述获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数的步骤。
在一个可能的示例中,在所述获取第一基准图像方面,所述光学指纹识别模组具体用于:
在未检测到物体接触到光学指纹识别模组时,控制所述光学指纹识别模组进行指纹采集,得到目标图像;
对所述目标图像进行预处理,得到所述第二基准图像。
在一个可能的示例中,在所述依据所述合矢量确定所述电子设备的天线的工作参数方面,所述处理电路具体用于:
对所述第一指纹图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值;由所述光学指纹识别模组在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时,执行所述获取第一基准图像的步骤。
请参阅图1E,图1E是本申请实施例提供的一种指纹识别方法的流程示意图,如图所示,应用于如图1D所示的电子设备,本指纹识别方法包括如下步骤101-步骤103,具体如下:
101、在第一环境状态下,获取第一指纹图像。
其中,具体实现中,电子设备可在第一环境状态下,通过光学指纹识别模组获取第一指纹图像,当然,第一指纹图像可以包括一张指纹图像或者多张指纹图像。
102、获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像。
其中,第一基准图像为第一环境状态下的基准图像,电子设备可通过光学指纹识别模组获取第一基准图像,或者,可以通过对预先存储的第二基准图像进行处理,得到第一基准图像。其中,上述步骤获取第一指纹图像,以及步骤获取第一基准图像可不分执行先后顺序,当然,也可以并行执行。
可选地,上述步骤102,获取第一基准图像,可包括如下步骤:
A21、获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像;
A22、获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数;
A23、依据所述第一环境参数、所述第二环境参数确定目标环境偏差值;
A24、按照预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定所述目标环境偏差值对应的目标图像处理参数;
A25、依据所述目标图像处理参数对所述第二基准图像进行处理,得到所述第一基准图像。
其中,上述图像处理参数可以为以下至少一种:去噪系数、滤波系数、稀疏系数、插值系数、像素值等等,在此不做限定,其中,去噪系数可以为去噪算法对应的调节参数,例如,小波变换算法对应的小波系数,滤波系数可以为滤波算法对应的滤波系数,例如,中值滤波对应的滤波系数,稀疏系数可以为稀疏算法对应的稀疏系数,插值系数可以为插值算法对应的插值稀疏,例如,本申请实施例中,提及针对光学指纹识别模组,手机屏幕pixel位置也随温度变化有微小偏移,则可以针对具体偏移情况,进行稀疏运算或者插值运算,像素值可以为具体地让待处理图像中每一像素进行加减运算。具体实现中,电子设备可获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像,并获取第一环境状态对应的第一环境参数,以及第二环境状态下对应的第二环境参数,依据第一环境参数、第二环境参数确定目标环境偏差值,例如,目标环境偏差值=|第一环境参数-第二环境参数|,电子设备中可以预先存储预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,进而,依据该预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定目标环境偏差值对应的目标图像处理参数,最终,依据目标图像处理参数对第二基准图像进行处理,得到第一基准图像,例如,目标图像处理参数为稀疏参数,则对第二基准图像进行稀疏处理,得到第一基准图像。
可选地,上述步骤102,获取第一基准图像,可包括如下步骤:
B21、在未检测到物体接触到光学指纹识别模组时,控制所述光学指纹识别模组进行指纹采集,得到目标图像;
B22、对所述目标图像进行预处理,得到所述第二基准图像。
其中,电子设备可在物体尚未接触到光学指纹识别模组时,控制光学指纹识别模组进行指纹采集,从而,得到目标图像,电子设备可进一步对该目标图像进行预处理,得到第二基准图像,预处理可以包括以下至少一种:去噪、滤波、放大、缩小、插值等等,在此不做限定。
103、依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
其中,电子设备可依据第一指纹图像和第一准备图像,得到第二指纹图像,并将第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
可选地,上述步骤103,依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,可按照如下方式实施:
将所述第一指纹图像减去所述第一基准图像,得到所述第二指纹图像。
其中,电子设备可以将第一指纹图像中每一像素点的像素值与第一基准图像的每一像素点的像素值作减法运算,得到第二指纹图像。
进一步可选地,上述步骤101与步骤A22之间,还可以包括如下步骤:
A1、依据所述第一指纹图像和所述第二基准图像,得到第三指纹图像;
A2、在所述第三指纹图像与所述电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,执行所述获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数的步骤。
其中,上述预设范围可以由用户自行设置或者系统默认。预设范围可低于预设解锁阈值,预设解锁阈值可以由用户自行设置或者系统默认,预设解锁阈值可以理解为指纹解锁时候的一个阈值,若采集的指纹图像与指纹模板之间的匹配值大于预设解锁阈值,则可以进行解锁,否则,则提示用户指纹解锁失败。电子设备可以基于第一指纹图像和第二基准图像,得到第三指纹图像,具体地,第一指纹图像减去第二基准图像,得到第三指纹图像,在第三指纹图像与电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,执行步骤A22,如此,匹配值在预设范围,一方面,说明尚未达到预设解锁阈值,另一方面,说明极有可能是机主的指纹,只是因为环境原因导致指纹识别失败,因此,可以在当前环境获取当前环境的基准图像,这样的话,可以在一定程度上,降低电子设备的功耗,且提升指纹识别效率。
可选地,在上述步骤101-步骤102之间,还可以包括如下步骤:
B1、对所述第一指纹图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值;
B2、在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时,执行所述获取第一基准图像的步骤。
其中,上述步骤B1中如何对第一指纹图像进行图像质量评价,可采用如下方法。可采用至少一个图像质量评价指标分别对图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值,其中,图像质量评价指标可包括但不仅限于:平均灰度、均方差、熵、边缘保持度、信噪比等等。可定义为得到的图像质量评价值越大,则图像质量越好。
需要说明的是,由于采用单一评价指标对图像质量进行评价时,具有一定的局限性,因此,可采用多个图像质量评价指标对图像质量进行评价,当然,对图像质量进行评价时,并非图像质量评价指标越多越好,因为图像质量评价指标越多,图像质量评价过程的计算复杂度越高,也不见得图像质量评价效果越好,因此,在对图像质量评价要求较高的情况下,可采用2~10个图像质量评价指标对图像质量进行评价。具体地,选取图像质量评价指标的个数及哪个指标,依据具体实现情况而定。当然,也得结合具体地场景选取图像质量评价指标,在暗环境下进行图像质量评价和亮环境下进行图像质量评价选取的图像质量指标可不一样。
可选地,在对图像质量评价精度要求不高的情况下,可用一个图像质量评价指标进行评价,例如,以熵对待处理图像进行图像质量评价值,可认为熵越大,则说明图像质量越好,相反地,熵越小,则说明图像质量越差。
可选地,在对图像质量评价精度要求较高的情况下,可以采用多个图像质量评价指标对待处理图像进行评价,在多个图像质量评价指标对待处理图像进行图像质量评价时,可设置该多个图像质量评价指标中每一图像质量评价指标的权重,可得到多个图像质量评价值,根据该多个图像质量评价值及其对应的权重可得到最终的图像质量评价值,例如,三个图像质量评价指标分别为:A指标、B指标和C指标,A的权重为a1,B的权重为a2,C的权重为a3,采用A、B和C对某一图像进行图像质量评价时,A对应的图像质量评价值为b1,B对应的图像质量评价值为b2,C对应的图像质量评价值为b3,那么,最后的图像质量评价值=a1b1+a2b2+a3b3。通常情况下,图像质量评价值越大,说明图像质量越好。
可以看出,本申请实施例中所描述的指纹识别方法,应用于电子设备,在第一环境状态下,获取第一指纹图像,获取第一环境状态下的第一基准图像,依据第一指纹图像和第一基准图像,得到第二指纹图像,第二指纹图像用于指纹识别操作,如此,可以在第一环境状态下,获取到与该环境状态对应的基准图像,从而得到与环境相宜的指纹图像,有利于提升指纹识别效率。
请参阅图2,图2是本申请实施例提供的一种指纹识别方法的流程示意图,如图所示,应用于如图1D所示的电子设备,本指纹识别方法包括如下步骤201-步骤204,具体如下:
201、在第一环境状态下,获取第一指纹图像。
202、对所述第一指纹图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值。
203、在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时,获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像。
204、依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
其中,上述步骤201-204的具体描述可以参照上述图1E所描述的指纹识别方法的相应步骤,在此不再赘述。
可以看出,本申请实施例中所描述的指纹识别方法,应用于电子设备,在第一环境状态下,获取第一指纹图像,对第一指纹图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值,在图像质量评价值大于预设图像质量阈值时,获取第一环境状态下的第一基准图像,依据第一指纹图像和第一基准图像,得到第二指纹图像,第二指纹图像用于指纹识别操作,如此,可以在第一环境状态下,获取到与该环境状态对应的基准图像,从而得到与环境相宜的指纹图像,有利于提升指纹识别效率。
请参阅图3,图3是本申请实施例提供的一种指纹识别方法的流程示意图,如图所示,应用于如图1A所示的电子设备,本指纹识别方法包括如下步骤301-步骤308,具体如下:
301、在第一环境状态下,获取第一指纹图像。
302、获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像。
303、依据所述第一指纹图像和所述第二基准图像,得到第三指纹图像。
304、在所述第三指纹图像与所述电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数。
305、依据所述第一环境参数、所述第二环境参数确定目标环境偏差值。
306、按照预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定所述目标环境偏差值对应的目标图像处理参数。
307、依据所述目标图像处理参数对所述第二基准图像进行处理,得到所述第一环境状态下的第一基准图像。
308、依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
其中,上述步骤301-308的具体描述可以参照上述图1E所描述的指纹识别方法的相应步骤,在此不再赘述。
可以看出,本申请实施例中所描述的指纹识别方法,应用于电子设备,在第一环境状态下,获取第一指纹图像,获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像,依据第一指纹图像和第二基准图像,得到第三指纹图像,在第三指纹图像与电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,获取第一环境状态对应的第一环境参数,以及第二环境状态下对应的第二环境参数,依据第一环境参数、第二环境参数确定目标环境偏差值,按照预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定目标环境偏差值对应的目标图像处理参数,依据目标图像处理参数对第二基准图像进行处理,得到第一环境状态下的第一基准图像,依据第一指纹图像和第一基准图像,得到第二指纹图像,第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作,如此,可以在第一环境状态下,获取到与该环境状态对应的基准图像,从而得到与环境相宜的指纹图像,有利于提升指纹识别效率。
与上述实施例一致地,请参阅图4,图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图,如图所示,该电子设备包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,上述程序包括用于执行以下步骤的指令:
在第一环境状态下,获取第一指纹图像;
获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
可以看出,本申请实施例中所描述的电子设备,在第一环境状态下,获取第一指纹图像,获取第一环境状态下的第一基准图像,依据第一指纹图像和第一基准图像,得到第二指纹图像,第二指纹图像用于指纹识别操作,如此,可以在第一环境状态下,获取到与该环境状态对应的基准图像,从而得到与环境相宜的指纹图像,有利于提升指纹识别效率。
在一个可能的示例中,在所述依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像方面,上述程序包括用于执行以下步骤的指令:
将所述第一指纹图像减去所述第一基准图像,得到所述第二指纹图像。
在一个可能的示例中,在所述获取第一基准图像方面,上述程序包括用于执行以下步骤的指令:
获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像;
获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数;
依据所述第一环境参数、所述第二环境参数确定目标环境偏差值;
按照预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定所述目标环境偏差值对应的目标图像处理参数;
依据所述目标图像处理参数对所述第二基准图像进行处理,得到所述第一基准图像。
在一个可能的示例中,上述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
依据所述第一指纹图像和所述第二基准图像,得到第三指纹图像;
在所述第三指纹图像与所述电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,执行所述获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数的步骤。
在一个可能的示例中,在所述获取第一基准图像方面,上述程序包括用于执行以下步骤的指令:
在未检测到物体接触到光学指纹识别模组时,控制所述光学指纹识别模组进行指纹采集,得到目标图像;
对所述目标图像进行预处理,得到所述第二基准图像。
在一个可能的示例中,上述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
对所述第一指纹图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值;
在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时,执行所述获取第一基准图像的步骤。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是,电子设备为了实现上述功能,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,结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,本申请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申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备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,本申请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。
与上述一致地,图5A是本申请实施例中所涉及的指纹识别装置500的功能单元组成框图。该指纹识别装置500应用于电子设备,该指纹识别装置500包括:第一获取单元501、第二获取单元502和处理单元503,其中,
所述第一获取单元501,用于在第一环境状态下,获取第一指纹图像;
所述第二获取单元502,用于获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
所述处理单元503,用于依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
可以看出,本申请实施例中所描述的指纹识别装置,应用于电子设备,在第一环境状态下,获取第一指纹图像,获取第一环境状态下的第一基准图像,依据第一指纹图像和第一基准图像,得到第二指纹图像,第二指纹图像用于指纹识别操作,如此,可以在第一环境状态下,获取到与该环境状态对应的基准图像,从而得到与环境相宜的指纹图像,有利于提升指纹识别效率。
在一个可能的示例中,在所述依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像方面,所述处理单元503具体用于:
将所述第一指纹图像减去所述第一基准图像,得到所述第二指纹图像。
在一个可能的示例中,在所述获取第一基准图像方面,所述第二获取单元502具体用于:
获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像;
获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数;
依据所述第一环境参数、所述第二环境参数确定目标环境偏差值;
按照预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定所述目标环境偏差值对应的目标图像处理参数;
依据所述目标图像处理参数对所述第二基准图像进行处理,得到所述第一基准图像。
在一个可能的示例中,所述第二获取单元502还具体用于:
依据所述第一指纹图像和所述第二基准图像,得到第三指纹图像;
在所述第三指纹图像与所述电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,执行所述获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数的步骤。
在一个可能的示例中,在所述获取第一基准图像方面,所述第二获取单元502具体用于:
在未检测到物体接触到光学指纹识别模组时,控制所述光学指纹识别模组进行指纹采集,得到目标图像;
对所述目标图像进行预处理,得到所述第二基准图像。
在一个可能的示例中,如图5B所示,图5B为图5A所示的指纹识别装置的又一变型结构,其与图5A相比较,还可以包括:评价单元504,具体如下:
所述评价单元504,用于对所述第一指纹图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值;由所述第二获取单元502在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时,执行所述获取第一基准图像的步骤。
可以理解的是,本实施例的指纹识别装置500的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
本申请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,上述计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,上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,上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,上述计算机包括电子设备。
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,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,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申请所必须的。
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,例如上述单元的划分,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。
上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,在本申请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。
上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,本申请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)执行本申请各个实施例上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。
以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请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申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,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申请的限制。

Claims (15)

1.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理电路,以及与所述处理电路连接的光学指纹识别模组,其中:
所述光学指纹识别模组,用于在第一环境状态下,获取第一指纹图像;以及获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
所述处理电路,用于依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
2.根据权利要求1所述的电子设备,其特征在于,在所述依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像方面,所述处理电路具体用于:
将所述第一指纹图像减去所述第一基准图像,得到所述第二指纹图像。
3.根据权利要求1或2所述的电子设备,其特征在于,在所述获取第一基准图像方面,所述光学指纹识别模组具体用于:
获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像;
获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数;
依据所述第一环境参数、所述第二环境参数确定目标环境偏差值;
按照预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定所述目标环境偏差值对应的目标图像处理参数;
依据所述目标图像处理参数对所述第二基准图像进行处理,得到所述第一基准图像。
4.根据权利要求3所述的电子设备,其特征在于,
所述处理电路,还具体用于依据所述第一指纹图像和所述第二基准图像,得到第三指纹图像;在所述第三指纹图像与所述电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,由所述光学指纹识别模组执行所述获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数的步骤。
5.根据权利要求1或2所述的电子设备,其特征在于,在所述获取第一基准图像方面,所述光学指纹识别模组具体用于:
在未检测到物体接触到光学指纹识别模组时,控制所述光学指纹识别模组进行指纹采集,得到目标图像;
对所述目标图像进行预处理,得到所述第二基准图像。
6.根据权利要求1-5任一项所述的电子设备,其特征在于,在所述依据所述合矢量确定所述电子设备的天线的工作参数方面,所述处理电路具体用于:
对所述第一指纹图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值;由所述光学指纹识别模组在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时,执行所述获取第一基准图像的步骤。
7.一种指纹识别方法,其特征在于,应用于电子设备,包括:
在第一环境状态下,获取第一指纹图像;
获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,包括:
将所述第一指纹图像减去所述第一基准图像,得到所述第二指纹图像。
9.根据权利要求7或8所述的方法,其特征在于,所述获取第一基准图像,包括:
获取预先存储的第二环境状态下的第二基准图像;
获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数;
依据所述第一环境参数、所述第二环境参数确定目标环境偏差值;
按照预设的环境偏差值与图像处理参数之间的映射关系,确定所述目标环境偏差值对应的目标图像处理参数;
依据所述目标图像处理参数对所述第二基准图像进行处理,得到所述第一基准图像。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
依据所述第一指纹图像和所述第二基准图像,得到第三指纹图像;
在所述第三指纹图像与所述电子设备中的任一指纹模板之间的匹配值处于预设范围时,执行所述获取所述第一环境状态对应的第一环境参数,以及所述第二环境状态下对应的第二环境参数的步骤。
11.根据权利要求7或8所述的方法,其特征在于,所述获取第一基准图像,包括:
在未检测到物体接触到光学指纹识别模组时,控制所述光学指纹识别模组进行指纹采集,得到目标图像;
对所述目标图像进行预处理,得到所述第二基准图像。
12.根据权利要求7-11任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述第一指纹图像进行图像质量评价,得到图像质量评价值;
在所述图像质量评价值大于预设图像质量阈值时,执行所述获取第一基准图像的步骤。
13.一种指纹识别装置,其特征在于,应用于电子设备,所述装置包括:第一获取单元、第二获取单元和处理单元,其中,
所述第一获取单元,用于在第一环境状态下,获取第一指纹图像;
所述第二获取单元,用于获取第一基准图像,所述第一基准图像为所述第一环境状态下的基准图像;
所述处理单元,用于依据所述第一指纹图像和所述第一基准图像,得到第二指纹图像,所述第二指纹图像作为指纹模板用于指纹识别操作。
14.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器,所述存储器用于存储一个或多个程序,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求7-12任一项所述的方法中的步骤的指令。
15.一种计算机可读存储介质,其特征在于,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7-12任一项所述的方法。
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