CN109376632A - 指纹识别方法、电子装置及计算机可读取介质 - Google Patents

指纹识别方法、电子装置及计算机可读取介质 Download PDF

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CN109376632A CN201811194936.7A CN201811194936A CN109376632A CN 109376632 A CN109376632 A CN 109376632A CN 201811194936 A CN201811194936 A CN 201811194936A CN 109376632 A CN109376632 A CN 109376632A
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Abstract

本申请提供了一种指纹识别方法、电子装置及计算机可读取介质。所述指纹识别方法包括:采集用户指纹的图像以得到第一图像;判断所述第一图像与预存指纹图像是否匹配;当所述第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像,其中,所述第二图像包括第一子图像及第二子图像;对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像;根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。本申请可以提高指纹识别时的精确度。

Description

指纹识别方法、电子装置及计算机可读取介质
技术领域
本申请涉及生物识别技术领域,尤其涉及一种指纹识别方法、电子装置及计算机可读取介质。
背景技术
随着技术的进步,手机等电子装置能够支持的功能越来越多,功能越来越强大,电子装置向着多样化、个性化的方向发展。电子装置通常具有指纹识别功能。指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路,由于人的指纹是遗传与环境共同作用的,其与人体健康也密切相关,因而指纹人人皆有,却各不相同,由于指纹重复率极小,大约150亿分之一,故其称为“人体身份证”。正是基于指纹的这种特征,指纹作为身份认证的信息被广泛使用。指纹识别的成功率直接影响到用户对电子装置的使用效率,如何提高指纹识别的成功率是本领域技术人员研究的重要方向。
发明内容
本申请实施例提供一种指纹识别方法,所述指纹识别方法包括:
采集用户指纹的图像以得到第一图像;
判断所述第一图像与预存指纹图像是否匹配;
当所述第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像,其中,所述第二图像包括第一子图像及第二子图像;
对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像;
根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。
本申请实施例还提供了一种电子装置,所述电子装置包括:
指纹采集模块,用于采集用户指纹的图像以得到第一图像;
判断模块,用于判断所述第一图像与预存指纹图像是否匹配;
所述指纹采集模块还用于当所述第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像,其中,所述第二图像包括第一子图像及第二子图像;
反相模块,用于对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像;
所述判断模块还用于根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。
本申请还提供了一种电子装置,所述电子装置包括指纹采集装置、处理器及存储器,所述指纹采集装置用于采集用户的指纹图像,所述存储器存储有计算机可读取程序,当所述计算机可读取程序由所述处理器执行的时候,执行所述的指纹识别方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读取介质,所述计算机可读取介质用于存储计算机程序,当所述计算机可读取程序被执行时,以运行所述的指纹识别方法。
本申请实施例中的电子装置、指纹识别方法及计算机可读取介质在用户手指比较干燥的时候,将采集到的第二图像中的至少部分区域中的指纹进行脊谷反相,再根据至少部分区域中的指纹进行脊谷反相的第二图像来判断用户指纹与预设指纹图像是否匹配,从而可以提高指纹识别的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施方式的技术方案,下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请一些实施方式,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1为本申请一实施方式提供的电子装置的结构示意图。
图2为本申请一实施方式提供的电子装置中所包括的显示组件的示意图。
图3为本申请一实施方式提供的电子装置中所包括的指纹采集装置的电路结构示意图。
图4为图3所示的指纹采集装置在复位时间段时工作原理示意图。
图5为图3所示的指纹采集装置在感测时间段时工作原理示意图。
图6为图3所示的指纹采集装置在读取时间段时工作原理示意图。
图7为本申请一实施方式提供的电子装置进行指纹识别时的工作原理示意图。
图8为本申请一实施方式提供的指纹识别方法的流程示意图。
图9为图8中的步骤S150所包括的流程示意图。
图10为本申请另一实施方式提供的指纹识别方法的流程示意图。
图11为图10中的步骤S250所包括的流程示意图。。
图12为图8中所示的指纹识别方法中一实施方式中的S110所包括的流程示意图。
图13为图8中所示的指纹识别方法中另一实施方式中的S110所包括的流程示意图。
图14为本申请实施方式另一实施方式提供的电子装置的结构示意图。
图15为本申请实施方式又一实施方式提供的电子装置的结构示意图
具体实施方式
本申请提供了一种指纹识别方法,所述指纹识别方法应用于电子装置中。所述电子装置1可以为但不仅限于手机、平板电脑等具有指纹识别功能的装置。请参阅图1,图1为本申请一实施方式提供的电子装置的结构示意图。所述电子装置1包括指纹采集装置10(请参阅图3),所述指纹采集装置10用于采集用户指纹的图像。所述指纹采集装置10可以为电容式指纹采集装置也可以为光学指纹采集装置。所述电子装置1还包括壳体20和显示组件30。所述壳体20形成收容空间,所述显示组件30安装在所述壳体20形成的所述收容空间内,且所述显示组件30的外表面从所述壳体20的开口露出以供用户观看。所述显示组件30可以为仅仅具有显示功能的组件,也可以为集成有显示及触控功能的组件。当所述显示组件30集成有显示及触控功能时,所述显示组件30可以接收用户的触控操作并响应所述操作以显示相应的画面。所述显示组件30可以为自发光的面板,例如,有机发光二极管面板;所述显示组件30也可以为被动发光的面板,比如,液晶显示面板。所述显示组件30通常具有显示区310及非显示区320,所述显示区310通常为显示文字、画面、视频等的区域,所述非显示区320通常设置在所述显示区310的外围,且所述非显示区320通常为不透光的,以遮蔽所述显示组件30中的金属走线等。所述指纹采集装置10可以设置在所述壳体20上,或者对应所述显示组件30的非显示区320设置,或者对应所述显示组件30的显示区310设置。当所述指纹组件设置在所述壳体20上时,所述指纹采集装置10可以设置在所述壳体20与所述显示组件30相背的部位,或者设置在所述壳体20与所述显示组件30相邻设置的部位。在本实施方式中以所述指纹采集装置10设置在所述显示组件30的显示区310且以所述指纹采集装置10为光学指纹采集装置10为例进行说明。本申请将指纹采集装置10设置在所述显示组件30的显示区310相较于所述指纹采集装置10设置在所述电子装置1的非显示区320而言可以提高所述电子装置1的屏占比。为了方便描述,设置指纹采集装置10的区域命名为指纹采集区311。
请一并参阅图2,图2为本申请一实施方式提供的电子装置中所包括的显示组件的示意图。所述显示区310包括呈矩阵分布的多个像素区。具体地,所述显示组件30包括多个间隔设置的扫描线330,以及多个间隔设置的数据线340,且所述数据线340与所述扫描线330交叉绝缘设置,相邻的两个数据线340和相邻的两个扫描线330之间形成一个像素区,在图2中一个最小的方块为所述像素区。
请一并参阅图3,图3为本申请一实施方式提供的电子装置中所包括的指纹采集装置的电路结构示意图。所述指纹采集装置10包括多个指纹采集电路100。所述指纹采集电路100包括感光电路110及存储电路120,所述感光电路110设置于所述像素区内并与所述存储电路120电连接。可以理解地,所述指纹采集电路100设置所述显示区310中的至少部分像素区,以使得所述显示区310中的部分区域或者全部区域具有指纹采集的功能。在一实施方式中,所述感光电路110为光线传感器,所述存储电路120为电容。
请一并参阅图4~图5,图4为图3所示的指纹采集装置在复位时间段时工作原理示意图;图5为图3所示的指纹采集装置在感测时间段时工作原理示意图;图6为图3所示的指纹采集装置在读取时间段时工作原理示意图。所述指纹采集电路100在进行指纹采集时,包括但不仅限于包括复位时间段、感测时间段、读取时间段三个时间连续的时间段。在复位时间段内,所述存储电路120接收充电信号以存储能量,以使所述存储电路120与所述感光电路110相连的一端的电压为第一电压;在所述复位时间段之后的感测时间段内,当所述感光电路110接收光信号时,所述存储电路120与所述感光电路110形成回路;在所述感测时间段的结束时刻,所述存储电路120与所述感光电路110之间的电压变为第二电压,所述第二电压小于所述第一电压,在所述感测时间段之后的读取时间段内,所述第二电压被输出。
进一步地,所述指纹采集电路100还包括第一开关K1及充电端口130。所述第一开关K1连接在所述充电端口130与所述所述存储电路120之间,所述充电端口130用于加载所述充电信号;所述第一开关K1在所述复位时间段内闭合,以使所述存储电路120从所述充电端口130接收所述充电信号;所述第一开关K1在所述感测时间段内及所述读取时间段内均断开。
进一步地,所述显示组件30还包括充电电路350,所述充电电路350用于在所述复位时间段内向所述存储电路120发送所述充电信号。所述充电电路350设置在所述像素区,或者所述充电电路350对应所述非显示区320设置。
进一步地,所述指纹采集电路100包括第二开关K2和读取端口140。所述第二开关K2连接在所述读取端口140与所述存储电路120之间,所述第二开关K2在所述读取时间段内闭合,以使所述读取端口140输出所述第二电压;所述第二开关K2在所述复位时间段内及所述感测时间段内均断开。
进一步地,所述显示组件30还包括读取电路360,所述读取电路360用于在所述读取时间段内从所述存储电路120与所述感光电路110之间读取所述第二电压。所述读取电路360设置在所述像素区,或者所述充电电路350对应所述非显示区320设置。
更进一步地,所述指纹采集装置10包括放大器A,所述放大器A连接在所述存储电路120与所述感光电路110相连的一端,所述放大器A用于将所述第二电压放大。相应地,此时,所述读取电路360用于读取放大后的所述第二电压。
请一并参阅图7,图7为本申请一实施方式提供的电子装置进行指纹识别时的工作原理示意图。在本图中以所述指纹采集电路100设置在所述显示区310中的预设区域进行示意,即,所述预设区域为指纹采集区311(请参见图1)。在用户手指的指纹面与显示组件30的距离小于或等于感应距离时,所述电子装置1中的处理器70控制所述预设区域发光以照亮用户手指的指纹面,在所述预设区域发出的光线被用户手指的指纹面反射,反射光被所述感光电路110接收。其中,所述感应距离为所述感光电路110能够准确感应并反射光线的最大距离。由于用户手指的指纹面具有脊和谷,在所述预设区域发出的光线强度一定的前提下,脊和谷对光线的反射作用不同,当所述感光电路110接收不同强度的反射光时,所述感光电路110上产生的感测电流的大小也不同。因此,可以根据所述指纹采集区311不同的像素区中感测电路输出的感测电流的大小来确定用户指纹的图像。更进一步地,所述感测电流的大小不同体现在经过所述感测时间段后,所述第二电压的大小不同。因此,也可以根据经过所述感测时间段后所述指纹采集区311不同像素区中感光电路110输出的第二电压的大小来确定用户指纹的图像。
下面结合前面介绍的电子装置1对本申请提供的指纹识别方法进行介绍,请参阅图8,图8为本申请一实施方式提供的指纹识别方法的流程示意图。所述指纹识别方法包括但不仅限于包括S110~S150。S110~S150详细介绍如下。
S110,采集用户指纹的图像以得到第一图像。
S120,判断所述第一图像与预存指纹图像是否匹配。当述第一图像与预存指纹图像不匹配时,进入S130;当所述第一图像与所述预存指纹图像匹配的时候,可以使得所述电子装置1进行预设动作,比如,使得所述电子装置1进行解锁,或者登陆所述电子装置1中的聊天软件、支付软件等,或者是在所述支付软件中进行支付。
在一实施方式中,判断第一图像与预存指纹图像是否匹配的时候,可以将第一图像划分为多个原始子图像,对所述原始子图像采用并行的方式提取特征点以得到原始特征点。所谓对原始子图像采用并行的方式提取特征点是指在相同的时间段内对所有原始子图像同时进行特征点的提取。相比于对原始子图像采用串行的方式进行特征点的提取而言,对所述原始子图像采用并行的方式提取特征点可以节省根据所述第一图像得到所述原始特征点所需要的时间。所谓串行的方式进行特征点的提取是指提取了一个原始子图像的特征点之后再提取下一个原始子图像的特征点。更进一步地,将所述第一图像划分为多个原始子图像的时候,第一图像中第一部分的原始子图像的密度大于第一图像中第二部分中的第一子图像的密度,其中,所述第一部分中所包括的特征点的密集程度大于第二部分中所包括的特征点的密集层叠。将第一图像划分为多个原始子图像的时候,将特征点较为密集的部位进行更细致的划分,从而可以提高对用户指纹进行识别时的精确度。
进一步地,判断所述原始特征点与预存指纹图像中的目标特征点匹配的匹配的比例是否大于第一阈值比例。当所述原始特征点与所述目标特征点匹配的比例大于所述第一阈值比例的时候,判定用户指纹与预存指纹图像匹配;否则,当所述原始特征点与所述目标特征点匹配的比例小于或等于所述第一阈值比例的时候,判定用户指纹与预存指纹图像不匹配。
当判定用户指纹与预存指纹图像匹配时,可以使得所述电子装置进行预设动作,比如,使得所述电子装置进行解锁,或者登陆电子装置中的聊天软件、支付软件等。
在其他实施方式中,判断所述原始特征点与预存指纹图像中的目标特征点匹配的匹配的比例是否大于第一阈值比例时,先对第一图像中特征点较为密集的部位进行比较,之后再对第一图像中特征点稀疏的部位进行比较。由于第一图像中特征点较为密集的部位集中的特征点较多,因此,可以在较短的时间内捕捉到更多的原始特征点,从而进一步节约了从采集到所述第一图像到提取到原始特征点所用的时间,缩短了进行指纹识别的时长。
S130,当所述第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像,其中,所述第二图像包括第一子图像及第二子图像。
S140,对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像。
用户手指比较干燥时,当用户的手指按压到电子装置1的指纹采集区311的时候手指指纹的脊容易被识别为指纹的谷,同样地,用户手指指纹的谷容易被识别为指纹的脊,从而容易造成指纹匹配失败。
S150,根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。
需要说明的是,这里所述的第一子图像以及第二子图像均是第二图像的一部分,所述第一子图像及所述第二子图像构成所述第二图像,第一子图像以及第二子图像的命名仅仅是为了描述的方便,不应理解为不同的图像。为了描述的方便,这里将需要进行脊谷反相的部分称为第一子图像,将第二图像中未进行脊谷反相的部分称为第二子图像。相应地,S140及S150也可以理解为:对所述第二图像中的至少部分脊谷进行反相;根据对所述第二图像中的至少部分脊谷进行反相后得到的图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。
本实施方式中,当第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像,将第二图像中的部分区域中指纹的脊谷进行反相,再根据至少部分区域中指纹进行了脊谷反相后的第二图像与预存指纹图像进行匹配,从而提高了指纹匹配成功的概率,以及提高指纹识别的精度。
具体地,“S150,根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配”包括但不仅限于包括S151~S158。S151~S158详细介绍如下。请一并参阅图9,图9为图8中的步骤S150所包括的流程示意图。
S151,提取第二子图像的特征点以得到第一数目个第一特征点,且提取所述第三子图像中的特征点以得到第二数目个第二特征点。
S152,判断第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例是否大于第一预设比例;当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第一预设比例时,进入S153;否则,当所述第一特征点及第二特征点中与所述目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,进入S154。
S153,当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第一预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。举例而言,所述第一预设比例可以为但不仅限于为85%。
S154,当所述第一特征点及第二特征点中与所述目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,判断第二匹配比例与第一匹配比例的比值是否大于预设比值,其中,第一特征点及第二特征点与目标特征点匹配的比例为第一匹配比例,第二特征点与目标特征点匹配的比例为第二匹配比例。
S155,当所述第二匹配比例与所述第一匹配比例的比值大于预设比值时,将第二子图像中至少部分脊谷进行反相,以得到第四子图像。
S156,提取所述第四子图像的特征点以得到第三数目个第三特征点。
S157,当第二特征点及第三特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第二预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配,其中第二预设比例大于所述第一预设比例。
S158,当所述第二匹配比例与所述第一匹配比例的比值小于或等于预设比值时,判定用户指纹与预存指纹图像不匹配。
相应地,当第二特征点及第三特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例小于或等于第二预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像不匹配。
在本实施方式中,当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第一预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配;当所述第一特征点及第二特征点中与所述目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,并不直接判定用户指纹与预存指纹图像不匹配,而是继续对第二特征点与目标特征点匹配的第二匹配比例与第一特征点和第二特征点中与部门特征点匹配的第一匹配比例进行比较,并判断第二匹配比例与第一匹配比例的比值是否大于预设比值,若大于预设比值的话,则认为经过对第一子图像进行脊谷反相处理得到的第三子图像中与预存指纹图像相匹配的概率是比较高的,则,继续对第二子图像中的部分脊谷信息反相,以得到第四子图像。当第二特征点与第三特征点与目标特征点匹配的比例大于第二预设比例时,则判断用户指纹与预存指纹匹配,从而提高了对用户指纹进行指纹识别时的精确度。且第二预设比例大于所述第一预设比例,也保证了进行指纹匹配的时候有效性。
请参阅图10,图10为本申请另一实施方式提供的指纹识别方法的流程示意图。在本实施方式中,所述指纹识别方法包括S210~S250。S210~S250详细介绍如下。
S210,采集用户指纹的图像以得到第一图像,具体包括经过第一曝光时间后采集用户指纹的图像以得到所述第一图像。
S220,判断所述第一图像与预存指纹图像是否匹配。当述第一图像与预存指纹图像不匹配时,进入S230;当所述第一图像与所述预存指纹图像匹配的时候,可以使得所述电子装置1进行预设动作,比如,使得所述电子装置1进行解锁,或者登陆所述电子装置1中的聊天软件、支付软件等,或者是在所述支付软件中进行支付。
S230,当所述第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像,其中,所述第二图像包括第一子图像及第二子图像。
S240,对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像。
用户手指比较干燥时,当用户的手指按压到指纹采集区的时候手指指纹的脊容易被识别为指纹的谷,同样地,用户手指指纹的谷容易被识别为指纹的脊,从而容易造成指纹匹配失败。
S250,根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。
具体地,S250包括S251~S256,S251~S256详细介绍如下。请一并参阅图11,图11为图10中的步骤S250所包括的流程示意图。
S251,提取第二子图像的特征点以得到第一数目个第一特征点,且提取所述第三子图像中的特征点以得到第二数目个第二特征点。
S252,判断第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例是否大于第一预设比例。当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第一预设比例时进入S253;当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,进入S254。
S253,当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第一预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
S254,当第一特征点及第二特征点中与目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,经过第二曝光时间采集用户指纹的图像以得到第三图像,其中,所述第二曝光时间大于所述第一曝光时间。在本实施方式中,采集用户指纹的图像得到第三图像时时经过的曝光时间比获得第一图像时经过的曝光时间长,从而使得所述第三图像的清晰度比所述第一图像的清晰度高,提高了对用户指纹进行指纹识别时的精确度。
S255,提取第三图像中的特征点,以得到第四数目个第四特征点。
S256,当所述第一特征点、所述第二特征点及所述第四特征点中与目标特征点匹配的比例大于第三预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
可以理解地,当所述第一特征点、所述第二特征点及所述第四特征点中与目标特征点匹配的比例小于或等于第三预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像不匹配。进一步地,“对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像”包括:当所述电子装置所处的环境的湿度小于第一预设湿度时,对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像。相应地,所述指纹识别方法还包括步骤I及步骤II,步骤I及步骤II详细介绍如下。
I,当所述电子装置所处的环境的湿度还小于第二预设湿度时,对至少部分第二图像中进行脊谷反相,以得到第四子图像,其中,所述第二预设湿度小于所述第一预设湿度,当所述电子装置所处的环境的湿度越小进行脊谷反相的第二子图像的数目越多。在本实施方式中,进行脊谷反相的所述部分第二图像环绕所述第一图像。
II,提取第二子图像、第三子图像及第四子图像的特征点,并在所述第二子图像、第三子图像及第四子图像的特征点与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第四预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
在本实施方式中,在第二预设湿度小于第一预设湿度的时候,则表明电子装置所处的环境的湿度越小,即,电子装置所处的环境越干燥,此时,当电子装置所处的环境越干燥的话,用户手指越容易干燥,则用户手指的手指按压到电子装置的指纹采集区的时候手指指纹的脊越容易被识别为指纹的谷,同样地,用户手指指纹的谷也越容易被识别为指纹的脊,从而容易造成指纹匹配失败。举例而言,所述第一预设湿度可以为但不仅限于为湿度为20%,所述第二预设湿度可以为但不仅限于为10%。在一实施方式中,所述第四预设比例大于所述第一预设比例。
结合上述各个实施方式,对所述指纹采集装置10中包括M1个异常的指纹采集电路100以及M2个正常的指纹采集电路100的时候获取第一图像、第二图像及第三图像时的工作过程进行说明,其中,M1及M2为正整数。下面以获取第一图像为例进行说明,可以理解地,获取第二图像的时候,则将下述各个步骤中的第一图像替换成第二图像;当需要获取第三图像的时候,则将下述各个步骤中的第一图像替换成第三图像。
S110,采集用户指纹的图像以获得第一图像具体包括S1111、S1112及S1113,S1111、S1112及S1113详细介绍如下。请一并参阅图12,图12为图8中所示的指纹识别方法中一实施方式中的S110所包括的流程示意图。
S1111,通过指纹采集装置10中的M2个正常的指纹采集电路100获取M2个底层指纹数据。
S1112,根据所述M2个底层指纹数据,确定M1个异常的指纹采集电路100对应的M1个底层参考数据。
S1113,根据所述M2个底层指纹数据和所述M1个底层参考数据生成所述第一图像。
更进一步地,“S1113,根据所述M2个底层指纹数据,确定M1个异常的指纹采集电路100对应的M1个底层参考数据”包括S1113a及S1113b。
S1113a,获取M1个异常的指纹采集电路100的坐标值。
S1113b,根据每一个异常的指纹采集电路100的坐标值和所述M2个底层指纹数据,针对每一个异常点执行均值处理,以得到M1个异常的指纹采集电路100对应的M1个底层参考数据。
所述均值处理包括:确定所述M2个正常的指纹采集电路100中与当前均值处理的异常点的坐标值的距离小于预设距离的N个指纹采集电路100,计算所述N个指纹采集电路100对应的N个底层指纹数据的平均值,确定所述平均值为当前均值处理的异常点的底层参考数据,其中,N为正整数,且N小于M2。
在本实施方式中,当指纹采集装置10中包括异常的指纹采集电路100的时候,通过获取指纹采集装置10中的正常的指纹采集电路100对应的底层指纹数据来确定出异常的指纹采集电路100的底层参考数据,并根据所述底层指纹数据和所述底层参考数据来生成用户指纹的第一图像,因此,本申请可以在指纹采集装置10中包括异常的指纹采集电路100的时候仍然能够获得用户指纹的第一图像。
结合上述各个实施方式,当所述指纹采集装置10为光学指纹采集装置时,对本申请指纹采集装置中采集第一图像、第二图像及第三图像时的工作原理进行说明。下面以获取第一图像为例进行说明,可以理解地,获取第二图像的时候,则将下述步骤中的第一图像替换成第二图像;当需要获取第三图像的时候,则将下述步骤中的第一图像替换成第三图像。
S110,采集用户指纹的图像以获得第一图像”包括S1116、S1117、S1118及S1119;S1116、S1117、S1118及S1119详细介绍如下。请参阅图13,图13为图8中所示的指纹识别方法中另一实施方式中的S110所包括的流程示意图。
S1116,指纹采集区311中包括呈阵列分布的多个像素区,每个像素区内设置有指纹采集电路100,所述指纹采集电路100接收用户指纹反射的光信号,并根据反射的光信号产生第一感测电流。
S1117,感测环境光信号的强度,并得到环境光信号照射到所述指纹采集电路100上的第二感测电流。具体地,所述电子装置1包括环境光传感器,所述环境光传感器用于感测环境光信号的强度。
S1118,根据第一感测电流与第二感测电流的差值得到目标感测电流。
S1119,根据所述指纹采集区311中所有像素区中目标感测电流的大小以及所述像素区的坐标值得到所述第一图像。
具体地,所述指纹采集电路100接收用户指纹反射的光信号,并根据反射的光信号产生第一感测电流是指所述指纹采集电路100中的感光电路110接收光信号并产生第一感测电流。所述电子装置1的存储器60中存储有光信号的强度与指纹采集电路100上根据所述光信号产生的感测电流的对应关系。所述电子装置1中还包括环境光传感器40,所述环境光传感器40用于感测环境光信号的强度,并根据感测到的环境光信号的强度以及所述存储器60中存储的所述对应关系得到所述环境光信号照射到所述指纹采集电路100上时产生的第二感测电流。本实施方式中在获取用户指纹的图像时剔除环境光的干扰,有助于提高获得所述第一图像的时候的精确度,进一步地提高了对用户指纹进行指纹识别时的精确度。
结合前面介绍的指纹识别方法对本申请的电子装置进行介绍。请参阅图14,图14为本申请实施方式另一实施方式提供的电子装置的结构示意图。所述电子装置1包括:指纹采集模块610、判断模块620、及反相模块630。所述指纹采集模块610、所述判断模块620及所述反相模块630的功能详细介绍如下。所述指纹采集模块610由前面所介绍的指纹采集装置来实现。
所述指纹采集模块610用于采集用户指纹的图像以得到第一图像。所述判断模块620用于判断所述第一图像与预存指纹图像是否匹配。所述指纹采集模块610还用于当所述第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像,其中,所述第二图像包括第一子图像及第二子图像。所述反相模块630用于对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像。所述判断模块620还用于根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。
进一步地,所述电子装置1还包括:提取模块670及判定模块660。所述提取模块670,用于提取第二子图像的特征点以得到第一数目个第一特征点,且提取所述第三子图像中的特征点以得到第二数目个第二特征点。所述判断模块620还用于判断第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例是否大于第一预设比例。所述判定模块660,用于当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第一预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
进一步地,所述判断模块620还用于当所述第一特征点及第二特征点中与所述目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,判断第二匹配比例与第一匹配比例的比值是否大于预设比值,其中,第一特征点及第二特征点与目标特征点匹配的比例为第一匹配比例,第二特征点与目标特征点匹配的比例为第二匹配比例。
所述反相模块630还用于当所述第二匹配比例与所述第一匹配比例的比值大于预设比值时,将第二子图像中至少部分脊谷进行反相,以得到第四子图像。
所述提取模块670还用于提取所述第四子图像的特征点以得到第三数目个第三特征点。
所述判定模块660还用于当第二特征点及第三特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第二预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配,其中第二预设比例大于所述第一预设比例。
进一步地,所述电子装置1还包括控制模块680,所述控制模块680还用于控制所述指纹采集模块610的曝光时间。
所述指纹采集模块610用于在所述控制模块680的控制下经过第一曝光时间后采集用户指纹的图像以得到所述第一图像。
当第一特征点及第二特征点中与目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,所述指纹采集模块610还用于在所述控制模块680的控制下经过第二曝光时间采集用户指纹的图像以得到第三图像,其中,所述第二曝光时间大于所述第一曝光时间。
所述提取模块670还用于提取第三图像中的特征点,以得到第四数目个第四特征点。
所述判定模块660还用于当所述第一特征点、所述第二特征点及所述第四特征点中与目标特征点匹配的比例大于第三预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
进一步地,所述电子装置还包括湿度传感器50。所述湿度传感器50用于检测所述电子装置1所处的环境的湿度。所述反相模块630还用于在所述电子装置1所处的环境的湿度小于第一预设湿度时,对所述第一子图像的脊谷进行反相,以得到第三子图像。所述反相模块630还用于当所述电子装置1所处的环境的湿度还小于第二预设湿度时,对至少部分第二图像中进行脊谷反相,以得到第四子图像,其中,所述第二预设湿度小于所述第一预设湿度,当所述电子装置所处的环境的湿度越小进行脊谷反相的第二子图像的数目越多。举例而言,所述第一预设湿度可以为20%,所述第二预设湿度为10%。可以理解地,所述第一预设湿度及所述第二预设湿度并不局限于上述数值。
所述提取模块670还用于提取第二子图像、第三子图像及第四子图像的特征点,所述判定模块660还用于在所述第二子图像、第三子图像及第四子图像的特征点与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第四预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
结合上述各个实施方式,对所述指纹采集装置10中包括M1个异常的指纹采集电路100以及M2个正常的指纹采集电路100的时候获取第一图像、第二图像及第三图像时的工作过程请参阅前面指纹识别方法中的描述,在此不再赘述。
当所述指纹采集模块610(即,指纹采集装置10)为光学指纹采集装置时,采集第一图像、第二图像及第三图像时的工作原理请参阅前面指纹识别方法中的描述,在此不再赘述。
所述电子装置中其他模块的详细的功能请参照前面描述的指纹识别方法中介绍,在此不再赘述。
图15为本申请实施方式又一实施方式提供的电子装置的结构示意图。本申请还提供了一种电子装置,所述电子装置1包括指纹采集装置10、处理器70及存储器60。所述指纹采集装置10用于采集用户的指纹图像,所述存储器60存储有计算机可读取程序,当所述计算机可读取程序由所述处理器70执行的时候,执行前面任意一实施方式所述的方法。进一步地,所述电子装置1包括湿度传感器50,所述湿度传感器50用于检测所述电子装置1所处的环境的湿度。进一步地,所述电子装置1还包括环境光传感器40,所述环境光传感器40用于感测环境光线。
本申请还提供了一种计算机可读取介质,所述计算机可读取介质用于存储计算机程序,当所述计算机可读取程序被执行时,以运行前面任意一实施方式所述的指纹识别方法。
本申请的电子装置、指纹识别方法及计算机可读取介质在用户手指比较干燥的时候,将采集到的第二图像中的至少部分区域中的指纹进行脊谷反相,再根据至少部分区域中的指纹进行脊谷反相的第二图像来判断用户指纹与预设指纹图像是否匹配,从而可以提高指纹识别的精度。
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模块/单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块/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模块/单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个模块/单元单独物理存在,也可以两个或两个以上模块/单元集成在一个模块/单元中。上述集成的模块/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。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易的想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种指纹识别方法,应用于电子装置,其特征在于,所述指纹识别方法包括:
采集用户指纹的图像以得到第一图像;
判断所述第一图像与预存指纹图像是否匹配;
当所述第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像;
对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像;
根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。
2.如权利要求1所述的指纹识别方法,其特征在于,“根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配”包括:
提取第二子图像的特征点以得到第一数目个第一特征点,且提取所述第三子图像中的特征点以得到第二数目个第二特征点;
判断第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例是否大于第一预设比例;
当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第一预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
3.如权利要求2所述的指纹识别方法,其特征在于,所述指纹识别方法还包括:
当所述第一特征点及第二特征点中与所述目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,判断第二匹配比例与第一匹配比例的比值是否大于预设比值,其中,第一特征点及第二特征点与目标特征点匹配的比例为第一匹配比例,第二特征点与目标特征点匹配的比例为第二匹配比例;
当所述第二匹配比例与所述第一匹配比例的比值大于预设比值时,将第二子图像中至少部分脊谷进行反相,以得到第四子图像;
提取所述第四子图像的特征点以得到第三数目个第三特征点;
当第二特征点及第三特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第二预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配,其中第二预设比例大于所述第一预设比例。
4.如权利要求2所述的指纹识别方法,其特征在于,
经过第一曝光时间后采集用户指纹的图像以得到所述第一图像;
当第一特征点及第二特征点中与目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,经过第二曝光时间采集用户指纹的图像以得到第三图像,其中,所述第二曝光时间大于所述第一曝光时间;
提取第三图像中的特征点,以得到第四数目个第四特征点;
当所述第一特征点、所述第二特征点及所述第四特征点中与目标特征点匹配的比例大于第三预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
5.如权利要求1所述的指纹识别方法,其特征在于,“对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像”包括:
当所述电子装置所处的环境的湿度小于第一预设湿度时,对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像;
所述指纹识别方法还包括:
当所述电子装置所处的环境的湿度还小于第二预设湿度时,对至少部分第二图像中进行脊谷反相,以得到第四子图像,其中,所述第二预设湿度小于所述第一预设湿度,当所述电子装置所处的环境的湿度越小进行脊谷反相的第二子图像的数目越多;
提取第二子图像、第三子图像及第四子图像的特征点,并在所述第二子图像、第三子图像及第四子图像的特征点与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第四预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
6.一种电子装置,其特征在于,所述电子装置包括:
指纹采集模块,用于采集用户指纹的图像以得到第一图像;
判断模块,用于判断所述第一图像与预存指纹图像是否匹配;
所述指纹采集模块还用于当所述第一图像与预存指纹图像不匹配的时候,继续采集用户指纹的图像以得到第二图像,其中,所述第二图像包括第一子图像及第二子图像;
反相模块,用于对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像;
所述判断模块还用于根据第二子图像以及第三子图像判断用户指纹与预存指纹图像是否匹配。
7.如权利要求1所述的电子装置,其特征在于,所述电子装置还包括:
提取模块,用于提取第二子图像的特征点以得到第一数目个第一特征点,且提取所述第三子图像中的特征点以得到第二数目个第二特征点;
所述判断模块还用于判断第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例是否大于第一预设比例;
所述电子装置还包括:
判定模块,用于当第一特征点及第二特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第一预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
8.如权利要求7所述的电子装置,其特征在于,
所述判断模块还用于当所述第一特征点及第二特征点中与所述目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,判断第二匹配比例与第一匹配比例的比值是否大于预设比值,其中,第一特征点及第二特征点与目标特征点匹配的比例为第一匹配比例,第二特征点与目标特征点匹配的比例为第二匹配比例;
所述反相模块还用于当所述第二匹配比例与所述第一匹配比例的比值大于预设比值时,将第二子图像中至少部分脊谷进行反相,以得到第四子图像;
所述提取模块还用于提取所述第四子图像的特征点以得到第三数目个第三特征点;
所述判定模块还用于当第二特征点及第三特征点中与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第二预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配,其中第二预设比例大于所述第一预设比例。
9.如权利要求7所述的电子装置,其特征在于,所述电子装置还包括控制模块,所述控制模块还用于控制所述指纹采集模块的曝光时间;
所述指纹采集模块用于在所述控制模块的控制下经过第一曝光时间后采集用户指纹的图像以得到所述第一图像;
当第一特征点及第二特征点中与目标特征点匹配的比例小于或等于第一预设比例时,所述指纹采集模块还用于在所述控制模块的控制下经过第二曝光时间采集用户指纹的图像以得到第三图像,其中,所述第二曝光时间大于所述第一曝光时间;
所述提取模块还用于提取第三图像中的特征点,以得到第四数目个第四特征点;
所述判定模块还用于当所述第一特征点、所述第二特征点及所述第四特征点中与目标特征点匹配的比例大于第三预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
10.如权利要求1所述的电子装置,其特征在于,所述电子装置还包括湿度传感器,所述湿度传感器用于检测所述电子装置所处的环境的湿度,所述反相模块用于当所述电子装置所处的环境的湿度小于第一预设湿度时,对所述第一子图像中的脊谷进行反相,以得到第三子图像;
所述反相模块还用于当所述电子装置所处的环境的湿度还小于第二预设湿度时,对至少部分第二图像中进行脊谷反相,以得到第四子图像,其中,所述第二预设湿度小于所述第一预设湿度,当所述电子装置所处的环境的湿度越小进行脊谷反相的第二子图像的数目越多;
所述提取模块还用于提取第二子图像、第三子图像及第四子图像的特征点,所述判定模块还用于在所述第二子图像、第三子图像及第四子图像的特征点与预存指纹图像中的目标特征点匹配的比例大于第四预设比例时,判定用户指纹与预存指纹图像匹配。
11.一种电子装置,其特征在于,所述电子装置包括指纹采集装置、处理器及存储器,所述指纹采集装置用于采集用户的指纹图像,所述存储器存储有计算机可读取程序,当所述计算机可读取程序由所述处理器执行的时候,执行如权利要求1-5任意一项所述的指纹识别方法。
12.一种计算机可读取介质,其特征在于,所述计算机可读取介质用于存储计算机程序,当所述计算机可读取程序被执行时,以运行如权利要求1-5任一项所述的指纹识别方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110383287A (zh) * 2019-05-27 2019-10-25 深圳市汇顶科技股份有限公司 反色区域的确定方法、指纹芯片及电子设备
CN111325163A (zh) * 2020-02-25 2020-06-23 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别方法及电子设备
CN111325163B (zh) * 2020-02-25 2024-04-26 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别方法及电子设备

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150016695A1 (en) * 2013-07-10 2015-01-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for recognizing fingerprints
CN105320946A (zh) * 2015-11-03 2016-02-10 盐城工学院 一种基于matlab的指纹识别方法
US20160196461A1 (en) * 2013-08-21 2016-07-07 Nec Corporation Fingerprint core extraction device for fingerprint matching, fingerprint matching system, fingerprint core extraction method, and program therefor
US20160217277A1 (en) * 2015-01-27 2016-07-28 John Fitzgerald Johnston One touch two factor biometric system and method for identification of a user utilizing a portion of the person's fingerprint and a vein map of the ub-surface of the finger
US20170116492A1 (en) * 2015-07-20 2017-04-27 Shmuel Bukshpan Sweat Pores Imaging Method and Device
CN107454962A (zh) * 2017-06-12 2017-12-08 深圳市汇顶科技股份有限公司 手指干湿程度测量方法、装置及系统
CN108256407A (zh) * 2017-01-05 2018-07-06 广州市晶密电子有限公司 一种以多种传感器联合采集与识别指纹的方法及其装置
CN108287634A (zh) * 2018-01-29 2018-07-17 上海天马微电子有限公司 触控显示面板、显示装置和触控显示面板的驱动方法
CN108564003A (zh) * 2018-03-23 2018-09-21 深圳市晓控通信科技有限公司 一种识别效果好的且便于更换电池的智能锁

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150016695A1 (en) * 2013-07-10 2015-01-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for recognizing fingerprints
US20160196461A1 (en) * 2013-08-21 2016-07-07 Nec Corporation Fingerprint core extraction device for fingerprint matching, fingerprint matching system, fingerprint core extraction method, and program therefor
US20160217277A1 (en) * 2015-01-27 2016-07-28 John Fitzgerald Johnston One touch two factor biometric system and method for identification of a user utilizing a portion of the person's fingerprint and a vein map of the ub-surface of the finger
US20170116492A1 (en) * 2015-07-20 2017-04-27 Shmuel Bukshpan Sweat Pores Imaging Method and Device
CN105320946A (zh) * 2015-11-03 2016-02-10 盐城工学院 一种基于matlab的指纹识别方法
CN108256407A (zh) * 2017-01-05 2018-07-06 广州市晶密电子有限公司 一种以多种传感器联合采集与识别指纹的方法及其装置
CN107454962A (zh) * 2017-06-12 2017-12-08 深圳市汇顶科技股份有限公司 手指干湿程度测量方法、装置及系统
CN108287634A (zh) * 2018-01-29 2018-07-17 上海天马微电子有限公司 触控显示面板、显示装置和触控显示面板的驱动方法
CN108564003A (zh) * 2018-03-23 2018-09-21 深圳市晓控通信科技有限公司 一种识别效果好的且便于更换电池的智能锁

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIN HONG等: "Fingerprint image enhancement: algorithm and performance evaluation", 《 IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE》 *
P.THEJASWINI等: "Impact of Fingerprint Image Quality on Matching Score", 《PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON COGNITION AND RECOGNITION》 *
徐洞成等: "一种指纹图像干湿度判断方法", 《空军雷达学院学报》 *
王科俊等: "非接触指纹图像识别算法研究", 《电子学报》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110383287A (zh) * 2019-05-27 2019-10-25 深圳市汇顶科技股份有限公司 反色区域的确定方法、指纹芯片及电子设备
WO2020237481A1 (zh) * 2019-05-27 2020-12-03 深圳市汇顶科技股份有限公司 反色区域的确定方法、指纹芯片及电子设备
CN110383287B (zh) * 2019-05-27 2022-08-30 深圳市汇顶科技股份有限公司 反色区域的确定方法、指纹芯片及电子设备
CN111325163A (zh) * 2020-02-25 2020-06-23 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别方法及电子设备
CN111325163B (zh) * 2020-02-25 2024-04-26 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别方法及电子设备

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