CN109522777A - 指纹比对方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种指纹比对方法和装置，其中，方法包括：采集待比对指纹图像；根据待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、待比对指纹图像的类型、预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；根据匹配分数对各指纹模板图像进行排序，将待比对指纹图像与排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，从而能够减少每次需要比对的指纹模板图像的平均数量，缩短平均比对时间，提高比对效率。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种指纹比对方法和装置。
背景技术
目前，在指纹比对技术中，通常是将待比对指纹图像与指纹模板库中的指纹模板图像按固定的顺序进行比对，例如，指纹模板库中按顺序有第一指纹模板图像、第二指纹模板图像、第三指纹模板图像、第四指纹模板图像和第五指纹模板图像时，将待比对指纹图像与上述各指纹模板图像依次进行比对。
然而在用户经常使用某个手指，例如与第五指纹模板图像匹配的手指时，需要将待比对指纹图像与上述5个指纹模板图像分别进行比对，才能确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，从而降低了比对效率，延长了比对时间。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种指纹比对方法，以提高指纹图像的比对效率。
本发明的第二个目的在于提出一种指纹比对装置。
本发明的第三个目的在于提出一种终端设备。
本发明的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种指纹比对方法，包括：
采集待比对指纹图像；
获取所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及所述待比对指纹图像的类型；
获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；
根据所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、所述待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算所述待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；
根据所述匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取所述各指纹模板图像的排序结果；
将所述待比对指纹图像与所述排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定所述指纹模板库中是否存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像。
进一步的，所述获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率，包括：
获取各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型；
获取预设历史比对次数中，各指纹模板图像的比对成功次数；
根据各指纹模板图像的比对成功次数，以及所述预设历史比对次数，计算各指纹模板图像的比对成功率。
进一步的，所述根据所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、所述待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算所述待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数，包括：
针对各指纹模板图像，根据所述待比对指纹图像中的纹线距离，以及所述指纹模板图像中的纹线距离，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；
根据所述待比对指纹图像中的曲率，以及所述指纹模板图像中的曲率，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；
根据所述待比对指纹图像的类型，以及所述指纹模板图像的类型，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；
根据所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数、曲率分数以及类型分数，以及所述指纹模板图像的比对成功率，计算所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数。
进一步的，所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数的计算公式为：
Score＝(w1*Score1+w2*Score2+w3*Score3+w4*Score4)
其中，Score表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数；Score1表示所述指纹模板图像的比对成功率；Score2表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；Score3表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；Score4表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；w1,w2,w3,w4分别为Score1,Score2,Score3,Score4的权重系数。
进一步的，所述待比对指纹图像的类型包括：特殊指纹和非特殊指纹；
所述特殊指纹为具有预设特征的指纹图像。
进一步的，所述的方法还包括：
若所述指纹模板库中存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，则执行预设的操作。
本发明实施例的指纹比对方法，通过采集待比对指纹图像；获取待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及待比对指纹图像的类型；获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；根据待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；根据匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取各指纹模板图像的排序结果；将待比对指纹图像与排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，从而能够根据各指纹模板图像的比对成功率，以及各指纹模板图像与待比对指纹图像之间的差别，确定各指纹模板图像的排序顺序，按排序顺序进行比对，从而减少需要比对的指纹模板图像的数量，缩短比对时间，提高比对效率。
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种指纹比对装置，包括：
采集模块，用于采集待比对指纹图像；
获取模块，用于获取所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及所述待比对指纹图像的类型；
所述获取模块，还用于获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；
计算模块，用于根据所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、所述待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算所述待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；
排序模块，用于根据所述匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取所述各指纹模板图像的排序结果；
比对模块，用于将所述待比对指纹图像与所述排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定所述指纹模板库中是否存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像。
进一步的，所述获取模块具体用于，
获取各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型；
获取预设历史比对次数中，各指纹模板图像的比对成功次数；
根据各指纹模板图像的比对成功次数，以及所述预设历史比对次数，计算各指纹模板图像的比对成功率。
进一步的，所述计算模块具体用于，
针对各指纹模板图像，根据所述待比对指纹图像中的纹线距离，以及所述指纹模板图像中的纹线距离，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；
根据所述待比对指纹图像中的曲率，以及所述指纹模板图像中的曲率，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；
根据所述待比对指纹图像的类型，以及所述指纹模板图像的类型，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；
根据所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数、曲率分数以及类型分数，以及所述指纹模板图像的比对成功率，计算所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数。
进一步的，所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数的计算公式为：
Score＝(w1*Score1+w2*Score2+w3*Score3+w4*Score4)；
其中，Score表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数；Score1表示所述指纹模板图像的比对成功率；Score2表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；Score3表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；Score4表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；w1,w2,w3,w4分别为Score1,Score2,Score3,Score4的权重系数。
进一步的，所述待比对指纹图像的类型包括：特殊指纹和非特殊指纹；
所述特殊指纹为具有预设特征的指纹图像。
进一步的，所述的装置还包括：
执行模块，用于在所述指纹模板库中存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像时，执行预设的操作。
本发明实施例的指纹比对装置，通过采集待比对指纹图像；获取待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及待比对指纹图像的类型；获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；根据待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；根据匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取各指纹模板图像的排序结果；将待比对指纹图像与排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，从而能够根据各指纹模板图像的比对成功率，以及各指纹模板图像与待比对指纹图像之间的差别，确定各指纹模板图像的排序顺序，按排序顺序进行比对，从而减少需要比对的指纹模板图像的数量，缩短比对时间，提高比对效率。
为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如第一方面所述的指纹比对方法。
为了实现上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述的指纹比对方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例所提供的一种指纹比对方法的流程示意图；
图2为待比对指纹图像中纹线的示意图；
图3为待比对指纹图像中曲率的示意图；
图4a为具有断纹的待比对指纹图像的示意图；
图4b为具有刀伤的待比对指纹图像的示意图；
图4c为具有烫伤的待比对指纹图像的示意图；
图5为本发明实施例所提供的另一种指纹比对方法的流程示意图；
图6为本发明实施例所提供的一种指纹比对装置的结构示意图；
图7为本发明实施例所提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的指纹比对方法和装置。
图1为本发明实施例所提供的一种指纹比对方法的流程示意图。
如图1所示，该指纹比对方法包括以下步骤：
步骤101，采集待比对指纹图像。
本实施例提供的指纹比对方法的执行主体为指纹比对装置，指纹比对装置具体可以为采集指纹图像并对指纹图像进行比对的软件或者硬件等。硬件例如，计算机、终端设备等。软件例如，计算机、终端设备等上安装的软件。
本实施例中，指纹比对装置上可以设置有、或者连接有指纹扫描装置，在用户将手指按压在指纹扫描装置的特定区域时，指纹扫描装置扫描获取用户的指纹图像并发送给指纹比对装置。待比对指纹图像例如可以为，用户的任意一根手指的指纹图像。
步骤102，获取待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及待比对指纹图像的类型。
其中，纹线距离指的是指纹图像中相邻两根脊线之间的距离。本实施例中，待比对指纹图像中的纹线距离可以为，上述所有距离的平均值，即所有的相邻两根脊线之间的距离的平均值。如图2所示，为待比对指纹图像中纹线的示意图，纹线距离通常为3-20。
如图3所示，为待比对指纹图像中曲率的示意图。在图3中，可以把待比对指纹图像分为若干个小块，并求出每个小块的方向；针对图3中的每个小块，计算所述小块与周围8个小块方向发生变化的次数；将所有小块对应的次数的平均值确定为待比对指纹图像的曲率。曲率范围一般为0-8。
本实施例中，待比对指纹图像的类型可以包括：特殊指纹和非特殊指纹。特殊指纹为具有预设特征的指纹图像。预设特征例如可以为断纹、刀伤或者烫伤等。若待比对指纹图像中有断纹、刀伤或者烫伤等，则确定待比对指纹图像的类型为特殊指纹。如图4a为具有断纹的待比对指纹图像的示意图；图4b为具有刀伤的待比对指纹图像的示意图；图4c为具有烫伤的待比对指纹图像的示意图。
步骤103，获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率。
具体地，指纹比对装置执行步骤103的过程具体可以为，获取各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型；获取预设历史比对次数中，各指纹模板图像的比对成功次数；根据各指纹模板图像的比对成功次数，以及预设历史比对次数，计算各指纹模板图像的比对成功率。
例如，在历史比对次数为100的情况下，第一指纹模板图像、第二指纹模板图像、第三指纹模板图像、第四指纹模板图像和第五指纹模板图像的比对成功次数分别可以为n1、n2、n3、n4和n5。各指纹模板图像的比对成功率分别可以为n1/100、n2/100、n3/100、n4/100和n5/100。各指纹模板图像的比对成功率之和为1。比对成功率越高，则表示对应的指纹模板图像为用户最常用的待比对指纹图像。
步骤104，根据待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数。
本实施例中，指纹比对装置可以根据待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，获取待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的纹线距离差和曲率差，根据待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的纹线距离差和曲率差、待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像的类型，以及各指纹模板图像的比对成功率，确定待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数。
步骤105，根据匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取各指纹模板图像的排序结果。
步骤106，将待比对指纹图像与排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像。
本实施例中，根据各指纹模板图像的比对成功率，以及各指纹模板图像与待比对指纹图像之间的差别，确定各指纹模板图像的排序顺序，按照这个排序顺序进行比对，在比对之前就先找到最有可能匹配的指纹模板图像进行优先比对，有极大的可能性在第一次比对就匹配成功，从而能够减少每次需要比对的指纹模板图像的平均数量，缩短平均比对时间，提高比对效率。
进一步的，步骤106之后，所述的方法还可以包括：若所述指纹模板库中存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，则执行预设的操作。若指纹模板库中不存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，则不执行预设的操作。预设的操作例如可以为，对移动终端的解锁操作或者支付相关操作等。
本发明实施例的指纹比对方法，通过采集待比对指纹图像；获取待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及待比对指纹图像的类型；获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；根据待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；根据匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取各指纹模板图像的排序结果；将待比对指纹图像与排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，从而能够根据各指纹模板图像的比对成功率，以及各指纹模板图像与待比对指纹图像之间的差别，确定各指纹模板图像的排序顺序，按排序顺序进行比对，从而减少需要比对的指纹模板图像的数量，缩短比对时间，提高比对效率。
图5为本实施例提供的另一种指纹比对方法的流程示意图，在上一实施例的基础上，步骤104具体可以包括以下几个步骤：
步骤1041、针对各指纹模板图像，根据待比对指纹图像中的纹线距离，以及指纹模板图像中的纹线距离，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数。
本实施例中，指纹比对装置可以根据待比对指纹图像中的纹线距离，以及指纹模板图像中的纹线距离，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离之差，将纹线距离之差与纹线距离最大值的比值确定为待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数。例如，在纹线距离为3-20的情况下，待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数可以为待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离之差与20的比值。
步骤1042、根据待比对指纹图像中的曲率，以及指纹模板图像中的曲率，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数。
本实施例中，指纹比对装置可以根据待比对指纹图像中的曲率，以及指纹模板图像中的曲率，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率之差，将待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率之差与曲率差最大值的比值确定为待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数。例如，在曲率范围为0-8的情况下，待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数可以为待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率之差与8的比值。
步骤1043、根据待比对指纹图像的类型，以及指纹模板图像的类型，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数。
本实施例中，在待比对指纹图像的类型和指纹模板图像的类型均为特殊指纹或者非特殊指纹时，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数为1；在待比对指纹图像的类型为特殊指纹且指纹模板图像的类型为非特殊指纹，或者在待比对指纹图像的类型为非特殊指纹且指纹模板图像的类型为特殊指纹的情况下，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数为0。
步骤1044、根据待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数、曲率分数以及类型分数，以及指纹模板图像的比对成功率，计算待比对指纹图像与指纹模板图像之间的匹配分数。
本实施例中，待比对指纹图像与指纹模板图像之间的匹配分数的计算公式可以如以下公式(1)所示。
Score＝(w1*Score1+w2*Score2+w3*Score3+w4*Score4) (1)
其中，Score表示待比对指纹图像与指纹模板图像之间的匹配分数；Score1表示指纹模板图像的比对成功率；Score2表示待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数；Score3表示待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数；Score4表示待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数；w1,w2,w3,w4分别为Score1,Score2,Score3,Score4的权重系数。
本发明实施例的指纹比对方法，通过采集待比对指纹图像；获取待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及待比对指纹图像的类型；获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；针对各指纹模板图像，根据待比对指纹图像中的纹线距离，以及指纹模板图像中的纹线距离，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数；根据待比对指纹图像中的曲率，以及指纹模板图像中的曲率，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数；根据待比对指纹图像的类型，以及指纹模板图像的类型，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数；根据待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数、曲率分数以及类型分数，以及指纹模板图像的比对成功率，计算待比对指纹图像与指纹模板图像之间的匹配分数；根据匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取各指纹模板图像的排序结果；将待比对指纹图像与排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，从而能够根据各指纹模板图像的比对成功率，以及各指纹模板图像与待比对指纹图像之间的差别，确定各指纹模板图像的排序顺序，按排序顺序进行比对，从而减少需要比对的指纹模板图像的数量，缩短比对时间，提高比对效率。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种指纹比对装置。
图6为本发明实施例提供的一种指纹比对装置的结构示意图。如图6所示，该指纹比对装置包括：采集模块61、获取模块62、计算模块63、排序模块64和比对模块65。
其中，采集模块61，用于采集待比对指纹图像；
获取模块62，用于获取所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及所述待比对指纹图像的类型；
所述获取模块62，还用于获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；
计算模块63，用于根据所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、所述待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算所述待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；
排序模块64，用于根据所述匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取所述各指纹模板图像的排序结果；
比对模块65，用于将所述待比对指纹图像与所述排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定所述指纹模板库中是否存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像。
本实施例提供的指纹比对装置具体可以为采集指纹图像并对指纹图像进行比对的软件或者硬件等。硬件例如，计算机、终端设备等。软件例如，计算机、终端设备等上安装的软件。
本实施例中，指纹比对装置上可以设置有、或者连接有指纹扫描装置，在用户将手指按压在指纹扫描装置的特定区域时，指纹扫描装置扫描获取用户的指纹图像并发送给指纹比对装置。待比对指纹图像例如可以为，用户的任意一根手指的指纹图像。
其中，纹线距离指的是指纹图像中相邻两根脊线之间的距离。本实施例中，待比对指纹图像中的纹线距离可以为，上述所有距离的平均值，即所有的相邻两根脊线之间的距离的平均值。如图2所示，为待比对指纹图像中纹线的示意图，纹线距离通常为3-20。
如图3所示，为待比对指纹图像中曲率的示意图。在图3中，可以把待比对指纹图像分为若干个小块，并求出每个小块的方向；针对图3中的每个小块，计算所述小块与周围8个小块方向发生变化的次数；将所有小块对应的次数的平均值确定为待比对指纹图像的曲率。曲率范围一般为0-8。
本实施例中，待比对指纹图像的类型可以包括：特殊指纹和非特殊指纹。特殊指纹为具有预设特征的指纹图像。预设特征例如可以为断纹、刀伤或者烫伤等。若待比对指纹图像中有断纹、刀伤或者烫伤等，则确定待比对指纹图像的类型为特殊指纹。如图4a为具有断纹的待比对指纹图像的示意图；图4b为具有刀伤的待比对指纹图像的示意图；图4c为具有烫伤的待比对指纹图像的示意图。
本实施例中，根据各指纹模板图像的比对成功率，以及各指纹模板图像与待比对指纹图像之间的差别，确定各指纹模板图像的排序顺序，按照这个排序顺序进行比对，在比对之前就先找到最有可能匹配的指纹模板图像进行优先比对，有极大的可能性在第一次比对就匹配成功，从而能够减少每次需要比对的指纹模板图像的平均数量，缩短平均比对时间，提高比对效率。
进一步的，所述获取模块62具体用于，
获取各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型；
获取预设历史比对次数中，各指纹模板图像的比对成功次数；
根据各指纹模板图像的比对成功次数，以及所述预设历史比对次数，计算各指纹模板图像的比对成功率。
例如，在历史比对次数为100的情况下，第一指纹模板图像、第二指纹模板图像、第三指纹模板图像、第四指纹模板图像和第五指纹模板图像的比对成功次数分别可以为n1、n2、n3、n4和n5。各指纹模板图像的比对成功率分别可以为n1/100、n2/100、n3/100、n4/100和n5/100。各指纹模板图像的比对成功率之和为1。比对成功率越高，则表示对应的指纹模板图像为用户最常用的待比对指纹图像。
进一步的，所述的装置还包括：执行模块，用于在所述指纹模板库中存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像时，执行预设的操作。
另外，所述执行模块还用于，若指纹模板库中不存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，则不执行预设的操作。
预设的操作例如可以为，对移动终端的解锁操作或者支付相关操作等。
本发明实施例的指纹比对装置，通过采集待比对指纹图像；获取待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及待比对指纹图像的类型；获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；根据待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；根据匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取各指纹模板图像的排序结果；将待比对指纹图像与排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，从而能够根据各指纹模板图像的比对成功率，以及各指纹模板图像与待比对指纹图像之间的差别，确定各指纹模板图像的排序顺序，按排序顺序进行比对，从而减少需要比对的指纹模板图像的数量，缩短比对时间，提高比对效率。
进一步的，所述计算模块63具体用于，
针对各指纹模板图像，根据所述待比对指纹图像中的纹线距离，以及所述指纹模板图像中的纹线距离，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；
根据所述待比对指纹图像中的曲率，以及所述指纹模板图像中的曲率，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；
根据所述待比对指纹图像的类型，以及所述指纹模板图像的类型，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；
根据所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数、曲率分数以及类型分数，以及所述指纹模板图像的比对成功率，计算所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数。
本实施例中，指纹比对装置可以根据待比对指纹图像中的纹线距离，以及指纹模板图像中的纹线距离，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离之差，将纹线距离之差与纹线距离最大值的比值确定为待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数。例如，在纹线距离为3-20的情况下，待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数可以为待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离之差与20的比值。
本实施例中，指纹比对装置可以根据待比对指纹图像中的曲率，以及指纹模板图像中的曲率，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率之差，将待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率之差与曲率差最大值的比值确定为待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数。例如，在曲率范围为0-8的情况下，待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数可以为待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率之差与8的比值。
本实施例中，在待比对指纹图像的类型和指纹模板图像的类型均为特殊指纹或者非特殊指纹时，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数为1；在待比对指纹图像的类型为特殊指纹且指纹模板图像的类型为非特殊指纹，或者在待比对指纹图像的类型为非特殊指纹且指纹模板图像的类型为特殊指纹的情况下，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数为0。
本实施例中，待比对指纹图像与指纹模板图像之间的匹配分数的计算公式可以如以下公式(1)所示。
Score＝(w1*Score1+w2*Score2+w3*Score3+w4*Score4) (1)
其中，Score表示待比对指纹图像与指纹模板图像之间的匹配分数；Score1表示指纹模板图像的比对成功率；Score2表示待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数；Score3表示待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数；Score4表示待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数；w1,w2,w3,w4分别为Score1,Score2,Score3,Score4的权重系数。
本发明实施例的指纹比对装置，通过采集待比对指纹图像；获取待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及待比对指纹图像的类型；获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；针对各指纹模板图像，根据待比对指纹图像中的纹线距离，以及指纹模板图像中的纹线距离，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数；根据待比对指纹图像中的曲率，以及指纹模板图像中的曲率，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的曲率分数；根据待比对指纹图像的类型，以及指纹模板图像的类型，确定待比对指纹图像与指纹模板图像之间的类型分数；根据待比对指纹图像与指纹模板图像之间的纹线距离分数、曲率分数以及类型分数，以及指纹模板图像的比对成功率，计算待比对指纹图像与指纹模板图像之间的匹配分数；根据匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取各指纹模板图像的排序结果；将待比对指纹图像与排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定指纹模板库中是否存在与待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，从而能够根据各指纹模板图像的比对成功率，以及各指纹模板图像与待比对指纹图像之间的差别，确定各指纹模板图像的排序顺序，按排序顺序进行比对，从而减少需要比对的指纹模板图像的数量，缩短比对时间，提高比对效率。
需要说明的是，前述对指纹比对方法实施例的解释说明也适用于该实施例的指纹比对装置，此处不再赘述。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种终端设备，图7为本发明实施例提供的终端设备的结构示意图。该终端设备包括：
存储器701、处理器702及存储在存储器701上并可在处理器702上运行的计算机程序。
处理器702执行所述程序时实现图1或图5所示实施例中提供的指纹比对方法。
进一步的，指纹比对装置还包括：
通信接口703，用于存储器701和处理器702之间的通信。
存储器701，用于存放可在处理器702上运行的计算机程序。
存储器701可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
处理器702，用于执行所述程序时实现图1或图5所示实施例所述的指纹比对方法。
如果存储器701、处理器702和通信接口703独立实现，则通信接口703、存储器701和处理器702可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器701、处理器702及通信接口703，集成在一块芯片上实现，则存储器701、处理器702及通信接口703可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器702可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述实施例所述的指纹比对方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (14)
1.一种指纹比对方法，其特征在于，包括：
采集待比对指纹图像；
获取所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及所述待比对指纹图像的类型；
获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；
根据所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、所述待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算所述待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；
根据所述匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取所述各指纹模板图像的排序结果；
将所述待比对指纹图像与所述排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定所述指纹模板库中是否存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率，包括：
获取各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型；
获取预设历史比对次数中，各指纹模板图像的比对成功次数；
根据各指纹模板图像的比对成功次数，以及所述预设历史比对次数，计算各指纹模板图像的比对成功率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、所述待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算所述待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数，包括：
针对各指纹模板图像，根据所述待比对指纹图像中的纹线距离，以及所述指纹模板图像中的纹线距离，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；
根据所述待比对指纹图像中的曲率，以及所述指纹模板图像中的曲率，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；
根据所述待比对指纹图像的类型，以及所述指纹模板图像的类型，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；
根据所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数、曲率分数以及类型分数，以及所述指纹模板图像的比对成功率，计算所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数的计算公式为：
Score＝(w1*Score1+w2*Score2+w3*Score3+w4*Score4)
其中，Score表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数；Score1表示所述指纹模板图像的比对成功率；Score2表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；Score3表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；Score4表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；w1,w2,w3,w4分别为Score1,Score2,Score3,Score4的权重系数。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待比对指纹图像的类型包括：特殊指纹和非特殊指纹；
所述特殊指纹为具有预设特征的指纹图像。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
若所述指纹模板库中存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像，则执行预设的操作。
7.一种指纹比对装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集待比对指纹图像；
获取模块，用于获取所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率，以及所述待比对指纹图像的类型；
所述获取模块，还用于获取预设的指纹模板库中各指纹模板图像中的纹线距离和曲率、各指纹模板图像的类型以及比对成功率；
计算模块，用于根据所述待比对指纹图像中的纹线距离和曲率、所述待比对指纹图像的类型、各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型以及比对成功率，计算所述待比对指纹图像与各指纹模板图像之间的匹配分数；
排序模块，用于根据所述匹配分数，对各指纹模板图像进行排序，获取所述各指纹模板图像的排序结果；
比对模块，用于将所述待比对指纹图像与所述排序结果中的各指纹模板图像依次进行比对，确定所述指纹模板库中是否存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块具体用于，
获取各指纹模板图像中的纹线距离和曲率，以及各指纹模板图像的类型；
获取预设历史比对次数中，各指纹模板图像的比对成功次数；
根据各指纹模板图像的比对成功次数，以及所述预设历史比对次数，计算各指纹模板图像的比对成功率。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块具体用于，
针对各指纹模板图像，根据所述待比对指纹图像中的纹线距离，以及所述指纹模板图像中的纹线距离，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；
根据所述待比对指纹图像中的曲率，以及所述指纹模板图像中的曲率，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；
根据所述待比对指纹图像的类型，以及所述指纹模板图像的类型，确定所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；
根据所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数、曲率分数以及类型分数，以及所述指纹模板图像的比对成功率，计算所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数的计算公式为：
Score＝(w1*Score1+w2*Score2+w3*Score3+w4*Score4)
其中，Score表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的匹配分数；Score1表示所述指纹模板图像的比对成功率；Score2表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的纹线距离分数；Score3表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的曲率分数；Score4表示所述待比对指纹图像与所述指纹模板图像之间的类型分数；w1,w2,w3,w4分别为Score1,Score2,Score3,Score4的权重系数。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述待比对指纹图像的类型包括：特殊指纹和非特殊指纹；
所述特殊指纹为具有预设特征的指纹图像。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
执行模块，用于在所述指纹模板库中存在与所述待比对指纹图像匹配的指纹模板图像时，执行预设的操作。
13.一种终端设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-6中任一所述的指纹比对方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的指纹比对方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110232349A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-13 | 北京迈格威科技有限公司 | 屏下指纹去底纹方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112949361A (zh) * | 2019-12-11 | 2021-06-11 | 杭州萤石软件有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002073520A1 (en) * | 2001-03-13 | 2002-09-19 | Relatable Llc | A system and method for acoustic fingerprinting |
| CN101901331A (zh) * | 2009-05-27 | 2010-12-01 | 上海点佰趣信息科技有限公司 | 断纹拼接方法 |
| CN102841908A (zh) * | 2011-06-21 | 2012-12-26 | 富士通株式会社 | 微博内容排序方法和微博内容排序装置 |
| CN104077560A (zh) * | 2014-01-13 | 2014-10-01 | 北京市公安局刑事侦查总队 | 指纹比对方法 |
| CN105160316A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-16 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种移动终端的指纹特征模板加密存储方法及系统 |
| CN106096361A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种指纹解锁方法及移动终端 |
| CN106778153A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-05-31 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 指纹比对方法、指纹解锁设备、穿戴设备及系统 |
-
2017
- 2017-09-20 CN CN201710855046.5A patent/CN109522777B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002073520A1 (en) * | 2001-03-13 | 2002-09-19 | Relatable Llc | A system and method for acoustic fingerprinting |
| CN101901331A (zh) * | 2009-05-27 | 2010-12-01 | 上海点佰趣信息科技有限公司 | 断纹拼接方法 |
| CN102841908A (zh) * | 2011-06-21 | 2012-12-26 | 富士通株式会社 | 微博内容排序方法和微博内容排序装置 |
| CN104077560A (zh) * | 2014-01-13 | 2014-10-01 | 北京市公安局刑事侦查总队 | 指纹比对方法 |
| CN105160316A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-16 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种移动终端的指纹特征模板加密存储方法及系统 |
| CN106096361A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种指纹解锁方法及移动终端 |
| CN106778153A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-05-31 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 指纹比对方法、指纹解锁设备、穿戴设备及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 黄良文: "《统计学(修订第3版)》", 30 September 2006, 四川人民出版社 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110232349A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-13 | 北京迈格威科技有限公司 | 屏下指纹去底纹方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110232349B (zh) * | 2019-06-10 | 2020-07-03 | 北京迈格威科技有限公司 | 屏下指纹去底纹方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112949361A (zh) * | 2019-12-11 | 2021-06-11 | 杭州萤石软件有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
| CN112949361B (zh) * | 2019-12-11 | 2023-07-25 | 杭州萤石软件有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
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