CN109766738A - 一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明适用于电子技术领域，提供了一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质，该指纹识别方法包括：采集用户的指纹图像；对所述指纹图像进行压缩处理；根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。本发明通过对采集的指纹图像进行压缩处理，并根据压缩处理后的指纹图像对用户的身份信息进行识别，进而根据识别结果做相应处理，其大大减少了指纹识别运算过程中的运算量和运算需要的内存，并降低运算时的功耗。

Description

一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质

技术领域

本发明属于电子技术领域，尤其涉及一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质。

背景技术

目前，现有指纹识别算法中主要分成大面积产品(超过160*160分辨率)指纹识别算法和小面积产品(小于96*96分辨率)指纹识别算法。其中，大面积产品指纹识别算法提取的是指纹纹路上的端点和分叉点等传统特征点，小面积产品指纹识别算法提取的则是图像对比的特征点。由于传统特征点在识别老人的粗糙手指或者小朋友的细密指纹的情况下表现不佳，而该问题在小面积产品指纹识别算法种不存在，因此，现有技术通过在大面积产品上使用小面积产品指纹识别算法解决上述问题。

然而，虽然小面积产品指纹识别算法在老人、小孩等特定指纹识别方面优势明显，但是该算法运行时内存使用特别多，运算量很大，需要很强的运算能力，因此，该算法在资源有限的嵌入式平台上运行时会因运算量大而导致运行时间过长，大大增加了系统运行时的功耗，甚至因为内存需求过大而无法运行。

故，有必要提供一种技术方案，以解决上述技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质，其可大大减少运算量和运算需要的内存，并降低运算时的功耗。

本发明实施例的第一方面提供了一种指纹识别方法，包括：

采集用户的指纹图像；

对所述指纹图像进行压缩处理；

根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；

若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

本发明实施例的第二方面提供了一种指纹识别装置，包括：

采集模块，用于采集用户的指纹图像；

压缩模块，用于对所述指纹图像进行压缩处理；

识别模块，用于根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；

开启模块，用于若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

本发明实施例的第三方面提供了一种指纹识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的指纹识别方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的指纹识别方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明通过对采集的指纹图像进行压缩处理，并根据压缩处理后的指纹图像对用户的身份信息进行识别，进而根据识别结果做相应处理，其大大减少了指纹识别运算过程中的运算量和运算需要的内存，并降低运算时的功耗。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的指纹识别方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例二提法的指纹识别方法的实现流程示意图；

图3是图2所示的指纹识别方法中的最大像素灰度值压缩法的示意图；

图4是图2所示的指纹识别方法中的临域插值算法的示意图；

图5是本发明实施例三提供的指纹识别装置的结构示意图；

图6是本发明实施例四提供的指纹识别装置的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

参见图1，是本发明实施例一提供的一种指纹识别方法的示意流程图。如图1所示，该指纹识别方法可包括以下步骤：

步骤S101：采集用户的指纹图像。

其中，在本发明实施例中，指纹识别装置中安装有可以采集用户指纹图像的指纹采集装置，该指纹采集装置可以是由硬件实现的，也可以由软件和硬件结合实现的，例如该指纹采集装置可以为指纹采集芯片。

步骤S102：对所述指纹图像进行压缩处理。

其中，在本发明实施例中，由于指纹识别算法尤其是小面积产品所使用的指纹识别算法一般都是逐点计算的，也就是说，该指纹识别算法的运算量和指纹图像的大小成线性关系，因此，缩小指纹图像尺寸就可以极大的缩小运算量，例如，将一个192*192的指纹图像缩小成96*96的指纹图像，由于该指纹图像是以前图像的1/4，因此，利用该缩小后的指纹图像进行指纹识别时的运算量和内存也会相应的缩减到按照原图像进行指纹识别时的1/4。

基于上述描述，由于缩小后的指纹图像在进行指纹识别运算时，运算量大大减少，因此，当指纹识别装置采集到用户的指指纹图像后，需要对指纹图像进行压缩处理，以缩小指纹图像，进而使得可以使用资源较少、频率较低、价格便宜的嵌入式运算芯片进行指纹识别，无需使用价格昂贵的专用嵌入式运算芯片完成指纹识别，其在降低指纹识别装置的成本时，同时减少内存使用，并可以降低指纹识别装置的功耗，以便于该指纹识别产品可以应用到更多领域。

步骤S103：根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息。

其中，在本发明实施例中，指纹识别装置中存储有用户的指纹图像模型，当指纹识别装置对采集的用户指纹图像进行压缩后，指纹识别装置可以将该压缩后的指纹图像与预先存储的指纹图像模型进行对比，并根据对比结果判断该用户的身份信息，即该用户是不是指纹图像模型所对应的用户。

需要说明的是，在本实施例中，由于指纹识别装置是根据压缩处理后的指纹图像对用户进行指纹识别，因此，预先存储在指纹识别装置中的指纹图像模型也是压缩后的指纹图像，并且其压缩系数和压缩方法与指纹识别装置对采集的指纹图像进行压缩时的压缩系数和压缩方法相同。

步骤S104：若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

其中，在本发明实施例中，用户的身份信息为目标身份信息即指用户的指纹图像与存储的指纹图像匹配；此外，待开启的设备为需要指纹开启的设备，其包括但不限于门锁、遥控器等。

在本实施例中，本发明通过对采集的指纹图像进行压缩处理，并根据压缩处理后的指纹图像对用户的身份信息进行识别，进而根据识别结果做相应处理，其大大减少了指纹识别运算过程中的运算量和运算需要的内存，并降低运算时的功耗。

参见图2，是本发明实施例二提供的一种指纹识别方法的示意流程图。如图2所示，该指纹识别方法可包括以下步骤：

步骤S201：采集用户的指纹图像。

其中，在本发明实施例中，指纹识别装置中安装有可以采集用户指纹图像的指纹采集装置，该指纹采集装置可以是由硬件实现的，也可以由软件和硬件结合实现的，例如该指纹采集装置可以为指纹采集芯片。

步骤S202：对所述指纹图像进行压缩处理。

其中，在本发明实施例中，由于指纹识别算法尤其是小面积产品所使用的指纹识别算法一般都是逐点计算的，也就是说，该指纹识别算法的运算量和指纹图像的大小成线性关系，因此，缩小指纹图像尺寸就可以极大的缩小运算量，例如，将一个192*192的指纹图像缩小成96*96的指纹图像，由于该指纹图像是以前图像的1/4，因此，利用该缩小后的指纹图像进行指纹识别时的运算量和内存也会相应的缩减到按照原图像进行指纹识别时的1/4。

基于上述描述，由于缩小后的指纹图像在进行指纹识别运算时，运算量大大减少，因此，当指纹识别装置采集到用户的指指纹图像后，需要对指纹图像进行压缩处理，以缩小指纹图像，进而使得可以使用资源较少、频率较低、价格便宜的嵌入式运算芯片进行指纹识别，无需使用价格昂贵的专用嵌入式运算芯片完成指纹识别，其在降低指纹识别装置的成本时，同时减少内存使用，并可以降低指纹识别装置的功耗，以便于该指纹识别产品可以应用到更多领域。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：

根据M*N像素阵列将所述指纹图像划分为多个像素区域，获取每个所述像素区域的最大像素灰度值；其中，每个所述像素区域的最大像素灰度值为每个所述像素区域中的所有像素点中灰度值最大的像素点的灰度值，所述M和N均为正整数；

根据预设压缩系数对每个所述像素区域进行压缩，并将与所述像素区域对应的最大像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，所述预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积；

根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

需要说明的是，M的取值和N的取值可以相同，也可以不同，优选的，在本发明实施例中，M和取值和N的取值相同，例如M和N的值均为2；此外，在本发明实施例中，多个像素区域互不重叠，并且多个像素区域之间没有间隙。

下面以图3为例对该最大像素灰度值压缩法进行详细说明：

如图3所示，假设图3中示出的4*4像素阵列即为指纹识别装置采集的用户的指纹图像，当指纹识别装置采集到该指纹图像后，按照2*2的像素阵列将该指纹图像划分为A、B、C、D四个像素区域，每个像素区域包括四个像素点，之后指纹识别装置在每个像素区域中的四个像素点中找出灰度值最大的像素点，并将该像素点的灰度值作为每个像素区域的最大像素灰度值。例如，若A区域中灰度值最大的像素点为A区域的左上角像素点，则指纹识别装置将该左上角的像素点的灰度值作为A区域的最大像素灰度值；同理，若B区域中灰度值最大的像素点为B区域的右上角像素点，则指纹识别装置将该右上角的像素点的灰度值作为B区域的最大像素灰度值。

然后，指纹识别装置根据1/4压缩系数对每个像素区域进行压缩，以得到压缩后的四个像素区域A'、B'、C'、D'，并将之前获取的每个像素区域的最大像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值，即像素区域A'的像素灰度值为像素区域A的最大像素灰度值，像素区域B'的像素灰度值为像素区域B的最大像素灰度值，像素区域C'的像素灰度值为像素区域C的最大像素灰度值，像素区域D'的像素灰度值为像素区域D的最大像素灰度值；值得注意的是，压缩系数1/4是根据M的倒数和N的倒数的乘积得到的。例如，在本发明实施例中，由于M的取值和N的取值均为2，因此，M的倒数和N的倒数均为1/2，而两者的乘积则为1/4，即预设压缩系数为1/4。

最后，指纹识别装置将压缩后的四个像素区域A'、B'、C'、D'拼接形成压缩后的指纹图像，该压缩后的指纹图像由2*2的像素阵列组成，并且四个像素区域A'、B'、C'、D'分别为该像素阵列中的左上角区域、右上角区域、左下角区域以及右下角区域，即压缩后的像素区域与没有压缩的像素区域在指纹图像中的位置相同。

在本发明实施例中，本发明的指纹识别算法通过以保存指纹图像中最大像素点的方法对采集的用户指纹图像进行压缩，以缩小指纹图像的尺寸，进而达到在根据指纹图像对用户的指纹进行识别时，可以减少指纹识别过程中的运算量，并且降低指纹识别过程中所需要的内存和功耗的目的，以使得廉价的嵌入式运算芯片可以进行指纹识别，以此扩大指纹识别装置的应用范围。

进一步的，作为本发明另一优选的实施方式，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：

根据M*N像素阵列将所述指纹图像划分为多个像素区域，获取每个所述像素区域的最小像素灰度值；其中，每个所述像素区域的最小像素灰度值为每个所述像素区域中的所有像素点中灰度值最小的像素点的灰度值，所述M和N均为正整数；

根据预设压缩系数对每个所述像素区域进行压缩，并将与所述像素区域对应的最小像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，所述预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积；

根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

需要说明的是，在本发明实施例中，采用最小像素灰度值的方法对指纹图像进行压缩与上述采用最大像素灰度值的方法对指纹图像进行压缩的不同之处仅在于：压缩后的像素区域的像素灰度值是压缩之前的每个像素区域的最小像素灰度值，也就是说，采用最小像素灰度值的方法对指纹图像进行压缩与上述采用最大像素灰度值的方法对指纹图像进行压缩时的原理相同，只需要将最大像素灰度值替换为最小像素灰度值即可，因此，关于采用最小像素灰度值的方法对指纹图像进行压缩时的原理可以参考上述采用最大像素灰度值的方法对指纹图像进行压缩时的原理，此处不再赘述。

在本发明实施例中，本发明的指纹识别算法通过以保存指纹图像中最小像素点的方法对采集的用户指纹图像进行压缩，以缩小指纹图像的尺寸，进而达到在根据指纹图像对用户的指纹进行识别时，可以减少指纹识别过程中的运算量，并且降低指纹识别过程中所需要的内存和功耗的目的，以使得廉价的嵌入式运算芯片可以进行指纹识别，以此扩大指纹识别装置的应用范围。

此外，需要说明的是，指纹识别装置在对采集的用户指纹图像进行压缩处理时，也可以先对图像进行分析，以识别出指纹图像中的脊线分布区域和谷线分布区域，并在脊线分布区域采用上述的最小像素灰度值压缩法对指纹图像进行压缩，在谷线分布区域上采用上述的最大像素灰度值压缩法对指纹图像进行压缩，使得在压缩后的指纹图像中保存更多原指纹图像的细节，进而使得指纹识别装置在根据压缩后的指纹图像对用户身份进行识别时，在减少指纹识别过程中的运算量，并且降低指纹识别过程中所需要的内存和功耗的目的的同时，提高识别精度。

进一步的，在本发明的其他实施方式中，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：

采用双线性插值算法对所述指纹图像进行压缩处理。

请参考图3，在本发明实施例中，双线性插值算法与上述的最大像素灰度值压缩法相似，两者之间的不同之处在于，双线性插值算法是将每个像素区域A、B、C、D中的四个像素点的灰度值相加求平均值，以得到A、B、C、D四个像素区域中每个像素区域的平均像素灰度值，并将求得的A、B、C、D四个像素区域的平均像素灰度值作为压缩后的像素区域A'、B'、C'、D'的像素灰度值；需要说明的是，在本发明实施例中，采用双线性插值算法对指纹图像进行压缩时的原理可以参考上述采用最大像素灰度值的方法对指纹图像进行压缩时的原理，此处不再赘述。

在本发明实施例中，本发明的指纹识别方法通过采用双线性插值算法对采集的用户指纹图像进行压缩，以缩小指纹图像的尺寸，进而达到在根据指纹图像对用户的指纹进行识别时，可以减少指纹识别过程中的运算量，并且降低指纹识别过程中所需要的内存和功耗的目的，以使得廉价的嵌入式运算芯片可以进行指纹识别，从而降低了指纹识别装置的成本，并扩大了指纹识别装置的应用范围。

进一步的，在本发明的其他实施方式中，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：

采用临域插值算法对所述指纹图像进行压缩处理。

其中，在本发明实施例中，临域插值算法指的是最临近插值算法。

下面以图4为例对该临域插值算法进行详细说明：

如图4所示，假设图4示出的4*4像素阵列为指纹识别装置采集的用户指纹图像的一部分，其中，最外围的4*4像素阵列定义为A1像素区域，该4*4像素阵列的中心部分，即中心2*2像素阵列定义为A2像素区域。

当指纹识别装置采集到用户的指纹图像后，指纹识别装置对该A1像素区域中的所有像素点的灰度值进行加权处理，以得到A1像素区域的像素灰度值，其中，加权系数为第一预设值，例如0.2；同时，指纹识别装置对该A2像素区域中的所有像素点的灰度值进行加权处理，以得到A2像素区域的像素灰度值，其中，加权系数为第二预设值，例如0.1。

之后，指纹识别装置将对A1像素区域进行加权处理后得到的像素灰度值和对A2像素区域进行加权处理后得到的像素灰度值相加，并将该A1像素区域压缩成具有一个像素点的像素区域A3，且将相加得到的像素灰度值作为压缩后像素区域A3的像素值，以得到指纹图像中与A1像素区域对应的图像在压缩后的像素区域，即得到指纹图像中与A1像素区域对应的图像的压缩图像。

然后，指纹识别装置可采用相同的方法得到指纹图像中其他部分图像的压缩图像，并将压缩后的图像进行拼接，以得到指纹图像的压缩图像；需要说明的是，在本发明实施例中，指纹识别装置在得到指纹图像中其他部分图像的压缩图像时，其他的像素区域可以是在A1像素区域的基础上依次向左或向右位移两列像素点得到，也可以是在A1像素区域的基础上依次向上或向下位移两行像素点得到，或者是在A1像素区域的基础上依次向左或向右位移两列像素点得到，同时在A1像素区域的基础上依次向上或向下位移两行像素点得到，此处不做具体限制。

在本发明实施例中，本发明的指纹识别方法通过采用临域插值算法对采集的用户指纹图像进行压缩，以缩小指纹图像的尺寸，并且能够消除指纹图像中的噪声点，使得压缩后的指纹图像更平滑，线性性能更好，进而使得指纹识别装置在根据指纹图像对用户的指纹进行识别时，可以减少指纹识别过程中的运算量，并且降低指纹识别过程中所需要的内存和功耗，便于廉价的嵌入式运算芯片进行指纹识别，从而降低了指纹识别装置的成本，并扩大了指纹识别装置的应用范围。

步骤S203：将所述压缩处理后的指纹图像中的用户的指纹信息与预先存储的用户指纹信息进行对比，若两者之间的匹配度大于预设阈值，则表明所述用户的身份信息为目标身份信息。

其中，在本发明实施例中，指纹识别装置中存储有用户的指纹图像模型，当指纹识别装置对采集的用户指纹图像进行压缩后，指纹识别装置可以将该压缩后的指纹图像与预先存储的指纹图像模型进行对比，并根据对比结果判断该用户的身份信息，即该用户是不是指纹图像模型所对应的用户。

具体的，由于压缩处理后的指纹图像中具有用户的指纹信息，因此，指纹识别装置在得到压缩后的指纹图像后，将该压缩后的指纹图像中的用户的指纹信息与预先存储的指纹图像模型中的用户指纹信息进行对比，若对比结果为两者之间的特征点的位置和类型均相同的特征点的数量大于预设阈值，则表明用户的身份信息为目标身份信息。

需要说明的是，在本实施例中，预设阈值是根据需要进行设置的，此处不做具体限制；此外，由于指纹识别装置是根据压缩处理后的指纹图像对用户进行指纹识别，因此，预先存储在指纹识别装置中的指纹图像模型也是压缩后的指纹图像，并且其压缩系数和压缩方法与指纹识别装置对采集的指纹图像进行压缩时的压缩系数和压缩方法相同。

步骤S204：若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

其中，在本发明实施例中，用户的身份信息为目标身份信息即指用户的指纹图像与存储的指纹图像匹配；此外，待开启的设备为需要指纹开启的设备，其包括但不限于门锁、遥控器等。

在本实施例中，本发明通过上述的几种图像压缩方法中的一种或是几种结合对采集的指纹图像进行压缩，以缩小指纹图像的尺寸，进而使得指纹识别装置根据缩小的指纹图像进行指纹识别，从而减少了指纹识别的运算量和运算过程中所需的内存，降低了功耗，提高了处理速度和效率，并且使得廉价的嵌入式运算芯片同样可以进行指纹识别，降低了指纹识别装置的成本，并扩大了指纹识别装置的应用范围。

参见图5，是本发明实施例三提供的指纹识别装置5的示意性框图。本发明实施例提供的指纹识别装置5包括的各模块用于执行图1和图2对应的实施例中的各步骤，具体请参阅图1和图2，以及图1和图2对应的实施例中的相关描述，此处不再赘述。本发明实施例提供的指纹识别装置5包括采集模块501、压缩模块502、识别模块503以及开启模块504。

其中，采集模块501用于采集用户的指纹图像；

压缩模块502用于对指纹图像进行压缩处理；

识别模块503用于根据压缩处理后的指纹图像识别用户的身份信息；

开启模块504用于若用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩模块502包括：第一获取单元、第一压缩单元以及第一形成单元。

具体的，第一获取单元用于根据M*N像素阵列将指纹图像划分为多个像素区域，获取每个像素区域的最大像素灰度值；其中，每个像素区域的最大像素灰度值为每个像素区域中的所有像素点中灰度值最大的像素点的灰度值，M和N均为正整数。

第一压缩单元用于根据预设压缩系数对每个像素区域进行压缩，并将与像素区域对应的最大像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积。

第一形成单元用于根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩模块包括502：第二获取单元、第二压缩单元以及第二形成单元。

具体的，第二获取单元用于根据M*N像素阵列将指纹图像划分为多个像素区域，获取每个像素区域的最小像素灰度值；其中，每个像素区域的最小像素灰度值为每个像素区域中的所有像素点中灰度值最小的像素点的灰度值，M和N均为正整数。

第二压缩单元用于根据预设压缩系数对每个像素区域进行压缩，并将与像素区域对应的最小像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积。

第二形成单元用于根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩模块502还包括第三压缩单元。

具体的，第三压缩单元用于采用双线性插值算法对指纹图像进行压缩处理。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩模块502还包括第四压缩单元。

具体的，第四压缩单元用于采用临域插值算法对指纹图像进行压缩处理。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩处理后的指纹图像中包括用户的指纹信息，识别模块503具体用于将压缩处理后的指纹图像中的用户的指纹信息与预先存储的用户指纹信息进行对比，若两者之间的匹配度大于预设阈值，则表明用户的身份信息为目标身份信息。

在本实施例中，指纹识别装置5通过上述的几种图像压缩方法中的一种或是几种结合对采集的指纹图像进行压缩，以缩小指纹图像的尺寸，进而使得指纹识别装置5根据缩小的指纹图像进行指纹识别，从而减少了指纹识别的运算量和运算过程中所需的内存，降低了功耗，提高了处理速度和效率，并且使得廉价的嵌入式运算芯片同样可以进行指纹识别，降低了指纹识别装置的成本，并扩大了指纹识别装置的应用范围。

图6是本发明实施例四提供的指纹识别装置6的示意图。如图6所示，该实施例的指纹识别装置6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如指纹识别程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个指纹识别方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104，图2所示的步骤201至204。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块501至504的功能。

示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述指纹识别装置6中的执行过程。例如，所述计算机程序62可以被分割成采集模块、压缩模块、识别模块、开启模块(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：

采集模块用于采集用户的指纹图像；

压缩模块用于对指纹图像进行压缩处理；

识别模块用于根据压缩处理后的指纹图像识别用户的身份信息；

开启模块用于若用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩模块包括：第一获取单元、第一压缩单元以及第一形成单元。

具体的，第一获取单元用于根据M*N像素阵列将指纹图像划分为多个像素区域，获取每个像素区域的最大像素灰度值；其中，每个像素区域的最大像素灰度值为每个像素区域中的所有像素点中灰度值最大的像素点的灰度值，M和N均为正整数。

第一压缩单元用于根据预设压缩系数对每个像素区域进行压缩，并将与像素区域对应的最大像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积。

第一形成单元用于根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩模块包括：第二获取单元、第二压缩单元以及第二形成单元。

具体的，第二获取单元用于根据M*N像素阵列将指纹图像划分为多个像素区域，获取每个像素区域的最小像素灰度值；其中，每个像素区域的最小像素灰度值为每个像素区域中的所有像素点中灰度值最小的像素点的灰度值，M和N均为正整数。

第二压缩单元用于根据预设压缩系数对每个像素区域进行压缩，并将与像素区域对应的最小像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积。

第二形成单元用于根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩模块还包括第三压缩单元。

具体的，第三压缩单元用于采用双线性插值算法对指纹图像进行压缩处理。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩模块还包括第四压缩单元。

具体的，第四压缩单元用于采用临域插值算法对指纹图像进行压缩处理。

进一步的，作为本发明一优选实施方式，压缩处理后的指纹图像中包括用户的指纹信息，识别模块具体用于将压缩处理后的指纹图像中的用户的指纹信息与预先存储的用户指纹信息进行对比，若两者之间的匹配度大于预设阈值，则表明用户的身份信息为目标身份信息。

所述指纹识别装置6可以是各种处理器，也可以是处理器内部的一个数据处理模块。所述指纹识别装置6设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是指纹识别装置6的示例，并不构成对指纹识别装置6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述指纹识别装置6还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器60可以是微控制单元(Micro controller Unit，MCU)、中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61可以是所述指纹识别装置6的内部存储单元，例如指纹识别装置6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述指纹识别装置6的外部存储设备，例如所述指纹识别装置6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。

进一步地，所述存储器61还可以既包括所述指纹识别装置6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述指纹识别装置6所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

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或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，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来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发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所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，在本发明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。

所述集成的模块/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介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种指纹识别方法，其特征在于，包括：

采集用户的指纹图像；

对所述指纹图像进行压缩处理；

根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；

若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

2.根据权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：

根据M*N像素阵列将所述指纹图像划分为多个像素区域，获取每个所述像素区域的最大像素灰度值；其中，每个所述像素区域的最大像素灰度值为每个所述像素区域中的所有像素点中灰度值最大的像素点的灰度值，所述M和N均为正整数；

根据预设压缩系数对每个所述像素区域进行压缩，并将与所述像素区域对应的最大像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，所述预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积；

根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

3.根据权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：

根据M*N像素阵列将所述指纹图像划分为多个像素区域，获取每个所述像素区域的最小像素灰度值；其中，每个所述像素区域的最小像素灰度值为每个所述像素区域中的所有像素点中灰度值最小的像素点的灰度值，所述M和N均为正整数；

根据预设压缩系数对每个所述像素区域进行压缩，并将与所述像素区域对应的最小像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，所述预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积；

根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

4.根据权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：

采用双线性插值算法对所述指纹图像进行压缩处理。

5.根据权利要求1至4任一项所述的指纹识别方法，其特征在于，所述压缩处理后的指纹图像中包括所述用户的指纹信息，所述根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息包括：

将所述压缩处理后的指纹图像中的用户的指纹信息与预先存储的用户指纹信息进行对比，若两者之间的匹配度大于预设阈值，则表明所述用户的身份信息为目标身份信息。

6.一种指纹识别装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集用户的指纹图像；

压缩模块，用于对所述指纹图像进行压缩处理；

识别模块，用于根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；

开启模块，用于若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

7.根据权利要求6所述的指纹识别装置，其特征在于，所述压缩模块包括：

第一获取单元，用于根据M*N像素阵列将所述指纹图像划分为多个像素区域，获取每个所述像素区域的最大像素灰度值；其中，每个所述像素区域的最大像素灰度值为每个所述像素区域中的所有像素点中灰度值最大的像素点的灰度值，所述M和N均为正整数；

第一压缩单元，用于根据预设压缩系数对每个所述像素区域进行压缩，并将与所述像素区域对应的最大像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，所述预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积；

第一形成单元，用于根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

8.根据权利要求6所述的指纹识别装置，其特征在于，所述压缩模块包括：

第二获取单元，用于根据M*N像素阵列将所述指纹图像划分为多个像素区域，获取每个所述像素区域的最小像素灰度值；其中，每个所述像素区域的最小像素灰度值为每个所述像素区域中的所有像素点中灰度值最小的像素点的灰度值，所述M和N均为正整数；

第二压缩单元，用于根据预设压缩系数对每个所述像素区域进行压缩，并将与所述像素区域对应的最小像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，所述预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积；

第二形成单元，用于根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。

9.一种指纹识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。