CN109997151A - 指纹识别的方法、装置和电子设备 - Google Patents
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Abstract
一种指纹识别的方法、装置和电子设备，能够缩短指纹识别时间，该方法包括：基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
Description
技术领域
本申请涉及指纹技术领域，并且更具体地，涉及指纹识别的方法、装置和电子设备。
背景技术
随着生物识别技术的发展，越来越多的终端设备搭载了指纹识别技术，电容指纹技术已在终端设备得到广泛应用，随着全面屏时代的到来，电容指纹技术逐渐成为终端美观的阻碍，光学指纹技术或超声波指纹技术提高了屏占比，使得指纹识别面积越来越大，带来了更好的用户体验。
虽然光学指纹技术或超声波指纹技术能够提供更大的屏占比，但是，指纹识别时间往往不如电容指纹技术，以光学指纹技术为例，采用光学指纹技术需要采集更多的指纹数据用于指纹成像，这就使得成像后的指纹图像较大，通常是采用电容指纹技术的指纹数据的几倍，因此，导致后续需要更复杂的算法实现指纹识别流程，增长了指纹识别时间，影响用户体验。因此，如何降低指纹识别时间，以提升用户体验是一项亟需解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种指纹识别的方法、装置和电子设备，能够降低指纹识别时间，提升用户体验。
第一方面，提供了一种指纹识别的方法，所述方法包括：
基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
在一种可能的实现方式中，所述方法包括：对所述第一指纹图像进行特征提取处理，得到所述第一指纹图像的特征信息。
在一种可能的实现方式中，所述基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，包括：
并行将所述第一指纹图像的特征信息和所述至少两个指纹子模板的特征信息进行匹配，确定至少两个指纹识别结果；
根据所述至少两个指纹识别结果，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
将所述第一指纹模板划分为所述至少两个指纹子模板。
在一种可能的实现方式中，所述基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，包括：
在第一安全环境中，基于所述至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行指纹识别处理。
第二方面，提供了一种指纹识别的方法，所述方法包括：对第一指纹图像进行指纹识别处理，并行采集至少一个第二指纹图像以及对所述至少一个第二指纹图像进行预处理。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
基于至少一个指纹模板，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，确定所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述基于至少一个指纹模板，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，包括：在所述第一指纹图像的指纹识别结果为指纹识别失败的情况下，基于所述至少一个指纹模板，对所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果确定是否执行触发指纹识别的操作。
在一种可能的实现方式中，所述对第一指纹图像进行指纹识别处理，包括：对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息；
将所述第一指纹图像的特征信息和至少一个指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像的指纹识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述对第一指纹图像进行指纹识别处理，并行采集至少一个第二指纹图像以及对所述至少一个第二指纹图像进行预处理，包括：
在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行指纹识别处理，并行采集所述至少一个第二指纹图像以及对所述至少一个第二指纹图像进行预处理。
在一种可能的实现方式中，所述对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，包括：在第一安全环境中，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
第三方面，提供了一种指纹识别的方法，所述方法包括：对第一指纹图像进行第一指纹识别处理，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理；
其中，对所述第一指纹图像的指纹识别处理包括所述第一指纹识别处理和第二指纹识别处理，所述第二指纹识别处理的执行晚于所述第一指纹识别处理的执行。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对压缩的第二指纹模板进行解压缩处理，其中，所述第二指纹模板为所述第一指纹图像下一个待匹配的指纹模板。
在一种可能的实现方式中，所述对第一指纹图像进行第一指纹识别处理，包括：对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息。
在一种可能的实现方式中，所述基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，包括：
将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的第一指纹识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，包括：基于至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，
其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应所述第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
在一种可能的实现方式中，所述基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对压缩的第二指纹模板进行解压缩处理，包括：
在第一安全环境中，基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对所述第二指纹模板进行解压缩处理。
在一种可能的实现方式中，所述对第一指纹图像进行第一指纹识别处理，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理，包括：
在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理。
第四方面，提供了一种指纹识别的装置，包括：指纹识别模块，用于基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，
其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
特征提取模块，用于对所述第一指纹图像进行特征提取处理，得到所述第一指纹图像的特征信息。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块还用于：
并行将所述第一指纹图像的特征信息和所述至少两个指纹子模板的特征信息进行匹配，确定至少两个指纹识别结果；
根据所述至少两个指纹识别结果，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块还用于：
将所述第一指纹模板划分为所述至少两个指纹子模板。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块具体用于：
在第一安全环境中，基于所述至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行指纹识别处理。
第五方面，提供了一种指纹识别的装置，包括：
第一指纹识别模块，用于对第一指纹图像进行指纹识别处理；
指纹传感器，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行指纹识别处理时，并行采集至少一个第二待识别指纹图像；
第二指纹识别模块，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行指纹识别处理时，并行对所述至少一个第二待识别指纹图像进行预处理。
在一种可能的实现方式中，所述第二指纹识别模块还用于：
基于至少一个指纹模板，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，确定所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述第二指纹识别模块具体用于：在所述第一指纹图像的指纹识别结果为指纹识别失败的情况下，基于所述至少一个指纹模板，对所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
在一种可能的实现方式中，所述第二指纹识别模块还用于：根据所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果确定是否执行触发指纹识别的操作。
在一种可能的实现方式中，所述第一指纹识别模块还用于：对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息；
将所述第一指纹图像的特征信息和至少一个指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像的指纹识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述第一指纹识别模块具体用于：在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行指纹识别处理；
所述指纹传感器具体用于：在所述第一安全环境中，采集所述至少一个第二指纹图像；
所述第二指纹识别模块具体用于：在所述第一安全环境中，对所述至少一个第二指纹图像进行预处理。
在一种可能的实现方式中，所述第二指纹识别模块具体用于：
在第一安全环境中，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
第六方面，提供了一种指纹识别的装置，包括：
指纹识别模块，用于对第一指纹图像进行第一指纹识别处理；
解压缩模块，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理时，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理；
其中，对所述第一指纹图像的指纹识别处理包括所述第一指纹识别处理和第二指纹识别处理，所述第二指纹识别处理的执行晚于所述第一指纹识别处理的执行。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块还用于：
基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对压缩的第二指纹模板进行解压缩处理，其中，所述第二指纹模板为所述第一指纹图像下一个待匹配的指纹模板。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块具体用于：对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块具体用于：
将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的第一指纹识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块还用于：基于至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，
其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应所述第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块具体用于：在第一安全环境中，基于解压缩的所述第一指纹模板对所述待识别指纹图像进行所述第二指纹识别处理；
所述解压缩模块用于：在所述第一安全环境中对所述第二指纹模板进行解压缩处理。
在一种可能的实现方式中，所述指纹识别模块具体用于：在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理；
所述解压缩模块用于：在所述第一安全环境中对压缩的所述第一指纹模板进行解压缩处理。
第七方面，提供了一种芯片，该芯片包括输入输出接口、至少一个处理器、至少一个存储器和总线，该至少一个存储器用于存储指令，该至少一个处理器用于调用该至少一个存储器中的指令，以执行第一方面或第一方面的任一可能的实现方式中的方法，或第二方面或第二方面的任一可能的实现方式中的方法，或第三方面或第三方面的任一可能的实现方式中的方法。
第八方面，提供了一种电子设备，包括如第四方面或第四方面的任一可能的实现方式中的指纹识别的装置，或如第五方面或第五方面的任一可能的实现方式中的指纹识别的装置，或第六方面或第六方面的任一可能的实现方式中的指纹识别的装置。
第九方面，提供了一种计算机可读介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序包括用于执行上述第一方面或第一方面的任一可能的实现方式中的指令，或第二方面或第二方面的任一可能的实现方式中的指令，或第三方面或第三方面的任一可能的实现方式中的指令。
第十方面，提供了一种包括指令的计算机程序产品，当计算机运行所述计算机程序产品的所述指令时，所述计算机执行上述第一方面或第一方面的任一可能的实现方式中的方法，或第二方面或第二方面的任一可能的实现方式中的方法，或第三方面或第三方面的任一可能的实现方式中的方法。
具体地，该计算机程序产品可以运行于上述第八方面中的电子设备上。
附图说明
图1A是根据本申请一实施例的电子设备的定向视图。
图1B是图1A所示的电子设备沿A-A’的部分剖面结构示意图。
图2是一种典型的指纹识别方法的流程图。
图3是根据本申请一实施例的指纹识别方法的示意性流程图。
图4是图3所述的指纹识别的方法的整体流程图。
图5是根据本申请另一实施例的指纹识别方法的示意性流程图。
图6是图5所述的指纹识别的方法的整体流程图。
图7是根据本申请再一实施例的指纹识别方法的示意性流程图。
图8是图7所述的指纹识别的方法的整体流程图。
图9是根据本申请一实施例的指纹识别的装置的示意性结构图。
图10是根据本申请另一实施例的指纹识别的装置的示意性结构图。
图11是根据本申请再一实施例的指纹识别的装置的示意性结构图。
图12是根据本申请实施例的电子设备的示意性结构图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。
作为一种常见的应用场景，本申请实施例提供的光学指纹系统可以应用在智能手机、平板电脑以及其他具有显示屏的移动终端或者其他终端设备；更具体地，在上述终端设备中，指纹识别装置可以具体为光学指纹装置，其可以设置在显示屏下方的局部区域或者全部区域，从而形成屏下(Under-display)光学指纹系统。或者，所述指纹识别装置也可以部分或者全部集成至所述终端设备的显示屏内部，从而形成屏内(In-display)光学指纹系统。
图1A和图1B示出了本申请实施例可以适用的电子设备的示意图，其中，图1为电子设备10的正面示意图，图1B为图1A所示的电子设备10沿A’-A’的部分剖面结构示意图。
如图1A和图1B所示，所述电子设备10包括显示屏120和光学指纹装置130，其中，所述光学指纹装置130设置在所述显示屏120下方的局部区域。所述光学指纹装置130包括光学指纹传感器，所述光学指纹传感器包括具有多个光学感应单元的感应阵列，所述感应阵列所在区域或者其感应区域为所述光学指纹装置130的指纹检测区域103。如图1A所示，所述指纹检测区域103位于所述显示屏120的显示区域之中。在一种替代实施例中，所述光学指纹装置130还可以设置在其他位置，比如所述显示屏120的侧面或者所述电子设备10的边缘非透光区域，并通过光路设计来将所述显示屏120的至少部分显示区域的光信号导引到所述光学指纹装置130，从而使得所述指纹检测区域103实际上位于所述显示屏120的显示区域。
应当理解，所述指纹检测区域103的面积可以与所述光学指纹装置130的感应阵列的面积不同，例如通过例如透镜成像的光路设计、反射式折叠光路设计或者其他光线汇聚或者反射等光路设计，可以使得所述光学指纹装置130的指纹检测区域103的面积大于所述光学指纹装置130感应阵列的面积。在其他替代实现方式中，如果采用例如光线准直方式进行光路引导，所述光学指纹装置130的指纹检测区域103也可以设计成与所述光学指纹装置130的感应阵列的面积基本一致。
因此，使用者在需要对所述电子设备进行解锁或者其他指纹验证的时候，只需要将手指按压在位于所述显示屏120的指纹检测区域103，便可以实现指纹输入。由于指纹检测可以在屏内实现，因此采用上述结构的电子设备10无需其正面专门预留空间来设置指纹按键(比如Home键)，从而可以采用全面屏方案，即所述显示屏120的显示区域可以基本扩展到整个电子设备10的正面。
作为一种可选的实现方式，如图1B所示，所述光学指纹装置130包括光检测部分134和光学组件132，所述光检测部分134包括所述感应阵列以及与所述感应阵列电性连接的读取电路及其他辅助电路，其可以在通过半导体工艺制作在一个芯片(Die)，比如光学成像芯片或者光学指纹传感器，所述感应阵列具体为光探测器(Photo detector)阵列，其包括多个呈阵列式分布的光探测器，所述光探测器可以作为如上所述的光学感应单元；所述光学组件132可以设置在所述光检测部分134的感应阵列的上方，其可以具体包括滤光层(Filter)、导光层或光路引导结构以及其他光学元件，所述滤光层可以用于滤除穿透手指的环境光，而所述导光层或光路引导结构主要用于从手指表面反射回来的反射光导引至所述感应阵列进行光学检测。
在具体实现上，所述光学组件132可以与所述光检测部分134封装在同一个光学指纹部件。比如，所述光学组件132可以与所述光学检测部分134封装在同一个光学指纹芯片，也可以将所述光学组件132设置在所述光检测部分134所在的芯片外部，比如将所述光学组件132贴合在所述芯片上方，或者将所述光学组件132的部分元件集成在上述芯片之中。
其中，所述光学组件132的导光层或者光路引导结构有多种实现方案，比如，所述导光层可以具体为在半导体硅片制作而成的准直器(Collimator)层，其具有多个准直单元或者微孔阵列，所述准直单元可以具体为小孔，从手指反射回来的反射光中，垂直入射到所述准直单元的光线可以穿过并被其下方的光学感应单元接收，而入射角度过大的光线在所述准直单元内部经过多次反射被衰减掉，因此每一个光学感应单元基本只能接收到其正上方的指纹纹路反射回来的反射光，从而所述感应阵列便可以检测出手指的指纹图像。
在另一种实施例中，所述导光层或者光路引导结构也可以为光学透镜(Lens)层，其具有一个或多个透镜单元，比如一个或多个非球面透镜组成的透镜组，其用于将从手指反射回来的反射光汇聚到其下方的光检测部分134的感应阵列，以使得所述感应阵列可以基于所述反射光进行成像，从而得到所述手指的指纹图像。可选地，所述光学透镜层在所述透镜单元的光路中还可以形成有针孔，所述针孔可以配合所述光学透镜层扩大所述光学指纹装置的视场，以提高所述光学指纹装置130的指纹成像效果。
在其他实施例中，所述导光层或者光路引导结构也可以具体采用微透镜(Micro-Lens)层，所述微透镜层具有由多个微透镜形成的微透镜阵列，其可以通过半导体生长工艺或者其他工艺形成在所述光检测部分134的感应阵列上方，并且每一个微透镜可以分别对应于所述感应阵列的其中一个感应单元。并且，所述微透镜层和所述感应单元之间还可以形成其他光学膜层，比如介质层或者钝化层，更具体地，所述微透镜层和所述感应单元之间还可以包括具有微孔的挡光层，其中所述微孔形成在其对应的微透镜和感应单元之间，所述挡光层可以阻挡相邻微透镜和感应单元之间的光学干扰，并使得所述感应单元所对应的光线通过所述微透镜汇聚到所述微孔内部并经由所述微孔传输到所述感应单元以进行光学指纹成像。
应当理解，上述光路引导结构的几种实现方案可以单独使用也可以结合使用，比如，可以在所述准直器层或者所述光学透镜层下方进一步设置微透镜层。当然，在所述准直器层或者所述光学透镜层与所述微透镜层结合使用时，其具体叠层结构或者光路可能需要按照实际需要进行调整。
作为一种可选的实施例，所述显示屏120可以采用具有自发光显示单元的显示屏，比如有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)显示屏或者微型发光二极管(Micro-LED)显示屏。以采用OLED显示屏为例，所述光学指纹装置130可以利用所述OLED显示屏120位于所述指纹检测区域103的显示单元(即OLED光源)来作为光学指纹检测的激励光源。当手指按压在所述指纹检测区域103时，显示屏120向所述指纹检测区域103上方的目标手指发出一束光，该光在手指的表面发生反射形成反射光或者经过所述手指内部散射而形成散射光，在相关专利申请中，为便于描述，上述反射光和散射光统称为反射光。由于指纹的嵴(ridge)与峪(vally)对于光的反射能力不同，因此，来自指纹嵴的反射光和来自指纹峪的发射光具有不同的光强，反射光经过光学组件后，被光学指纹装置130中的感应阵列所接收并转换为相应的电信号，即指纹检测信号；基于所述指纹检测信号便可以获得指纹图像数据，并且可以进一步进行指纹匹配验证，从而在所述电子设备10实现光学指纹识别功能。
在其他实施例中，所述光学指纹装置130也可以采用内置光源或者外置光源来提供用于进行指纹检测的光信号。在这种情况下，所述光学指纹装置130可以适用于非自发光显示屏，比如液晶显示屏或者其他的被动发光显示屏。以应用在具有背光模组和液晶面板的液晶显示屏为例，为支持液晶显示屏的屏下指纹检测，所述电子设备10的光学指纹系统还可以包括用于光学指纹检测的激励光源，所述激励光源可以具体为红外光源或者特定波长非可见光的光源，其可以设置在所述液晶显示屏的背光模组下方或者设置在所述电子设备10的保护盖板下方的边缘区域，而所述光学指纹装置130可以设置液晶面板或者保护盖板的边缘区域下方并通过光路引导以使得指纹检测光可以到达所述光学指纹装置130；或者，所述光学指纹装置130也可以设置在所述背光模组下方，且所述背光模组通过对扩散片、增亮片、反射片等膜层进行开孔或者其他光学设计以允许指纹检测光穿过液晶面板和背光模组并到达所述光学指纹装置130。当采用所述光学指纹装置130采用内置光源或者外置光源来提供用于进行指纹检测的光信号时，其检测原理与上面描述内容是一致的。
应当理解的是，在具体实现上，所述电子设备10还包括透明保护盖板，所述盖板可以为玻璃盖板或者蓝宝石盖板，其位于所述显示屏120的上方并覆盖所述电子设备10的正面。因为，本申请实施例中，所谓的手指按压在所述显示屏120实际上是指按压在所述显示屏120上方的盖板或者覆盖所述盖板的保护层表面。
另一方面，在某些实施例中，所述光学指纹装置130可以仅包括一个光学指纹传感器，此时光学指纹装置130的指纹检测区域103的面积较小且位置固定，因此用户在进行指纹输入时需要将手指按压到所述指纹检测区域103的特定位置，否则光学指纹装置130可能无法采集到指纹图像而造成用户体验不佳。在其他替代实施例中，所述光学指纹装置130可以具体包括多个光学指纹传感器；所述多个光学指纹传感器可以通过拼接方式并排设置在所述显示屏120的下方，且所述多个光学指纹传感器的感应区域共同构成所述光学指纹装置130的指纹检测区域103。也即是说，所述光学指纹装置130的指纹检测区域103可以包括多个子区域，每个子区域分别对应于其中一个光学指纹传感器的感应区域，从而将所述光学指纹装置130的指纹采集区域103可以扩展到所述显示屏的下半部分的主要区域，即扩展到手指惯常按压区域，从而实现盲按式指纹输入操作。可替代地，当所述光学指纹传感器数量足够时，所述指纹检测区域130还可以扩展到半个显示区域甚至整个显示区域，从而实现半屏或者全屏指纹检测。
应理解，图1A和图1B仅以光学指纹装置为例进行说明，本申请实施例的指纹识别的装置也可以是超声波指纹装置，也就是说，本申请实施例的指纹图像可以是基于光学指纹技术或超声波指纹技术采集的，本申请实施例对于指纹图像的采集方式不作限定。
由于指纹识别功能对安全性的需求较高，因此需要运行在安全可靠环境(TrustedExecution Environment，TEE)中，例如，TrustZone环境，或者，高通的QSEE TEE，安全(Secure)数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)等。
但是，TrustZone环境或高通的Secure DSP等TEE通常只支持单线程的应用，例如，如果用户注册了多个指纹模板，则只能依次根据每个指纹模板执行指纹识别功能，指纹识别的耗时较长。结合图2，以用户注册了3个指纹模板为例，说明具体的指纹识别过程。其中，图2为根据3个指纹模板进行指纹识别的流程图，如图2所示，具体识别过程可以包括如下步骤：
S201，加载指纹模板1进行指纹识别；
S202，判断指纹识别是否成功，若成功，流程跳转到S212；否则，流程跳转至S203；
S203，加载指纹模板2进行指纹识别；
S204，判断指纹识别是否成功，若成功，流程跳转到S212；否则，流程跳转至S205；
S205，加载指纹模板3进行指纹识别；
S206，判断指纹识别是否成功，若成功，流程跳转到S212；否则，流程跳转至S211；
S211，确定指纹识别失败；
S212，确定指纹识别成功。
由此可见，在用户注册多个指纹模板的情况下，只能依次根据每个指纹模板进行指纹识别，导致指纹识别时间较长，影响用户体验。
有鉴于此，本申请提供了一种指纹识别方案，能够基于多线程进行指纹识别处理，从而能够缩短指纹识别时间，提升用户体验。
应理解，在本申请实施例中，该指纹识别过程可以称为是指纹认证过程或指纹匹配过程，因此，指纹识别处理也可以称为指纹认证处理或指纹匹配处理。
还应理解，在本申请实施例中，指纹识别相关的操作可以在同一安全环境中进行，此情况下，该安全环境可以为支持多线程的TEE，或者也可以在多个安全环境中进行，例如，可以在同一TEE中创建多个线程并行执行指纹识别处理相关的操作，或者也可以在多个安全环境中创建多个线程并行执行指纹识别处理相关的操作，本申请实施例对此不作具体限定。
也就是说，本申请实施例的用于指纹识别的安全环境可以是支持多线程的TEE，或者也可以支持单线程的TEE，这样只需在多个TEE中并行执行该多个线程即可。
应理解，在本申请实施例中，可创建的线程的数量可以根据安全环境中CPU的数量确定。
以下，结合图3至图8，说明根据本申请实施例的指纹识别的方法，应理解，本申请实施例的指纹识别的方法可以由指纹识别的装置执行，具体地，该方法可以由该指纹识别的装置中的处理单元执行，在一些实施例中，该处理单元可以为前文所述的光学指纹装置130中的微控制器(Micro Control Unit，MCU)，或者也可以为前文所述的电子设备10的处理器或控制器，或者也可以包括该光学指纹装置的MCU和电子设备的处理器，即该方法可以由电子设备的处理器和光学指纹装置的MCU共同执行。以下实施例，以指纹识别的装置为执行主体来描述根据本申请实施例的指纹识别的方法。
图3是根据本申请一实施例的指纹识别的方法300的示意性流程图，如图3所示，该方法300包括：
S301，基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
因此，在本申请实施例中，可以将单个指纹模板划分为至少两个指纹子模板，然后根据该至少两个指纹子模板并行对待识别的第一指纹图像进行指纹识别处理，以确定针对该第一指纹图像的指纹识别结果，有利于缩短指纹识别时间，提升用户体验。
在本申请实施例中，该第一指纹模板可以划分为至少两个指纹子模板，例如，第一指纹子模板和第二指纹子模板，该第一指纹子模板和第二指纹子模板至少部分不重叠，可选地，在一些实施例中，所述第一指纹子模板对应所述第一指纹模板的边缘区域，所述第二指纹子模板对应所述第一指纹模板的中心区域；或者，在另一些实施例中，所述第一指纹子模板对应所述第一指纹模板的左半区域，所述第二指纹子模板对应所述第一指纹模板的右半区域，以上划分方式仅为示例，但本申请实施例并不限于此。
此情况下，S301可以具体包括：
基于第一指纹子模板对第一指纹图像进行指纹识别处理，并行基于第二指纹子模板对所述第一指纹图像进行指纹识别处理。
可以理解，当该第一指纹模板被划分为更多个指纹子模板时，该指纹识别的装置可以并行根据其他指纹子模板对所述第一指纹图像进行指纹识别处理，例如，并行基于第三指纹子模板对第一指纹图像进行指纹识别处理等，本申请实施例并不限于此。
进一步地，该指纹识别的装置可以根据基于所述第一指纹子模板对所述第一指纹图像进行指纹识别处理得到的第一指纹识别结果，以及基于所述第二指纹子模板对所述第一指纹图像进行指纹识别处理得到的第二指纹识别结果，然后可以根据该第一指纹识别结果和第二指纹识别结果确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果。
例如，该指纹识别的装置可以在所述第一指纹识别结果和所述第二指纹识别结果中存在一个指纹识别结果为指纹识别成功时，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果为指纹识别成功；否则，确定指纹识别失败。
又例如，该指纹识别的装置可以在所述第一指纹识别结果和所述第二指纹识别结果都为指纹识别成功时，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果为指纹识别成功；否则，确定指纹识别失败。
再例如，若第一指纹子模板对应第一指纹模板的中心区域，所述第二指纹子模板对应第一指纹模板的外围区域，该指纹识别的装置也可以在第一指纹识别结果为指纹识别成功时，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果为指纹识别成功，在第一指纹识别结果为指纹识别失败时，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果为指纹识别失败。
可选地，在本申请实施例中，基于第一指纹子模板对第一指纹图像进行指纹识别处理，可以具体包括：
将所述第一指纹子模板和所述第一指纹图像进行匹配，例如，将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹子模板的特征信息进行匹配。
可选地，在一些实施例中，所述基于第一指纹子模板对第一指纹图像进行指纹识别处理，也可以包括：
对所述第一指纹图像预处理或特征提取等处理操作。具体地，在将第一指纹子模板和所述第一指纹图像进行匹配之前，该指纹识别的装置可以首先对采集的该第一指纹图像进行预处理，得到特定文件格式的指纹图像，例如，bmp(Bitmap)格式的指纹图像，进一步地，对该bmp格式的指纹图像进行特征提取，确定该第一指纹图像的特征信息，该特征信息可以包括但不限于指纹图像中的特征点的位置、数量，类型，纹线方向等信息，特征点可以为纹线端点和分叉点等，该第一指纹图像的特征信息可以用于与指纹模板的特征信息进行匹配，确定指纹识别结果。
可选地，在一些实施例中，所述基于第一指纹子模板对第一指纹图像进行指纹识别处理也可以不包括对所述第一指纹图像预处理或特征提取等处理操作，也就是说，该基于第一指纹子模板对第一指纹图像进行指纹识别处理可以只包括：将第一指纹子模板和所述第一指纹图像进行匹配的操作。
类似地，基于其他子模板，例如第二指纹子模板对第一指纹图像进行指纹识别处理，亦是如此，这里不再赘述。
可选地，在一些实施例中，所述S301还可以具体包括：
并行将所述第一指纹图像的特征信息和所述至少两个指纹子模板的特征信息进行匹配，确定至少两个指纹识别结果。
进一步地，可以根据所述至少两个指纹识别结果，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果。
以至少两个指纹子模板包括第一指纹子模板和第二指纹子模板为例，该指纹识别的装置可以将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹子模板的特征信息进行匹配，确定第一指纹识别结果；同时将所述第一指纹图像的特征信息和所述第二指纹子模板的特征信息进行匹配，确定第二指纹识别结果。然后根据所述第一指纹识别结果和所述第二指纹识别结果，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果。
可选地，在一些实施例中，将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹子模板的特征信息进行匹配，可以包括：将第一指纹子模板的特征信息和提取的第一指纹图像的特征信息进行匹配，确定第一指纹模板和第一指纹图像的对应特征点的相似度，得到相似度矩阵。然后根据得到的相似度矩阵确定第一指纹子模板和第一指纹图像的匹配区域，确定每个匹配区域中指纹子模板和指纹图像的匹配度信息，进一步地，根据匹配度信息确定指纹识别结果，例如可以在匹配度大于特定阈值时，确定指纹识别成功，否则确定指纹识别失败。
应理解，以上将指纹子模板和指纹图像进行匹配确定指纹识别结果的具体实现仅为示例，本申请实施例也可以采用其他匹配算法来实现，本申请实施例对此不作限定。
结合图4，以至少两个指纹子模板包括第一指纹子模板和第二指纹子模板为例，说明根据图3所示的指纹识别的方法的整体流程。如图4所示，该指纹识别的方法40可以包括如下中的至少部分内容：
S401，对第一指纹图像进行预处理；
可选地，可以采用滤波算法对第一指纹图像进行处理，去除该第一指纹图像中的噪声、毛刺或断裂等干扰信息，得到特定格式的指纹图像；
S402，对预处理后的第一指纹图像进行特征提取，得到第一指纹图像的特征信息。
具体地，可以采用特征提取算法对预处理后的第一指纹图像进行处理，确定第一指纹图像的特征信息，例如，指纹图像中的特征点的位置、数量，类型，纹线方向等信息，特征点可以为纹线端点和分叉点等。
在S403和S405中，创建两个线程，线程1和线程2，分别用于并行根据第一指纹子模板和第二指纹子模板对第一指纹图像进行匹配处理。
进一步地，在S404中，在线程1中，根据第一指纹子模板对第一指纹图像进行匹配，得到第一指纹识别结果；与此同时，在S406中，在线程2中，根据第二指纹子模板对第一指纹图像进行匹配，得到第二指纹识别结果；
然后，可以根据该第一指纹识别结果和第二指纹识别结果，确定该第一指纹图像对第一指纹模板的指纹识别结果，至此，第一指纹图像针对第一指纹模板的识别过程结束。
可以理解，若第一指纹模板被划分为更多个指纹子模板，还可以创建更多个线程，例如线程3，与线程1和线程2并行进行指纹匹配处理。
可选地，在本申请实施例中，若用户注册了多个指纹模板，也可以将该多个指纹模板都划分为多个指纹子模板，分别建立对应的线程，用于根据每个指纹子模板对该第一指纹图像进行匹配处理，以确定针对该第一指纹图像的指纹识别结果。
例如，用户还注册了第二指纹模板，该第二指纹模板划分为第三指纹子模板和第四指纹子模板，则可以在S402之后，可以创建四个线程，线程1～线程4，分别用于根据第一指纹子模板，第二指纹子模板，第三指纹子模板和第四指纹子模板对第一指纹图像进行匹配，以确定对应的指纹识别结果。例如，该指纹识别的装置可以在任一指纹识别结果为指纹识别成功的情况下，确定针对该第一指纹图像的指纹识别结果为指纹识别成功。
或者，也可以在S404和S406之后，即确定了第一指纹图像对于第一指纹模板的指纹识别结果之后，进一步在该线程1和线程2中，并行根据第三指纹子模板和第四指纹子模板对第一指纹图像进行匹配，确定该第一指纹图像对于第二指纹模板的指纹识别结果。
可选地，在本申请实施例中，触发进行指纹识别的操作可以为屏幕解锁操作，支付类操作等操作，则在指纹识别成功的情况下，该指纹识别的装置还可以触发执行对应的操作。
应理解，在本申请实施例中，确定指纹识别是否成功的判断条件仅为示例，而不应对本申请实施例构成任何限定。例如，本申请实施例可以根据触发进行指纹识别的操作的安全等级，配置不同的判断条件，比如，对于支付类操作等安全等级较高的操作所触发的指纹识别，可以在针对每个指纹子模板的指纹识别结果都为指纹识别成功时，确定指纹识别成功，或者对于屏幕解锁等安全等级较低的操作所触发的指纹识别，可以在任一指纹识别结果为指纹识别成功时，确定指纹识别成功。
在一些情况下，若基于至少一个指纹模板对该第一指纹图像进行指纹识别，都确定指纹识别失败，并且允许重试多次进行指纹识别，此情况下，还可以采集更多个指纹图像，用于重试识别，但是采集指纹图像也需要花费时间，进一步根据采集的指纹图像进行指纹识别也需要花费时间，这也增大了指纹识别时间。
因此，本申请实施例还提供一种指纹识别方案，能够在根据采集的第一个指纹图像进行指纹识别处理时，同时采集用于重试识别的更多个指纹图像，这样，也就可以在第一个指纹图像识别失败的情况下，直接根据后续采集的指纹图像进行指纹识别，能够降低指纹识别时间，提升用户体验。
图5是根据本申请另一实施例的指纹识别的方法的示意性流程图，如图5所示，该方法500至少包括如下部分内容：
S501，对第一指纹图像进行指纹识别处理，并行采集至少一个第二指纹图像以及对所述至少一个第二指纹图像进行预处理。
因此，在本申请实施例中，在对第一指纹图像进行指纹识别处理的同时，还可以采集用于后续指纹识别(或者说，重试识别)的至少一个第二指纹图像，这样，可以在对第一指纹图像识别失败的情况下，直接可以根据该至少一个第二指纹图像进行指纹识别，节约了指纹采集时间，进而能够降低指纹识别时间。
可选地，在一些实施例中，在对第一指纹图像进行指纹识别处理时，还可以对采集的至少一个第二指纹图像进行预处理，该预处理操作的具体内容可以参考图3所示实施例的相关描述，这里不再赘述。
可选地，在一些实施例中，所述方法500还包括：
基于至少一个指纹模板，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，确定所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果。
也就是说，本申请实施例中，在对第一指纹图像进行指纹识别处理的同时还可以采集至少一个第二指纹图像，如果该至少一个第二指纹图像有多个，在进行后续的指纹识别时，还可以根据该多个指纹图像并行进行指纹识别处理，以确定最终的指纹识别结果，能够缩短指纹识别时间。
在一些具体实施例中，该指纹识别的装置可以在对第一指纹图像指纹识别失败的情况下，进一步对该至少一个第二指纹图像进行后续的指纹识别，确定最终的指纹识别结果，进而确定是否执行触发指纹识别的操作。
可选地，在对第一指纹图像指纹识别成功的情况下，该指纹识别的装置可以不对该至少一个第二指纹图像进行后续的指纹识别。
可选地，在该实施例中，所述对第一指纹图像进行指纹识别处理，包括：
对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息；
将所述第一指纹图像的特征信息和至少一个指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像的指纹识别结果。
具体实现可以参考图3所示实施例的相关描述，这里不再赘述。
应理解，对至少一个第二指纹图像进行指纹识别处理的具体实现类似，这里不再赘述。
可选地，在该实施例中，对第一指纹图像进行指纹识别处理可以包括根据至少一个指纹模板对该第一指纹图像进行指纹识别处理，与图3所示的实施例类似，在该实施例中，也可以将指纹模板划分为多个指纹子模板，然后根据多个指纹子模板对该第一指纹图像并行进行指纹识别处理，确定指纹识别结果，具体实现可以参考图3所示实施例的相关描述。
也就是说，图3和图5所示的实施例可以单独实施，或者也可以合并实施，本申请实施例对此不作限定。
结合图6，说明根据图5所示的指纹识别的方法的整体流程。如图6所示，该指纹识别的方法60可以包括如下中的至少部分内容：
S601，对第一指纹图像进行特征提取，得到第一指纹图像的特征信息。
可选地，在S601之前，还可以对该第一指纹图像进行预处理。
具体实现请参考前文实施例的相关描述，这里不再赘述。
具体地，可以采用特征提取算法对预处理后的第一指纹图像进行处理，确定该第一指纹图像的特征信息，例如，指纹图像中的特征点的位置、数量，类型，纹线方向等信息，特征点可以为纹线端点和分叉点等。
进一步地，在S602，采用指纹匹配算法对第一指纹图像和指纹模板进行匹配，确定指纹识别结果。
具体实现请参考前文实施例的相关描述，这里不再赘述。
与此同时，在S603中，创建新的线程，用于采集至少一个第二指纹图像，并对该至少一个第二指纹图像进行预处理。
在S604中，该指纹识别的装置采集至少一个第二指纹图像，并对该至少一个第二指纹图像进行预处理。
在S605中，确定对第一指纹图像的指纹识别是否成功，若识别成功则识别结束，然后可以执行触发指纹识别的操作，例如解锁屏幕或支付操作等。或者，若识别失败，流程跳转至S606。
在S606中，创建至少一个线程，用于对采集的至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别，具体地，可以每个第二指纹图像执行特征提取算法和匹配算法，确定对每个第二指纹图像的指纹识别结果。例如，可以在存在一个指纹识别结果为指纹识别成功的情况下，确定指纹识别成功，或者，在每个指纹识别结果都为指纹识别失败的情况下，确定指纹识别失败。
应理解，在本申请实施例中，确定指纹识别成功或指纹识别失败的判断条件仅为示例，而不应对本申请实施例构成任何限定，例如，本申请实施例可以根据触发进行指纹识别的操作的安全等级，配置不同的判断条件，比如，对于支付类操作触发的指纹识别，可以在每个待识别的指纹图像的指纹识别结果都为指纹识别成功时，确定指纹识别成功，或者对于屏幕解锁触发的指纹识别，可以在任一待识别的指纹图像的指纹识别结果都为指纹识别成功时，确定指纹识别成功。
由前文描述可知，采用光学指纹装置或超声波指纹装置采集的指纹数据的数据量通常较大，而系统提供给指纹模板的运行内存较小，若在系统中存储每个指纹模板的解压缩版本，则对内存的占用较大，尤其是在用户注册了多个指纹模板的情况下，或者，若在系统中存储指纹模板的压缩版本，则需要解压缩指纹模板以进行指纹匹配，而解压缩指纹模板往往比较耗时，这也导致指纹识别耗时较长。
有鉴于此，本申请实施例还提供了一种指纹识别方案，可以在对待识别的指纹图像执行指纹匹配处理之前的操作时，并行解压缩待匹配的指纹模板，这样，能够避免提前解压缩该指纹模板对内存的占用，并且，能够节约解压缩时间，进而缩短指纹识别时间。
图7是根据本申请实施例提供的一种指纹识别的方法的示意性流程图，如图7所示，该方法700可以包括如下至少部分内容：
S701，对第一指纹图像进行第一指纹识别处理，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理；其中，对所述第一指纹图像的指纹识别处理包括所述第一指纹识别处理和第二指纹识别处理，所述第二指纹识别处理的执行晚于所述第一指纹识别处理的执行。
可选地，在本申请实施例中，所述对第一指纹图像进行第一指纹识别处理可以包括各种与指纹识别处理相关的但不需要指纹模板参与的操作，例如，对第一指纹图像的预处理操作，或对第一指纹图像的特征提取操作等，本申请实施例对此不作限定。
也就是说，在该实施例中，该第一指纹识别处理可以为与指纹模板不相关的处理操作，第二指纹识别处理为与指纹模板相关的处理操作。
因此，本申请实施例在对待识别的第一指纹图像进行第一指纹识别处理的同时，解压缩待匹配的第一指纹模板，能够节约解压缩时间，进而缩短指纹识别时间，同时能够避免提前解压缩该指纹模板对内存的占用。
可选地，在一些实施例中，所述方法700还包括：
基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理。
即在解压缩第一指纹模板后，可以根据解压缩后的第一指纹模板和第一指纹图像经过第一指纹识别处理后的处理结果，进行后续的指纹匹配操作。
例如，该指纹识别的装置可以将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的第一指纹识别结果。具体实现参考前文实施例的相关描述，这里不再赘述。
可选地，若用户注册了多个指纹模板，在基于第一指纹模板对第一指纹图像进行第二指纹识别处理的同时，还可以并行对压缩的第二指纹模板进行解压缩处理，其中，所述第二指纹模板为所述第一指纹图像下一个待匹配的指纹模板。这样，在基于第一指纹模板对第一指纹图像进行指纹识别失败的情况下，直接根据解压缩的第二指纹模板对第一指纹图像进行第二指纹识别处理，能够节约第二指纹模板的解压缩时间，缩短指纹识别时间。
与图3所示的实施例类似，在该实施例中，所述基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，包括：
基于至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应所述第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
也就是说，图7所示实施例和图3所示的实施例可以单独实施，或者也可以合并实施，本申请实施例对此不作限定。
或者，在另一些实施例中，图7所示实施例和图5所示的实施例可以单独实施，或者也可以合并实施，例如，可以在根据第一指纹模板对第一指纹图像进行匹配处理时，并行采集至少一个第二指纹图像，并对所述至少一个第二指纹图像进行预处理等操作。
综上，图3，图5和图7所示的实施例可以单独实施，或者，任意至少两个实施例可以合并实施，本申请实施例对此不作限定。
结合图8，说明根据图7所示的指纹识别的方法的整体流程。如图8所示，该指纹识别的方法80可以包括如下中的至少部分内容：
S801，获取压缩的第一指纹模板。
具体地，可以从内存中获取该第一指纹模板。
S802中，对采集的第一指纹图像进行第一指纹识别处理。
例如，对该第一指纹图像进行预处理和特征提取等处理，得到第一指纹图像的特征信息。
与此同时，在S803中，创建新的线程，用于解压缩该第一指纹模板，其中，该第一指纹模板为当前待匹配的指纹模板，例如，可以为优先级最高的指纹模板，或者也可以为第一个指纹模板。
在S804中，在对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理时，解压缩所述第一指纹模板。
在解压缩完毕后，在S805中，将第一指纹图像和解压缩后的第一指纹模板进行指纹匹配，确定指纹识别结果。
可选地，若用户注册了多个指纹模板，在S805的同时，还可以执行S807，创建新的线程，用于解压缩下一个待匹配的指纹模板。
在S808中，解压缩下一个待匹配的指纹模板。
在S806中，判断第一指纹图像的指纹识别结果是否成功，若成功，则识别结束，否则，流程进行到S809。
在S809中，确定是否为最后一个指纹模板，若是，则识别结束，否则，流程进行到S805，将解压缩的下一个指纹模板与该第一指纹图像进行匹配。
因此，在本申请实施例中，可以在对第一指纹图像进行第一指纹识别处理的同时，并行对待匹配的指纹模板进行解压缩处理，在解压缩完毕之后，可以直接根据解压缩的指纹模板对第一指纹图像进行第二指纹识别处理，若用户注册了多个指纹模板，在对第一指纹图像进行第二指纹识别处理的同时，还可以对下一个待匹配的指纹模板进行解压缩处理，从而能能够节约指纹识别过程中的解压缩时间，同时也可以避免在内存中存储解压缩的指纹模板，导致对系统内存的占用。
综上，在本申请实施例中，可以在对待识别的指纹图像进行预处理或特征提取等处理操作时，并行解压缩待匹配的指纹模板，或者，在根据指纹模板和待识别的指纹图像进行指纹匹配时，还可以解压缩下一个待匹配的指纹模板，能够节约解压缩时间。
或者，在一些情况中，在根据指纹模板和待识别的指纹图像进行指纹匹配时，可以将指纹模板分为多个指纹子模板，并行根据该多个指纹子模板对该指纹图像进行匹配，能够缩短指纹匹配时间。
或者，在一些情况下，在根据指纹模板和待识别的第一指纹图像进行指纹匹配时，还可以并行采集更多个指纹图像，用于在第一个指纹图像匹配失败的情况下，进行重试识别，可选地，与此同时，还可以对后续采集的指纹图像进行预处理或特征提取处理等处理操作，能够缩短指纹匹配时间。
应理解，在本申请实施例中，并行处理的多个线程可以是在同一个安全环境中进行的，或者可以是在多个安全环境中执行的，这样，并行执行的功能模块之间可以通过共享内存交互信息。
上文结合图3至图8，详细描述了本申请的方法实施例，下文结合图9至图12，详细描述本申请的装置实施例，应理解，装置实施例与方法实施例相互对应，类似的描述可以参照方法实施例。
图9是根据本申请实施例的指纹识别的装置的示意性框图，如图9所示，该指纹识别的装置900包括：
指纹识别模块901，用于基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
可选地，在一些实施例中，该指纹识别的装置900可以设置于指纹装置中，或者该指纹识别的装置可以为该指纹装置，或者，该指纹识别的装置可以包括该指纹装置，或者该指纹识别的装置900为电子设备。
这里的指纹装置可以对应前文所述的光学指纹装置130，或者也可以为超声波指纹装置，本申请实施例对此不作限定。
可选地，所述装置900还包括：特征提取模块，用于对所述第一指纹图像进行特征提取处理，得到所述第一指纹图像的特征信息。
可选地，所述指纹识别模块901还用于：
并行将所述第一指纹图像的特征信息和所述至少两个指纹子模板的特征信息进行匹配，确定至少两个指纹识别结果；
根据所述至少两个指纹识别结果，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果。
可选地，所述指纹识别模块901还用于：
将所述第一指纹模板划分为所述至少两个指纹子模板。
可选地，所述指纹识别模块901具体用于：
在第一安全环境中，基于所述至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行指纹识别处理。
可选地，在本申请实施例中，所述第一安全环境可以为支持多线程的TEE。
应理解，在本申请实施例中，该指纹识别模块和特征提取模块可以为独立的功能模块，或者，该特征提取模块和该指纹识别模块可以为同一功能模块，即该指纹识别模块和该特征提取模块所执行的功能可以由同一功能模块来执行，例如，由指纹装置中的MCU，或者也可以由电子设备中的处理器或控制器执行。
可选地，在一些实施例中，所述指纹识别的装置900还可以包括指纹传感器，用于采集至少一个指纹图像，可以对应于前文所述实施例中的光学指纹装置130中的光学指纹传感器。
图10是根据本申请实施例的指纹识别的装置的示意性框图，如图10所示，该指纹识别的装置1000包括：
第一指纹识别模块1001，用于对第一指纹图像进行指纹识别处理；
指纹传感器1002，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行指纹识别处理时，并行采集至少一个第二待识别指纹图像；
第二指纹识别模块1003，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行指纹识别处理时，并行对所述至少一个第二待识别指纹图像进行预处理。
可选地，在一些实施例中，该指纹识别的装置1000可以设置于指纹装置中，或者该指纹识别的装置可以为该指纹装置，或者，该指纹识别的装置可以包括该指纹装置，或者该指纹识别的装置1000为电子设备。
这里的指纹装置可以对应前文所述的光学指纹装置130，或者也可以为超声波指纹装置，本申请实施例对此不作限定。
可选地，所述第二指纹识别模块1003还用于：
基于至少一个指纹模板，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，确定所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果。
可选地，所述第二指纹识别模块1003具体用于：在所述第一指纹图像的指纹识别结果为指纹识别失败的情况下，基于所述至少一个指纹模板，对所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
可选地，所述第二指纹识别模块1003还用于：根据所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果确定是否执行触发指纹识别的操作。
可选地，所述第一指纹识别模块1001还用于：对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息；
将所述第一指纹图像的特征信息和至少一个指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像的指纹识别结果。
可选地，所述第一指纹识别模块1001具体用于：在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行指纹识别处理；
所述指纹传感器1002具体用于：在所述第一安全环境中，采集所述至少一个第二指纹图像；
所述第二指纹识别模块1003具体用于：在所述第一安全环境中，对所述至少一个第二指纹图像进行预处理。
可选地，所述第二指纹识别模块1003具体用于：
在第一安全环境中，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
可选地，在本申请实施例中，所述第一安全环境可以为支持多线程的TEE。
应理解，在本申请实施例中，该第一指纹识别模块和第二指纹识别模块可以为独立的功能模块，或者，该第一指纹识别模块和第二指纹识别模块可以为同一功能模块，即该第一指纹识别模块和第二指纹识别模块所执行的功能可以由同一功能模块来执行，例如，由指纹装置中的MCU，或者也可以由电子设备中的处理器或控制器执行。
应理解，该指纹传感器1002为该指纹识别的装置中用于指纹采集的模块，在一些实施例中，其可以对应前文所述的光学指纹装置130中的光学指纹传感器，或者在另一些实施例中，其可以为超声波指纹装置中的超声波检测部分。
图11是根据本申请实施例的指纹识别的装置的示意性框图，如图11所示，该指纹识别的装置1100包括：
指纹识别模块1101，用于对第一指纹图像进行第一指纹识别处理；
解压缩模块1102，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理时，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理；
其中，对所述第一指纹图像的指纹识别处理包括所述第一指纹识别处理和第二指纹识别处理，所述第二指纹识别处理的执行晚于所述第一指纹识别处理的执行。
可选地，在一些实施例中，该指纹识别的装置1100可以设置于指纹装置中，或者该指纹识别的装置可以为该指纹装置，或者，该指纹识别的装置可以包括该指纹装置，或者该指纹识别的装置1100为电子设备。
这里的指纹装置可以对应前文所述的光学指纹装置130，或者也可以为超声波指纹装置，本申请实施例对此不作限定。
可选地，所述指纹识别模块1101还用于：
基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对压缩的第二指纹模板进行解压缩处理，其中，所述第二指纹模板为所述第一指纹图像下一个待匹配的指纹模板。
可选地，所述指纹识别模块1101具体用于：对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息。
可选地，所述指纹识别模块1101具体用于：
将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的第一指纹识别结果。
可选地，所述指纹识别模块1101还用于：
基于至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应所述第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
可选地，所述指纹识别模块1101具体用于：在第一安全环境中，基于解压缩的所述第一指纹模板对所述待识别指纹图像进行所述第二指纹识别处理；
所述解压缩模块1102用于：在所述第一安全环境中对所述第二指纹模板进行解压缩处理。
可选地，所述指纹识别模块1101具体用于：在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理；
所述解压缩模块1102用于：在所述第一安全环境中对压缩的所述第一指纹模板进行解压缩处理。
可选地，在本申请实施例中，所述第一安全环境可以为支持多线程的TEE。
应理解，在本申请实施例中，该指纹识别模块和解压缩模块可以为独立的功能模块，或者，该指纹识别模块和解压缩模块可以为同一功能模块，即该指纹识别模块和解压缩模块所执行的功能可以由同一功能模块来执行，例如，由指纹装置中的MCU，或者也可以由电子设备中的处理器或控制器执行。
可选地，在一些实施例中，所述指纹识别的装置1100还可以包括指纹传感器，用于采集至少一个指纹图像，可以对应于前文所述实施例中的光学指纹装置130中的光学指纹传感器。
本申请实施例还提供了一种电子设备1200，如图12所示，所述电子设备1200可以包括指纹识别的装置1210，该装置1210可以为前述实施例中的指纹识别的装置900，指纹识别的装置1000或指纹识别的装置1100，分别用于执行图3，图5，和图7所示方法实施例中的内容。
在一些实施例中，该电子设,1200可以为例如智能手机、笔记本电脑、平板电脑、游戏设备等便携式或移动计算设备，以及电子数据库、汽车、银行自动柜员机(AutomatedTeller Machine，ATM)等其他电子设备，但本申请实施例对此并不限定。
应理解，本申请实施例的处理单元或处理器等处理模块可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated 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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解，本申请实施例的终端或电子设备还可以包括存储器，存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图3至图8所示实施例的方法。
本申请实施例还提出了一种计算机程序，该计算机程序包括指令，当该计算机程序被计算机执行时，使得计算机可以执行图3至图8所示实施例的方法。
本申请实施例还提供了一种芯片，该芯片包括输入输出接口、至少一个处理器、至少一个存储器和总线，该至少一个存储器用于存储指令，该至少一个处理器用于调用该至少一个存储器中的指令，以执行图3至图8所示实施例的方法。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
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申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以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，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。
所述功能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介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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，可轻易想到变化或替换，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所述权利要求的保护范围为准。
Claims (39)
1.一种指纹识别的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，
其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
对所述第一指纹图像进行特征提取处理，得到所述第一指纹图像的特征信息。
3.根据权利要求2所述的指纹识别方法，其特征在于，所述基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，包括：
并行将所述第一指纹图像的特征信息和所述至少两个指纹子模板的特征信息进行匹配，确定至少两个指纹识别结果；
根据所述至少两个指纹识别结果，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第一指纹模板划分为所述至少两个指纹子模板。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，包括：
在第一安全环境中，基于所述至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行指纹识别处理。
6.一种指纹识别的方法，其特征在于，所述方法包括：
对第一指纹图像进行指纹识别处理，并行采集至少一个第二指纹图像以及对所述至少一个第二指纹图像进行预处理。
7.根据权利要求6所述的指纹识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于至少一个指纹模板，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，确定所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个指纹模板，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，包括：
在所述第一指纹图像的指纹识别结果为指纹识别失败的情况下，基于所述至少一个指纹模板，对所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果确定是否执行触发指纹识别的操作。
10.根据权利要求6至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述对第一指纹图像进行指纹识别处理，包括：
对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息；
将所述第一指纹图像的特征信息和至少一个指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像的指纹识别结果。
11.根据权利要求6至10中任一项所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对第一指纹图像进行指纹识别处理，并行采集至少一个第二指纹图像以及对所述至少一个第二指纹图像进行预处理，包括：
在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行指纹识别处理，并行采集所述至少一个第二指纹图像以及对所述至少一个第二指纹图像进行预处理。
12.根据权利要求7至9中任一项所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，包括：
在第一安全环境中，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
13.一种指纹识别的方法，其特征在于，所述方法包括：
对第一指纹图像进行第一指纹识别处理，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理；
其中，对所述第一指纹图像的指纹识别处理包括所述第一指纹识别处理和第二指纹识别处理，所述第二指纹识别处理的执行晚于所述第一指纹识别处理的执行。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对压缩的第二指纹模板进行解压缩处理，其中，所述第二指纹模板为所述第一指纹图像下一个待匹配的指纹模板。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述对第一指纹图像进行第一指纹识别处理，包括：
对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息。
16.根据权利要求15所述的指纹识别方法，其特征在于，所述基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，包括：
将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的第一指纹识别结果。
17.根据权利要求14至16中任一项所述的指纹识别方法，其特征在于，所述基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，包括：
基于至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，
其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应所述第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
18.根据权利要求14至17中任一项所述的指纹识别方法，其特征在于，所述基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对压缩的第二指纹模板进行解压缩处理，包括：
在第一安全环境中，基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对所述第二指纹模板进行解压缩处理。
19.根据权利要求13至18中任一项所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对第一指纹图像进行第一指纹识别处理，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理，包括：
在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理。
20.一种指纹识别的装置，其特征在于，包括：
指纹识别模块，用于基于至少两个指纹子模板并行对第一指纹图像进行指纹识别处理，
其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
特征提取模块，用于对所述第一指纹图像进行特征提取处理，得到所述第一指纹图像的特征信息。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块还用于：
并行将所述第一指纹图像的特征信息和所述至少两个指纹子模板的特征信息进行匹配，确定至少两个指纹识别结果；
根据所述至少两个指纹识别结果，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的指纹识别结果。
23.根据权利要求20至22中任一项所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块还用于：
将所述第一指纹模板划分为所述至少两个指纹子模板。
24.根据权利要求20至23中任一项所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块具体用于：
在第一安全环境中，基于所述至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行指纹识别处理。
25.一种指纹识别的装置，其特征在于，包括：
第一指纹识别模块，用于对第一指纹图像进行指纹识别处理；
指纹传感器，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行指纹识别处理时，并行采集至少一个第二待识别指纹图像；
第二指纹识别模块，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行指纹识别处理时，并行对所述至少一个第二待识别指纹图像进行预处理。
26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述第二指纹识别模块还用于：
基于至少一个指纹模板，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理，确定所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果。
27.根据权利要求26所述的装置，其特征在于，所述第二指纹识别模块具体用于：在所述第一指纹图像的指纹识别结果为指纹识别失败的情况下，基于所述至少一个指纹模板，对所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
28.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述第二指纹识别模块还用于：
根据所述至少一个第二指纹图像的指纹识别结果确定是否执行触发指纹识别的操作。
29.根据权利要求25至28中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一指纹识别模块还用于：对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息；
将所述第一指纹图像的特征信息和至少一个指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像的指纹识别结果。
30.根据权利要求25至29中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一指纹识别模块具体用于：在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行指纹识别处理；
所述指纹传感器具体用于：在所述第一安全环境中，采集所述至少一个第二指纹图像；
所述第二指纹识别模块具体用于：在所述第一安全环境中，对所述至少一个第二指纹图像进行预处理。
31.根据权利要求26至28中任一项所述的装置，其特征在于，所述第二指纹识别模块具体用于：
在第一安全环境中，对预处理后的所述至少一个第二指纹图像并行进行指纹识别处理。
32.一种指纹识别的装置，其特征在于，所述方法包括：
指纹识别模块，用于对第一指纹图像进行第一指纹识别处理；
解压缩模块，用于在所述第一指纹识别模块对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理时，并行对压缩的第一指纹模板进行解压缩处理；
其中，对所述第一指纹图像的指纹识别处理包括所述第一指纹识别处理和第二指纹识别处理，所述第二指纹识别处理的执行晚于所述第一指纹识别处理的执行。
33.根据权利要求32所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块还用于：
基于解压缩的所述第一指纹模板对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，并行对压缩的第二指纹模板进行解压缩处理，其中，所述第二指纹模板为所述第一指纹图像下一个待匹配的指纹模板。
34.根据权利要求33所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块具体用于：对所述第一指纹图像进行特征提取，得到所述第一指纹图像的特征信息。
35.根据权利要求34所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块具体用于：
将所述第一指纹图像的特征信息和所述第一指纹模板的特征信息进行匹配，确定所述第一指纹图像针对所述第一指纹模板的第一指纹识别结果。
36.根据权利要求33至35中任一项所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块还用于：
基于至少两个指纹子模板并行对所述第一指纹图像进行所述第二指纹识别处理，其中，所述至少两个指纹子模板中的每个指纹子模板对应所述第一指纹模板中的局部区域，且所述至少两个指纹子模板中的任意两个指纹子模板在所述第一指纹模板中至少部分不重叠。
37.根据权利要求33至36中任一项所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块具体用于：在第一安全环境中，基于解压缩的所述第一指纹模板对所述待识别指纹图像进行所述第二指纹识别处理；
所述解压缩模块用于：在所述第一安全环境中对所述第二指纹模板进行解压缩处理。
38.根据权利要求32至37中任一项所述的装置，其特征在于，所述指纹识别模块具体用于：在第一安全环境中，对所述第一指纹图像进行所述第一指纹识别处理；
所述解压缩模块用于：在所述第一安全环境中对压缩的所述第一指纹模板进行解压缩处理。
39.一种电子设备，其特征在于，包括如权利要求20至24中任一项所述的指纹识别的装置，或如权利要求25至31中任一项所述的指纹识别的装置，或如权利要求32至38中任一项所述的指纹识别的装置。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101097597A (zh) * | 2007-03-23 | 2008-01-02 | 北京紫光捷通科技有限公司 | 基于SoC的指纹识别模块 |
| CN101751550A (zh) * | 2008-12-19 | 2010-06-23 | 杭州中正生物认证技术有限公司 | 快速指纹搜索方法及快速指纹搜索系统 |
| US20110274273A1 (en) * | 2004-11-18 | 2011-11-10 | Michael Stephen Fiske | Generation of registration codes, keys and passcodes using non-determinism |
| US20140093144A1 (en) * | 2012-10-01 | 2014-04-03 | Dannie Gerrit Feekes | More-Secure Hardware Token |
| CN105912916A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-08-31 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种指纹解锁方法及终端 |
| CN106022069A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-10-12 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种解锁控制方法及移动终端 |
| CN106096515A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种解锁控制方法及终端设备 |
| CN106682608A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-17 | 努比亚技术有限公司 | 指纹匹配装置及方法 |
| CN106909900A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-30 | 努比亚技术有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
| US20190034695A1 (en) * | 2017-07-31 | 2019-01-31 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Fingerprint recognition method and related products |
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Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110274273A1 (en) * | 2004-11-18 | 2011-11-10 | Michael Stephen Fiske | Generation of registration codes, keys and passcodes using non-determinism |
| CN101097597A (zh) * | 2007-03-23 | 2008-01-02 | 北京紫光捷通科技有限公司 | 基于SoC的指纹识别模块 |
| CN101751550A (zh) * | 2008-12-19 | 2010-06-23 | 杭州中正生物认证技术有限公司 | 快速指纹搜索方法及快速指纹搜索系统 |
| US20140093144A1 (en) * | 2012-10-01 | 2014-04-03 | Dannie Gerrit Feekes | More-Secure Hardware Token |
| CN105912916A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-08-31 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种指纹解锁方法及终端 |
| CN106022069A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-10-12 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种解锁控制方法及移动终端 |
| CN106096515A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种解锁控制方法及终端设备 |
| CN106682608A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-17 | 努比亚技术有限公司 | 指纹匹配装置及方法 |
| CN106909900A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-30 | 努比亚技术有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
| US20190034695A1 (en) * | 2017-07-31 | 2019-01-31 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Fingerprint recognition method and related products |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 周小军等: "基于生物特征识别的身份认证及相关安全问题研究", 《工业仪表与自动化装置》 * |
| 张海春等: "指纹识别技术研究进展", 《石家庄学院学报》 * |
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