CN110235139A - 用于认证电子装置的用户的手指的方法 - Google Patents

Abstract

本发明总体地涉及一种用于认证电子装置的用户的手指的方法，所述电子装置包括用于感测指纹图案的指纹传感器，该方法包括以下步骤：获取候选指纹图像；基于候选指纹图像确定指示手指的湿度水平的湿度水平指示；基于湿度水平指示执行认证预处理；基于预处理执行指纹认证处理以认证用户。

Description

用于认证电子装置的用户的手指的方法

技术领域

本发明总体涉及一种用于认证包括用于感测指纹图案的指纹传感器的电子装置的用户的手指的方法。本发明还涉及使用该方法的电子装置。

背景技术

各种类型的生物识别系统被越来越多地使用以提供用于访问电子装置的提高的安全性，并且同时以可接受的等级保持用户便利。特别地，例如，指纹传感器由于其小巧的外形、较高的性能和用户接受度已经成功集成在这样的装置中。在各种可用的指纹感测原理(例如，电容式、光学式、热力式等)之中，电容式感测最常使用，特别是在尺寸和功耗重要的应用中。

所有的电容式指纹传感器都提供在若干感测元件与放置在指纹传感器表面上的手指之间的电容的指示测量。通常使用包括以二维方式布置的多个感测元件的指纹传感器来执行指纹图像的获取，并且基于块的技术可以应用于指纹传感器以用于获取指纹图像，其中感测元件的块被顺序地采样。

与指纹传感器相关的问题之一涉及手指的湿度水平，这是电容式指纹传感器的基本问题。例如，湿度水平的增加可能使指纹图像饱和，这造成验证困难，并且有时甚至导致不能进行验证。另一方面，例如，由于手指与指纹传感器耦合的问题，手指的低湿度有时也可能导致针对指纹成像的问题。

因此，需要对基于从具有高湿度水平或低湿度水平的手指获取的指纹图像的指纹验证进行改进。

发明内容

鉴于现有技术的上述和其他缺点，本发明的目的在于提供一种用于指纹认证的改进方法。特别地，该方法为宽范围的手指湿度(例如,为高湿度和低湿度(例如干的))的手指提供了改进的认证方法。

根据本发明的一个方面，因此提供了一种用于认证包括用于感测指纹图案的指纹传感器的电子装置的用户的手指的方法，该方法包括以下步骤：获取候选指纹图像；基于候选指纹图像确定指示手指的湿度水平的湿度水平指示；基于湿度水平指示执行认证预处理；基于认证预处理执行指纹认证处理以认证用户。

本发明基于以下认识：在执行指纹认证之前，可以基于检测到的手指的湿度水平来执行认证预处理。应当认识到的是，这样的预处理可以提供使认证处理适应手指的湿度水平的方式。例如，这种适应可以包括应用针对手指的特定湿度水平定制的认证模型。

在一个可行的实施方式中，确定所述湿度水平指示还可以基于针对指纹传感器的成像获取设置。例如，这种成像获取设置可以涉及用于将来自指纹传感器像素的信号转换为数字信号的模数转换器中的增益或移位，或者它们可以是用于在转换之前控制像素增益的设置。通常，克服不同手指条件的问题的尝试可以包括：在捕获指纹图像时，结合指纹传感器使用增益控制来调节放大器的增益水平。通常，对所捕获的指纹图像的平均信号电平或峰值信号电平中至少一个进行分析并且将其用于将增益调节到合适的水平。通常，对于干的手指而言可期望相对高的放大率，对于湿的手指而言可期望相对低的放大率，并且对于正常的手指而言可期望相对中等的放大率。通过基于例如不同的手指条件来调节放大率，将可以保持指纹的脊与谷之间的足够的对比度，从而使得能够很好地利用传感器全动态范围，进而实现高质量的特征提取(即，为指纹的表示)。增益设置可以是像素增益，例如，如上所述的放大器的增益，或者用于将来自放大器的模拟信号转换为数字信号以进行进一步处理的模数转换器中的增益设置。像素增益设置通常用于放大例如由于手指与传感器之间的减小的电容耦合引起的来自像素的小信号，或者补偿由于其他原因(例如，增加的涂层厚度等)而减少的信号。模数转换器增益设置通常可以用于增加例如图像中的脊和谷之间的对比度。移位设置可以是模数转换器移位设置并且通常可以用于减少例如由于ADC的有限动态范围的大信号。移位设置通过将信号电平做为一组移位来将来自指纹传感器的信号电平从相对高电平移位到相对低电平，或从相对低电平移位到相对高电平。获取设置(增益和移位)可以具有约2至50个不同级别的设置。因此，可以基于包括获取设置和候选指纹图像的组合来确定湿度水平指示。

根据一个实施方式，可以包括以下步骤：基于候选指纹图像形成验证表示；获取由注册指纹图像形成的注册表示；基于注册表示和验证表示之间的比较来确定湿度水平指示。因此，基于用户的注册指纹表示与候选指纹图像的验证表示的比较来确定湿度水平。通过将验证表示与注册表示进行比较，可以更有利地以相对湿度水平的形式确定湿度水平指示。换句话说，所确定的相对湿度水平提供了与获取注册图像时手指的湿度相比的手指的当前湿度的指示。例如，可以确定候选指纹与注册指纹之间的匹配是否代表相似湿度水平或不同湿度水平的手指之间的比较。将输入验证图像中的特征与现有注册图像(或表示)中的特征进行比较，由此注册图像与验证图像之间的特征的变化指示湿度的变化，从而提供一种确定相对湿度水平的便利的方式。

出于若干原因，确定相对湿度水平指示是有利的。一个原因是手指的湿度的一些度量(例如，如下说明的脊宽度)最可靠地从同一个体获得，因此难以在使得相对测量比绝对测量更准确的个体之间进行比较。例如，指纹图像中出现的指纹的脊宽度对于湿的手指而言通常比对于干的手指更宽。因此，一般而言，指纹图像中的脊的宽度可以用于估计手指的湿度。然而，有些人与其他人相比具有较宽的脊；因此，绝对宽度不是绝对湿度的可靠度量。相反，通过将先前获取的注册图像中的脊宽度与来自同一人的当前指纹图像中的脊宽度进行比较，相对湿度指示可以被确定为更可靠的湿度度量。可替选地，将先前获取的注册图像中的一组特征(例如，脊或谷)与来自同一人的当前指纹图像中的一组特征进行比较。根据捕获的图像的时间实例之间的手指的湿度变化，特征将在外观上产生改变(例如，脊的表观尺寸可能根据湿度而增大或减小)。

指纹传感器可以使用任意种类的目前的指纹感测原理或未来的指纹感测原理来实现，包括例如电容式、光学或热感测技术。然而，当前电容感测是最优选的。一维传感器和二维传感器两者均可行，并且均在本发明的范围内。此外，电子装置可以有利地为移动电话。然而，其他电子装置当然是可以考虑的，例如，平板计算机、膝上型计算机、台式计算机等。该电容式指纹传感器可以包括被配置为获得手指与每个感测元件之间的电容耦合的测量值的感测元件的二维阵列。

在本申请的上下文中，指纹图像的“注册表示”和/或“验证表示”可以是从指纹图像提取的任何信息，该信息对于评估在不同时间处获取的指纹图像之间的相似性是有用的。例如，指纹图像的注册表示/验证表示可以包括指纹特征的描述(例如，所谓的细节特征点)以及关于指纹特征之间的位置关系的信息。可替选地，指纹图像的表示可以是图像本身、或图像的压缩版本。例如，图像可以被二值化和/或骨架化。从指纹图像提取这样的验证表示或注册表示的各种方式对于相关技术的普通技术人员而言是公知的。

根据一个实施方式，可以基于以注册表示和验证表示之间的比较为基础的直方图确定湿度水平指示。

例如，该直方图可以是汉明距离直方图。

根据本发明的另一实施方式，认证预处理可以包括：基于湿度水平指示在多个认证模型中选择认证模型，从而使用所选择的认证模型执行指纹认证处理。如上所述，湿度水平指示可以是相对湿度水平或绝对湿度水平。可以通过针对模型中的每个模型的阈值湿度水平来确定选择认证模型。例如，对于高于第一阈值的湿度水平可以选择第一模型，对于高于第二阈值的湿度水平可以选择第二模型，对于高于第三阈值的湿度水平可以选择第三模型等。可以将模型应用于活性检测处理和/或指纹认证的验证处理中。每个模型适用于相应的湿度水平。利用对于每个湿度水平的特定模型，有利地改善了特征提取和匹配的性能(例如，鲁棒性)。因此，与对所有湿度情况试图使用单一模型相反，此处提供了根据手指的湿度水平选择最合适的模型(用于活性和/或验证)。

根据另一实施方式，可以包括以下步骤：基于候选指纹图像和第一认证模型执行第一指纹认证处理，当指纹认证处理产生不授权认证的决定时，基于候选指纹图像确定指示手指湿度水平的湿度水平指示；基于湿度水平指示选择认证模型。换句话说，首先执行认证(即，指纹验证和活性测试)，如果失败，则基于第一候选图像确定手指的湿度水平指示，由此，选择认证模型并且现在基于第二模型和候选指纹图像执行第二认证。

根据本发明的实施方式，认证预处理可以包括：基于湿度水平指示从而候选指纹图像形成标准化的候选指纹图像，其中，对标准化的候选指纹图像执行指纹认证处理。因此，提供了一种用于无论湿度相对高或相对低都恢复候选指纹图像中的特征的有利的方式。因此，标准化是进一步利用湿度水平指示的有利方式。作为示例，标准化可以基于与指纹图像中的指纹特征的外观如何根据湿度水平而改变有关的预定数据(例如，经验地确定)。例如，脊宽度可以对于湿的手指而言比对于干的手指而言看起来较宽，并且断裂的脊通常存在于干手指的图像中。因此，标准化可能对例如标准化脊宽度以及连接断裂的脊有效。在本发明范围内的一种标准化是将Gabor滤波器应用于指纹图像的像素值。

根据一个实施方式，认证预处理可以包括基于湿度水平指示向用户提供指令。因此，如果验证失败，则可以向用户提供增加使后续验证成功的可能性的指令。例如，在湿度水平相对高的情况下，例如，以至候选指纹图像具有太差的特征提取质量，可以指示用户擦拭他或她的手指以降低湿度水平。可以根据确定的湿度水平指示提供其他类型的指令。

在指示用户之后并且在执行指纹认证处理之前，可以有利地包括：获取第二候选指纹图像；基于第二候选指纹图像确定指示手指的湿度水平的第二湿度水平指示；基于第二湿度水平指示执行第二认证预处理，由此，基于第二认证预处理和第二候选指纹图像执行指纹认证处理以认证用户。换句话说，在用户接收到指令之后，重新开始认证处理。

根据本发明的第二方面，提供了一种指纹感测系统，包括：指纹传感器，其被配置为获得用户手指的至少一部分的指纹图像；和连接至指纹传感器的控制单元，所述控制单元被配置为：控制指纹传感器以获取候选指纹图像；基于候选指纹图像确定指示手指的湿度水平的湿度水平指示；基于湿度水平指示执行认证预处理；基于认证预处理执行指纹认证处理以认证用户。

控制单元还可以被配置为执行先前提到的实施方式的步骤，或者至少控制基于硬件/软件的单元以执行这些步骤。

另外，控制单元可以被配置为操作支持向量机以确定湿度水平指示。可替选地或另外地，控制单元可以被配置为操作神经网络以确定湿度水平指示。

其他实施方式和通过本发明的第二方面获得的效果很大程度上类似于上面针对本发明的第一方面所描述那些。

根据本发明的第三方面，提供了一种电子装置，包括：根据第二方面的指纹感测系统，以及装置控制器，所述装置控制器用于：向指纹感测系统提供对于手指的认证请求；从指纹感测系统接收认证信号；以及如果认证信号指示认证成功则执行至少一个动作。换句话说，指纹感测系统优选地是电子装置的一部分。另外，例如，所提及的“动作”可以是解锁被锁定的便携装置，例如，在便携装置是移动电话的情况下。所述至少一个动作当然可以是在需要认证手指时所适用的任意类型的动作。

还提供了一种计算机程序产品，其包括存储有用于控制电子装置的计算机程序装置的计算机可读介质，电子装置包括控制单元、指纹传感器，其中，计算机程序产品包括：用于控制指纹传感器以获取候选指纹图像的代码；用于基于候选指纹图像确定指示手指的湿度水平的湿度水平指示的代码；用于基于湿度水平指示执行认证预处理的代码；以及用于基于认证预处理执行指纹认证处理以认证用户的代码。

在本发明的上下文中，表述“指纹图像”应该广义地解释并且包括手指的指纹的常规“视觉图像”以及当使用指纹传感器获取指纹时与手指有关的一组测量结果。此外，表达“处理电路”应该被理解成包括任何类型的计算装置，例如，ASIC、微处理器等。还应该理解的是，这样的处理电路的实际实现可以在多个装置/电路之间划分。

总之，本发明涉及一种用于认证包括用于感测指纹图案的电容式指纹感测器的电子装置的用户的手指的方法，该方法包括以下步骤：获取候选指纹图像；基于候选指纹图像确定指示手指的湿度水平的湿度水平指示；基于湿度水平指示执行认证预处理；基于预处理执行指纹认证处理以认证用户。

在研究所附权利要求书和以下描述时，本发明的其他的特征以及优点将变得明显。本领域的技术人员认识到，在不脱离本发明的范围的情况下，本发明的不同特征可以组合以产生除了下文所述的那些实施方式以外的实施方式。

附图说明

根据下面的详细描述及附图将容易理解本发明的各个方面，包括其特定特征及优点，其中：

图1以包括集成式指纹传感器的移动电话的形式示意性地示例出根据本发明的电子装置；

图2示意性地示出了被包括在图1的电子装置中的指纹传感器阵列；

图3是根据本发明的实施方式的方法步骤的流程图；

图4示出了汉明距离直方图中的移位；

图5是根据本发明的实施方式的方法步骤的流程图；

图6a至图6c概念性地示出了标准化过程；

图7是根据本发明的实施方式的方法步骤的流程图；

图8概念性地示出了认证模型；以及

图9概念性地示出了根据本发明的实施方式的电子装置。

具体实施方式

现在将参照附图在下文中更全面地描述本发明，在附图中，示出了本发明目前优选的实施方式。然而，本发明可以以许多不同的形式实施，并且不应该被解释为限于本文阐述的实施方式；相反，这些实施方式是为了完整和全面而提供的，并且向本领域的技术人员充分地传达本发明的范围。相同的附图标记在全文中指代相同的元件。

现在转到附图，并且具体地转到图1，其以移动电话100的形式示意性示出了根据本发明的电子装置，移动电话100具有集成式指纹传感器102和带有触摸屏界面106的显示单元104。在该实施方式中，指纹传感器102和显示单元104一起布置在移动电话100的正面。例如，指纹传感器102可以用于解锁移动电话100和/或用于授权使用移动电话100执行的交易等。指纹传感器102当然也可以被放置在移动电话100的背面。

优选地且对本领域技术人员明显的是，图1所示的移动电话100还包括用于WLAN/Wi-Fi通信的第一天线、用于电信通信的第二天线、麦克风、扬声器以及电话控制单元。当然，移动电话可以包括有另外的硬件元件。另外应注意的是，本发明可以应用于关于任意其他类型的便携电子装置，例如，膝上型计算机、远程控制器、平板计算机、或任意其他类型的目前或未来的类似配置的装置。

参照图2，其概念性示出指纹传感器102的一定程度放大的视图。在采用电容式感测技术的情况下，指纹传感器102被配置成包括大量感测元件，优选地被布置为二维阵列。二维阵列可以具有取决于计划实现的尺寸，并且在实施方式中，使用160×160像素。当然其他尺寸和高宽比是可行的，并且在本发明的范围内，包括与以上示例相比具有较少像素的二维阵列。在图2中通过附图标记202指示单个感测元件(也称为像素)。

图3是用于认证包括用于感测指纹图案的指纹传感器的电子装置的用户的手指的方法步骤的流程图。在第一步骤中，获取候选指纹手指S302。因此，通过例如用户手指的存在来提示指纹传感器获取候选指纹的指纹图像。接下来，基于候选指纹图像确定指示手指的湿度水平的湿度水平指示S304。确定湿度水平可以以几种方式执行，例如，通过将候选指纹图像与用户的注册模板进行比较从而确定相对湿度水平，或者通过确定绝对湿度水平。例如，绝对湿度水平可以通过机器学习网络确定，该机器学习网络已经在具有例如由皮肤水分传感器确定的已知湿度水平的指纹图像上进行训练。基于湿度水平指示，执行认证预处理S306。存在用于认证预处理的若干选项，并且它们各自为湿手指的认证提供改进的性能。认证预处理概述如下。随后，S308，基于预处理执行指纹认证处理以认证用户。

如上所述，可以通过在包括注释有已知湿度水平的指纹图像的训练数据上训练机器学习算法(在机器学习网络中)来执行确定湿度水平。可以通过机器学习算法确定绝对湿度水平，该机器学习算法已经通过根据获取的指纹图像评估特征值(见下文)来在训练数据上进行训练，可以从训练数据中识别该获取的指纹图像。这样的机器学习算法因此可以被给予具有标签的图像特征，该标签包括例如湿度的类别(例如，3、4、5、6、7或8等，不同的类别)。机器学习网络可以包括支持向量机或神经网络，这两者对于本领域技术人员而言是已知的。

确定湿度水平指示的另一种可行的方式是代替为检测湿度的变化，即相对湿度表示。可以相对于先前指纹图像(例如，注册图像)来确定湿度的变化。在这种情况下，将候选指纹图像中的特征与注册图像中的特征进行比较。利用这种方法，在认证期间在活性检测中使用的指纹图像的相同表示也可以有利地用于确定湿度水平指示。换句话说，对用于活性检测的指纹图像的验证表示被循环利用，并且也输入到用于确定湿度水平检测的程序中。

为了在认证处理中进行验证，通常确定一组所谓的内围(inlier)。尽管内围的概念在本领域中是已知的，但此处仍将进行简要描述。内围是指纹特征对，优选地是局部特征对，由验证图像中的一个特征和已经发现相匹配的注册图像中的一个特征组成。更确切地说，内围是注册图像中的特征与验证图像中的对应特征之间的匹配。匹配是关于外观和几何形状的(即，它符合匹配中获得的整体变换)。每个特征对通常由二进制字符串和在图像中的位置表示。为了在两个特征之间进行比较，计算在两个二进制字符串中的不同的位置的数目。该数目被称为“汉明距离”，在本领域中是已知的。对于要被标记为内围的特征对，要求汉明距离低于阈值。换句话说，对于内围，特征表示与其在注册图像中的对应特征之间的汉明距离低于阈值。为了确定湿度水平指示，在这种情况下，以相对湿度的形式，我们可以使用如现在概念性解释的并在图4中概念性地示出的汉明距离信息。

如上所述，候选指纹图像和注册图像之间的每个匹配产生多个内围，其可以表示为如图4概念性示出的汉明距离直方图402。直方图显示特定汉明距离处的计数的数值。检测湿度的相对变化至少部分地基于以下观察：具有相对低湿度的手指的汉明距离的分布将相对于具有相对高湿度的手指的汉明距离的分布移位。在图4中也概念性地示出了具有相对低湿度的手指的汉明距离的直方图403。在图4中，还示出了概念组合直方图404，其中指示了直方图402和403之间的移位405。因此，在图4中，概念性地示出了表示来自湿手指的注册图像和验证指纹图像之间的差异的汉明距离直方图402将相对于表示来自干手指的注册图像和验证指纹图像之间的差异的汉明距离直方图403移位。该知识可以通过机器学习算法使用。换句话说，汉明距离直方图(诸如例如直方图402或403)被馈送至机器学习算法，该机器学习算法以相对的方式将该汉明距离直方图分类为例如干、正常或湿。因此，已经在先前的数据(直方图)上对机器学习算法进行教导，以识别当前指纹图像中手指的相对湿度水平。因此，学习数据可以包括如上所述的直方图之间的移位。训练数据可以包括根据注册-验证图像对以及进一步在注册和/或验证期间手指的各种干度和湿度水平形成的汉明距离直方图(或其他类型的直方图)，该注册-验证图像对来自干(注册)-干(验证)、湿/潮(注册)-湿/潮(验证)、干(注册)-湿/潮(验证)和湿/潮(注册)-干(验证)手指。

除了上述之外，内围可以仅包括满足关于相似性的匹配标准的特征对(相似性内围)，或者它可以仅包括匹配位置(几何内围)或包括两者(全部内围)。

尽管针对确定相对湿度水平在上面详细描述了汉明距离直方图，但是同样可以使用其他类型的直方图。可以基于适于比较二进制指纹特征或非二进制指纹特征的多个相似性度量来形成直方图。例如，可以使用本领域中已知的所谓的Jacard、Dice或Czekanowski度量。

如上所述，用于预处理的若干选项在本发明的范围内。一种类型的预处理包括基于湿度水平指示对候选指纹图像进行标准化。在这种情况下，在图5的流程图中概述了根据该实施方式的方法。类似于参照图3描述的方法步骤，获取候选指纹图像S302，并且基于候选指纹图像确定湿度水平指示S304。在图5的实施方式中，下一步骤S506是基于湿度水平指示对候选指纹图像进行标准化。随后，S508，对经标准化的指纹图像执行指纹认证。标准化可以以各种方式执行，但总是旨在使湿度对指纹图像的影响标准化。因此，标准化的量取决于所确定的湿度水平指示。将参照图6a至图6c对标准话进行讨论。

图6a至图6b示出了示例指纹图像。图6a是用指纹传感器获得的原始输入图像601，并且图6b是标准化图像602。通过简单的视觉比较，可以看到标准化图像更清晰地再现指纹图案。标准化被配置为对图像中的每个像素值的灰度水平值进行标准化，以便在捕获图像时减小手指的湿度的影响。示例标准化可以通过以下方式给出：

其中I(i，j)是像素(i，j)处的灰度水平，M表示I的平均值，VAR表示I的方差，G(i，j)是像素(i，j)处的标准化灰度水平，并且M₀和VAR₀是像素灰度水平的期望均值和期望方差。注意，这只是一种可能的标准化类型，并且其他类型的标准化同样适用并且在本发明的范围内。

另一种类型的标准化基于对像素值应用滤波器。例如，脊和谷的横截面形状在脊和谷的恒定方向或接近恒定方向的局部区域605中以振荡类型形状610(图6c)出现。例如，这种振荡可以类似于具有振荡频率的正弦振荡。在图6a中示出了具有至少接近恒定方向的脊和谷的示例性局部区域605。可以通过对图像应用滤波器(例如，带通滤波器)来执行标准化。考虑到局部区域605中的图像可以至少部分地通过描述脊和谷的振荡类型形状的振荡610描述，可以通过适当选择的带通滤波器去除来自图像的噪音，使得脊和谷的形状可以保留。可以应用的一种类型的带通滤波器是Gabor滤波器，这对于本领域技术人员来说是已知的。

当使用Gabor滤波器进行标准化时，可以使用具有不同滤波器参数的一组Gabor滤波器，例如，对于每个Gabor滤波器，方向和频率不同。在标准化期间，例如，每个像素值可以用针对该像素的最高滤波器输出值替换。最高滤波器输出是针对该特定像素设置的Gabor滤波器的输出值中的最高输出值。滤波器的方向由局部脊方向确定，并且滤波器的频率由局部区域605中的局部脊出现的频率确定，如图6c中的脊和谷的振荡函数610所示。

另一种类型的预处理包括选择认证模型。在这种情况下，在图7的流程图中概述了根据该实施方式的方法。类似于参照图3和图6描述的方法步骤，获取候选指纹图像S302，并且基于候选指纹图像确定湿度水平指示S304。在图7的实施方式中，下一步骤S706是基于湿度水平指示在多个认证模型中选择认证模型。如概念地示出的，如果湿度落在“高”湿度的类别表示中，则可以选择第一模型，如果湿度落在“中等”湿度的类别表示中，则可以选择第二模型，并且如果湿度落在“低”湿度的类别表示中，则可以选择第三模型。当然，可以包括多于三个模型，但是为了清楚起见，此处仅示出了三个模型。随后使用所选择的认证模型执行指纹认证S708。

参照图7中的流程图描述的模型是基于用注释有已知湿度水平指示的数据训练机器学习算法。例如，可以向包括支持向量机的机器学习网络馈送包括以下参数特征值的数据，例如，汉明距离之和、内围汉明距离之和、内围计数、平均汉明距离、汉明距离的标准差、平均内围汉明距离、平均内围状态(内围比率)、内围状态标准差和参照图4所述的汉明直方图等。用湿度水平指示注释数据，使得机器学习框架可以学习根据从指纹图像确定的输入数据识别不同的湿度水平。这种类型的机器学习通常表示为监督学习，并且优选地使用支持向量机或神经网络。

从机器学习网络，生成多个模型801、803、805。如图8中概念性地示出的，每个模型801、803、805包括用于一组参数的一组参数特征值802、804、806。对于每个模型801、803、805的一组参数特征值是由机器学习算法确定的湿度水平的共同特征。例如，模型801可以指示“高湿度”，模型803可以指示“中等湿度”，并且模型805可以指示“低湿度”。

对于认证处理，从指纹图像中提取多个特征值，并且将多个特征值与多个预定参数特征值进行比较。这些预定参数特征值可以用作上述提取的特征值的阈值。因此，多组参数特征值802、804、806可以用作阈值，其提供对于成功的认证所提取的特征值必须满足的条件。根据支持向量机的训练，已知哪个模型适合于确定的湿度水平，因此，基于所确定的湿度，在认证预处理中选择预定模型801、803、805用于后续认证处理。

可以理解的是，湿度水平的检测可以作为认证处理的一部分被执行。更详细地并且作为示例，如果第一认证使用第一模型(例如，模型801、803、805中的一个)失败，则基于根据第一认证的输出确定的湿度水平指示来选择第二模型，例如，如参照图4所述的，然后基于第二模型执行第二认证处理。

现在转而转向图9，其概念性示出了包括指纹传感器102以及处理单路(例如，用于控制指纹传感器102的控制单元902)的电子装置100。电子装置100还包括A/D转换模块906和存储器(例如，数据库908)。A/D转换模块906和数据库908都与控制单元902通信连接。此外，电子装置900包括比较和验证模块910，该比较和验证模块910适于根据认证模型对照注册指纹来认证候选指纹。比较和验证模块910可以包含在控制单元902中。

控制单元902被配置为控制指纹传感器102以获取候选指纹图像，并且基于该图像确定湿度水平指示。可以基于将图像与注册指纹图像进行比较来确定湿度水平指示，其可以提供相对湿度水平指示。湿度水平指示也可以确定为绝对湿度水平。控制单元902可以包括机器学习工作框架，其运行机器学习算法用于根据所获取的候选指纹图像来确定湿度水平。此外，确定湿度水平指示可以基于A/D转换器906中的增益或移位设置，和/或基于指纹传感器102的像素增益设置。可以通过控制单元902读取设置。比较和验证模块910或控制单元基于如上所述的湿度水平指示执行认证预处理，例如，执行标准化或模型选择，或对用户提供指令。基于认证预处理，控制单元902或比较和验证模块910执行指纹认证处理以认证用户。

控制单元包括微处理器、微控制器、可编程数字信号处理器、或其他可编程装置。控制单元也可以另外或替代的包括专用集成电路、可编程门阵列或可编程阵列逻辑、可编程逻辑装置或数字信号处理器。在控制单元包括可编程装置(例如，上述的微处理器、微控制器或可编程数字信号处理器)的情况下，处理器还可以包括计算机可执行代码，其控制可编程装置的操作。应当理解的是，借助于控制单元(或者通常称为“处理电路”)提供的功能的全部或者某些部分可以至少部分地与指纹传感器集成。

本公开内容的控制功能性可以使用现有的计算机处理器或由用于针对于此目的或另一目的所并入的适当系统的专用计算机处理器或由固线系统来实现。本公开内容范围内的实施方式包括程序产品，该程序产品包括用于在其上承载或者存储有机器可执行指令或者数据结构的机器可读介质。这样的机器可读取介质可以是可以由通用计算机或专用计算机或具有处理器的其他机器访问的任何可用介质。作为示例，这样的机器可读介质可以包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、CD-ROM或者其他光盘存储器、磁盘存储器或者其他磁存储装置或者可以用于以机器可执行指令或者数据结构的形式承载或者存储期望的程序代码并且可以被通用计算机或者专用计算机或者具有处理器的其他机器访问的任何其他介质。当信息通过网络或其他通信连接(固线、无线、或是固线或无线的组合)传送或提供到机器时，该机器适当地将连接视为机器可读取介质。因此，任何这样的连接适当地称为机器可读取介质。以上的组合也包括在机器可读取介质的范围内。例如，机器可执行指令包括使通用计算机、专用计算机或专用处理机器来执行某一功能或者功能组的指令和数据。

尽管附图可以示出顺序，但是步骤的顺序可以与所描绘的顺序不同。此外，两个或更多个步骤可以同时执行，或者部分同时发生。这样的变型将取决于选择的软件和硬件系统以及设计者的选择。所有这样的变型都在公开内容的范围内。同样，软件实现可以使用具有基于规则的逻辑及其他逻辑的标准程序设计技术来实现，以实现各种连接步骤、处理步骤、比较步骤及决定步骤。此外，尽管已经参照本发明的具体示例性实施方式描述了本发明，但是对于本领域的技术人员而言，许多不同的改变、修改等将变得明显。

另外，根据附图、公开内容及所附权利要求书的研究，本领域的技术人员在实践所要求保护的发明时可以理解并实现对所公开的实施方式的变型。此外，在权利要求书中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一个(a)”或“一种(an)”不排除多个。

Claims (16)

1.一种用于认证电子装置的用户的手指的方法，所述电子装置包括用于感测指纹图案的指纹传感器，所述方法包括以下步骤：

-获取候选指纹图像；

-基于所述候选指纹图像确定指示所述手指的湿度水平的湿度水平指示；

-基于所述湿度水平指示执行认证预处理；

-基于所述认证预处理执行指纹认证处理以认证所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，还基于所述指纹传感器的成像获取设置来确定所述湿度水平指示。

3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，还包括以下步骤：

-基于所述候选指纹图像形成验证表示；

-获取从注册指纹图像形成的注册表示；

-基于所述注册表示与所述验证表示之间的比较来确定所述湿度水平指示。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于以所述注册表示与所述验证表示之间的比较为基础的直方图来确定所述湿度水平指示。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述直方图是汉明距离直方图。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述认证预处理包括：

-基于所述湿度水平指示在多个认证模型中选择认证模型，由此使用所选择的认证模型执行所述指纹认证处理。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

-基于所述候选指纹图像和第一认证模型执行第一指纹认证处理，

-当所述指纹认证处理产生不授权认证的决定时，基于所述候选指纹图像确定指示所述手指的湿度水平的所述湿度水平指示；

-基于所述湿度水平指示选择所述认证模型。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述认证预处理包括：

-基于所述湿度水平指示从所述候选指纹图像形成标准化的候选指纹图像，其中，对所述标准化的候选指纹图像执行所述指纹认证处理。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述认证预处理包括：基于所述湿度水平指示向所述用户提供指令。

10.根据权利要求9所述的方法，在指示所述用户之后并且在执行指纹认证处理之前，还包括以下步骤：

-获取第二候选指纹图像；

-基于所述第二候选指纹图像确定指示所述手指的湿度水平的第二湿度水平指示；

-基于所述第二湿度水平指示执行第二认证预处理，由此，

基于所述第二认证预处理和所述第二候选指纹图像来执行所述指纹认证处理以认证所述用户。

11.一种指纹感测系统，包括：

-指纹传感器，其被配置为获得用户的手指的至少一部分的指纹图像；以及

-连接至所述指纹传感器的控制单元，所述控制单元被配置为：

-控制所述指纹传感器以获取候选指纹图像；

-基于所述候选指纹图像确定指示所述手指的湿度水平的湿度水平指示；

-基于所述湿度水平指示执行认证预处理；以及

-基于所述预处理执行指纹认证处理以认证所述用户。

12.根据权利要求11所述的指纹感测系统，其中，所述指纹传感器是电容式指纹传感器，其包括被配置为获得在所述手指与每个感测元件之间的电容耦合的测量值的感测元件的二维阵列。

13.根据权利要求11或12中任一项所述的指纹感测系统，其中，所述控制单元被配置为操作支持向量机或神经网络以确定湿度水平指示。

14.一种电子装置，包括：

-根据权利要求11至13所述的指纹感测系统，以及装置控制器，所述装置控制器用于：

-向所述指纹感测系统提供对所述手指的认证请求；

-从所述指纹感测系统接收所述认证信号；以及

-如果所述认证信号指示认证成功，则执行至少一个动作。

15.根据权利要求14所述的电子装置，其中，所述电子装置是移动电话。

16.一种计算机程序产品，包括存储有用于控制电子装置的计算机程序装置的计算机可读介质，所述电子装置包括控制单元和指纹传感器，其中，所述计算机程序产品包括：

-用于控制所述指纹传感器以获取候选指纹图像的代码；

-用于基于所述候选指纹图像确定指示所述手指的湿度水平的湿度水平指示的代码；

-用于基于所述湿度水平指示执行认证预处理的代码；以及

-用于基于所述认证预处理执行指纹认证处理以认证所述用户的代码。