CN110245547B - 包括非接触式手掌生物特征传感器的电子设备和相关方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了包括非接触式手掌生物特征传感器的电子设备和相关方法。一种电子设备可包括非接触式手掌生物特征传感器，该传感器包括至少一个光源和至少一个与其一起工作的光传感器。该电子设备还可以包括控制器，该控制器被配置为，从定位成与非接触式手掌生物特征传感器间隔相邻的用户手掌捕获图像数据，并基于该图像数据确定用户手掌的取向偏移。该控制器还可被配置为基于图像数据来确定用户手掌的表面畸变，并且基于图像数据、取向偏移和表面畸变来执行对用户手掌的生物特征认证。

Description

包括非接触式手掌生物特征传感器的电子设备和相关方法

技术领域

本发明涉及电子器件领域，并且更具体地讲，涉及光基图像传感器和相关方法的领域。

背景技术

生物特征感测和匹配是用于个人识别或验证的可靠且广泛应用的技术。具体地讲，生物特征识别的一种通用方法涉及扫描样本指纹或其图像并存储该图像和/或指纹图像的独特特征。诸如出于验证的目的，可将样本指纹的特征与已在数据库中的参考指纹的信息进行比较，以确定对人的正确识别。

对于电子设备，更具体地讲例如便携式设备中的验证和/或认证而言，生物特征传感器可能特别有利。此类生物特征传感器可例如由便携式电子设备的主体承载，并且其尺寸可设定为感测来自单个手指的生物特征信息，例如指纹。在生物特征传感器被集成到电子设备或主机设备中的情况下，例如，如上文所述，可能希望执行认证，特别是在电子设备上执行另一任务或某个应用时。

发明内容

一种电子设备可包括非接触式手掌生物特征传感器，该传感器包括至少一个光源和至少一个与其一起工作的光传感器。该电子设备还可以包括控制器，该控制器被配置为，从定位成与非接触式手掌生物特征传感器间隔相邻的用户手掌捕获图像数据，并基于该图像数据确定用户手掌的取向偏移。该控制器还可被配置为基于图像数据来确定用户手掌的表面畸变，并且基于图像数据、取向偏移和表面畸变来执行对用户手掌的生物特征认证。

该至少一个光源可以包括例如红外光源，该控制器可被配置为从源自红外光源的图像数据确定手掌静脉数据。该控制器可被配置为基于将手掌静脉数据与所存储的手掌静脉数据比较来执行生物特征认证。

该至少一个光源可包括例如图像投影仪，并且控制器可被配置为基于源自图像投影仪的图像数据来确定取向偏移。该图像投影仪可包括点投影仪，该点投影仪被配置为将多个点图像投射到用户手掌的表面上。

该取向偏移可包括例如，与至少一个偏转参考、间距参考、翻滚参考、X参考、Y参考和Z参考的对应一个的偏转偏移、间距偏移、翻滚偏移、X偏移、Y偏移和Z偏移中的至少一个。例如，该至少一个光源可以包括泛光源，该控制器可被配置为从源自泛光源的图像数据确定手掌皱褶数据。该控制器可被配置为基于将手掌皱褶数据与所存储的手掌皱褶数据比较来确定表面畸变。该泛光源包括在例如介于450nm至560nm之间的波长下可操作的泛光源。

该控制器可被配置为检测定位成与非接触式手掌生物特征读取器相邻的用户手掌并基于其捕获图像数据。该电子设备还可包括承载非接触式手掌生物特征传感器和控制器的便携式外壳，以及由该便携式外壳承载并耦接至控制器的无线收发器。该电子设备还可包括例如由便携式外壳承载并耦接至控制器的显示器。

控制器可被配置为例如基于与非接触式手掌生物特征传感器相邻的用户手掌的手势运动而接受手势输入。该控制器可被配置为与至少一个光源和至少一个光传感器合作以执行面部识别。该控制器可以包括处理器和耦接至处理器的存储器。

一种方法的方面涉及使用包括至少一个光源和至少一个与其合作的光传感器的非接触式手掌生物特征传感器进行生物特征认证的方法。该方法可包括使用耦接至非接触式手掌生物特征传感器的控制器从定位成与非接触式手掌生物特征传感器间隔相邻的用户手掌捕获图像数据，并基于该图像数据确定用户手掌的取向偏移。该方法还可包括使用控制器基于图像数据来确定用户手掌的表面畸变，并且基于图像数据、取向偏移和表面畸变来执行对用户手掌的生物特征认证。

另一方面涉及一种电子设备，该电子设备可包括显示层，该显示层包括透光部分和不透光部分。该电子设备还可包括手掌生物特征图像传感器层，该手掌生物特征图像传感器层在显示层下方并被配置为基于从用户手掌反射，通过显示层的透光部分的光，感测定位在显示层上方的用户手掌的图像。该电子设备还可包括控制器，该控制器被配置为，与手掌生物特征图像传感器层合作从用户手掌捕获图像数据，并基于图像数据确定用户手掌的表面畸变。该控制器还可被配置为基于图像数据和表面畸变来执行对用户手掌的生物特征认证。

例如，该手掌生物特征图像感测层可包括衬底、衬底上的光电二极管层以及光电二极管层上方的渐窄视场层。例如，该手掌生物特征图像感测层可包括衬底、衬底上的光电二极管层以及光电二极管层上方的聚焦层。

该电子设备还可包括红外光源，该控制器可被配置为从源自红外光源的图像数据确定手掌静脉数据。例如，该控制器可被配置为基于将手掌静脉数据与所存储的手掌静脉数据比较来执行生物特征认证。

该电子设备可以包括泛光源，该控制器可被配置为从源自泛光源的图像数据确定手掌皱褶数据。例如，该控制器可被配置为基于将手掌皱褶数据与所存储的手掌皱褶数据比较来确定表面畸变。该泛光源可包括在例如介于450nm至560nm之间的波长下可操作的泛光源。

该控制器可被配置为检测定位成与手掌生物特征图像传感器层相邻的用户手掌并基于其捕获图像数据。例如，该电子设备还可包括承载显示层、手掌生物特征图像传感器层和控制器的便携式外壳，以及由该便携式外壳承载并耦接至控制器的无线收发器。该电子设备还可包括例如由便携式外壳承载的表带。该控制器可以包括处理器和耦接至处理器的存储器。

一种方法方面涉及一种使用手掌生物特征图像传感器层进行生物特征认证的方法，该生物特征图像传感器层与显示层相邻并被配置为基于从用户手掌反射，通过显示层的光，感测定位在显示层上方的用户手掌的图像。该方法可包括使用耦接至手掌生物特征图像传感器层的控制器从用户手掌捕获图像数据并基于图像数据来确定用户手掌的表面畸变。该方法还可包括使用控制器基于图像数据和表面畸变来执行对用户手掌的生物特征认证。

附图说明

图1是根据一个实施方案的电子设备的示意图。

图2是根据图1的一个实施方案的电子设备的另一示意图。

图3是图1的电子设备的示意框图。

图4是图3的控制器的更详细示意框图。

图5是图1的电子设备的一部分的示意图。

图6是根据一个实施方案的使用电子设备采集的用户手掌的图像图。

图7是根据一个实施方案的流程图。

图8是根据一个实施方案的使用电子设备采集的用户手掌的图像图。

图9是根据一个实施方案的使用电子设备采集的用户手掌的另一图像图。

图10是根据另一个实施方案的电子设备的示意图。

图11是根据图10的一个实施方案的电子设备的另一示意图。

图12是图10的电子设备的示意框图。

图13是图12的控制器的更详细示意框图。

图14是图12的电子设备的显示层和手掌图像生物特征图像传感器层的示意图。

图15是根据另一个实施方案的流程图。

具体实施方式

现在将参考示出了本发明的优选实施方案的附图在下文更全面地描述本发明。然而，本发明可以多种不同的形式体现，并且不应将本发明理解为受限于本文所述的实施方案。相反，提供这些实施方案，使得本发明为周密且完整的，并且将向本领域的技术人员充分地表达本发明的范围。在全文中，类似的编号指示类似的元件，并且使用右上角加撇来表示另选的实施方案中的类似元件。

首先参考图1-图4，电子设备20例示性地包括便携式外壳21和由便携式外壳承载的控制器22。电子设备20例示性地为移动无线通信设备，例如移动电话或智能电话。电子设备20可以是另一种类型的电子设备，例如，可穿戴电子设备、平板电脑、膝上型计算机等。

控制器22可为处理器26和耦接至处理器的存储器27的形式。如本领域的技术人员应了解的，控制器22可包括其他和/或另外的电路。

无线收发器25(例如，蜂窝的、WLAN蓝牙等)也承载于便携式外壳21之内并耦接至控制器22。无线收发器25与控制器22配合以执行至少一个无线通信功能，例如针对语音和/或数据。在一些实施方案中，电子设备20可不包括无线收发器25。

显示器23也由设备外壳21承载并耦接至控制器22。本领域的技术人员应了解，显示器23可以是例如液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器，或者可以是另一种显示器。显示器23可以是触摸显示器。

另外参考图5，电子设备20还包括由便携式外壳21承载并耦接至控制器22的音频输出换能器28(即，扬声器)。接近传感器29、前向相机31(例如，“自拍相机”)、音频输入换能器32和环境光传感器33(例如，用于调节显示器23的亮度)也由便携式外壳21承载并耦接至控制器22。

现在额外参考图6和图7中的流程图60，开始于框62，现在将描述控制器22使用便携式外壳21承载的非接触式手掌生物特征传感器40感测手掌生物特征信息的操作。在框64处，控制器22可例如基于接近传感器29检测到用户手掌44被定位成与非接触式手掌生物特征传感器40相邻。控制器22可如下所述基于检测到用户手掌44与非接触式手掌生物特征传感器40相邻而捕获并处理手掌图像数据。可使用其他和/或另外的传感器(例如，相机)检测用户手掌44。如果未检测到用户手掌44，则控制器22可轮询对用户手掌的检测。

非接触式手掌生物特征传感器40包括图像投影仪，并且更具体地讲，包括例如点投影仪41。点投影仪41基于检测到与非接触式手掌生物特征传感器40相邻的用户手掌而向用户手掌44的表面上投射点图像42，例如，红外(IR)点图像(图6)(框66)。在用户手掌定位成与非接触式手掌生物特征传感器40间隔相邻时(例如，在非接触式手掌生物特征传感器的视场或感测区域之内)，光传感器，例如，IR相机43与点投影仪41合作以采集利用点图像42照明的用户手掌44的图像数据(例如，一个或多个图像或视频帧)(框68)。可存在多于一个的IR相机43。控制器22基于所感测或从IR相机43采集的图像数据确定用户手掌44的取向偏移(框70)。更具体地讲，取向偏移可包括与对应偏转参考、间距参考、翻滚参考、X参考、Y参考和Z参考的偏转偏移、间距偏移、翻滚偏移、X偏移、Y偏移和Z偏移的任何一个或多个。图6中的图像示出了用户手掌44的示例性图像并示出了相对取向偏移。

非接触式手掌生物特征传感器40还包括由便携式外壳21承载的泛光源45。泛光源45或泛光照明器可以包括可见光泛光照明器，例如，工作在450nm和560nm之间的波长(即，可见蓝-绿光)中。在一些实施方案中，泛光源45可另选地或除此之外包括IR泛光源。此外，在一些实施方案中，显示器23可另选地或除此之外限定泛光源或另外的泛光源，并可选择性地操作像素。在泛光源45包括IR泛光源的情况下，IR泛光源可与点投影仪41和IR相机43合作，例如，以在确定用户手掌44的取向偏移期间进一步照明。当然，泛光源45可与其他光源和传感器一起使用，例如，以用于执行其他功能，如本文所述。

在用户手掌定位成与非接触式手掌生物特征传感器40间隔相邻时，IR相机43与泛光源45合作以捕获泛光源45照明的用户手掌44的图像数据(框72)。在框74处，控制器22基于图像数据确定用户手掌44的表面畸变，例如，手掌皱褶数据。更具体地讲，控制器22基于手掌皱褶数据与所存储的手掌皱褶数据(例如，存储于存储器27中)之间的比较，确定表面畸变。当然，可使用一个或多个其他或另外的光传感器捕获由泛光源45照明的用户手掌44的图像数据。

本领域的技术人员应了解，用户手掌44中的皮肤表面掌纹是使用蓝色和绿色范围中可见波长拍摄的用户手掌图像中的主要特征。例如，图8中的图像示出了用蓝光(即，471nm)照明的用户手掌44中的主要皮肤表面掌纹。例如，可从这些图像中提取掌纹图案，并且基于上述畸变估计来将其归一化。

在框80处，控制器22基于图像数据、取向偏移和表面畸变来执行对用户手掌44的生物特征认证。更具体地讲，IR光源46可被选择性地操作并与IR相机43合作以在用户手掌定位成与非接触式手掌生物特征传感器40间隔相邻时，采集利用IR光源46照明的用户手掌44的图像数据(框76)。在一些实施方案中，泛光源45可用于照明用户手掌44和/或另一个或另外的IR相机可用于采集用户手掌的图像数据。在框78处，控制器22可从采集自或源自IR光源46的图像数据确定手掌静脉数据。当然，其他和/或另外的IR光源以及IR相机或传感器可合作并被用作确定手掌静脉数据的依据。在框80处，控制器22可基于所确定的手掌静脉数据与例如存储在存储器27中的所存储手掌静脉数据之间的比较来执行生物特征认证。在一些实施方案中，生物特征认证的结果可导致不匹配确定或匹配相似性评分以及生成匹配相似性评分的详细畸变校正图。当然，可使用一个或多个其他或另外的光传感器捕获由IR光源46照明的用户手掌44的图像数据。

如本领域的技术人员应了解的，皮下静脉图案通常是在红外波长或近红外波长下拍摄的用户手掌图像中的主要特征。图9是用近IR光(即，851nm)照明的用户手掌44的图像。静脉图案可从那些基于近IR的图像提取，例如，基于通过匹配皮肤表面掌纹而产生的详细畸变而被归一化，然后被以生物识别方式匹配到先前记录并存储的模板，以产生匹配相似性评分。

操作在框82处结束。然而，本领域的技术人员应当理解，当用户的手在非接触式手掌生物特征传感器20上方移动时，电子设备40可重复上述过程或步骤若干次，以生成一系列匹配评分，这些匹配评分可被组合并且检测欺骗演示，欺骗演示不可能展示出活体手部会具有的正常随机挠曲。

本领域的技术人员应了解，本文所述用于非接触式手掌生物特征传感器40感测的部件也可用于其他和/或另外的功能。例如，控制器22可基于与非接触式手掌生物特征传感器40相邻的用户手掌44的运动接受手势输入。手势可与上述认证操作分开或不同。控制器22可基于所接受的手势来执行一个或多个设备操作，诸如应用快捷方式、显示功能等。在一些实施方案中，控制器可在执行认证时接受该手势输入(即，在接受手势时执行认证)。例如，控制器可基于手势认证用户手掌44并打开给定应用。

在另一个实施例中，控制器22可执行面部识别。更具体地讲，控制器22可在例如一系列操作中选择性地操作IR相机43、点投影仪41、IR光源46和/或泛光源45或与它们合作，以执行面部识别。

当前用于用户识别的现有非接触式生物特征识别系统可能越来越不方便，因为为了正确操作，通常需要用户在生物特征测量过程中稳定且准确地将其手或手指保持在特定位置。这通常会产生相当令人不悦的用户体验，尤其是由于用户无法将其手稳定且准确地定位在特定位置而导致系统失败时。因此，本文所述的电子设备20可通过允许手掌放置中的运动或不准确而提供提准确度增大的手掌生物特征感测或认证。

一种方法的方面涉及使用包括至少一个光源45、46和至少一个与其合作的光传感器43的非接触式手掌生物特征传感器40进行生物特征认证的方法。该方法包括使用耦接至非接触式手掌生物特征传感器40的控制器22从定位成与非接触式手掌生物特征传感器间隔相邻的用户手掌44捕获图像数据，并基于该图像数据确定用户手掌的取向偏移。该方法还包括使用控制器22基于图像数据来确定用户手掌44的表面畸变，并且基于图像数据、取向偏移和表面畸变来执行对用户手掌的生物特征认证。

现在参考图10-图13，另一个方面涉及电子设备20’的实施方案，该电子设备例示性地包括便携式外壳21’或由便携式外壳承载的设备主体和控制器22’。电子设备20’例示性地为可穿戴移动无线通信设备(例如，智能手表)，并包括用于将其固定到用户手腕的表带28’或绑带。电子设备20’可以是另一种类型的电子设备，例如，移动电话或智能电话、平板电脑、膝上型计算机等。

控制器22’可为处理器26’和耦接至处理器的存储器27’的形式。如本领域的技术人员应了解的，控制器22’可包括其他和/或另外的电路。

无线收发器25’(例如，蜂窝的、WLAN蓝牙等)也承载于便携式外壳21’之内并耦接至控制器22’。无线收发器25’与控制器22’配合以执行至少一个无线通信功能，例如针对语音和/或数据。在一些实施方案中，电子设备20’可不包括无线收发器25’。

显示器23’也由设备外壳21’承载并耦接至控制器22’。本领域的技术人员应了解，显示器23’可以是例如液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器，或者可以是另一种显示器。显示器23’可以是触摸显示器。电子设备20’可充当腕表，例如，使得控制器22’与显示器23’合作以显示当前时间。控制器22’可与显示器23’合作以显示其他类型的信息，例如应用或通信通知、基于运动的数据、生物特征数据等。

手指操作的用户输入设备24a’、24b’被例示为按钮开关和旋转轮盘的形式，也由设备主体或便携式外壳21’承载并耦接至处理器22’。按钮开关24a’和旋转轮盘24b’与处理器22’合作以响应于其操作执行设备功能。例如，设备功能可以包括对电子设备20’加电或断电，经由无线收发器25’发起通信，和/或执行菜单功能。

虽然没有具体示出和/或描述，但类似于如上所述的实施方案，电子设备20’还可包括由便携式外壳21’承载的音频输出换能器28’(即，扬声器)、接近传感器29’、相机31’、音频输入换能器32’和环境光传感器33’。

现在额外参考图14，显示器23’形成于包括透光部分51’和不透光部分52’的显示层50’之内。手掌生物特征图像传感器层40’位于显示层50’下方。手掌生物特征图像传感器层40’基于从用户手掌反射，通过显示层的透光部分51’的光，感测定位在显示层50’上方的用户手掌44’的图像。不论用户手掌与显示层间隔还是接触，手掌生物特征图像传感器层40’都可感测定位在显示层50’上方的用户手掌44’的图像。

手掌生物特征图像传感器层40’包括衬底46’、衬底上的光电二极管层47’以及光电二极管层上的渐窄视场层或聚焦层48’(例如，包括透镜)。

现在参考图15中的流程图60’，从框62’开始，现在将描述控制器22’感测手掌生物特征数据的操作。在框64’处，控制器22’可例如基于接近传感器29’检测到用户手掌44’被定位成与手掌生物特征图像传感器层40’相邻。控制器22’可如下所述基于检测到用户手掌44’与手掌生物特征图像传感器层40’相邻而捕获并处理图像数据。可使用其他和/或另外的传感器(例如，相机)检测用户手掌44’。如果未检测到用户手掌44’，则控制器22’可轮询对用户手掌的检测。

控制器22’与手掌生物特征图像传感器层40’合作以捕获图像数据。可基于从用户手掌反射，通过显示层50’的透光部分51’和渐窄视场层或聚焦层48’到达光电二极管层47’的光，从用户手掌44’的图像采集图像数据。下文将描述如何捕获图像数据的进一步细节。本领域的技术人员应了解，无论用户手掌44’与显示层50’接触还是与显示层分开，都可从它捕获图像数据。

电子设备20’还包括由便携式外壳21’承载的泛光源45’。泛光源45’或泛光照明器可以包括可见光泛光照明器，例如，工作在450nm和560nm之间的波长(即，可见蓝-绿光)中。在一些实施方案中，泛光源45’可另选地或除此之外包括IR泛光源。此外，在一些实施方案中，显示器23’可另选地或除此之外限定泛光源或另外的泛光源，并可选择性地操作像素。当然，泛光源45’可与其他光源和传感器一起使用，例如，以用于执行其他功能，如本文所述。在框70’处，在被泛光源45’照明时，控制器22’与手掌生物特征图像传感器层40’合作以捕获图像数据。

在框68’处，控制器22’基于源自泛光源45’的图像数据确定用户手掌44’的表面畸变，例如，手掌皱褶数据。更具体地讲，控制器22’基于手掌皱褶数据与所存储的手掌皱褶数据(例如，存储于存储器27’中)之间的比较，确定表面畸变。本领域的技术人员应了解且如上所述，用户手掌44’中的皮肤表面掌纹是使用蓝色和绿色范围中可见波长拍摄的用户手掌图像中的主要特征。

在框74’处，控制器22’基于图像数据和表面畸变来执行对用户手掌44’的生物特征认证。更具体地讲，可选择性地操作IR光源46’，利用手掌生物特征图像传感器层40’，在用户手掌定位在显示层50’上方时，可捕获利用IR光照明的用户手掌44’的图像数据(框70’)。在一些实施方案中，泛光源45’可用于照明用户手掌44’。在框72’处，控制器22’可从采集自或源自IR光源46’的图像数据确定手掌静脉数据。当然，其他和/或另外的IR光源可合作并被用作确定手掌静脉数据的依据。在框74’处，控制器22’可基于所确定的手掌静脉数据与例如存储在存储器27’中的所存储手掌静脉数据之间的比较来执行生物特征认证。在一些实施方案中，例如，如上所述，生物特征认证的结果可导致不匹配确定或匹配相似性评分以及生成匹配相似性评分的详细畸变校正图。

一种方法方面涉及一种使用手掌生物特征图像传感器层40’进行生物特征认证的方法，该生物特征图像传感器层在包括透光部分51’和不透光部分52’的显示层50’下方，并被配置为基于从用户手掌反射，通过显示层的透光部分的光，感测定位在显示层上方的用户手掌44’的图像。该方法包括使用耦接至手掌生物特征图像传感器层40’的控制器22’从用户手掌44’捕获图像数据并基于图像数据来确定用户手掌的表面畸变。该方法还可包括使用控制器22’基于图像数据和表面畸变来执行对用户手掌的生物特征认证。

尽管本文结合多个实施方案描述了各元件，但本领域的技术人员应当理解，可将来自任何实施方案的任何元件与来自一个或多个其他实施方案的一个或多个元件一起使用。另外，单个元件可执行多个元件的功能。

本发明认识到在本发明技术中包括生物特征数据的个人信息数据可用于使用户受益。例如，使用生物特征认证数据可用于方便地访问设备特征而不使用密码。在其他实施例中，收集用户生物特征数据以向用户提供关于其健康或健身水平的反馈。此外，本发明还设想包括生物特征数据的个人信息数据有益于用户的其他用途。

本发明还设想负责此类个人信息数据的收集、分析、公开、传输、存储或其他用途的实体将遵守已确立的隐私政策和/或隐私做法。具体地讲，此类实体应执行并一致使用一般公认为满足或超过行业或政府要求的隐私政策和做法，以维护个人信息数据的私有和安全，包括使用满足或超过行业或政府标准的数据加密和安全方法。例如，来自用户的个人信息应当被收集用于实体的合法且合理的用途，并且不在这些合法用途之外共享或出售。另外，此类收集应当仅在用户知情同意之后进行。另外，此类实体应采取任何所需的步骤，以保障和保护对此类个人信息数据的访问，并且确保能够访问个人信息数据的其他人遵守他们的隐私政策和程序。另外，这种实体可使其本身经受第三方评估以证明其遵守广泛接受的隐私政策和做法。

不管前述情况如何，本发明还设想用户选择性地阻止使用或访问包括生物特征数据的个人信息数据的实施方案，并且进一步设想过对在基于云的服务中存储数据和/或限制访问其的用户约束。即本发明预期可提供硬件元件和/或软件元件，以防止或阻止对此类个人信息数据的访问。例如，在生物特征认证方法的情况下，本发明技术可被配置为允许用户通过单独或组合地提供安全信息诸如密码、个人识别号(PINS)、触摸手势或本领域的技术人员已知的其他认证方法来选择性地绕过生物特征认证步骤。在另一个实施例中，用户可选择移除、禁用或限制对某些收集用户的个人健康或健身数据的健康相关应用的访问。

各种单元、电路或其他部件可被描述为“被配置为”执行一个或多个任务。在此类上下文中，“被配置为”是一般表示“具有”在操作期间执行一个或多个任务的“电路”的结构的宽泛表述。如此，即使在单元/电路/部件当前未接通时，单元/电路/部件也可被配置为执行任务。一般来讲，形成与“被配置为”对应的结构的电路可包括硬件电路和/或存储可执行以实现该操作的程序指令的存储器。存储器可以包括易失性存储器，诸如静态或动态随机存取存储器和/或非易失性存储器，诸如光盘或磁盘存储装置、闪存存储器、可编程只读存储器等。硬件电路可以包括组合式逻辑电路、时钟存储设备(诸如软盘、触发器、锁存器等)、有限状态机、诸如静态随机存取存储器或嵌入式动态随机存取存储器的存储器、定制设计电路、可编程逻辑阵列等的任意组合。类似地，为了描述方便，可以将各种单元/电路/部件描述为用于执行一个或多个任务任务。此类描述应当被解释为包括短语“被配置为”。表述被配置为执行一个或多个任务的单元/电路/部件明确地旨在对该单元/电路/部件不调用35U.S.C.§112(f)的解释。

在一个实施方案中，可以通过用诸如Verilog或VHDL的硬件描述语言(HDL)编码电路描述来实现根据本公开的硬件电路。可以针对给定集成电路制造技术设计的单元库合成HDL描述，并可以出于定时、功率和其他原因修改，以获得最终的设计数据库，可以将最终的设计数据库传输到工厂以生成掩模并最终生产集成电路。一些硬件电路或其部分也可以在示意图编辑器中定制设计并与合成电路一起被捕获到集成电路设计中。集成电路可以包括晶体管并还可以包括其他电路元件(例如，诸如电容器、电阻器、电感器等无源元件)以及晶体管和电路元件之间的互连。一些实施方案可以实现耦接在一起的多个集成电路，以实现硬件电路，和/或可以在一些实施方案中使用离散元件。

受益于前文描述及相关附图中所呈现的教导内容的本领域的技术人员将想到本发明的许多修改形式和其他实施方案。因此，应当理解，本发明不限于所公开的具体实施方案，并且修改形式和实施方案旨在涵盖于所附权利要求书的范围内。

Claims (24)

1.一种电子设备，包括：

显示层，所述显示层包括透光部分和不透光部分；

手掌生物特征图像传感器层，所述手掌生物特征图像传感器层在所述显示层下方并被配置为基于从用户手掌反射、通过所述显示层的所述透光部分的光，感测定位在所述显示层上方的用户手掌的图像；以及

控制器，所述控制器被配置为：

与所述手掌生物特征图像传感器层合作，从所述用户手掌捕获图像数据，

基于从所述图像数据中提取的所述用户手掌的手掌褶皱数据与存储的手掌褶皱数据之间的比较确定所述用户手掌的表面畸变，

通过从所述图像数据中提取所述用户手掌的静脉图案来从所述图像数据确定手掌静脉数据，以及

基于所述表面畸变以及将所述手掌静脉数据与存储的手掌静脉数据进行比较来执行对所述用户手掌的生物特征认证。

2.根据权利要求1所述的电子设备，其中所述手掌生物特征图像传感器层包括：

衬底；

光电二极管层，所述光电二极管层在所述衬底上；以及

渐窄视场层，所述渐窄视场层在所述光电二极管层上方。

3.根据权利要求1所述的电子设备，其中所述手掌生物特征图像传感器层包括：

衬底；

光电二极管层，所述光电二极管层在所述衬底上；以及

聚焦层，所述聚焦层在所述光电二极管层上方。

4.根据权利要求1所述的电子设备，包括红外光源；并且其中所述控制器被配置为从源自所述红外光源的所述图像数据确定所述手掌静脉数据。

5.根据权利要求1所述的电子设备，包括泛光源；并且其中所述控制器被配置为从源自所述泛光源的所述图像数据确定所述手掌皱褶数据。

6.根据权利要求5所述的电子设备，其中所述泛光源包括在介于450nm至560nm之间的波长处可操作的泛光源。

7.根据权利要求1所述的电子设备，其中所述控制器被配置为检测定位成与所述手掌生物特征图像传感器层相邻的用户手掌并基于其捕获所述图像数据。

8.根据权利要求1所述的电子设备，包括：

便携式外壳，所述便携式外壳承载所述显示层、手掌生物特征图像传感器层和控制器；以及

无线收发器，所述无线收发器由所述便携式外壳承载并耦接至所述控制器。

9.根据权利要求8所述的电子设备，还包括由所述便携式外壳承载的表带。

10.根据权利要求1所述的电子设备，其中所述控制器包括处理器和耦接至所述处理器的存储器。

11.一种生物特征认证方法，所述生物特征认证使用手掌生物特征图像传感器层，所述手掌生物特征图像传感器层在包括透光部分和不透光部分的显示层下方并被配置为基于从用户手掌反射、通过所述显示层的所述透光部分的光来感测定位在所述显示层上方的用户手掌的图像，所述方法包括：

使用耦接到所述手掌生物特征图像传感器层的控制器来：

从所述用户手掌捕获图像数据，

基于从所述图像数据中提取的所述用户手掌的手掌褶皱数据与存储的手掌褶皱数据之间的比较确定所述用户手掌的表面畸变，

通过从所述图像数据中提取所述用户手掌的静脉图案来从所述图像数据确定手掌静脉数据，以及

基于所述表面畸变以及将所述手掌静脉数据与存储的手掌静脉数据进行比较来执行对所述用户手掌的生物特征认证。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述手掌生物特征图像传感器层包括：

衬底；

光电二极管层，所述光电二极管层在所述衬底上；以及

渐窄视场层，所述渐窄视场层在所述光电二极管层上方。

13.根据权利要求11所述的方法，包括使用所述控制器从源自红外光源的所述图像数据确定所述手掌静脉数据。

14.根据权利要求11所述的方法，包括使用所述控制器从源自泛光源的所述图像数据确定所述手掌皱褶数据。

15.根据权利要求14所述的方法，其中所述泛光源包括在介于450nm至560nm之间的波长处可操作的泛光源。

16.根据权利要求11所述的方法，包括使用所述控制器检测定位成与所述显示层相邻的用户手掌并基于其捕获所述图像数据。

17.根据权利要求11所述的方法，其中所述手掌生物特征图像传感器层、显示层和控制器由便携式外壳承载；并且其中无线收发器由所述便携式外壳承载并耦接至所述控制器。

18.根据权利要求17所述的方法，其中由所述便携式外壳承载表带。

19.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质用于使用手掌生物特征图像传感器层进行生物特征认证，所述手掌生物特征图像传感器层在包括透光部分和不透光部分的显示层下方并被配置为基于从用户手掌反射、通过所述显示层的所述透光部分的光来感测定位在所述显示层上方的用户手掌的图像，所述计算机可读介质包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由耦接到所述手掌生物特征图像传感器层的处理器执行时使得所述处理器执行包括以下的操作：

从所述用户手掌捕获图像数据，

基于从所述图像数据中提取的所述用户手掌的手掌褶皱数据与存储的手掌褶皱数据之间的比较确定所述用户手掌的表面畸变，

通过从所述图像数据中提取所述用户手掌的静脉图案来从所述图像数据确定手掌静脉数据，以及

基于所述表面畸变以及将所述手掌静脉数据与存储的手掌静脉数据进行比较来执行对所述用户手掌的生物特征认证。

20.根据权利要求19所述的计算机可读介质，其中所述手掌生物特征图像传感器层包括：

衬底；

光电二极管层，所述光电二极管层在所述衬底上；以及

渐窄视场层，所述渐窄视场层在所述光电二极管层上方。

21.根据权利要求19所述的计算机可读介质，其中所述操作包括从源自红外光源的所述图像数据确定所述手掌静脉数据。

22.根据权利要求19所述的计算机可读介质，其中所述操作包括从源自泛光源的所述图像数据确定所述手掌皱褶数据。

23.根据权利要求22所述的计算机可读介质，其中所述泛光源包括在介于450nm至560nm之间的波长处可操作的泛光源。

24.根据权利要求19所述的计算机可读介质，其中所述操作包括检测定位成与所述显示层相邻的用户手掌并基于其捕获所述图像数据。

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