CN111027468A - 一种指纹验证方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种指纹验证方法、装置及计算机可读存储介质，在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制光学指纹模组采集指纹图像；基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。通过本申请方案的实施，对引入了环境光噪声干扰的指纹图像进行去噪处理后进行指纹验证，增强了指纹图像的还原度和准确性，有效提升了指纹验证性能。

Description

一种指纹验证方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种指纹验证方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着终端技术的不断发展，全面屏终端的普及率越来越高，由于全面屏终端的屏占比较高，屏下指纹识别技术也应运而生。目前，光学指纹识别技术作为一种主流的屏下指纹识别技术，由于其快速的响应速度和精准的识别率，受到市场的较大青睐。

其中，光学指纹识别的成像原理为：光源发射光线，光线经过按压有指纹的显示屏上的指纹识别区域，反射到光学指纹模组块上，光学指纹模组接收反射的光线并进行处理，从而形成用于指纹匹配的指纹图像。由此可见，目前生成指纹图像所采用的是光学成像方式，然而在实际应用中，在光学指纹模组进行指纹采集时，除了终端上光源所发射的光线，终端所处的外部环境通常也会存在光线，从而环境光线在一定程度上对光学指纹模组的采图造成了干扰，导致最终所采集到的指纹图像与实际指纹图像具有偏差(也即图像失真)，进而使得指纹识别准确性较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种指纹验证方法、装置及计算机可读存储介质，至少能够解决相关技术中在进行光学指纹识别时，所采集的指纹图像较易失真的问题。

本申请实施例第一方面提供了一种指纹验证方法，应用于电子装置，所述电子装置包括显示屏以及与所述显示屏的指纹识别区域对应设置的光学指纹模组，包括：

在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制所述光学指纹模组采集指纹图像；

基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；

采用标准指纹特征数据对经过所述过滤处理后的所述指纹图像进行匹配验证。

本申请实施例第二方面提供了一种指纹验证装置，应用于电子装置，所述电子装置包括显示屏以及与所述显示屏的指纹识别区域对应设置的光学指纹模组，包括：

采集模块，用于在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制所述光学指纹模组采集指纹图像；

过滤模块，用于基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；

验证模块，用于采用标准指纹特征数据对经过所述过滤处理后的所述指纹图像进行匹配验证。

本申请实施例第三方面提供了一种电子装置，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，处理器执行计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的指纹验证方法中的各步骤。

本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的指纹验证方法中的各步骤。

由上可见，根据本申请方案所提供的指纹验证方法、装置及计算机可读存储介质，在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制光学指纹模组采集指纹图像；基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。通过本申请方案的实施，对引入了环境光噪声干扰的指纹图像进行去噪处理后进行指纹验证，增强了指纹图像的还原度和准确性，有效提升了指纹验证性能。

附图说明

图1为本申请第一实施例提供的指纹验证方法的基本流程示意图；

图2为本申请第一实施例提供的一种指纹匹配方法的流程示意图；

图3为本申请第一实施例提供的环境光噪声过滤处理方法的流程示意图；

图4为本申请第一实施例提供的另一种指纹匹配方法的流程示意图；

图5为本申请第二实施例提供的指纹验证方法的细化流程示意图；

图6为本申请第三实施例提供的指纹验证装置的程序模块示意图；

图7为本申请第四实施例提供的电子装置的结构示意图。

具体实施方式

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。

为了解决相关技术中在进行光学指纹识别时，所采集的指纹图像较易失真的技术问题，本申请第一实施例提供了一种指纹验证方法，应用于电子装置，电子装置包括显示屏组件和光学指纹模组，光学指纹模组设置于指纹识别区域所对应的显示屏位置之下，如图1为本实施例提供的指纹验证方法的基本流程图，该指纹验证方法包括以下的步骤：

步骤101、在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制光学指纹模组采集指纹图像。

具体的，在实际应用中，终端在不同的应用场景下均可具备指纹验证需求，例如指纹支付、指纹解锁等。另外，指纹识别在显示屏上特定的指纹识别区域进行，指纹识别区域在显示屏上的设置位置，与光学指纹模组的屏下设置位置相对应，本实施例的终端上可以设置有一个或多个指纹识别区域，在此不作唯一限定。

应当说明的是，光学指纹模组包括光学透镜系统、传感器芯片、红外滤光片等，在手指接触显示屏而对显示屏按压时，显示屏产生的光线照射在指纹上，然后光线被指纹反射到显示屏下方的光学指纹模组，而由光学指纹模组生成指纹图像。

步骤102、基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理。

具体的，在实际应用中，外部的环境光线会入射到指纹模组的指纹传感器下，从而在所生成的指纹图像中携带有环境底噪，而造成图像失真例如图像过爆等，影响指纹验证性能。应当说明的是，在本实施例中，光学指纹模组可以应用于OLED显示屏或LCD显示屏，其中，OLED显示屏是利用可见光进行指纹图像成像，而LCD显示屏则是利用红外光进行指纹图像成像，从而两种成像机制对应的环境光噪声干扰信息则分别为环境可见光噪声干扰信息和环境红外光噪声干扰信息，所对应的环境光噪声图像分别为环境可见光噪声图像和环境红外光噪声图像。

在本实施例一种可选的实施方式中，在基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理之前，还包括：将环境光强度与预设的光强度阈值进行比较；在环境光强度大于光强度阈值时，执行基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理的步骤。

具体的，在实际应用中，指纹验证所发生的环境有所不同，其中，在弱光环境下，指纹图像采集所依赖的更多是终端上的光源所发的光，而外部环境光所引入的信息量较小，可能并未对指纹图像的质量造成实质干扰，基于此，本实施例仅在强光环境下对指纹图像进行环境光噪声过滤处理，在保证指纹图像的质量的同时，避免终端处理性能产生不必要的浪费。

进一步地，在本实施例一种可选的实施方式中，将环境光强度与预设的光强度阈值进行比较之后，还包括：在环境光强度小于光强度阈值时，基于预设的显示屏噪声图像，对指纹图像中的显示屏噪声干扰信息进行过滤处理；采用标准指纹特征数据，对过滤显示屏噪声干扰信息后的指纹图像进行匹配验证。

具体的，在实际应用中，由于光源发射的光线发射至指纹之后，反射指纹模组的过程中会经过显示屏的相关组件，或在采集指纹的同时采集到的显示屏上指纹识别区域存在的污渍，从而光线中除了携带有指纹信息之外还携带有显示屏噪声干扰信息。为了保证指纹图像的清晰度和可分辨性，本实施例在弱光环境下尽管不进行环境光噪声过滤处理，还是会对指纹图像中显示屏带来的固有底噪进行滤除。应当理解的是，本实施例中的显示屏噪声图像可以是在终端出厂时，在产线上的标定工位通过按压肉色测试头或黑色测试头所采集的图像。

此外，还应当说明的是，本实施例在进行环境光噪声干扰处理的同时，也可以对显示屏噪声干扰进行处理，其中一种方式是环境光噪声图像中即包括有环境光噪声干扰信息和显示屏噪声干扰信息，从而在对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理的同时，还对指纹图像中的显示屏噪声干扰信息进行过滤处理，而另外一种方式则是环境光噪声图像中只包括有环境光噪声干扰信息，而需另外获取显示屏噪声图像来提取显示屏噪声干扰信息。

步骤103、采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。

具体的，本实施例对指纹模组所采集的指纹图像进行了环境光噪声过滤，然后再将所得到的真实度、还原度较高的指纹图像进行比对验证，提高指纹验证性能。

如图2所示为本实施例提供的一种指纹匹配方法的流程示意图，在本实施例一种可选的实施方式中，采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证具体包括以下步骤：

步骤201、提取经过过滤处理后的指纹图像中的指纹特征数据；

步骤202、将指纹特征数据与标准指纹特征数据进行匹配，得到指纹匹配相关度；

步骤203、基于指纹匹配相关度与相关度阈值的比较结果确定指纹验证结果。

具体的，在本实施例中，在匹配得到的相关度高于预设的相关度阈值时，控制终端通过对指纹的合法性认证，从而允许终端执行解锁或支付等。在实际应用中，相关度阈值的设定可视实际应用场景而定，例如在支付应用中设定较高的相关度阈值，而在解锁应用中则可设定一相对较低的相关度阈值。

如图3所示为本实施例提供的一种环境光噪声过滤处理方法的流程示意图，在本实施例一种可选的实施方式中，基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理具体包括以下步骤：

步骤301、控制光学指纹模组采集指纹图像之前，控制光学指纹模组在环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像；

步骤302、基于环境光噪声标定图像对环境光强度下的环境光噪声干扰信息进行标定处理，得到环境光噪声图像；

步骤303、基于经过标定处理得到的环境光噪声图像，对所采集到的指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理。

具体的，本实施例在进行指纹采集之前，控制光学指纹图像在无指纹环境下采集图像，以用于环境光噪声图像的标定，应当说明的是，本实施例可以仅采集一张环境光噪声标定图像，也可以连续采集多张环境光噪声标定图像。由于本实施例在指纹采集之前即已标定得到环境光噪声图像，从而可以在第一时间进行指纹图像的环境光噪声过滤处理，进而可以保证指纹验证的响应速度。

在本实施例一种可选的实施方式中，控制光学指纹模组在环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像之前，还包括：基于环境光强度查询预设的环境光噪声图像索引表，环境光噪声图像索引表包括环境光强度与环境光噪声图像的关联关系；其中，在查询失败时，执行控制光学指纹模组在环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像的步骤；在查询成功时，基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理包括：基于查询得到的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理。

具体的，在本实施例中，可以在产线上预先将各环境光强度下对应的环境光噪声干扰信息进行标定，来得到对应的环境光噪声图像，从而在实际的指纹验证场景下，可直接基于实时的环境光强度在索引表中查询对应的环境光噪声图像，来对指纹图像进行环境光噪声去除处理。当然，在另一些实施方式中，环境光噪声索引表中的关联关系也可以不提前标定，而是在实际应用中对实时标定得到的环境光噪声图像与对应环境光强度进行关联，然后将关联关系进行保存得到索引表，而在这种实施方式中，索引表中的信息随着终端使用程度的加深而逐渐丰富，而在使用过程中，可能存在某个环境光强度是此前并未经历的，那么则索引表中则并不能查询得到对应的环境光噪声图像，那么为了保证环境光噪声干扰处理的正常进行，则仍采用前述提前采集环境光噪声标定图像进行环境光噪声干扰信息标定的方案。

在本实施例一种可选的实施方式中，在基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理之前，还包括：获取当前的指纹验证请求所对应的指纹验证应用类型；判断指纹验证应用类型是否满足预设的过滤处理触发条件；在满足过滤处理触发条件时，执行基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理的步骤。

具体的，在实际应用中，终端对用户进行指纹验证的实际应用场景会有所不同，例如可能是支付、解锁、考勤、程序登陆等，而通常不同的指纹验证应用类型受拒真率(FRR，False Rejection Rate)的影响有所不同，这里的拒真率也即对真指纹进行识别时判断为假的概率，例如指纹解锁可以容受相对较高的拒真率，而指纹支付则要求相对较低的拒真率，基于此，在执行本实施例的环境光噪声干扰处理之前，判定当前指纹验证应用类型，在特定应用类型下，例如该应用类型所要求的矩阵率低于预设阈值，则执行环境光噪声干扰处理流程，以保证指纹验证性能，而若非特定应用类型，则可以按照传统指纹验证方式，直接将所采集的指纹图像进行匹配验证，以节省终端的处理性能，并在一定程度上可提升指纹验证结果响应速度。

如图4所示为本实施例提供的另一种指纹匹配方法的流程示意图，进一步地，在本实施例一种可选的实施方式中，在采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证之后，还具体包括以下步骤：

步骤401、在指纹验证失败时，基于预设的环境光强度调整值对环境光强度进行修正；

步骤402、基于与修正后的环境光强度相对应的环境光噪声图像，重新对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；

步骤403、采用标准指纹特征数据对重新经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。

具体的，在实际应用中，可能存在所判定的当前环境光强度与指纹图像采集时的实时环境光强度有所偏差的情况，从而导致所确定的环境光噪声图像中的环境光噪声干扰信息与指纹图像中实际的环境光噪声干扰信息不相符，在一种情况下，所判定的当前环境光强度低于指纹图像采集时的实时环境光强度，那么从指纹图像中过滤出的环境光噪声干扰信息则较少，导致指纹图像中的环境光噪声干扰未去除完全，指纹图像的还原度可能仍旧不是太高，或在另一种情况下，若所判定的当前环境光强度高于采集指纹图像时的实时环境光强度，那么从指纹图像中过滤出的信息则较多，导致指纹图像被过度处理，图像中剩余信息量较少，而使得最终的指纹图像的表现能力较差。基于此，本实施例基于预设调整值修正所判定的环境光强度，然后基于修正后的环境光强度所对应的环境光噪声图像对指纹图像进行处理，以进一步提升指纹验证性能。

基于上述本申请实施例的技术方案，在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制光学指纹模组采集指纹图像；基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。通过本申请方案的实施，对引入了环境光噪声干扰的指纹图像进行去噪处理后进行指纹验证，增强了指纹图像的还原度和准确性，有效提升了指纹验证性能。

图5中的方法为本申请第二实施例提供的一种细化的指纹验证方法，应用于电子装置，电子装置包括显示屏以及与显示屏的指纹识别区域对应设置的光学指纹模组，该指纹验证方法包括：

步骤501、在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制光感传感器采集当前指纹验证环境的环境光强度。

步骤502、在当前环境光强度大于光强度阈值时，基于当前环境光强度查询环境光噪声图像索引表；其中，环境光噪声图像索引表包括环境光强度与环境光噪声图像的关联关系。

在本实施例中，光学指纹模组可以应用于OLED显示屏或LCD显示屏，其中，OLED显示屏是利用可见光进行指纹图像成像，而LCD显示屏则是利用红外光进行指纹图像成像，从而两种成像机制所对应的环境光噪声图像分别为环境可见光噪声图像和环境红外光噪声图像。

应当说明的是，在弱光环境下，外部环境光所引入的信息量较小，可能并未对指纹图像的质量造成实质干扰，基于此，本实施例仅在强光环境下对指纹图像进行环境光噪声过滤处理，避免终端处理性能产生不必要的浪费。

步骤503、在查询失败时，控制光学指纹模组在当前环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像。

具体的，本实施例中可以在终端产线上预先对特定环境光强度下的环境光噪声干扰信息进行标定，而在实际应用中，可能当前环境光强度下的环境光噪声干扰信息并未进行提前标定，从而本实施例需要对其进行实时标定。

步骤504、基于环境光噪声标定图像对当前环境光强度下的环境光噪声干扰信息进行标定处理，得到环境光噪声图像。

本实施例在进行指纹采集之前，控制光学指纹图像在无指纹环境下采集当前环境光强度下的标定图像，以用于环境光噪声图像的标定。

步骤505、控制光学指纹模组采集指纹图像。

步骤506、基于所得到的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理。

由于本实施例在指纹图像采集之前即已标定得到环境光噪声图像，从而可以在第一时间进行指纹图像的环境光噪声过滤处理，进而可以保证指纹验证的响应速度。

步骤507、采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。

在本实施例中，本实施例对指纹模组所采集的指纹图像进行了环境光噪声过滤，然后再将所得到的真实度、还原度较高的指纹图像进行比对验证，提高指纹验证性能。

步骤508、在指纹验证失败时，基于预设的环境光强度调整值对环境光强度进行修正，得到修改后的环境光噪声图像；然后返回执行步骤506。

在实际应用中，可能存在所判定的当前环境光强度与指纹图像采集时的实时环境光强度有所偏差的情况，从而导致所确定的环境光噪声图像中的环境光噪声干扰信息与指纹图像中实际的环境光噪声干扰信息不相符，基于此，本实施例基于预设调整值修正所判定的环境光强度，然后基于修正后的环境光强度所对应的环境光噪声图像对指纹图像进行处理，以进一步提升指纹验证性能。

应当理解的是，本实施例中各步骤的序号的大小并不意味着步骤执行顺序的先后，各步骤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唯一限定。

根据本申请实施例公开的指纹验证方法，在当前环境光强度大于光强度阈值时，控制光学指纹模组在当前环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像；基于环境光噪声标定图像对当前环境光强度下的环境光噪声干扰信息进行标定处理，得到环境光噪声图像；控制光学指纹模组采集指纹图像，并基于所得到的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。通过本申请方案的实施，对引入了环境光噪声干扰的指纹图像进行去噪处理后进行指纹验证，增强了指纹图像的还原度和准确性，有效提升了指纹验证性能；并且，在指纹验证失败时，基于预设环境光强度调整值对环境光强度进行修正，得到修改后的环境光噪声图像，并再次对指纹图像进行环境光噪声干扰处理以及指纹验证，以进一步提高指纹验证性能。

图6为本申请第三实施例提供的一种指纹验证装置。该指纹验证装置可用于实现前述实施例中的指纹验证方法。如图6所示，该指纹验证装置主要包括：

采集模块601，用于在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制光学指纹模组采集指纹图像；

过滤模块602，用于基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；

验证模块603，用于采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。

在本实施例一种可选的实施方式中，指纹验证装置还包括：比较模块，用于在基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理之前，将环境光强度与预设的光强度阈值进行比较。相对应的，在环境光强度大于光强度阈值时，过滤模块602执行其对应功能。

进一步地，在本实施例一种可选的实施方式中，过滤模块602还用于：在将环境光强度与预设的光强度阈值进行比较之后，在环境光强度小于光强度阈值时，基于预设的显示屏噪声图像，对指纹图像中的显示屏噪声干扰信息进行过滤处理；以及，验证模块603还用于：采用标准指纹特征数据，对过滤显示屏噪声干扰信息后的指纹图像进行匹配验证。

在本实施例一种可选的实施方式中，指纹验证装置还包括：标定模块，用于在控制光学指纹模组采集指纹图像之前，控制光学指纹模组在环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像；基于环境光噪声标定图像对环境光强度下的环境光噪声干扰信息进行标定处理，得到环境光噪声图像。相对应的，过滤模块602具体用于：基于经过标定处理得到的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理。

进一步地，在本实施例一种可选的实施方式中，指纹验证装置还包括：查询模块，用于在控制光学指纹模组在环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像之前，基于环境光强度查询预设的环境光噪声图像索引表；其中，环境光噪声图像索引表包括环境光强度与环境光噪声图像的关联关系。其中，在查询失败时，标定模块对应执行控制光学指纹模组在环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像的功能，而在查询成功时，过滤模块602具体用于：基于查询得到的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理。

在本实施例一种可选的实施方式中，指纹验证装置还包括：判断模块，用于在基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理之前，获取当前的指纹验证请求所对应的指纹验证应用类型；判断指纹验证应用类型是否满足预设的过滤处理触发条件。在满足过滤处理触发条件时，过滤模块602执行其对应功能。

在本实施例一种可选的实施方式中，指纹验证装置还包括：修正模块，用于在采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证之后，在指纹验证失败时，基于预设的环境光强度调整值对环境光强度进行修正。相对应的，过滤模块602还用于：基于与修正后的环境光强度相对应的环境光噪声图像，重新对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；验证模块603还用于：采用标准指纹特征数据对重新经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。

应当说明的是，第一、二实施例中的指纹验证方法均可基于本实施例提供的指纹验证装置实现，所属领域的普通技术人员可以清楚的了解到，为描述的方便和简洁，本实施例中所描述的指纹验证装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

根据本实施例所提供的指纹验证装置，在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制光学指纹模组采集指纹图像；基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；采用标准指纹特征数据对经过过滤处理后的指纹图像进行匹配验证。通过本申请方案的实施，对引入了环境光噪声干扰的指纹图像进行去噪处理后进行指纹验证，增强了指纹图像的还原度和准确性，有效提升了指纹验证性能。

请参阅图7，图7为本申请第四实施例提供的一种电子装置。该电子装置可用于实现前述实施例中的指纹验证方法。如图7所示，该电子装置主要包括：

存储器701、处理器702、总线703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，存储器701和处理器702通过总线703连接。处理器702执行该计算机程序时，实现前述实施例中的指纹验证方法。其中，处理器的数量可以是一个或多个。

存储器701可以是高速随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)存储器，也可为非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器701用于存储可执行程序代码，处理器702与存储器701耦合。

进一步的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是设置于上述各实施例中的电子装置中，该计算机可读存储介质可以是前述图7所示实施例中的存储器。

该计算机可读存储介质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中的指纹验证方法。进一步的，该计算机可存储介质还可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，模块的划分，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，例如多个模块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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块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模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。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。

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，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全部或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可读存储介质中，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方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。

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的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上为对本申请所提供的指纹验证方法、装置及计算机可读存储介质的描述，对于本领域的技术人员，依据本申请实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种指纹验证方法，其特征在于，应用于电子装置，所述电子装置包括显示屏以及与所述显示屏的指纹识别区域对应设置的光学指纹模组，包括：

在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制所述光学指纹模组采集指纹图像；

基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；

采用标准指纹特征数据对经过所述过滤处理后的所述指纹图像进行匹配验证。

2.根据权利要求1所述的指纹验证方法，其特征在于，所述基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理之前，还包括：

将所述环境光强度与预设的光强度阈值进行比较；

在所述环境光强度大于所述光强度阈值时，执行所述基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理的步骤。

3.根据权利要求2所述的指纹验证方法，其特征在于，所述将所述环境光强度与预设的光强度阈值进行比较之后，还包括：

在所述环境光强度小于所述光强度阈值时，基于预设的显示屏噪声图像，对所述指纹图像中的显示屏噪声干扰信息进行过滤处理；

采用所述标准指纹特征数据，对过滤所述显示屏噪声干扰信息后的所述指纹图像进行匹配验证。

4.根据权利要求1所述的指纹验证方法，其特征在于，所述控制所述光学指纹模组采集指纹图像之前，还包括：

控制所述光学指纹模组在所述环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像；

基于所述环境光噪声标定图像对所述环境光强度下的环境光噪声干扰信息进行标定处理，得到所述环境光噪声图像；

所述基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理包括：

基于经过所述标定处理得到的所述环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理。

5.根据权利要求4所述的指纹验证方法，其特征在于，所述控制所述光学指纹模组在所述环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像之前，还包括：

基于所述环境光强度查询预设的环境光噪声图像索引表；其中，所述环境光噪声图像索引表包括环境光强度与环境光噪声图像的关联关系；

在查询失败时，执行所述控制所述光学指纹模组在所述环境光强度下采集预设数量的环境光噪声标定图像的步骤；

在查询成功时，所述基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理包括：

基于查询得到的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理。

6.根据权利要求1所述的指纹验证方法，其特征在于，所述基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理之前，还包括：

获取当前的指纹验证请求所对应的指纹验证应用类型；

判断所述指纹验证应用类型是否满足预设的过滤处理触发条件；

在满足所述过滤处理触发条件时，执行所述基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理的步骤。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的指纹验证方法，其特征在于，所述采用标准指纹特征数据对经过所述过滤处理后的所述指纹图像进行匹配验证之后，包括：

在指纹验证失败时，基于预设的环境光强度调整值对所述环境光强度进行修正；

基于与修正后的所述环境光强度相对应的环境光噪声图像，重新对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；

采用标准指纹特征数据对重新经过所述过滤处理后的所述指纹图像进行匹配验证。

8.一种指纹验证装置，其特征在于，应用于电子装置，所述电子装置包括显示屏以及与所述显示屏的指纹识别区域对应设置的光学指纹模组，包括：

采集模块，用于在检测到外部输入的指纹验证请求时，控制所述光学指纹模组采集指纹图像；

过滤模块，用于基于与当前的环境光强度相对应的环境光噪声图像，对所述指纹图像中的环境光噪声干扰信息进行过滤处理；

验证模块，用于采用标准指纹特征数据对经过所述过滤处理后的所述指纹图像进行匹配验证。

9.一种电子装置，包括：存储器、处理器及总线，其特征在于，所述总线用于实现所述存储器、处理器之间的连接通信；所述处理器用于执行存储在所述存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至7中任意一项所述方法中的步骤。

10.一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，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中的任意一项所述方法中的步骤。

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