CN111259691B - 一种生物特征分析方法及存储介质 - Google Patents

一种生物特征分析方法及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111259691B
CN111259691B CN201811457964.3A CN201811457964A CN111259691B CN 111259691 B CN111259691 B CN 111259691B CN 201811457964 A CN201811457964 A CN 201811457964A CN 111259691 B CN111259691 B CN 111259691B
Authority
CN
China
Prior art keywords
feature
input
characteristic
points
biometric
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811457964.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111259691A (zh
Inventor
张李亚迪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Harvest Intelligence Tech Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Harvest Intelligence Tech Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Harvest Intelligence Tech Co Ltd filed Critical Shanghai Harvest Intelligence Tech Co Ltd
Priority to CN201811457964.3A priority Critical patent/CN111259691B/zh
Priority to TW110126075A priority patent/TW202217666A/zh
Priority to TW108143772A priority patent/TWI737058B/zh
Priority to US16/699,731 priority patent/US11188732B2/en
Publication of CN111259691A publication Critical patent/CN111259691A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111259691B publication Critical patent/CN111259691B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365Matching; Classification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347Preprocessing; Feature extraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1335Combining adjacent partial images (e.g. slices) to create a composite input or reference pattern; Tracking a sweeping finger movement

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

本发明提供了一种生物特征分析方法及存储介质,其中方法包括如下步骤,获取生物特征影像,获取其中的特征点,将特征点对应的特征值及所属关系进行存储。还包括如下步骤,不存储对应的影像信息。上述方案可以有效减少用户指纹采集的操作效率,提升了用户体验。

Description

一种生物特征分析方法及存储介质
技术领域
本发明涉及生物特征识别领域,特别涉及一种不依赖于影像存储的生物特征分析比对方法。
背景技术
随着科技的发展和技术的进步,触控显示面板已经广泛应用在需要进行人机交互接口的装置中,如工业计算机的操作屏幕、平板计算机、智能手机的触控屏幕等等。由于这些装置在使用过程中通常伴随着大量的用户信息,因而用户信息安全的保护就显得尤为重要。在众多的信息安全保护方式中,指纹识别加密是其中的重要一项。
现有的指纹识别技术中,都需要进行整体指纹图像的识别、然后基于指纹整体进行比对,因此整体指纹图像的获取就非常重要,而在现有的某些技术中,已经存在通过无透镜式的指纹采集结构采集多个部分指纹图像的形式,如在我们设计的指纹感测器中,已经能够通过屏下多单元结构同时得到单指纹的多部分成像结果,在使用该成像结果进行分析的操作中,一种方法是通过复杂的算法进行除重、补充、插值、拼接等来还原完整指纹图像。再通过完整指纹图像进行对比,达成指纹识别。但是在某些方面,如果能够直接通过部分指纹图像进行比对,进行指纹识别的话,将能够有效提高基于多部分指纹装置的指纹识别的效率。
综上所述,提供一种在对多部分指纹图像输入环境下的识别、分析速度的方法、提高屏下指纹识别装置的用户体验的目的就显得尤为必要。
发明内容
为此,需要提供一种生物特征分析方法,包括如下步骤,获取生物特征影像,获取其中的特征点,将特征点对应的特征值及所属关系进行存储。
具体地,还包括如下步骤,不存储对应的影像信息。
进一步地,还包括如下步骤,检测用户生物特征输入动作,接收用户生物特征输入影像,获取输入影像中的所有特征点,判断是否有新增特征点,判断是否达到预设输入次数限制。
具体地,还包括步骤,
当判断未达到预设输入次数且无新增特征点时,展示提示信息,让用户变换角度录入指纹;
当判断未达到预设输入次数且有新增特征点时,存储新增的特征点及对应的特征值;
当判断收录的特征值数量到达阈值或者达到预设输入次数时,展示指纹录入成功提示信息;
当连续3次输入无新增特征点时,展示指纹录入成功提示信息。
优选地,当需要进行生物特征比对时,获取第一生物特征对应的特征点的特征值,逐一与第二生物特征对应的特征点的特征值进行比对,当存在两个特征值间的差值小于差值阈值时判断为特征点匹配,当匹配特征点数量超过预设值判断为第一生物特征与第二生物特征匹配。
一种生物特征分析存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序在被运行时执行包括如下步骤,获取生物特征影像,获取其中的特征点,将特征点对应的特征值及所属关系进行存储。
进一步地,所述计算机程序在被运行时还执行包括如下步骤,不存储对应的影像信息。
具体地,所述计算机程序在被运行时还执行包括如下步骤,检测用户生物特征输入动作,接收用户生物特征输入影像,获取输入影像中的所有特征点,判断是否有新增特征点,判断是否达到预设输入次数限制。
具体地,还包括步骤,
当判断未达到预设输入次数且无新增特征点时,展示提示信息:让用户变换角度录入指纹;
当判断未达到预设输入次数且有新增特征点时,存储新增的特征点及对应的特征值;
当判断收录的特征值数量到达阈值或者达到预设输入次数时,展示指纹录入成功提示信息;
当连续3次输入无新增特征点时,展示指纹录入成功提示信息。
可选地,当需要进行生物特征比对时,获取第一生物特征对应的特征点的特征值,逐一与第二生物特征对应的特征点的特征值进行比对,当存在两个特征值间的差值小于差值阈值时判断为特征点匹配,当匹配特征点数量超过预设值判断为第一生物特征与第二生物特征匹配。
区别于现有技术,上述技术方案所涉及的生物特征分析方法,仅需要在部分指纹图像分析时直接分析其中的特征点,特征点在部分图像中及整体指纹图像中均具有相同的表现形式,因此仅记录特征点及其对应的特征值就能够达到建立部分指纹图像与整体特定指纹的对应关系的目的,将同属一指纹的若干部分指纹图像中的特征点转化为特征值进行存储,可以有效减少指纹特征识别的工作量,节省了透镜,同时忽略了拼接、旋转、插值等图像处理步骤,达到了提高生物特征分析效率的技术效果。
附图说明
图1为本发明的一实施例涉及的生物特征分析方法流程图;
图2为本发明的一实施例涉及的特征值采集记录示意图;
图3为本发明的一实施例涉及的指纹录入流程图;
图4为本发明的一实施例涉及的特征点匹配方法流程图;
图5为本发明的一实施例涉及的特征点匹配的具体操作示意图。
具体实施方式
为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果,以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
如图1所示,包括了一种生物特征分析方法,本方法可以开始于步骤S102获取生物特征影像,再进行步骤S106获取其中的特征点,将特征点对应的特征值及所属关系进行存储。这里的生物特征可以指纹为例,但若要是将指纹替换为掌纹、足纹、趾纹、视网膜、虹膜等生物特征纹样,也是能够进行简单替换从而实现的。这里的特征点指的是通过图像分析方法获得的,能够反映图像中某像素点与周围像素点的演算关系的突出点,该图像分析方法可以为ORB算法,也可以利用同等特征萃取算法来代替,如SIFT、SURF、KAZE、AKAZE与BRISK等等。在这里我们以ORB演算法为例,特征为FAST特征,且每个特征点都有一个特征值与其对应。则在每输入一张指纹图像的时候,直接通过ORB演算法获得其中包含的特征点,根据演算法的特性,特征值为一个多维向量,维数可以为64、128或256,我们的例子中选用128维做说明。从图2所示的实施例中我们可以看到,假定我们已经判断出其中同一批次输入的部分指纹图像a1、a2、a3、a4都属于同一个指纹A1,a1包括特征点对应的特征值d1、d3、d4;a2包括特征点对应的特征值d2、d3;a3包括特征点对应的特征值d5、d6、d7、d8;a4包括特征点对应的特征值d5、d9。则在我们的实施例中,多个指纹图像中特征值相同的d3、d5判定为相同的特征点,可以认为指纹A1的有效特征值只有d1、d2、d3、d4、d5、d6、d7、d8、d9。存储这些特征值,并记录其所属关系为从属于同一个指纹A1,存储格式可以为[A1,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9]。作为已经被特征分析过的中间产物部分指纹图像a1、a2、a3、a4则失去了其存储的价值。在优选的实施例中,我们不对部分指纹图像进行存储。上述技术方案所涉及的生物特征分析方法,仅需要在部分指纹图像分析时直接分析其中的特征点,特征点在部分图像中及整体指纹图像中通过特征算法得到的特征值相同,因此仅记录特征点及其对应的特征值就能够达到建立部分指纹图像与整体指纹的对应关系的目的,将同属一指纹的若干部分指纹图像中的特征点转化为特征值进行存储,可以有效减少指纹特征识别的工作量,节省了获取完整指纹图像所需要的透镜装置,同时针对多部分指纹合成完整指纹图像的忽略了拼接、旋转、插值等图像处理步骤,达到了提高生物特征分析效率的技术效果。
在图1所示的某些进一步的实施例中,针对我们只存储特征值的生物特征分析方法,还设计了如下指纹录入步骤,S100设备接受录入指纹请求,开始录入指纹。检测用户生物特征输入动作,检测到则S102接收用户生物特征输入影像,由于接触面的问题,这时输入的影像可以看做部分指纹图像,还进行步骤S104检测该部分指纹图像中的所有特征点,判断是否有新增特征点,判断是否达到预设输入次数限制。当检测到有新增特征点的话,就进行步骤S106将特征点对应的特征值及所属关系进行存储。如将当前指纹编号为A2,则将检测到的特征值与指纹编号A2一并存储。通过这种生物特征纹路输入方式,我们可以做到在录入阶段就简化需要存储的信息,将录入存储阶段的生物特征图像简化为若干特征值进行存储,过程中不存在存储图像信息的问题,首先减小了需要的存储空间,其次也进一步地避免了图像信息被人盗取用作他途,进一步地提高了数据存储的安全性。
在图3所示的具体的实施例中,为了更好地做到在录入阶段节省资源,并增强用户体验,则我们的方案还按照如下逻辑进行步骤,我们以录入指纹为例,重复S300接收用户的指纹影像输入,进行判断步骤S302是否有新增特征点;S304是否超过预设次;及S306是否连续三次输入无新增特征点。然后按照如下逻辑进行工作。
当判断未达到预设输入次数且无新增特征点时,说明用户可能在一个角度不停录入指纹,需要正确引导,因此进行步骤S308展示提示信息,让用户变换角度录入指纹;也可以再行判断是否连续三次无新增特征点后再进行步骤S308。
当判断未达到预设输入次数和或检测到有新增特征点时,进行步骤S310按照前述方法存储新增的特征点及对应的特征值;用以后续指纹对比使用。
当判断一次收录的特征值数量到达阈值时,可以认为指纹输入已经完全,可以进行步骤S312展示指纹录入成功信息,这里的数量阈值数量可以根据经验设置,考虑人们的纹路普遍共性,可以将其设置为20。或者当判断达到预设输入次数时,可以认为该用户的指纹可用特征值可能没法达到平常人的纹路的特征值有效数量20,则设置输入次数阈值10次,如果达到10次输入有效特征值仍然没有满足20,则认为指纹已经录入完全,仍进行步骤S312展示指纹录入成功提示信息。还可以判断输入过程中当连续3次输入无新增特征点时,说明用户可能换了全部的角度也没有办法再有更多的特征值输入,则也可以判定为指纹已经录入完全,同样进行步骤S312展示指纹录入成功提示信息。通过上述方案,本发明的方法达到了增强用户体验的同时保证有效记录指纹信息。
在图4所示的实施例中,本发明方案还通过下述方法进行比对步骤。当需要进行生物特征比对时,进行步骤S400获取第一生物特征对应的特征点的特征值,逐一与第二生物特征对应的特征点的特征值进行比对,这里第一生物特征为待比对的指纹特征,第二生物特征为存储的指纹库中的既存指纹特征,在用户将手指放置在指纹获取装置上时,指纹获取装置直接获取指纹信息,并用上述特征演算方法演算出待比对指纹的所具有的特征值,将这些特征值与既存指纹特征的特征值进行比对。S402当存在分别来自于待比对指纹和既存指纹的两个特征值间的差值小于差值阈值时判断为特征点匹配,S404当匹配特征点数量超过预设值判断为第一生物特征与第二生物特征匹配。
图5所示的实施例中展示了一个指纹比对的实例。假设一张部分指纹影像可以取出5个特征点,注册用的部分指纹影像总共6张,所以注册时总共会储存30个特征点,储存成30×128的矩阵。这时候在既存指纹中存在stored data存储有30个特征点,储存成30×128的矩阵的表示形式。在比对阶段时,假设会取得4张部分指纹影像,共取得20个特征点,将20个特征点中的每一个特征点都与样板中的30个特征点做比对,如果两向量距离小于1则表示特征点匹配,例如在图中既存指纹的第二个特征点与待比对指纹的第一个特征点匹配,则认定有一个特征点匹配。然后20个特征点中能够匹配到18个特征点,就认为视同一个指纹。通过上述实例,本发明方案达到了验证
一种生物特征分析存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序在被运行时执行包括如下步骤,获取生物特征影像,获取其中的特征点,将特征点对应的特征值及所属关系进行存储。
进一步地实施例中,所述计算机程序在被运行时还执行包括如下步骤,不存储对应的影像信息。
具体地实施例中,所述计算机程序在被运行时还执行包括如下步骤,检测用户生物特征输入动作,接收用户生物特征输入影像,获取输入影像中的所有特征点,判断是否有新增特征点,判断是否达到预设输入次数限制。
具体地实施例中,还包括步骤,
当判断未达到预设输入次数且无新增特征点时,展示提示信息:让用户变换角度录入指纹;
当判断未达到预设输入次数且有新增特征点时,存储新增的特征点及对应的特征值;
当判断收录的特征值数量到达阈值或者达到预设输入次数时,展示指纹录入成功提示信息;
当连续3次输入无新增特征点时,展示指纹录入成功提示信息。
其他一些可选的实施例中,当需要进行生物特征比对时,获取第一生物特征对应的特征点的特征值,逐一与第二生物特征对应的特征点的特征值进行比对,当存在两个特征值间的差值小于差值阈值时判断为特征点匹配,当匹配特征点数量超过预设值判断为第一生物特征与第二生物特征匹配。
需要说明的是,尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述,但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此,基于本发明的创新理念,对本文所述实施例进行的变更和修改,或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域,均包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (8)

1.一种生物特征分析方法,其特征在于,包括如下步骤,获取生物特征影像,获取其中的特征点,将特征点对应的特征值及所属关系进行存储;
所述生物特征分析方法还包括:
检测用户生物特征输入动作,接收用户生物特征输入影像,获取输入影像中的所有特征点,判断是否有新增特征点,判断是否达到预设输入次数限制;
当判断未达到预设输入次数且无新增特征点时,展示提示信息,让用户变换角度录入指纹;
当判断未达到预设输入次数且有新增特征点时,存储新增的特征点及对应的特征值;
当判断收录的特征值数量到达阈值或者达到预设输入次数时,展示指纹录入成功提示信息。
2.根据权利要求1所述的生物特征分析方法,其特征在于,还包括如下步骤,不存储对应的影像信息。
3.根据权利要求1所述的生物特征分析方法,其特征在于,还包括步骤:
当连续3次输入无新增特征点时,展示指纹录入成功提示信息。
4.根据权利要求1所述的生物特征分析方法,其特征在于,当需要进行生物特征比对时,获取第一生物特征对应的特征点的特征值,逐一与第二生物特征对应的特征点的特征值进行比对,当存在两个特征值间的差值小于差值阈值时判断为特征点匹配,当匹配特征点数量超过预设值判断为第一生物特征与第二生物特征匹配。
5.一种生物特征分析存储介质,其特征在于,存储有计算机程序,所述计算机程序在被运行时执行包括如下步骤,获取生物特征影像,获取其中的特征点,将特征点对应的特征值及所属关系进行存储;
所述计算机程序在被运行时还执行包括如下步骤:
检测用户生物特征输入动作,接收用户生物特征输入影像,获取输入影像中的所有特征点,判断是否有新增特征点,判断是否达到预设输入次数限制;
当判断未达到预设输入次数且无新增特征点时,展示提示信息:让用户变换角度录入指纹;
当判断未达到预设输入次数且有新增特征点时,存储新增的特征点及对应的特征值;
当判断收录的特征值数量到达阈值或者达到预设输入次数时,展示指纹录入成功提示信息。
6.根据权利要求5所述的生物特征分析存储介质,其特征在于,所述计算机程序在被运行时还执行包括如下步骤,不存储对应的影像信息。
7.根据权利要求5所述的生物特征分析存储介质,其特征在于,所述计算机程序在被运行时还执行包括如下步骤:
当连续3次输入无新增特征点时,展示指纹录入成功提示信息。
8.根据权利要求5所述的生物特征分析存储介质,其特征在于,当需要进行生物特征比对时,获取第一生物特征对应的特征点的特征值,逐一与第二生物特征对应的特征点的特征值进行比对,当存在两个特征值间的差值小于差值阈值时判断为特征点匹配,当匹配特征点数量超过预设值判断为第一生物特征与第二生物特征匹配。
CN201811457964.3A 2018-11-30 2018-11-30 一种生物特征分析方法及存储介质 Active CN111259691B (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811457964.3A CN111259691B (zh) 2018-11-30 2018-11-30 一种生物特征分析方法及存储介质
TW110126075A TW202217666A (zh) 2018-11-30 2019-11-29 生物特徵分析方法及儲存介質
TW108143772A TWI737058B (zh) 2018-11-30 2019-11-29 生物特徵分析方法及儲存介質
US16/699,731 US11188732B2 (en) 2018-11-30 2019-12-01 Biometric analysis method and storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811457964.3A CN111259691B (zh) 2018-11-30 2018-11-30 一种生物特征分析方法及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111259691A CN111259691A (zh) 2020-06-09
CN111259691B true CN111259691B (zh) 2024-01-19

Family

ID=70849694

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811457964.3A Active CN111259691B (zh) 2018-11-30 2018-11-30 一种生物特征分析方法及存储介质

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11188732B2 (zh)
CN (1) CN111259691B (zh)
TW (2) TW202217666A (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005301348A (ja) * 2004-04-06 2005-10-27 Nec Infrontia Corp 指紋入力装置、指紋入力方法、及びプログラム
CN106951864A (zh) * 2017-03-20 2017-07-14 广东小天才科技有限公司 一种指纹采集方法及装置
CN107025419A (zh) * 2016-01-29 2017-08-08 北京小米移动软件有限公司 指纹模板录入方法及装置
CN108073885A (zh) * 2016-11-18 2018-05-25 比亚迪股份有限公司 指纹识别方法及电子装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8638994B2 (en) * 2011-04-21 2014-01-28 Authentec, Inc. Electronic device for collecting finger data and displaying a finger movement trace and related methods
TWI517057B (zh) * 2014-03-07 2016-01-11 神盾股份有限公司 指紋辨識方法和裝置
US9424458B1 (en) * 2015-02-06 2016-08-23 Hoyos Labs Ip Ltd. Systems and methods for performing fingerprint based user authentication using imagery captured using mobile devices
TWI615780B (zh) * 2015-11-09 2018-02-21 奇景光電股份有限公司 指紋影像處理方法與裝置
JP6794766B2 (ja) * 2016-10-19 2020-12-02 日本電気株式会社 指紋処理装置、指紋処理方法、プログラム、指紋処理回路

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005301348A (ja) * 2004-04-06 2005-10-27 Nec Infrontia Corp 指紋入力装置、指紋入力方法、及びプログラム
CN107025419A (zh) * 2016-01-29 2017-08-08 北京小米移动软件有限公司 指纹模板录入方法及装置
CN108073885A (zh) * 2016-11-18 2018-05-25 比亚迪股份有限公司 指纹识别方法及电子装置
CN106951864A (zh) * 2017-03-20 2017-07-14 广东小天才科技有限公司 一种指纹采集方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20200175253A1 (en) 2020-06-04
US11188732B2 (en) 2021-11-30
CN111259691A (zh) 2020-06-09
TW202217666A (zh) 2022-05-01
TW202022691A (zh) 2020-06-16
TWI737058B (zh) 2021-08-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9274607B2 (en) Authenticating a user using hand gesture
Hadid et al. Face and eye detection for person authentication in mobile phones
US8649575B2 (en) Method and apparatus of a gesture based biometric system
EP2528018B1 (en) Biometric authentication device and biometric authentication method
US20120320181A1 (en) Apparatus and method for security using authentication of face
Vretos et al. 3D facial expression recognition using Zernike moments on depth images
WO2019033570A1 (zh) 嘴唇动作分析方法、装置及存储介质
US10713466B2 (en) Fingerprint recognition method and electronic device using the same
US10572749B1 (en) Systems and methods for detecting and managing fingerprint sensor artifacts
US20170091521A1 (en) Secure visual feedback for fingerprint sensing
CN109886223B (zh) 人脸识别方法、底库录入方法、装置及电子设备
US10127681B2 (en) Systems and methods for point-based image alignment
CN102054165A (zh) 图像处理装置及图像处理方法
WO2019033568A1 (zh) 嘴唇动作捕捉方法、装置及存储介质
EP2615532A2 (en) Device and method for detecting finger position
CN111339897B (zh) 活体识别方法、装置、计算机设备和存储介质
JP2017211938A (ja) 生体情報処理装置、生体情報処理方法および生体情報処理プログラム
CN111079587B (zh) 人脸的识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质
Rilvan et al. Capacitive swipe gesture based smartphone user authentication and identification
JP2010176504A (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
CN106547760B (zh) 一种皮革布料色卡图像检索系统
US11495049B2 (en) Biometric feature reconstruction method, storage medium and neural network
CN111259691B (zh) 一种生物特征分析方法及存储介质
Bharadi et al. Multi-modal biometric recognition using human iris and dynamic pressure variation of handwritten signatures
CN109409322B (zh) 活体检测方法、装置及人脸识别方法和人脸检测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant