CN111796683A - 一种基于窄边生物传感器的特征录入方法及相关装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于窄边生物传感器的特征录入方法,包括通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的生物特征信息生成一特征模板;特征模板呈条状;计算最新一次生成的特征模板,与之前生成的特征模板之间夹角的角度值;判断角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的特征模板进行存储;判断存储的特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。由于录入的特征模板之间具有角度的差异,使得多个特征模板可以覆盖多种录入的角度,保证较高的窄边生物传感器的解锁成功率。本发明还提供了一种装置、一种设备以及一种计算机可读存储介质,同样具有上述有益效果。
Description
技术领域
本发明涉及生物特征识别技术领域,特别是涉及一种基于窄边生物传感器的特征录入方法、一种基于窄边生物传感器的特征录入装置、一种基于窄边生物传感器的特征录入设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
随着社会的进步以及技术的不断发展,手机成为人们生活的必须品,而随着全面屏的兴起,例如窄边指纹等窄边生物传感器逐步成为手机终端的选项之一。顾名思义,窄边生物传感器通常无法在一次采集生物特征的过程中,获取到用户完整的生物特性信息,例如用户一根手指全部的指纹信息。
但是由于窄边生物传感器的宽度受限,必然会引起录入的模板整体面积较小,导致解锁体验不佳。所以如何有效提升窄边生物传感器的解锁成功率是本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于窄边生物传感器的特征录入方法,可以有效提高窄边生物传感器的解锁成功率;本发明还提供了一种基于窄边生物传感器的特征录入装置、一种基于窄边生物传感器的特征录入设备以及一种计算机可读存储介质,可以有效提高窄边生物传感器的解锁成功率。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于窄边生物传感器的特征录入方法,包括:
通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的所述生物特征信息生成一特征模板;所述特征模板呈条状;
计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值;
判断所述角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的所述特征模板进行存储;
判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。
可选的,所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息包括:
通过设置在移动终端侧边部的窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息。
可选的,所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息包括:
通过窄边指纹传感器获取用户预设区域的指纹信息;
所述根据单次录入的所述生物特征信息生成一特征模板包括:
根据单次录入的所述指纹信息生成一特征模板。
可选的,所述根据单次录入的所述指纹信息生成一特征模板包括:
根据单次录入的所述指纹信息生成对应的关键点信息以及描述子;
根据所述关键点信息以及所述描述子生成对应的特征模板。
可选的,所述计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值包括:
根据最新一次生成的所述特征模板以及之前生成的所述特征模板,生成对应的仿射矩阵;
根据所述仿射矩阵计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值。
可选的,所述角度阈值区间的取值范围在45°至135°之间,包括端点值。
可选的,在所述判断所述角度值是否大于预设的角度阈值之后,还包括:
若所述角度值小于所述角度阈值,则循环执行所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,至所述判断所述角度值是否大于预设的角度阈值的步骤;
在所述判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量之后,还包括:
若存储的所述特征模板的数量小于所述预设数量,则循环执行所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,至所述判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量的步骤。
本发明还提供了一种基于窄边生物传感器的特征录入装置,包括:
获取模块:用于通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的所述生物特征信息生成一特征模板;所述特征模板呈条状;
夹角计算模块:用于计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值;
录入判断模块:用于判断所述角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的所述特征模板进行存储;
总数判断模块:用于判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。
本发明还提供了一种基于窄边生物传感器的特征录入设备,所述设备包括:
存储器:用于存储计算机程序;
处理器:用于执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述基于窄边生物传感器的特征录入方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述基于窄边生物传感器的特征录入方法的步骤。
本发明所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法,包括通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的生物特征信息生成一特征模板;特征模板呈条状;计算最新一次生成的特征模板,与之前生成的特征模板之间夹角的角度值;判断角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的特征模板进行存储;判断存储的特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。
通过窄边生物特征传感器多次录入用户的生物特征信息并生成特征模板,并且判断前后两次录入的特征模板的角度是否存在差异,若存在差异再保存新录入的特征模板,可以保证最新录入的特征模板与之前录入的特征模板存在较大差异,从而有效提高录入生物特征的效率;同时由于录入的特征模板之间具有角度的差异,从而使得多个特征模板可以覆盖多种录入的角度。当用户改变通过窄边生物特征传感器录入信息的角度并进行解锁时时,同样可以保证较好的匹配效率,从而保证较高的窄边生物传感器的解锁成功率。
本发明还提供了一种基于窄边生物传感器的特征录入装置、一种基于窄边生物传感器的特征录入设备以及一种计算机可读存储介质,同样具有上述有益效果,在此不再进行赘述。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中一种基于窄边生物传感器的特征录入及匹配的效果图;
图2为现有技术中另一种基于窄边生物传感器的特征录入及匹配的效果图;
图3为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法的流程图;
图4为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入及匹配的效果图;
图5为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法的流程图;
图6为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入装置的结构框图;
图7为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入设备的结构框图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种基于窄边生物传感器的特征录入方法。参见图1以及图2,图1为现有技术中一种基于窄边生物传感器的特征录入及匹配的效果图;图2为现有技术中另一种基于窄边生物传感器的特征录入及匹配的效果图。参见图1以及图2,在现有技术中,用户通常仅沿一个方向录入生物特征信息形成特征模板,使得多个特征模板通常呈平行排列。而当用户在解锁匹配过程中,用户解锁时所输入的匹配区域极易不覆盖上述特征模板,从而造成匹配的失效。
而本发明所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法,包括通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的生物特征信息生成一特征模板;特征模板呈条状;计算最新一次生成的特征模板,与之前生成的特征模板之间夹角的角度值;判断角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的特征模板进行存储;判断存储的特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。
通过窄边生物特征传感器多次录入用户的生物特征信息并生成特征模板,并且判断前后两次录入的特征模板的角度是否存在差异,若存在差异再保存新录入的特征模板,可以保证最新录入的特征模板与之前录入的特征模板存在较大差异,从而有效提高录入生物特征的效率;同时由于录入的特征模板之间具有角度的差异,从而使得多个特征模板可以覆盖多种录入的角度。当用户改变通过窄边生物特征传感器录入信息的角度并进行解锁时时,同样可以保证较好的匹配效率,从而保证较高的窄边生物传感器的解锁成功率。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通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,都属于本发明保护的范围。
请参考图3以及图4,图3为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法的流程图;图4为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入及匹配的效果图。
参见图3,在本发明实施例中,基于窄边生物传感器的特征录入方法包括:
S101:通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的生物特征信息生成一特征模板。
在本发明实施例中,所述特征模板呈条状。上述窄边生物特征传感器,例如窄边指纹传感器等,其形貌通常呈条状,即宽度通常较窄,而长度通常较长。有关窄边生物特征传感器的具体结构可以参考现有技术,在此不再进行赘述。
上述特征模板即用户通过窄边生物特征传感器单次录入生物特征信息所生成的模板,受限于窄边生物特征传感器的宽度,任一特征模板仅包括有用户的部分生物特征信息,该特征模板的形貌通常与窄边生物特征传感器的形貌相对应,即特征模板通常呈条状。上述预设区域即用户通过窄边生物特征传感器录入生物特征信息的区域,例如,若窄边生物特征传感器为窄边指纹传感器,则上述预设区域即为用户手指的部分区域。有关生物特征信息的种类可以根据传感器种类自行设定,在此不做具体限定。有关生成特征模板的具体过程将在下述发明实施例中做详细介绍,在此不再进行赘述。
需要说明的是,在现阶段窄边生物特征传感器通常设置在移动终端的侧边部以节省例如全面屏移动终端正面的面积。相应的本步骤通常具体为:通过设置在移动终端侧边部的窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息。
S102:计算最新一次生成的特征模板,与之前生成的特征模板之间夹角的角度值。
在本发明实施例中,具体会提醒用户多次通过窄边生物特征传感器输入生物特征信息,以通过S101生成多个特征模板。在本步骤中,当生成至少两个特征模板之后,会在本步骤中计算最新生成的特征模板,与之前生成的特征模板,通常为倒数第二次生成的特征模板之间夹角的角度值,当然也可以为与之前任一数量的特征模板之间夹角的角度值。该角度值可以理解为相邻两次生成的特征模板时,用户输入生物特征信息时所移动肢体的方向之间夹角的角度值有关该角度值具体的计算过程将在下述发明实施例中做详细介绍,在此不再进行赘述。
S103:判断角度值是否处于预设的角度阈值区间。
在本步骤中,需要判断S102中得到的角度值是否处于角度阈值区间,当角度值处于角度阈值区间时,意味着最新成的特征模板与之前生成的特征模板之间具有明显的不同且角度差异较大,可以将该最新成的特征模板进行保存,即需要执行下述S104。当角度值不处于角度阈值区间时,意味着最新成的特征模板与之前生成的特征模板之间的差异较小,此时则不会保存该最新成的特征模板,通常还需要提醒用户更换录入的角度,并从重新执行上述S101,并循环S101至本步骤的流程。即若所述角度值小于所述角度阈值,则循环执行所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,至所述判断所述角度值是否大于预设的角度阈值的步骤。
具体的,在本发明实施例中,所述角度阈值区间的取值范围在45°至135°之间,包括端点值。当最新成的特征模板与之前生成的特征模板之间角度的差异在45°至135°之间时,可以保证全部特征模板具有较大的覆盖面积,以及更多的覆盖角度,从而进一步保证用户的解锁成功率。
S104:将最新一次生成的特征模板进行存储。
在执行本步骤时,意味着最新成的特征模板与之前生成的特征模板之间具有明显的不同且角度差异较大,可以存储该特征模板,以用作后续通过窄边生物传感器进行匹配解锁时的参照。需要说明的是,在判断出角度值处于预设的角度阈值区间时,意味着最新成的特征模板与之前生成的特征模板之间具有较大的夹角,即最新成的特征模板与之前生成的特征模板之间具有明显的不同,即在本发明实施例中不在需要对不同特征模板所包括生物特征信息是否异同进行判断。
S105:判断存储的特征模板的数量是否达到预设数量。
在本步骤中,需要判断S104中存储的特征模板的数量是否达到预设数量,当存储的特征模板的数量达到预设数量时,意味着用户已经完成了生物特征信息的录入,可以结束录入流程,即执行下述S106。当存储的特征模板的数量未达到预设数量时,意味着用户没有完成生物特征信息的录入,此时通常需要提醒用户继续录入生物特征信息,并从重新执行上述S101,并循环S101至本步骤的流程。即若存储的所述特征模板的数量小于所述预设数量,则循环执行所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,至所述判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量的步骤。
S106:结束生物特征信息的录入。
参见图4,以上述角度阈值区间取90°为例,即在本申请中具体会沿两个垂直的方向通过窄边生物特征传感器录入用户的生物特征信息,并生成对应的特征模板。此时,无论用户在解锁时以什么角度录入生物特征信息,对应用户解锁时录入生物特征信息的匹配区域均会与某一特征模板发生重叠,从而增加用户解锁的成功率。
本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法,包括通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的生物特征信息生成一特征模板;特征模板呈条状;计算最新一次生成的特征模板,与之前生成的特征模板之间夹角的角度值;判断角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的特征模板进行存储;判断存储的特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。
通过窄边生物特征传感器多次录入用户的生物特征信息并生成特征模板,并且判断前后两次录入的特征模板的角度是否存在差异,若存在差异再保存新录入的特征模板,可以保证最新录入的特征模板与之前录入的特征模板存在较大差异,从而有效提高录入生物特征的效率;同时由于录入的特征模板之间具有角度的差异,从而使得多个特征模板可以覆盖多种录入的角度。当用户改变通过窄边生物特征传感器录入信息的角度并进行解锁时时,同样可以保证较好的匹配效率,从而保证较高的窄边生物传感器的解锁成功率。
有关本发明所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法的具体内容将在下述发明实施例中做详细介绍。
请参考图5,图5为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法的流程图。
参见图5,在本发明实施例中,基于窄边生物传感器的特征录入方法包括:
S201:通过窄边指纹传感器获取用户预设区域的指纹信息。
在本步骤中,具体会通过窄边指纹传感器获取用户的部分指纹信息,本步骤的其余内容已在上述发明实施例中S101做详细介绍,在此不再进行赘述。
S202:根据单次录入的所述指纹信息生成一特征模板。
在本步骤中,特征模板具体包括用户单次录入的指纹信息,任一特征模板仅包括用户的部分指纹信息。具体的,本步骤通常具体两个步骤,首先需要根据单次录入的所述指纹信息生成对应的关键点信息以及描述子;其次需要根据所述关键点信息以及所述描述子生成对应的特征模板。上述关键点信息和描述子用于描述指纹信息,有关生成关键点信息和描述子的具体方法可以参考现有技术,在此不再进行赘述。
S203:根据最新一次生成的特征模板以及之前生成的特征模板,生成对应的仿射矩阵。
仿射矩阵即仿射变换矩阵,即在进行仿射变换时所用的矩阵。有关仿射矩阵的具体内容可以参考现有技术,在此不再进行赘述。
S204:根据仿射矩阵计算最新一次生成的特征模板,与之前生成的特征模板之间夹角的角度值。
有关根据仿射矩阵计算不同特征模板之间角度值的具体方法可以参考现有技术,在此不再进行赘述。
S205:判断角度值是否处于预设的角度阈值区间。
S206:将最新一次生成的特征模板进行存储。
S207:判断存储的特征模板的数量是否达到预设数量。
S208:结束生物特征信息的录入。
上述S205至S208与上述S103至S106基本一致,详细内容已在上述发明实施例中做详细介绍,在此不再进行赘述。
本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法,通过仿射矩阵可以准确计算两个特征模板之间夹角的角度值,从而可以根据该角度值判断用户在录入生物特征信息时是否更换了录入角度。
下面对本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入装置进行介绍,下文描述的特征录入装置与上文描述的特征录入方法可相互对应参照。
请参考图6,图6为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入装置的结构框图。
参见图6,在本发明实施例中,基于窄边生物传感器的特征录入装置可以包括:
获取模块100:用于通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的所述生物特征信息生成一特征模板;所述特征模板呈条状。
夹角计算模块200:用于计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值。
录入判断模块300:用于判断所述角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的所述特征模板进行存储。
总数判断模块400:用于判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。
作为优选的,在本发明实施例中,获取模块100具体用于:
通过设置在移动终端侧边部的窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息。
作为优选的,在本发明实施例中,获取模块100可以包括:
指纹获取单元:用于通过窄边指纹传感器获取用户预设区域的指纹信息。
指纹特征模板单元:用于根据单次录入的所述指纹信息生成一特征模板。
作为优选的,在本发明实施例中,指纹特征模板单元具体用于:
根据单次录入的所述指纹信息生成对应的关键点信息以及描述子;
根据所述关键点信息以及所述描述子生成对应的特征模板。
作为优选的,在本发明实施例中,夹角计算模块200可以包括:
仿射矩阵生成单元:用于根据最新一次生成的所述特征模板以及之前生成的所述特征模板,生成对应的仿射矩阵。
夹角计算单元:用于根据所述仿射矩阵计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值。
作为优选的,在本发明实施例中,所述角度阈值区间的取值范围在45°至135°之间,包括端点值。
作为优选的,在本发明实施例中,还包括:
第一循环模块:用于若所述角度值小于所述角度阈值,则循环执行所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,至所述判断所述角度值是否大于预设的角度阈值的步骤。
第二循环模块:用于若存储的所述特征模板的数量小于所述预设数量,则循环执行所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,至所述判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量的步骤。
本实施例的基于窄边生物传感器的特征录入装置用于实现前述的基于窄边生物传感器的特征录入方法,因此特征录入装置中的具体实施方式可见前文中特征录入方法的实施例部分,例如,获取模块100,夹角计算模块200,录入判断模块300,总数判断模块400分别用于实现上述基于窄边生物传感器的特征录入方法中步骤S101至S106,所以,其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述,在此不再赘述。
下面对本发明实施例提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入设备进行介绍,下文描述的特征录入设备与上文描述的特征录入方法以及特征录入装置可相互对应参照。
请参考图7,图7为本发明实施例所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入设备的结构框图。
参照图7,该基于窄边生物传感器的特征录入设备可以包括处理器11和存储器12。
所述存储器12用于存储计算机程序;所述处理器11用于执行所述计算机程序时实现上述发明实施例中所述的基于窄边生物传感器的特征录入方法。
本实施例的基于窄边生物传感器的特征录入设备中处理器11用于安装上述发明实施例中所述的基于窄边生物传感器的特征录入装置,同时处理器11与存储器12相结合可以实现上述任一发明实施例中所述的基于窄边生物传感器的特征录入方法。因此特征录入设备中的具体实施方式可见前文中的特征录入方法的实施例部分,其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述,在此不再赘述。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一发明实施例中所介绍的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法。其余内容可以参照现有技术,在此不再进行展开描述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到,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、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种基于窄边生物传感器的特征录入方法、一种基于窄边生物传感器的特征录入装置、一种基于窄边生物传感器的特征录入设备以及一种计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于窄边生物传感器的特征录入方法,其特征在于,包括:
通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的所述生物特征信息生成一特征模板;所述特征模板呈条状;
计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值;
判断所述角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的所述特征模板进行存储;
判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息包括:
通过设置在移动终端侧边部的窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息包括:
通过窄边指纹传感器获取用户预设区域的指纹信息;
所述根据单次录入的所述生物特征信息生成一特征模板包括:
根据单次录入的所述指纹信息生成一特征模板。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据单次录入的所述指纹信息生成一特征模板包括:
根据单次录入的所述指纹信息生成对应的关键点信息以及描述子;
根据所述关键点信息以及所述描述子生成对应的特征模板。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值包括:
根据最新一次生成的所述特征模板以及之前生成的所述特征模板,生成对应的仿射矩阵;
根据所述仿射矩阵计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值。
6.根据权利要求1至5任一项权利要求所述的方法,其特征在于,所述角度阈值区间的取值范围在45°至135°之间,包括端点值。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述判断所述角度值是否大于预设的角度阈值之后,还包括:
若所述角度值小于所述角度阈值,则循环执行所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,至所述判断所述角度值是否大于预设的角度阈值的步骤;
在所述判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量之后,还包括:
若存储的所述特征模板的数量小于所述预设数量,则循环执行所述通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,至所述判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量的步骤。
8.一种基于窄边生物传感器的特征录入装置,其特征在于,包括:
获取模块:用于通过窄边生物特征传感器获取用户预设区域的生物特征信息,并根据单次录入的所述生物特征信息生成一特征模板;所述特征模板呈条状;
夹角计算模块:用于计算最新一次生成的所述特征模板,与之前生成的所述特征模板之间夹角的角度值;
录入判断模块:用于判断所述角度值是否处于预设的角度阈值区间;若是,则将最新一次生成的所述特征模板进行存储;
总数判断模块:用于判断存储的所述特征模板的数量是否达到预设数量;若是,则结束所述生物特征信息的录入。
9.一种基于窄边生物传感器的特征录入设备,其特征在于,所述设备包括:
存储器:用于存储计算机程序;
处理器:用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于窄边生物传感器的特征录入方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于窄边生物传感器的特征录入方法的步骤。
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CN106068517A (zh) * | 2015-02-06 | 2016-11-02 | 指纹卡有限公司 | 使用细长型指纹传感器的指纹登记 |
CN106104575A (zh) * | 2016-06-13 | 2016-11-09 | 北京小米移动软件有限公司 | 指纹模板生成方法及装置 |
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 |
CN107301404A (zh) * | 2017-07-04 | 2017-10-27 | 北京小米移动软件有限公司 | 指纹录入方法及装置 |
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 |
CN109543492A (zh) * | 2017-09-21 | 2019-03-29 | 比亚迪股份有限公司 | 指纹录入方法和装置 |
-
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106068517A (zh) * | 2015-02-06 | 2016-11-02 | 指纹卡有限公司 | 使用细长型指纹传感器的指纹登记 |
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 |
CN106104575A (zh) * | 2016-06-13 | 2016-11-09 | 北京小米移动软件有限公司 | 指纹模板生成方法及装置 |
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 |
CN107301404A (zh) * | 2017-07-04 | 2017-10-27 | 北京小米移动软件有限公司 | 指纹录入方法及装置 |
CN109543492A (zh) * | 2017-09-21 | 2019-03-29 | 比亚迪股份有限公司 | 指纹录入方法和装置 |
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