CN115131835A - 指纹识别方法和电子设备 - Google Patents
指纹识别方法和电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115131835A CN115131835A CN202211069227.2A CN202211069227A CN115131835A CN 115131835 A CN115131835 A CN 115131835A CN 202211069227 A CN202211069227 A CN 202211069227A CN 115131835 A CN115131835 A CN 115131835A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fingerprint
- image
- images
- type
- electronic device
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 128
- 238000003825 pressing Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 117
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 52
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 48
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 16
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 10
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 10
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 21
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 238000013461 design Methods 0.000 description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 description 9
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 229920001621 AMOLED Polymers 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 3
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 2
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 2
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 206010052428 Wound Diseases 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 description 1
- 238000013529 biological neural network Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000035876 healing Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000029663 wound healing Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
- G06V10/225—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition based on a marking or identifier characterising the area
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1365—Matching; Classification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
本申请公开一种指纹识别方法和电子设备,涉及终端领域,包括:电子设备响应于用户在电子设备的指纹采集区域的按压操作,获取指纹图像,确定指纹图像的图像类型,其中,图像类型包括第一类图像,第一类图像为包括异物纹路的指纹图像。在确定指纹图像包括第一类图像的情况下,对第一类图像进行标记处理,并将标记处理后的第一类图像更新至电子设备的指纹模板库中。本方案中,电子设备在确定指纹图像为包括异物纹路的第一类图像时,对第一类图像进行标记处理后存入指纹库,提高了存在异物纹路的指纹图像的识别能力,标记处理即为对异物纹路的清除处理,存入指纹库中的第一类图像中的异物纹路不会影响指纹模板的匹配,提高了电子设备的指纹识别率。
Description
技术领域
本申请涉及终端领域,尤其涉及一种指纹识别方法和电子设备。
背景技术
随着信息识别技术的发展,电子设备基于指纹识别技术进行指纹录入、指纹解锁的场景越来越成熟。无论是屏下指纹解锁还是电容指纹解锁,在采集指纹位置干净的情况下,均可实现指纹的快速解锁。
但是,实际使用场景中,指纹解锁位置处可能存在异物,例如,指纹解锁位置处存在发丝、铜丝,屏幕或贴膜存在裂纹刮痕,或者是贴了带有纹理的保护膜等,这些异物会影响指纹的采集,故容易造成指纹录入失败或指纹解锁失败的情况。或者,在进行指纹解锁的场景下,由于指纹解锁位置存在异物干扰识别,还可能造成非录入指纹可解锁的问题,给电子设备的安全性造成威胁。
发明内容
本申请实施例提供一种指纹识别方法和电子设备,用于解决上述在指纹解锁位置存在异物的情况下,现有技术中指纹录入和指纹解锁可能存在执行失败或者存在风险的问题。为达到上述目的,本申请的实施例采用如下技术方案:
第一方面,提供了一种指纹识别方法,该方法包括:响应于用户在电子设备的指纹采集区域的按压操作,获取指纹图像;确定指纹图像的图像类型;图像类型包括第一类图像;第一类图像为包括异物纹路的指纹图像;确定指纹图像包括第一类图像,对第一类图像进行标记处理,并将标记处理后的第一类图像更新至电子设备的指纹模板库。
其中,异物纹路指的是多张指纹图像的同一固定位置的相同纹理。本实施例中的按压操作可以为指纹录入场景下的指纹录入按压操作;也可以为指纹验证场景下的指纹验证按压操作。电子设备获取到指纹图像之后,对指纹图像进行异物纹路的比对识别,确定指纹图像的图像类型。在确定指纹图像中包括有异物纹路的第一类图像的情况下,对第一类图像进行异物纹路的标记处理,从而将标记处理后的第一类图像更新至电子设备的指纹模板库。可选地,标记处理包括剔除处理、二值化处理中任意一种。
在本实施例中,电子设备可以对第一类图像中异物纹路进行标记处理,将标记处理之后的第一类图像更新至模板库中。电子设备对第一类图像中的异物纹路进行标记处理,实际上是对第一类图像中的异物纹路进行剔除处理,将剔除异物纹路的第一类图像存入至指纹库中成为指纹模板,在根据指纹模板进行指纹匹配过程中,这些被标记的异物纹路不参与指纹匹配,避免了异物纹路影响其他有效指纹匹配的情况,提高了指纹识别率。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,在指纹录入场景下,指纹图像包括多张指纹图像;确定指纹图像的图像类型,包括:按照多张指纹图像的获取顺序,将当前指纹图像与之前的每一个指纹图像进行异物比对;如果确定第一数量的指纹图像中存在异物纹路,确定第一数量的指纹图像为第一类图像;异物纹路为多张指纹图像中同一固定位置的相同纹理;第一数量大于或等于第一预设数量;将多张指纹图像中除第一类图像的指纹图像确定为第二类指纹图像。
在指纹录入场景下,电子设备可以获取多张指纹图像,并将获取到的每一张指纹图像存储至暂时性的存储空间。电子设备获取第二张以及之后的指纹图像,均可以按照获取顺序,将当前指纹图像分别与之前获取到的每一张指纹图像进行异物比对,从而确定这些指纹图像中是否存在异物纹路。若电子设备确定存在第一数量指纹图像中存在异物纹路,则确定这些第一数量的指纹图像为第一类图像。多张指纹图像中没被确定为第一类图像的即为第二类图像。
在本实施例中,在指纹录入场景下,电子设备可以对获取到的多张指纹图像进行异物纹路的比对识别,设定累计数量的判定条件,在确定满足第一数量的指纹图像中存在异物纹路的情况下,确定这些第一数量的指纹图像为第一类图像。本实施例中的数量条件提高了指纹录入场景下第一类图像的识别准确性。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,获取指纹图像之后,该方法还包括:
确定各指纹图像满足指纹录入条件。其中,满足指纹录入条件包括:指纹图像的图像质量满足质量要求,并且指纹图像中有效指纹覆盖面积大于面积阈值;其中,图像质量满足质量要求包括:指纹图像的清晰度大于清晰度阈值,和/或指纹图像的对比度大于对比度阈值。
在本实施例中,电子设备可以根据指纹录入条件来确定获取到的指纹图像是否满足录入条件。电子设备在确定获取到的指纹图像满足指纹录入条件的情况下,可以执行对指纹图像进行图像类型确定的操作,例如,确定指纹图像为第一类图像,则将第一类图像进行异物标记之后录入至指纹模板库中,又如,确定指纹图像为第二类图像,则直接将第二类图像录入至指纹模板库中。
在本实施例中,电子设备可以指纹图像在满足指纹录入条件的情况下,再将指纹图像录入至指纹模板库中,可以提高指纹模板库的中各个指纹模板的有效性。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,在指纹验证场景下,指纹图像为一张指纹图像,指纹模板库包括至少一个指纹模板;在确定指纹图像的图像类型之前,该方法还包括:将一张指纹图像与指纹模板库中的指纹模板进行匹配;确定一张指纹图像与指纹模板库中任意一个指纹模板匹配成功。
在本实施例中,在指纹验证场景下,电子设备获取一张指纹图像进行指纹匹配,将该一张指纹图像与指纹模板库中的指纹模板匹配,在确定存在任意一个指纹模板与该一张指纹图像匹配的情况下,确定该一张指纹图像匹配成功。若确定所有指纹模板均与该一张指纹图像不匹配,则确定该一张指纹图像匹配失败。
在本实施例中,基于指纹模板库中的指纹模板对获取到的一张指纹图像进行匹配,可以有效地确定该一张指纹图像的合法性。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,该方法还包括:将匹配成功的每一个指纹图像存储至电子设备的暂时性存储空间。
在每个指纹验证场景下,电子设备可以将每个指纹验证场景下,匹配成功的指纹图像存储至暂时性的存储空间中,用于之后从暂时性存储空间中读取指纹图像进行图像类型的确定。
本实施例中,将匹配成功的指纹图像存储至第二存储空间,可以减少第一存储空间的占用率,第二存储空间为暂时性存储空间,可以实现快速访问读取。
结合第一方面,在一种可能的涉及方式中,指纹模板库存储于电子设备的永久性存储空间中。
在本实施例中,指纹模板库中所有指纹模板存储在电子设备的永久性存储空间中,提高了指纹模板的安全性,不会轻易丢失,一定程度也提高了指纹识别率。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,确定指纹图像的图像类型包括:将一张指纹图像与之前N次指纹验证场景中匹配成功的每一个指纹图像进行异物比对;若确定包括一张指纹图像在内的连续第二数量的指纹图像中存在异物纹路,则确定连续第二数量的指纹图像为第一类图像;异物纹路为多张指纹图像中同一固定位置的相同纹理;第二数量大于或等于第二预设数量。
在本实施例中,在第二存储空间中包括至少两张指纹图像的情况下,电子设备可以按照存储顺序,将本次匹配成功的一张指纹图像分别与之前每一次指纹验证场景中匹配成功的指纹图像进行异物比对,从而确定这些指纹图像中是否存在异物纹路。若电子设备确定存在第二数量指纹图像中存在异物纹路,则确定这些第二数量的指纹图像为第一类图像。
在本实施例中,在指纹验证场景下,电子设备可以对获取到的多张指纹图像进行异物纹路的比对识别,设定连续数量的判定条件,在确定存在连续第二数量的指纹图像中存在异物纹路的情况下,确定这些第二数量的指纹图像为第一类图像。本实施例中的数量条件提高了指纹验证场景下第一类图像的识别准确性。并且,在电子设备将标记处理后的第一类图像更新至指纹模板库之后,可以将存入指纹模板库的指纹图像从第二存储空间中清除,可以及时释放第二存储空间的存储资源。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,在将匹配成功的每一个指纹图像存储至电子设备的第二存储空间之后,该方法还包括:确定一张指纹图像满足指纹更新条件。其中,满足指纹更新条件包括:指纹图像的图像质量满足质量要求、指纹图像的有效指纹覆盖面积大于面积阈值,以及指纹图像与指纹模板库中的指纹模板的耦合程度大于耦合阈值;其中,图像质量满足质量要求包括:指纹图像的清晰度大于清晰度阈值,和/或指纹图像的对比度大于对比度阈值。
在本实施例中,电子设备可以根据指纹更新条件来确定匹配成功的指纹图像是否需要更新至指纹模板库中。电子设备在确定匹配成功的指纹图像满足指纹更新条件的情况下,确定将匹配成功的指纹图像更新至指纹模板库中。
可选地,电子设备在确定匹配成功的指纹图像满足指纹更新条件的情况下,可以执行对匹配成功的指纹图像进行图像类型确定的操作,在确定匹配成功的指纹图像的类型之后,例如,确定匹配成功的指纹图像为第一类图像,则将第一类图像进行异物标记之后更新至指纹模板库中,又如,确定匹配成功的指纹图像为第二类图像,则直接将第二类图像更新至指纹模板库中。
在本实施例中,电子设备可以确定匹配成功的指纹图像在满足指纹更新条件的情况下,再将指纹图像更新至指纹模板库中,可以提高指纹模板库的更新的有效性。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,如果指纹模板中已标记异物纹路,将一张指纹图像与指纹模板库中的指纹模板进行匹配,包括:将一张指纹图像与指纹模板中除去已标记的异物纹路之外的图像区域进行匹配。
在本实施例中,在指纹验证场景下,电子设备将一张指纹图像与指纹模板库中所有指纹模板进行匹配,若指纹模板为已标记异物纹路的指纹图像,则将一张指纹图像与该指纹模板的除去已标记的异物纹路之外的图像区域进行匹配,得到该一张指纹图像的匹配结果。
在本实施例中,指纹模板中的已标记的异物纹路不参与指纹匹配,意味着异物纹路不会影响其他有效指纹区域的匹配结果,一定程度上提高了指纹匹配的准确性和指纹识别率。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,如果指纹模板中未标记异物纹路,将一张指纹图像与指纹模板库中的指纹模板进行匹配,包括:将一张指纹图像与指纹模板中全部图像区域进行匹配。
在本实施例中,在指纹验证场景下,电子设备将一张指纹图像与指纹模板库中所有指纹模板进行匹配,若指纹模板为未标记异物纹路的指纹图像,则将一张指纹图像与该指纹模板的全部图像区域进行匹配,得到该一张指纹图像的匹配结果。
在本实施例中,指纹模板中没有标记的异物纹路,则将该一张指纹图像与指纹模板的全部图像区域进行指纹匹配,提高了指纹匹配的准确性和指纹识别率。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,该方法还包括:若确定指纹图像中存在第一类图像,则输出提醒信息;提醒信息用于提醒用户清除指纹采集区域的异物。
在本实施例中,电子设备输出提醒信息可以通过在显示界面显示提醒信息,或者,电子设备还可以通过语音播报输出提醒信息。
在确定指纹图像中存在第一类图像,也即,电子设备确定获取到的指纹图像中存在异物纹路,也即,电子设备确定指纹采集区域中存在异物,在这种情况下,电子设备输出提醒信息,可以有效地提醒用户尽快清除异物。
结合第一方面,在一种可能的设计方式中,图像类型包括第二类图像,第二类图像为除第一类图像之外的指纹图像;该方法还包括:确定指纹图像包括第二类图像,则将第二类图像更新至指纹模板库。
在本实施例中,若电子设备在确定指纹图像的图像类型为第二类图像,也即,确定指纹图像中不存在异物纹路。在这种情况下,电子设备可以直接将该指纹图像更新至指纹库中。体现在指纹录入场景下,电子设备可以将指纹图像直接录入至指纹模板库中。体现在指纹验证场景下,电子设备可以将指纹图像更新至指纹模板库中。
在本实施例中,电子设备在对包括第一类图像进行异物纹路标记处理的同时,可以对第二类图像进行有效处理,不会影响第二类图像的处理,提高了整个指纹图像处理的能力。
第二方面,提供了一种电子设备,该电子设备具有实现上述第一方面所述的方法的功能。该功能可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
第三方面,提供了一种电子设备,该电子设备包括存储器、显示屏、指纹传感器和一个或多个处理器;所述存储器、所述显示屏、所述指纹传感器与所述处理器耦合;所述存储器中存储有计算机程序代码,所述计算机程序代码包括计算机指令,当所述计算机指令被所述处理器执行时,使得所述电子设备执行如上述第一方面中任一项所述的方法。
第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有指令,当其在电子设备上运行时,使得电子设备可以执行上述第一方面中任一项所述的方法。
第五方面,提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在电子设备上运行时,使得电子设备可以执行上述第一方面中任一项所述的方法。
可以理解地,上述提供的第二方面、第三方面及其任一种可能的设计方式所述的电子设备,第四方面所述的计算机可读存储介质,第五方面所述的计算机程序产品所能达到的有益效果,可参考第一方面及其任一种可能的设计方式中的有益效果,此处不再赘述。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的指纹采集区域的示意图;
图2为本申请实施例提供的另一种电子设备的指纹采集区域的示意图;
图3为本申请实施例提供的一种电子设备指纹录入过程的界面示意图;
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的指纹采集区域存在异物的界面示意图;
图5为本申请实施例提供的一种电子设备采集到的存在异物的纹路的指纹图像的界面示意图;
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图;
图7为本申请实施例提供的一种电子设备的软件结构示意图;
图8为本申请实施例提供的一种指纹识别方法中指纹录入过程的流程图;
图9为本申请实施例提供的一种指纹图像P1与指纹图像P2存在固定位置相同纹路的示意图;
图10为本申请实施例提供的一种电子设备输出指纹录入完成提示信息的界面示意图;
图11为本申请实施例提供的一种指纹图像中异物的纹路处理前后对比示意图;
图12为本申请实施例提供的一种在指纹录入过程中电子设备输出指纹采集区域存在异物的提示信息的界面示意图;
图13为本申请实施例提供的一种指纹识别方法中指纹解锁过程的流程图;
图14为本申请实施例提供的一种在指纹解锁成功的场景下,电子设备输出指纹采集区域存在异物的提示信息的界面示意图;
图15为本申请实施例提供的一种电子设备输出指纹解锁失败的提示信息的界面示意图;
图16为本申请实施例提供的一种电子设备向绑定的电子设备输出提示信息的示意图;
图17为本申请实施例提供的一种在指纹解锁失败的场景下,电子设备输出指纹采集区域存在异物的提示信息的界面示意图;
图18为本申请实施例提供的一种指纹识别方法中指纹模板更新的流程图;
图19为本申请实施例提供的一种指纹识别方法的流程图;
图20为本申请实施例提供的一种芯片系统的结构示意图。
具体实施方式
以下,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本实施例的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
本实施例提供的指纹识别方法应用在电子设备的指纹识别场景中,一般的,指纹识别场景包括指纹录入过程和指纹解锁过程。
在指纹录入的场景下,电子设备采集用户在指纹采集区域的指纹图像,在确定该指纹图像满足指纹录入要求的情况下,将该指纹图像录入至电子设备的指纹模板库中。
可选地,电子设备的指纹采集区域可以在电子设备显示屏的指定区域,示例性地,可参考图1所示,图1给出了一种电子设备为手机时,指纹采集区域在显示屏的指定区域101区域的示例。或者,指纹采集区域还可以为电子设备机身的指定区域,示例性地,该指定区域可以为电子设备的侧边指定区域、背面指定区域或者机身上其他指定区域,比如,机身上其他指定区域可以为手机的home键。可参考图2所示,图2给出了一种电子设备为笔记本电脑时,指纹采集区域在机身指定区域102的示例。针对于包含指纹传感器的电子设备来说,指纹采集区域与指纹传感器所在区域对应。电子设备采集指纹采集区域的指纹图像,指纹图像的尺寸与指纹采集区域的尺寸一致。
一般地,在采集指纹图像的过程中,为保证采集到的指纹图像的完整性,电子设备需要从用户手指的不同角度或者手指在指纹采集区域的不同按压位置进行指纹图像的多次采集。一般地,在指纹录入过程中,电子设备的采集次数阈值可以为30次、60次、80次等,具体采集次数阈值根据实际电子设备确定。需要说明的是,这里的电子设备的采集次数与用户按压次数不同,例如,电子设备可以在用户按压一次所持续的一段时间内进行指纹图像的多次采集。
在进行指纹图像的多次采集过程中,电子设备需要对每一次采集到的指纹图像进行指纹录入条件的判定,将满足指纹录入条件的指纹图像存储至指纹模板库中。由于电子设备中的指纹传感器的器件差异,采集到的原始指纹图像可能存在原始质量问题,在进行指纹录入条件判定之前,电子设备还可以对采集到的原始指纹图像进行图像预处理,例如,对原始指纹图像进行图像增强处理、图像二值化处理等等。从而电子设备对预处理之后的指纹图像进行指纹录入条件的判定。其中,指纹录入条件指的是对指纹图像的图像质量的把控条件,例如,指纹录入条件包括指纹图像的图像清晰度满足清晰度阈值、指纹图像的图像对比度满足对比度阈值、指纹图像的有效指纹覆盖面积满足面积阈值等至少一个。在常规的场景下,电子设备在确定指纹图像满足指纹录入条件之后,将该指纹图像存储至指纹模板库中。这里有效指纹覆盖面积指的是指纹图像中没有被异物纹路覆盖的手指指纹所占指纹图像的面积。
在指纹录入的场景下,用户可以通过菜单界面选择指纹录入触发电子设备进入指纹录入界面;或者,用户还可以通过语音控制或其他自定义操作触发电子设备执行指纹录入动作。以图3为例来说明,图3给出了一种基于手机显示屏的指纹录入示例。示例性的,指纹录入界面100包括第一提示信息301、“指纹”图标302以及“确定”按钮303。
其中,“指纹”图标302 用于表示采集指纹图像的区域,用户可以将手指放在“指纹”图标302所在区域执行按压操作来实现录入指纹的目的。第一提示信息301用于提醒用户进行指纹录入。可选地,在第一提示信息301所在的界面位置,手机还可以显示其他提醒信息。例如,参考图3,图3给出了用户在进行指纹录入的整个过程示意图,在未采集到指纹图像时,手机在界面100中显示用于提醒用户录入指纹的第一提醒信息301,第一提醒信息301为“请按压下方“指纹”图标区域录入指纹”;在采集指纹图像过程中,手机可以在界面100中显示用于提醒用户更换手指位置或角度继续进行指纹录入的第二提醒信息304,其中,第二提醒信息301可以为“请更换按压位置继续录入指纹”;在实际采集次数达到采集次数阈值,也即,用户完成指纹录入动作时,手机还可以在界面100中显示用于提醒用户完成指纹录入操作的第三提示信息305,比如,第三提示信息305可以为“录入指纹成功,请点击下方“确定”按钮提交指纹”。在用户点击“确定”按303之后,触发电子设备终止当前采集指纹图像的操作。
在实际的生活中,电子设备的指纹采集区域可能存在发丝、铜丝,屏幕或贴膜的裂纹刮痕,或者是指纹采集区域上贴了带有纹理的保护膜等异物的情况,尤其是屏幕裂纹刮痕、贴膜裂纹刮痕等这些不易清除的异物,会影响到指纹图像的采集。示例性地,图4给出了指纹采集区域101存在屏幕裂痕410的示例,显然,在指纹采集区域101中存在部分屏幕裂痕,由于屏幕裂痕410造成的指纹采集区域的损坏,采集到的指纹图像中该屏幕裂痕410位置的指纹无法识别,最终导致指纹录入失败。
常规技术一种实现方式中,通过算法训练对手指纹理及非手指纹理(异物)进行标识及区分。在用户执行指纹录入过程中,对采集到的用户的指纹图像进行手指纹理与非手指纹理的判定,若多次判定采集到的指纹图像中包含非手指纹理,也即,若确定指纹图像中包括异物的纹路,则认为包括异物纹路的指纹图像是无效的图像,在这种情况下,直接终止录入,导致指纹录入失败。在采集指纹图像的场景下,基于图4中给出的手机屏幕存在屏幕裂痕410的情况下,手机采集到的指纹图像中存在部分屏幕裂痕对应的纹路,示例性地,图5给出了一种采集到的指纹图像中包括部分屏幕裂痕的纹路510的示意图,基于现有的指纹录入技术,手机若采集到类似于图5这种存在异物的纹路的指纹图像,在确定指纹图像存在异物的纹路的情况下,手机确定该指纹图像为无效图像,丢弃该指纹图像,终止采集用户指纹图像的操作,导致用户无法正常进行指纹的录入,这样不仅给用户带来了体验不佳的问题,同时也会给用户的手机带来一些安全方面的风险。
针对上述现有技术存在的问题,在指纹录入时指纹采集区域存在异物的场景下,本申请实施例提供一种指纹识别方法,电子设备采集指纹采集区域的指纹图像,对指纹图像进行指纹录入条件的判定,对满足指纹录入条件的多张指纹图像进行图像比对,若确定预设数量的指纹图像中均存在异物的纹路,则对该异物的纹路进行标记,并将标记了异物的纹路的指纹图像录入至电子设备的指纹模板库中,完成指纹录入操作。需要说明的是,标记的异物的纹路不参与指纹匹配。
本实施例的指纹识别方法在指纹录入过程中,对满足指纹录入条件的指纹图像中的异物的纹路进行标记,并将标记之后的指纹图像录入指纹模板库,从而实现尽管指纹识别区域存在异物的情况下,仍然可以将符合指纹录入条件的指纹图像录入至指纹模板库中。区别于现有技术在识别到异物的纹路之后的无差别终止指纹录入操作,一定程度上降低了指纹录入的失败率,优化了用户体验。
在指纹解锁的场景下,电子设备采集用户在指纹采集区域的指纹图像,将采集到的指纹图像与指纹模板库中指纹模板进行匹配,在确定匹配成功的情况下,执行指纹解锁操作。其中,指纹模板库中的指纹模板指的就是在指纹录入过程中所录入的所有指纹图像。需要说明的是,指纹解锁场景中的指纹采集区域与指纹录入场景中的指纹采集区域一致。
指纹解锁的场景可以包括电子设备的锁屏界面解锁、应用解锁等场景。锁屏界面解锁指的就是电子设备处于锁屏界面,通过采集用户的指纹图像,在指纹图像匹配成功的情况下,进入电子设备的系统主界面。应用解锁包括加密应用的解锁、支付解锁等场景,例如,在触发加密应用解锁操作的情况下,电子设备通过采集用户的指纹图像,在指纹图像匹配成功的情况下,进入该应用的解锁主界面;例如,在触发支付解锁的情况下,电子设备通过采集用户的指纹图像,在指纹图像匹配成功的情况下,执行支付操作。
在指纹解锁的过程中,与指纹录入过程类似地,电子设备同样会对采集到的指纹图像进行图像预处理,并将预处理之后指纹图像与指纹模板库中指纹模板进行匹配,若存在于指纹图像匹配的指纹模板,则认为采集到的指纹图像为录入指纹的指纹图像,则执行解锁操作;若指纹图像与所有指纹模板都不匹配,则认为采集到的指纹图像不是录入指纹的指纹图像,则不响应该解锁操作。
在指纹采集区域存在异物的场景下,基于现有技术提供的指纹录入算法,现有技术在识别到指纹图像中存在异物的纹路时,会将存在异物的纹路的指纹图像丢弃,电子设备在进行指纹图像与指纹模板匹配的环节,由于指纹模板库中不存在包括异物的纹路的指纹模板,也即指纹模板库中始终不存在与该指纹图像匹配的指纹模板,电子设备会认为存在异物的纹路的指纹图像为非录入指纹图像,则始终不响应该解锁操作。也就是说,现有技术中,采集到的指纹图像中只要包括了异物的纹路,不管是否为录入手指的指纹图像,都无法解锁。例如,在用户自己的手机屏幕出现裂痕的情况下,用户就无法解锁自己手机,给用户带来了极大的不便。甚至在一些情况下,由于指纹模板库中不存在包括异物的纹路的指纹模板,在指纹采集区域存在异物的情况下,异物的纹路会影响到指纹图像中的有效指纹,导致采集到的指纹图像中有效指纹的覆盖面积减少,现有技术中基于少部分有效指纹进行匹配,可能出现匹配成功的情况,这就导致非录入手指在指纹采集区域存在异物的情况下,也可以成功进行指纹解锁,造成电子设备的安全问题。
而本申请实施例提供的指纹识别方法中的指纹解锁方法,基于上述指纹录入方法得到指纹模板库,由于指纹模板库中有标记了异物的纹路的指纹模板,且这些指纹模板中标记了的异物的纹路均不参与指纹匹配,也就是说,在进行指纹解锁的指纹匹配环节,无论电子设备采集到的指纹图像中存在异物的纹路或不存在异物的纹路,电子设备均是将指纹图像与指纹模板中的有效指纹进行匹配,并不受异物的纹路的影响,在有效指纹匹配成功的情况下,认为采集到的指纹图像为录入指纹图像,从而执行解锁操作。例如,在用户自己的手机屏幕出现裂痕的情况下,手机基于采集到的指纹图像的除裂痕之外的其他有效指纹进行指纹匹配,从而使得用户仍然可以通过指纹解锁自己手机,提高了指纹解锁的成功率,优化了用户体验。并且,本实施例可以有效对异物进行识别标记,并针对除异物的纹路之外的有效指纹进行匹配,避免了存在异物纹路的非录入指纹误解锁的情况,提高了电子设备的安全性。
本申请实施例提供的一种指纹识别方法,可应用于手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer,UMPC)、手持计算机、上网本、个人数字助理(personal digital assistant,PDA)、可穿戴设备(如智能手表、智能眼镜或者智能头盔等)、虚拟现实设备、智能家居设备、车载电脑、门禁设备等任意一种包含指纹识别模块的电子设备中,本申请实施例对此不做任何限制。
请参考图6,其示出本申请实施例提供一种电子设备(如电子设备600)的结构框图。其中,电子设备600可以包括处理器310,外部存储器接口320,内部存储器321,通用串行总线(universal serial bus,USB)接口330,充电管理模块340,电源管理模块341,电池342,天线1,天线2,射频模块350,通信模块360,音频模块370,扬声器370A,受话器370B,麦克风370C,耳机接口370D,传感器模块380,按键390,马达391,指示器392,摄像头393,显示屏394,以及用户标识模块(subscriber identification module,SIM)卡接口395等。其中传感器模块380可以包括压力传感器380A,陀螺仪传感器380B,气压传感器380C,磁传感器380D,加速度传感器380E,距离传感器380F,接近光传感器380G,指纹传感器380H,温度传感器380J,触摸传感器380K,环境光传感器380L,骨传导传感器380M等。
本发明实施例示意的结构并不构成对电子设备600的限定。可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者拆分某些部件,或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件,软件或软件和硬件的组合实现。
处理器310可以包括一个或多个处理单元。例如,处理器310可以包括应用处理器(application processor,AP),调制解调处理器,图形处理器(graphics processingunit,GPU),图像信号处理器(image signal processor,ISP),控制器,存储器,视频编解码器,数字信号处理器(digital signal processor,DSP),基带处理器,和/或神经网络处理器(neural-network processing unit,NPU)等。其中,不同的处理单元可以是独立的器件,也可以集成在一个或多个处理器中。
上述控制器可以是指挥电子设备600的各个部件按照指令协调工作的决策者。是电子设备600的神经中枢和指挥中心。控制器根据指令操作码和时序信号,产生操作控制信号,完成取指令和执行指令的控制。
处理器310中还可以设置存储器,用于存储指令和数据。在一些实施例中,处理器310中的存储器为高速缓冲存储器,可以保存处理器310刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器310需要再次使用该指令或数据,可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取,减少了处理器310的等待时间,因而提高了系统的效率。
在一些实施例中,处理器310可以包括接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit,I2C)接口,集成电路内置音频(inter-integrated circuit sound,I2S)接口,脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)接口,通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter,UART)接口,移动产业处理器接口(mobile industry processor interface,MIPI),通用输入输出(general-purposeinput/output,GPIO)接口,SIM接口,和/或USB接口等。
本发明实施例示意的各模块间的接口连接关系,只是示意性说明,并不构成对电子设备600的结构限定。电子设备600可以采用本发明实施例中不同的接口连接方式,或多种接口连接方式的组合。
充电管理模块340用于从充电器接收充电输入。其中,充电器可以是无线充电器,也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中,充电管理模块340可以通过USB接口330接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中,充电管理模块340可以通过电子设备600的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块340为电池342充电的同时,还可以通过电源管理模块341为电子设备600供电。
电源管理模块341用于连接电池342,充电管理模块340与处理器310。电源管理模块341接收所述电池342和/或充电管理模块340的输入,为处理器310,内部存储器321,外部存储器接口320,显示屏394,摄像头393,和通信模块360等供电。电源管理模块341还可以用于监测电池容量,电池循环次数,电池健康状态(漏电,阻抗)等参数。在一些实施例中,电源管理模块341也可以设置于处理器310中。在一些实施例中,电源管理模块341和充电管理模块340也可以设置于同一个器件中。
电子设备600的无线通信功能可以通过天线1,天线2,射频模块350,通信模块360,调制解调器以及基带处理器等实现。
天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备600中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用,以提高天线的利用率。例如:可以将蜂窝网天线复用为无线局域网分集天线。在一些实施例中,天线可以和调谐开关结合使用。
射频模块350可以提供应用在电子设备600上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案的通信处理模块。射频模块350可以包括至少一个滤波器,开关,功率放大器,低噪声放大器(low noise amplifier,LNA)等。射频模块350由天线1接收电磁波,并对接收的电磁波进行滤波,放大等处理,传送至调制解调器进行解调。射频模块350还可以对经调制解调器调制后的信号放大,经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中,射频模块350的至少部分功能模块可以被设置于处理器310中。在一些实施例中,射频模块350的至少部分功能模块可以与处理器310的至少部分模块被设置在同一个器件中。
调制解调器可以包括调制器和解调器。调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后,被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器370A,受话器370B等)输出声音信号,或通过显示屏394显示图像或视频。在一些实施例中,调制解调器可以是独立的器件。在一些实施例中,调制解调器可以独立于处理器310,与射频模块350或其他功能模块设置在同一个器件中。
通信模块360可以提供应用在电子设备600上的包括无线局域网(wireless localarea networks,WLAN)(如无线保真(wireless fidelity,Wi-Fi)网络),蓝牙(blue tooth,BT),全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS),调频(frequencymodulation,FM),近距离无线通信技术(near field communication,NFC),红外技术(infrared,IR)等无线通信的解决方案的通信处理模块。通信模块360可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。通信模块360经由天线2接收电磁波,将电磁波信号调频以及滤波处理,将处理后的信号发送到处理器310。通信模块360还可以从处理器310接收待发送的信号,对其进行调频,放大,经天线2转为电磁波辐射出去。
在一些实施例中,电子设备600的天线1和射频模块350耦合,天线2和通信模块360耦合,使得电子设备600可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。所述无线通信技术可以包括全球移动通讯系统(global system for mobile communications,GSM),通用分组无线服务(general packet radio service,GPRS),码分多址接入(code divisionmultiple access,CDMA),宽带码分多址(wideband code division multiple access,WCDMA),时分码分多址(time-division code division multiple access,TD-SCDMA),长期演进(long term evolution,LTE),BT,GNSS,WLAN,NFC,FM,和/或IR技术等。所述GNSS可以包括全球卫星定位系统(satellite based augmentation systems,SBAS),全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GLONASS),北斗卫星导航系统(BeiDounavigation satellite system,BDS),准天顶卫星系统(Quasi-Zenith satellitesystem,QZSS)和/或星基增强系统(satellite based augmentation systems,SBAS)。
电子设备600通过GPU,显示屏394,以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器,连接显示屏394和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算,用于图形渲染。处理器310可包括一个或多个GPU,其执行程序指令以生成或改变显示信息。
显示屏394用于显示图像,视频等。例如,在本实施例中,在指纹录入的场景下,显示屏394可以显示用于提醒用户开始录入指纹的提示信息、或者显示用于提醒用户更换角度继续录入指纹的提示信息、或者显示用于提醒用户完成指纹录入的提示信息。在指纹解锁的场景下,显示屏394还可以显示用于提醒用户解锁失败的提示信息。在指纹录入或指纹解锁的场景下,若指纹采集区域存在异物,显示屏还可以显示用于提醒用户清除异物的提示信息等。显示屏394包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystaldisplay,LCD),有机发光二极管(organic light-emitting diode,OLED),有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrix organic light emitting diode,AMOLED),柔性发光二极管(flex light-emitting diode,FLED),Miniled,MicroLed,Micro-oLed,量子点发光二极管(quantum dot light emitting diodes,QLED)等。在一些实施例中,电子设备600可以包括1个或N个显示屏394,N为大于1的正整数。
电子设备600可以通过ISP,摄像头393,视频编解码器,GPU,显示屏以及应用处理器等实现拍摄功能。
NPU为神经网络(neural-network,NN)计算处理器,通过借鉴生物神经网络结构,例如借鉴人脑神经元之间传递模式,对输入信息快速处理,还可以不断的自学习。通过NPU可以实现电子设备600的智能认知等应用,例如:图像识别,人脸识别,语音识别,文本理解等。在本实施例中,NPU可以用于进行指纹图像识别、指纹图像匹配等操作。
外部存储器接口320可以用于连接外部存储卡,例如Micro SD卡,实现扩展电子设备600的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口320与处理器310通信,实现数据存储功能。例如将音乐,视频等文件保存在外部存储卡中。
内部存储器321可以用于存储计算机可执行程序代码,所述可执行程序代码包括指令。处理器310通过运行存储在内部存储器321的指令,从而执行电子设备600的各种功能应用以及数据处理。存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中,存储程序区可存储操作系统,至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能,图像播放功能等)等。存储数据区可存储电子设备600使用过程中所创建的数据(比如音频数据,电话本等)等。此外,存储器121可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件,闪存器件,其他易失性固态存储器件,通用闪存存储器(universal flashstorage,UFS)等。
电子设备600可以通过音频模块370,扬声器370A,受话器370B,麦克风370C,耳机接口370D,以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放,录音等。
音频模块370用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出,也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块370还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中,音频模块370可以设置于处理器310中,或将音频模块370的部分功能模块设置于处理器310中。
扬声器370A,也称“喇叭”,用于将音频电信号转换为声音信号。在本实施例中,扬声器370A还可以输出提示音频,例如,在指纹录入或者指纹解锁的场景下,若电子设备600确定指纹采集区域存在异物,可以通过扬声器370A输出用于提醒用户清除异物的提示音频;或者,在指纹录入失败或者指纹解锁失败的情况下,电子设备600可以通过扬声器370A输出用于提醒用户指纹录入失败或者指纹解锁失败的提示音频;或者,在指纹解锁失败的情况下,电子设备600还可以通过扬声器370A输出用于提醒用户存在解锁风险的告警音频。此外,电子设备600可以通过扬声器370A收听音乐,或收听免提通话。
受话器370B,也称“听筒”,用于将音频电信号转换成声音信号。当电子设备600接听电话或语音信息时,可以通过将受话器370B靠近人耳接听语音。
麦克风370C,也称“话筒”,“传声器”,用于将声音信号转换为音频电信号。当拨打电话或发送语音信息时,用户可以通过人嘴靠近麦克风370C发声,将声音信号输入到麦克风370C。电子设备600可以设置至少一个麦克风370C。在一些实施例中,电子设备600可以设置两个麦克风370C,除了采集声音信号,还可以实现降噪功能。在一些实施例中,电子设备600还可以设置三个,四个或更多麦克风370C,实现采集声音信号,降噪,还可以识别声音来源,实现定向录音功能等。
耳机接口370D用于连接有线耳机。耳机接口370D可以是USB接口330,也可以是3.5mm的开放移动终端平台(open mobile terminal platform,OMTP)标准接口,美国蜂窝电信工业协会(cellular telecommunications industry association of the USA,CTIA)标准接口。
压力传感器380A用于感受压力信号,可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中,压力传感器380A可以设置于显示屏394。压力传感器380A的种类很多,如电阻式压力传感器,电感式压力传感器,电容式压力传感器等。电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板。当有力作用于压力传感器,电极之间的电容改变。电子设备600根据电容的变化确定压力的强度。当有触摸操作作用于显示屏394,电子设备600根据压力传感器380A检测所述触摸操作强度。电子设备600也可以根据压力传感器380A的检测信号计算触摸的位置。在一些实施例中,作用于相同触摸位置,但不同触摸操作强度的触摸操作,可以对应不同的操作指令。例如:当有触摸操作强度小于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时,执行查看短消息的指令。当有触摸操作强度大于或等于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时,执行新建短消息的指令。
接近光传感器380G可以包括例如发光二极管(LED)和光检测器,例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。通过发光二极管向外发射红外光。使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时,可以确定电子设备600附近有物体。当检测到不充分的反射光时,可以确定电子设备600附近没有物体。电子设备600可以利用接近光传感器380G检测用户手持电子设备600贴近耳朵通话,以便自动熄灭屏幕达到省电的目的。接近光传感器380G也可用于皮套模式,口袋模式自动解锁与锁屏。
环境光传感器380L用于感知环境光亮度。电子设备600可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏亮度。环境光传感器380L也可用于拍照时自动调节白平衡。环境光传感器380L还可以与接近光传感器380L配合,检测电子设备600是否在口袋里,以防误触。
指纹传感器380H用于采集指纹。电子设备600可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁,访问应用锁,指纹拍照,指纹接听来电等。在一些实施例中,指纹传感器380H将采集到的指纹图像传输至处理器中,处理器根据指纹图像进行指纹录入或指纹解锁的操作。可选地,指纹传感器380H可以是光学指纹传感器、电容指纹传感器、超声波指纹传感器等。在本实施例中,指纹传感器可以设置于电子设备的显示屏的屏下或者设置于电子设备机身的指定位置,指纹传感器所设置的位置与指纹采集区域对应。例如,参考图1指纹传感器设置于手机的显示屏屏下,其对应的指纹采集区域为区域101;例如,参考图2指纹传感器设置于笔记本电脑的机身的指定位置,其对应的指纹采集区域为区域102。指纹传感器还可以设置于电子设备的侧面指定位置、背面指定位置等。指纹传感器的设置位置可以根据用户使用电子设备的解锁习惯确定,本实施例对此不做限定。
触摸传感器380F,也称“触控面板”。可设置于显示屏394。用于检测作用于其上或附近的触摸操作。可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器,以确定触摸事件类型,并通过显示屏394提供相应的视觉输出。
电子设备600的软件系统可以采用分层架构,事件驱动架构,微核架构,微服务架构,或云架构。本发明实施例以分层架构的Android系统为例,示例性说明电子设备600的软件结构。
图7是本发明实施例的电子设备600的软件结构框图。分层架构将软件分成若干个层,每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中,将Android系统分为五层,从上至下分别为应用程序层,应用程序框架层,安卓运行时(Android runtime)和系统库,硬件抽象层以及内核层。
应用程序层可以包括一系列应用程序包。
如图7所示,应用程序包可以包括相机,图库,日历,电话(即本申请实施例中的“电话”应用),地图,导航,WLAN,蓝牙,音乐,视频,短信息等应用程序。
应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface,API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。如图7所示,应用程序框架层可以包括窗口管理器,内容提供器,视图系统,电话管理器,资源管理器,通知管理器以及指纹识别模块。
指纹识别模块用于对指纹图像进行图像预处理、图像判定、图像匹配、异物标记、指纹模板库更新等操作。指纹识别模块在接收到指纹图像之后,对指纹图像进行图像增强、图像二值化等预处理。在指纹录入场景下,指纹识别模块对预处理之后的指纹图像进行是否满足指纹录入条件的判定,在确定指纹图像满足指纹录入条件的情况下,对指纹图像进行异物纹路的识别,若指纹图像中存在异物纹路,则对该异物纹路进行标记,并将标记异物纹路之后的指纹图像录入至指纹模板库中。在指纹解锁场景下,指纹识别模块对预处理之后的指纹图像进行图像匹配,将指纹图像与指纹模板库中的指纹模板进行匹配,在匹配成功的情况下,执行指纹解锁操作。在指纹模板更新的场景下,指纹识别模块对符合模板更新条件的指纹图像进行异物识别,在不存在异物的纹路的情况下,将指纹图像更新至指纹模板库中;在确定连续数量的指纹图像均存在异物的纹路的情况下,对这些指纹图像中的异物的纹路进行标记,并将标记异物的纹路的指纹图像更新至指纹模板库中。
窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小,判断是否有状态栏,锁定屏幕,截取屏幕等。内容提供器用来存放和获取数据,并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频,图像,音频,拨打和接听的电话,浏览历史和书签,电话簿等。视图系统包括可视控件,例如显示文字的控件,显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如,如图4所示的新指纹录入界面100以及提示信息界面301,示例性地,在新指纹录入界面100中可以显示“指纹”图标、“确定”按钮以及其他功能性控件的视图。
电话管理器用于提供电子设备600的通信功能。例如,通话状态的管理(包括接通,挂断等)。资源管理器为应用程序提供各种资源,比如本地化字符串,图标,图片,布局文件,视频文件等等。通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息,可以用于传达告知类型的消息,可以短暂停留后自动消失,无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成,消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知,例如后台运行的应用程序的通知,还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息,发出提示音,电子设备振动,指示灯闪烁等。
Android runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓系统的调度和管理。核心库包含两部分:一部分是java语言需要调用的功能函数,另一部分是安卓的核心库。
应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理,堆栈管理,线程管理,安全和异常的管理,以及垃圾回收等功能。
系统库可以包括多个功能模块。例如:表面管理器(surface manager),媒体库(media libraries),三维图形处理库(例如:openGL ES),2D图形引擎(例如:SGL)等。
表面管理器用于对显示子系统进行管理,并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。媒体库支持多种常用的音频,视频格式回放和录制,以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式,例如: MPEG4,H.264,MP3,AAC,AMR,JPG,PNG等。三维图形处理库用于实现三维图形绘图,图像渲染,合成,和图层处理等。2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。
硬件抽象层(hardware abstractlayer,HAL)是建立在linux驱动之上的一套程序库。它并不属于linux内核,而是属于linux内核层之上的应用层。可选地,硬件抽象层位于Android的系统运行库层。HAL层基于内核层的驱动程序运行,本实施例中的HAL层主要包含摄像头HAL、指纹HAL、音频HAL、GPS HAL、Wi-Fi HAL等模块。
内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动,摄像头驱动,音频驱动,传感器驱动、指纹驱动等。
结合图7给出的电子设备的软件架构和图6给出的电子设备的硬件架构,以在手机上通过指纹解锁亮屏为例进行说明。在显示屏屏下指纹解锁的场景下,用户手指按压触摸屏(touch panel,TP)的指纹采集区域,触摸屏产生中断事件,将中断事件传输至指纹识别模块,唤醒指纹识别模块进行指纹识别处理;TP还通知指纹HAL,指纹HAL唤醒指纹驱动,使得指纹驱动通知指纹传感器进行指纹采集区域的指纹图像的采集,指纹传感器完成指纹图像的采集之后,将指纹图像传输至指纹识别模块进行图像预处理、图像判定、图像匹配、异物标记、指纹模板库更新等操作,在指纹识别模块根据指纹模板进行指纹图像的图像匹配并产生匹配结果之后,若匹配结果为匹配成功,则产生解锁指令,指纹识别模块将解锁指令传输至指纹HAL,由指纹HAL通过指纹框架通知到TP进行手机的屏幕解锁以及亮屏操作。可选地,在一些指纹解锁的应用中,在指纹识别模块根据指纹模板进行指纹图像的图像匹配并匹配成功之后,指纹识别模块产生解锁指令,指纹识别模块将解锁指令传输至指纹HAL,由指纹HAL通过指纹框架通知到对应的指纹解锁的应用中进行解锁操作。
基于图6所示的电子设备的硬件结构与图7所示的电子设备的软件架构,以电子设备600执行本公开实施例为例,本公开实施例提供了一种指纹识别方法,包括指纹录入和指纹解锁两大部分,为便于说明本方法,以下实施例均以电子设备600为手机来举例说明。本实施例提供的方法针对指纹录入过程进行说明,示例性的,如图8所示,包括:
S601、电子设备显示新指纹录入界面,接收到用户在新指纹录入界面的指纹采集区域的按压操作,采集指纹录入图像。
其中,新指纹录入界面100可参考图3所示,包括第一提醒信息301、“指纹”图标302以及“确定”按钮303。其中,“指纹”图标302对应的区域即为指纹采集区域;在指纹录入过程的不同阶段,新指纹录入界面可以包括第一提醒信息301、第二提醒信息304、第三提醒信息305,可参考图3所示,在未录入指纹时,第一提醒信息301可以提醒用户在“指纹”图标302处进行按压操作,来使得手机执行指纹录入操作;在录入指纹的过程中,第二提醒信息304可以提醒用户调整手指位置继续按压“指纹”图标302进行指纹录入;在完成指纹录入时,第三提醒信息305可以提醒用户完成指纹录入,点击“确定”按钮303提交指纹等。
可选地,用户可以通过菜单界面中的“新指纹录入”选项触发手机显示新指纹录入界面100;或者,用户还可以通过语音输入“新指纹录入”触发手机显示新指纹录入界面100。
在手机接收到用户在新指纹录入界面100的指纹采集区域的按压操作时,通过指纹传感器采集用户在指纹采集区域形成的指纹录入图像。可选地,由于采集到的用户的指纹录入图像可能存在由指纹传感器导致的图像模糊等图像原始质量问题,在手机采集到指纹录入图像之后,进一步地,手机可以对指纹录入图像进行图像预处理,从而得到图像预处理之后的指纹录入图像。示例性地,图像预处理可以包括图像增强处理、图像二值化处理等至少一种。
S602、在确定指纹录入图像满足指纹录入条件的情况下,记录采集次数,在采集次数未满足预设采集次数阈值的情况下,重复执行采集指纹录入图像的操作。
在本实施例中,在手机得到图像预处理之后的指纹录入图像之后,对图像预处理之后的指纹录入图像进行是否符合指纹录入条件的判定。其中,指纹录入条件用于对指纹录入图像进行图像质量维度以及图像指纹面积维度的把控。示例性地,图像质量维度的指纹录入条件包括指纹录入图像的图像清晰度大于清晰度阈值和指纹录入图像的图像对比度大于对比度阈值等,图像指纹面积维度的指纹录入条件包括指纹录入图像的有效指纹覆盖面积大于面积阈值等。在指纹采集区域存在异物的场景下,指纹录入图像中可能存在异物的纹路,这里有效指纹覆盖面积可以理解为指纹录入图像中的手指指纹的按压面积。需要说明的是,指纹录入条件可以包括上述一项条件或多项条件的组合,根据实际情况,指纹录入条件还可以包括其他可以确定指纹录入图像的图像质量条件,本实施例对此不做限定。
在本实施例的指纹录入过程中,为了录入指纹的完整性,需要从不同角度多次采集用户的手指指纹,每完成一次采集指纹录入图像的同时,可对采集次数进行记录并更新,并将指纹录入图像存储至指定的永久性存储空间中。这里,存储空间指的是永久性的安全存储空间,例如,手机的闪存。可选地,手机可存储数据的空间还包括暂时性存储空间,例如,手机的的安全内存,在进行指纹解锁或指纹支持场景下,手机可将指纹模板库中的指纹模板加载至安全内存中进行指纹匹配。可选地,安全内存可以为寄存器内存和手机缓存。重复执行采集指纹录入图像的操作,同时手机可在新指纹录入界面100中输出用于提醒用户调整手指角度或位置继续进行指纹录入的提示信息,可参考图3,直到采集次数达到预设采集次数阈值,从而缓存中得到多个符合指纹录入条件的指纹录入图像。这里预设采集次数阈值可以根据实际情况确定,例如,可以为30次、60次等。需要说明的是,在用户按压一次所持续的一段时间内,手机可控制指纹传感器多次采集指纹录入图像,这里指纹传感器的采集次数不同于用户在指纹采集区域的按压次数。
可以理解,在确定采集到的指纹录入图像不满足指纹录入条件的情况下,也即,采集到的指纹录入图像存在指纹录入图像的图像清晰度小于清晰度阈值,指纹录入图像的图像对比度小于对比度阈值等,指纹录入图像的手指指纹的按压面积小于面积阈值中至少一种现象,在这种情况下,手机将丢弃该指纹录入图像,同时对本次采集不计数。
S603、在确定缓存中存在至少两张指纹录入图像的情况下,根据至少两张指纹录入图像进行异物比对处理,得到处理后的指纹录入图像,并将处理后的指纹录入图像录入至指纹模板库中。
在手机确定缓存中存在至少两张指纹录入图像的情况下,手机可以根据至少两张指纹录入图像进行异物比对。一般的认为,在指纹录入过程中,难以清除的异物在手机显示屏中的位置固定,而录入手指由于是人为控制,在按压过程中或者调整位置时,手指指纹所在指纹采集区域的位置均会产生变化,该变化可能是轻微角度变化,也可能是轻微方向变化。也即,在指纹录入过程中,手指指纹体现在每一次采集到的指纹录入图像中是变化的、不同的,而手机显示屏中的异物体现在每一次采集到的指纹录入图像中是不变的、固定的。因此,手机在进行异物比对时,可以通过指纹判重算法来比对多张指纹录入图像中是否存在固定位置相同纹路,来确定指纹录入图像中是否存在异物的纹路。常规的指纹判重算法已经具备了较高的识别准确率,因此,对于固定位置的异物的纹路来说,指纹判重算法可以准确将其与手指指纹比对识别出来。
在本实施例中,缓存中存在至少两张指纹录入图像,手机可以按照其采集的时序,将每一张指纹录入图像与之前采集到的每一个指纹录入图像进行异物比对,来确定是否存在固定位置的相同纹路。在本实施例中,在指纹录入过程中,采集到的存在异物的纹路的图像为第一类图像。
示例性地,若缓存中存在6张指纹录入图像,按照指纹录入图像的采集的时间先后顺序,定义第一次采集到的指纹录入图像为P1,定义第二次采集到的指纹录入图像为P2,定义第三次采集到的指纹录入图像为P3,定义第四次采集到的指纹录入图像为P4,定义第五次采集到的指纹录入图像为P5,定义第六次采集到的指纹录入图像为P6。手机将P2与P1进行比对识别,确定二者之间是否存在固定位置的相同纹路;将P3分别与P2、P1进行比对识别,确定P3与P2之间、P3与P1之间是否存在固定位置的相同纹路;将P4分别与P3、P2、P1进行比对识别,确定P4与P3之间、P4与P2之间、P4与P1之间是否存在固定位置的相同纹路;将P5分别与P4、P3、P2、P1进行比对识别,确定P5与P4之间、P5与P3之间、P5与P2之间、P5与P1之间是否存在固定位置的相同纹路;将P6分别与P5、P4、P3、P2、P1进行比对识别,确定P6与P5之间、P6与P4之间、P6与P3之间、P6与P2之间、P6与P1之间是否存在固定位置的相同纹路,更多次采集的图像比对方式以此类推。示例性地,图9给出一种P1与P2存在固定位置的相同纹路的示意图。手机将P2与P1进行比对识别,确定P1与P2之间存在固定位置的相同纹路901,此时,手机确定P1与P2中均存在异物的纹路,也即,当前指纹采集区域存在异物。
在本实施例中,手机在对多张指纹录入图像进行异物比对之后,在确定指纹录入图像中存在异物的纹路的情况下,可以对异物的纹路进行标记处理,标记之后的异物的纹路不参与指纹解锁过程中的匹配,也即,本实施例对异物的纹路进行标记是为了将异物的纹路剔除,从而不影响有效指纹的匹配。
但在实际情况中,为了确定异物是否为易清除的异物,同时也为了使得指纹录入图像更有效,在进行异物比对时,可以设定进行异物标记的条件。例如,若确定存在预设数量的指纹录入图像中均存在异物的纹路,此时才对这些指纹录入图像中的异物的纹路进行标记处理。
其中,预设数量为累计数量,示例性地,预设数量可以为五张。若当前缓存中有六张指纹录入图像,手机确定P2与P1之间存在固定位置的相同纹路;P3与P1、P2之间均不存在固定位置的相同纹路;P4与P3、P2、P1之间也均不存在固定位置的相同纹路;P5与P4、P3、P2、P1之间均不存在固定位置的相同纹路;P6与P5、P4、P3、P2、P1之间均不存在固定位置的相同纹路。也就是说,只有P1与P2这两张图像之间存在固定位置的相同纹路,该数量不满足预设数量,这种情况可以理解为指纹采集区域的异物可能是易清除的异物,且在采集P3时该异物已经清除,此时,手机可以将P1、P2舍弃。示例性地,若经过异物比对,手机确定P5、P4、P3、P2、P1这五张图像之间存在固定位置的相同纹路,该数量满足预设数量,这种情况可以理解为指纹采集区域的异物可能为不易清除的异物,且,在短时间内会一直存在,此时,手机需要对该异物的纹路进行标记处理。
进一步地,手机将标记处理之后的指纹录入图像从缓存中录入至指纹模板库中,指纹模板库中的指纹录入图像均可称为指纹模板。可选地,在将本次指纹录入过程中的所有指纹录入图像均录入指纹模板库中之后,手机还可以在新指纹录入界面中显示用于提示用户“指纹录入完成”的第四提醒信息,可参考图10,图10给出一种新指纹录入界面100中显示第四提醒信息306的示例,其中,第四提醒信息306可以为“指纹录入完成”。在这种情况下,用户可以通过点击新指纹录入界面100 中的“确定”按钮303结束指纹录入操作。可选地,手机在接收到用户触发“确定”按钮303的操作的情况下,可跳转至新指纹录入界面100的上一级交互界面。
在本实施例中,手机对异物的纹路进行标记处理,可以通过轮廓识别,将异物的纹路轮廓进行轮廓标记。或者,手机还可以对异物的纹路进行二值化处理,例如,将异物的纹路的灰度值置为第一值,该第一值可以为1,也可以为0。或者,手机还可以提取异物的纹路在指纹录入图像中的坐标位置,基于该坐标位置生成异物的纹路对应的标记信息。手机可以将标记信息记录在安全内存和安全存储空间中。示例性地,对异物的纹路进行二值化处理可以理解为将异物的纹路从指纹录入图像中以灰度值为1或灰度值为0进行剔除处理,参考图11所示,图11给出了一种将包括异物的纹路901的指纹图像P1中的异物的纹路的灰度值置为1的处理,图像P1-1为处理之后的指纹图像,已标注的异物的纹路为902。
为了更有效地采集指纹采集区域的指纹录入图像,避免易清除的异物影响指纹录入图像的采集,可选地,手机在确定存在两张指纹录入图像之间存在固定位置的相同纹路的情况下,可以在当前新指纹录入界面输出用于提醒用户对异物清除后进行指纹录入的第五提醒信息,可参考图12所示,新指纹录入界面100包括第五提醒信息307,其中,第五提醒信息307可以为“指纹采集区域存在异物,请先清除异物,再进行指纹录入”。
在本实施例中,手机会多次采集指纹录入区域的指纹录入图像,按照上述指纹录入方法对指纹录入图像进行是否满足指纹录入条件的判断,对满足指纹录入条件的指纹录入图像进行异物的判断,将存在异物并对异物进行标记的指纹录入图像存入至指纹模板库中,每一张存入指纹模板库的指纹录入图像作为指纹模板。需要说明的是,指纹模板库中一个手指所对应的指纹模板集合中可以包括所有符合指纹录入条件的指纹录入图像,这些指纹录入图像中又可以包括存在异物纹路进行了异物标记的指纹录入图像以及不存在异物纹路的指纹录入图像,一个手指所对应的指纹模板集合中可以包括至少一张指纹模板。
在本实施例中,电子设备基于指纹判重算法可以对符合指纹录入条件的缓存中的至少两张指纹录入图像进行异物纹路的比对识别,在确定预设数量的指纹录入图像存在固定位置的相同纹路的情况下,对这些指纹录入图像中的异物的纹路进行标记,并将标记之后的指纹录入图像录入至指纹模板库中,实现了即使指纹录入区域存在异物,仍然可以进行指纹录入的目的,避免了现有技术中指纹采集区域存在异物则无法录入指纹的问题。
在指纹模板库中存在指纹模板的前提下,手机基于指纹模板库中的指纹模板执行指纹解锁操作。依然以电子设备600执行本公开实施例、电子设备600为手机为例,本公开实施例提供了一种指纹识别方法针对指纹解锁过程,如图13所示,包括:
S701、响应于用户在指纹采集区域的按压操作,采集指纹验证图像。
在一些场景中,用户可以通过在手机指纹采集区域输入指纹来验证用户身份。比如,手机处于锁屏或者休眠模式时,用户通过在手机指纹采集区域输入指纹,在手机基于采集到的指纹验证图像验证用户身份后,可解锁手机屏幕。比如,在一些支付应用中,用户通过在手机指纹采集区域输入指纹,在手机基于采集到的指纹验证图像验证用户身份后,可成功进行支付。比如,在一些加密应用中,用户通过在手机指纹采集区域输入指纹,在手机基于采集到的指纹验证图像验证用户身份后,可成功打开该加密应用。
在本实施例中,指纹解锁场景下的指纹采集区域与指纹录入场景下的指纹采集区域一致,示例性地,指纹采集区域可以为图1所示的区域101。用户在手机指纹采集区域101进行按压操作,手机响应于该按压操作从而采集指纹采集区域的指纹验证图像。
可选地,手机在采集到指纹验证图像之后,可以对指纹验证图像进行图像预处理,与指纹录入过程中手机执行的图像预处理操作类似的,图像预处理包括图像增强处理、图像二值化处理等等。
S702、将指纹验证图像与指纹模板库中的指纹模板进行匹配,在匹配成功的情况下,执行指纹解锁操作。
在本实施例中,指纹模板库中的指纹模板指的是满足上述图8实施例提供的指纹录入方法的指纹录入图像。指纹模板库中包括至少一张指纹模板。
手机在获取到指纹验证图像之后,将该指纹验证图像分别与指纹模板库中的所有的指纹模板进行匹配。一般地,指纹匹配可以通过分别提取指纹验证图像的指纹特征点和指纹模板的指纹特征点进行特征点的匹配,若存在一张指纹模板的指纹特征点与指纹验证图像的指纹特征点匹配成功,则认为该指纹验证图像匹配成功;若不存在任意一张指纹模板的指纹特征点与指纹验证图像的指纹特征点匹配成功,则认为该指纹验证图像匹配失败。需要说明的是,指纹模板包括已标注异物的纹路的指纹模板,该指纹模板中已标注异物的纹路意味着对异物的纹路已经做相应地图像剔除处理,可参考图11,已标注异物的纹路的指纹模板P1-1中的异物的纹路902中不包括任何有效指纹,那么在实际匹配过程中,手机也无法从已标记的异物的纹路中无法提取到任何指纹特征点,也即,已标记的异物的纹路不参与特征点匹配。换句话说,在进行指纹匹配的过程中,手机将指纹验证图像与各个指纹模板的目标区域进行指纹特征匹配,来确定指纹验证图像的匹配结果。这里,指纹模板包括符合指纹录入条件的、已经进行异物标记的第一类图像,也包括符合指纹录入条件的、除第一类图像之外的图像。若指纹模板是第一类图像,那么目标区域就是指纹模板中除了异物纹路之外的其他区域;若指纹模板为除第一类图像之外的图像,也即,不存在异物纹路的图像,那指纹模板的目标区域为整个图像区域。这样,手机在对指纹验证图像与指纹模板进行匹配时,其提取的均是有效指纹(实际用户的手指指纹)的特征点,得到的匹配结果更有效准确。
在本实施例中,手机将指纹验证图像与指纹模板库中的有指纹模板进行特征点的匹配,若存在至少一个指纹模板与指纹验证图像匹配成功,则确定指纹验证图像为录入手指的指纹图像,也即,验证当前用户身份成功,此时手机执行指纹解锁操作。
在手机确定指纹验证图像匹配成功的情况下,手机还可以将该指纹验证图像分别与指纹模板库中所有指纹模板进行异物比对处理,异物比对处理方法与指纹录入过程中所涉及的异物比对识别处理方法一致,在确定指纹验证图像与某些指纹模板之间存在固定位置的相同纹路,也即,指纹验证图像存在异物的纹路的情况下,手机可以在锁屏界面、在解锁之后的界面中或者在待解锁的应用界面中显示用于提醒用户尽快清除异物的提示信息,参考图14,图14给出了一种手机在锁屏界面400的示意图,锁屏界面400中包括提示信息401和“指纹”图标402,其中,提示信息401可以为“为提高您设备的安全,请尽快清除指纹录入区域的异物”。“指纹”图标402可以与图3所示的“指纹”图标302的位置一致,用户基于“指纹”图标402所在区域进行按压触发采集指纹验证图像的操作。
可选地,若指纹验证图像与指纹模板库中的所有指纹模板均匹配失败,也即,验证当前用户身份失败,此时,手机则不响应该按压操作。其中,指纹验证图像与指纹模板均匹配失败的情况可能包括指纹验证图像为非录入手指的指纹图像,这种情况下,手机在不响应该按压操作的同时还可以输出告警信息,例如,在锁屏的情况下唤醒屏幕,在锁屏界面输出用于提示用户验证指纹存在风险的提示信息。可参考图15所示,在锁屏界面400中输出提示信息403,示例性地,提示信息403可以为“指纹解锁失败”,进一步地,手机还可以通过扬声器输出告警音频来进行指纹解锁失败的提示。可选地,若手机绑定了其他智能设备,例如,手机A与手机B存在绑定关系,手机A在确定指纹解锁失败的情况下,还可以向手机B发送提示信息404,参考图16,示例性地,提示信息404可以为“手机A正在被非录入指纹解锁,请确认手机A的安全”。可选地,手机的绑定关系可以从应用中获取,也可以从手机系统的寄存器中获取。
在本实施例中,由于手机指纹模板库中的指纹模板标记了异物的纹路,在获取到指纹验证图像进行指纹匹配的过程中,手机可以对标记的异物的纹路作丢弃不匹配处理,参考图12给出的对异物的纹路进行图像二值化处理,从而针对性的对指纹模板以及指纹验证图像中的有效指纹进行匹配,实现了存在已标记异物的纹路的指纹验证图像可以进行指纹解锁的效果。进一步地,存在未标记异物的纹路的指纹验证图像也可以基于其他位置的有效指纹进行匹配,从而提高了不同场景下的指纹验证图像的识别准确性,同时也提高了电子设备指纹解锁的安全性。
在一些实施例中,在用户指纹匹配失败的场景下,本实施例还可以通过对指纹验证图像进行异物比对,确定是否是由于指纹验证图像中的异物造成指纹匹配失败,从而向用户输出提醒信息,增强与用户的交互,优化用户体验。
示例性地,在手机确定指纹验证图像匹配失败的情况下,可以暂时将指纹验证图像存储至指定安全内存中,在安全内存中存在多个匹配失败的指纹验证图像的情况下,手机可以基于这些匹配失败的指纹验证图像进行异物比对处理,确定这些匹配失败的指纹验证图像中是否存在异物的纹路,也即,确定匹配失败的原因是否为指纹录入区域存在没有录入指纹模板库的异物的纹路。在手机确定这些匹配失败的指纹验证图像中存在部分指纹验证图像之间有固定位置的相同纹路,也即,部分指纹验证图像中存在异物的纹路,在这种情况下,若手机处于锁屏状态,手机可以通过唤醒屏幕,在锁屏界面输出用于提示用户清除异物再进行指纹解锁的提示信息,可参考图17所示,锁屏界面400中包括提示信息405,示例性地,提示信息405 可以为“指纹解锁位置存在异物,请先清除异物,再进行解锁”。若手机处于支付应用运行状态,在指纹解锁失败之后,手机也可以在当前支付应用的界面中输出提示信息405。
上述实施例中由于指纹验证图像中存在异物而导致指纹匹配失败,手机可以及时输出提示信息,该提示信息可以及时提醒用户对异物进行清除处理,进一步避免易清除异物对指纹识别和指纹匹配的影响。
在指纹解锁的实际情况场景下,还存在指纹模板库指纹模板更新的需求。本实施例考虑到人的手指会随着时间而发生变化,或者,手指指纹会因为划伤、愈合而发生改变,或者,在一段时间内手机的指纹采集区域均会存在屏幕裂痕等异物等种种情况,为了保证指纹识别率,以下实施例提供一种指纹识别过程中的指纹模板更新方法,对指纹模板库中的指纹模板进行更新。
相比较现有的技术,现有技术中若确定指纹验证图像中存在异物纹路,即使在该指纹验证图像匹配成功,且该指纹验证图像符合指纹模板更新条件的情况下,按照执行逻辑,现有技术仍然会将该指纹验证图像丢弃,放弃此次更新指纹模板库的机会。这样实际上影响了该指纹图像中有效指纹的更新。例如,用户手机的指纹模板库中不包括存在异物的纹路的指纹模板,在一段时间内,用户是在屏幕出现裂痕的情况下进行指纹解锁,并且这时用户的录入手指也存在伤口愈合而导致指纹变化的情况,按照现有技术,可能出现的结果是,用户在屏幕存在裂痕的情况下虽然解锁成功,但是手机并未根据采集到的指纹图像更新指纹模板库。由于,这一段时间内用户手指在这期间发生了伤口痊愈指纹变化,但是指纹模板库并没有做手指指纹的有效更新,极大了降低了手机的指纹识别率,造成用户不好的体验。
而本申请实施例提供的指纹识别方法中的指纹模板更新方法,在每次指纹解锁成功的情况下,判断解锁成功的指纹图像是否符合模板更新条件,将符合模板更新条件的指纹图像暂存至电子设备缓存中,在指纹图像达到一定数量之后,对指纹图像进行异物纹路识别,确定这些指纹图像中是否存在异物纹路,若不存在异物纹路,则直接将指纹图像更新至指纹模板库中。若确定存在连续数量的指纹图像存在异物纹路,则对异物纹路进行标记之后,将这连续数量的指纹图像更新至指纹模板库中。这里要确定存在连续数量的指纹图像,是为了确保当前异物为不易清除的异物,在该异物存在的情况下采集到的指纹图像有必要更新至指纹模板库中;若存在异物纹路的指纹图像不够连续数量,例如,连续数量为3,采集的指纹图像中有连续2张存在异物纹路,后一张指纹图像中不存在异物纹路,说明该异物为容易清除的异物,在不存在异物纹路的后一张指纹图像中该异物已经被清除,这样,连续2张存在异物纹路的指纹图像就没有必要更新至指纹模板库中了。
本实施例提供的指纹识别过程中的指纹模板更新方法,示例性地,参考图18所示,包括:
S801、若匹配成功的指纹验证图像符合模板更新条件,则将该指纹验证图像暂存至指定的存储空间中。
本实施例中,匹配成功且符合模板更新条件的指纹验证图像均为待更新图像。模板更新条件包括待更新图像的图像质量满足质量要求,例如,待更新图像的清晰度、对比度大于对应的参数阈值;还包括待更新图像的有效指纹覆盖面积大于面积阈值,这里面积阈值可以根据已有的指纹模板的有效指纹覆盖面积确定;还包括待更新图像与已有的指纹模板的耦合程度大于耦合阈值,其中耦合程度可以根据待更新图像与已有的指纹模板的重叠面积确定。
示例性地,若匹配成功的指纹验证图像的清晰度、对比度满足参数阈值,并且,指纹验证图像中有效指纹覆盖面积大于指纹模板库中30%的指纹模板的有效指纹覆盖面积,并且,指纹验证图像与已有的指纹模板存在重叠面积,且重叠面积达到60%,此时,认为该指纹验证图像符合模板更新条件,手机将该指纹验证图像暂存至指定的存储空间中,用于进行异物比对处理。示例性地,指定的存储空间可以为缓存或其他指定寄存器中。
S802、在确定缓存中存在至少两张指纹验证图像的情况下,对至少两张指纹验证图像进行异物比对识别处理,并将处理后的指纹验证图像更新至指纹模板库中。
在本实施例中,基于实际的用户解锁频次,手机在一段时间内会获取到多个匹配成功且符合更新策略的指纹验证图像。基于手机缓存中的指纹验证图像的数量和存储时间先后顺序,例如,手机缓存中已有一张指纹验证图像,手机在获取到第二张指纹验证图像时,将第二张指纹验证图像与手机缓存中的指纹验证图像进行异物比对处理,并在异物比对处理之后将第二张指纹验证图像存储至手机缓存中。在手机获取到第三张指纹验证图像时,将第三张指纹验证图像与手机缓存中的第一张指纹验证图像、第二张指纹验证图像分别进行异物比对处理,并在异物比对处理之后将第三张指纹验证图像存储至手机缓存中。以此类推,每获取到一张指纹验证图像,手机将该指纹验证图像与缓存中的所有指纹验证图像进行异物的一一比对,来确定这些指纹验证图像中是否存在固定位置的相同纹路,也即,确定这些指纹验证图像中是否存在异物的纹路。为了确定异物是否为易清除的异物,同时也为了确保指纹验证图像的有效性,在进行异物比对时,可以设定进行异物标记的条件。例如,若确定连续预设数量的指纹验证图像之间存在固定位置的相同纹路,则对这些指纹录入图像中的异物的纹路进行标记处理。示例性地,连续预设数量可以为三张、五张等。在本实施例中,在指纹模板更新的过程中,存在异物纹路的图像为第二类图像。
以连续数量为三张来举例说明,手机按照指纹验证图像存入缓存的时间先后顺序,确定存在连续三张指纹验证图像均存在固定位置的相同纹路,则对这三张指纹验证图像中的固定位置的相同纹路进行标记,可参考图8实施例中提供的异物比对处理方法,并将标记了异物的纹路的这三张指纹验证图像更新至指纹模板库中。若手机确定存在连续两张指纹验证图像存在固定位置的相同纹路,按照时间先后顺序,第三张指纹验证图像与前两张指纹验证图像之间不存在固定位置的相同纹路,这时可以认为当前指纹采集区域的异物为易清除的异物,且在采集第三张指纹验证图像时,该异物已被清除,在这种情况下,这两张存在异物的纹路的指纹验证图像没有更新价值,则做丢弃处理。若手机确定不存在任意两张指纹验证图像之间存在固定位置的相同纹路,则直接将这些指纹验证图像更新至指纹模板库中。
在本实施例中,特别是针对指纹验证图像存在异物纹路的场景下,电子设备在确定缓存中,匹配成功且符合模板更新条件的、连续预设数量的指纹验证图像中均存在异物的纹路的情况,才对这些存在异物的纹路的指纹验证图像进行标记处理,并将标记异物的纹路的指纹验证图像更新至数据库中,这种情况下的异物为不易清除的异物,为了不被该异物影响指纹匹配,手机有必要将该具有异物的纹路的指纹验证图像更新至指纹模板库中,从而使得之后采集到的具有该异物的纹路的指纹验证图像可以基于其他位置的有效指纹与指纹模板进行匹配,避免了现有技术中舍弃存在异物的纹路的指纹图像,忽略其他位置的有效指纹的更新,从而导致指纹模板库中指纹模板更新不及时或者指纹模板库中指纹模板覆盖不全面,造成的非录入指纹可解锁或者指纹识别率降低的问题。
在一种可行的方式中,本实施例提供一种指纹识别方法,如图19所示,包括:
S901、响应于用户在电子设备的指纹采集区域的按压操作,获取指纹图像。
在本实施例中,用户在电子设备的指纹采集区域的按压操作可以为上述实施例S601中,在指纹录入场景下电子设备接收到的用户在新指纹录入界面的指纹采集区域的按压操作;也可以为上述实施例S701中,在指纹验证场景下电子设备接收到的用户在指纹采集区域的按压操作。
在指纹录入场景下,电子设备响应于用户在电子设备的指纹采集区域的按压操作获取指纹图像,这里指纹图像为指纹录入图像,可参考实施例S601和S602提供的方法,这里不做赘述。在指纹验证场景下,电子设备响应用户在电子设备的指纹采集区域的按压操作获取指纹图像,这里指纹图像为指纹验证图像,可参考实施例S701提供的方法,这里不做赘述。
S902、确定指纹图像的图像类型。其中,图像类型包括第一类图像和第二类图像;第一类图像为包括异物纹路的指纹图像;第二类图像为除第一类图像之外的指纹图像。
在本实施例中,在每个指纹录入场景下,电子设备可以获取多张指纹图像,电子设备通过对多张指纹图像进行异物比对,来确定指纹图像的图像类型。电子设备确定指纹图像的图像类型的方法可参考实施例S603。在确定预设数量的指纹图像中均存在异物纹路的情况下,确定这些预设数量的指纹图像为第一类图像。电子设备确定不存在异物纹路的指纹图像即为第二类图像。在每个指纹验证场景下,电子设备获取一张指纹图像,电子设备在确定当前次的一张指纹图像匹配成功之后,可以将当前次获取到的一张指纹图像与之前多次指纹验证场景下获取到的指纹图像进行异物比对,来确定当前次获取到的一张指纹图像的图像类型。可参考图8所提供的实施例,在确定包括当前次的一张指纹图像的连续预设数量的指纹图像中均存在异物纹路的情况下,确定这些预设数量的指纹图像为第一类图像,也即,确定当前次的一张指纹图像为第一类图像。电子设备确定不存在异物纹路的指纹图像即为第二类图像。
S903、若指纹图像包括第一类图像,则对第一类图像进行标记处理,并将标记处理后的第一类图像更新至电子设备的指纹模板库。
在本实施例中,电子设备通过确定指纹图像的类型,确定出包括异物纹路的第一类图像,对第一类图像中的异物纹路进行标记处理,将经过异物纹路标记处理后的第一类图像作为指纹模板存入至指纹模板库中。其中,标记处理意味着对异物纹路进行剔除处理,在基于指纹模板库中的指纹模板进行指纹匹配过程中,第一类图像中的异物纹路不会影响到指纹匹配。在指纹录入场景下,电子设备对第一类图像进行标记处理的方法可参考实施例S603,这里不做赘述。在指纹验证场景下,电子设备对第一类图像进行标记处理的方法可参考实施例S802,这里不做赘述。
S904、若指纹图像包括第二类图像,则将指纹图像中第二类图像更新至指纹模板库。
在本实施例中,第二类图像为不包括异物纹路的图像,在指纹录入场景下,符合指纹录入条件的第二类图像均可被更新至指纹模板库中,其中,指纹录入条件可参考实施例S602提供的方法。在指纹验证场景下,指纹匹配成功且符合模板更新条件的第二类图像均可被更新至指纹模板库中,其中,模板更新条件可参考实施例S801提供的方法。这里不做赘述。
在本实施例中,无论是在指纹录入场景还是在指纹验证场景下,电子设备均可以对获取到的指纹图像进行图像类型的确定,也即,对获取到的指纹图像进行第一类图像的识别。在确定包括第一类图像的情况下,对第一类图像进行标记处理。在指纹录入场景下,将标记处理后的指纹图像录入至指纹模板库中。在指纹验证场景下,将标记处理后的指纹图像更新至指纹模板库中。均实现了标记异物纹路的指纹图像的更新操作。被标记的异物纹路不参与指纹匹配,实现了标记处理后的第一类图像中的异物纹路不影响其他有效指纹匹配的效果,提高了指纹识别率。
本申请一些实施例提供了一种电子设备,该电子设备可以包括:存储器、显示屏、指纹传感器和一个或多个处理器。该显示屏、指纹传感器、存储器和处理器耦合。该存储器用于存储计算机程序代码,该计算机程序代码包括计算机指令。当处理器执行计算机指令时,电子设备可执行上述方法实施例中电子设备执行的各个功能或者步骤。该电子设备的结构可以参考图6所示的电子设备600的结构。
本申请实施例还提供一种芯片系统(例如,片上系统(system on a chip,SoC)),如图20所示,该芯片系统包括至少一个处理器801和至少一个接口电路802。处理器801和接口电路802可通过线路互联。例如,接口电路802可用于从其它装置(例如电子设备的存储器)接收信号。又例如,接口电路802可用于向其它装置(例如处理器801或者电子设备的触摸屏或者电子设备的摄像头)发送信号。示例性的,接口电路802可读取存储器中存储的指令,并将该指令发送给处理器801。当所述指令被处理器801执行时,可使得电子设备执行上述实施例中的各个步骤。当然,该芯片系统还可以包含其他分立器件,本申请实施例对此不作具体限定。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质包括计算机指令,当所述计算机指令在上述电子设备上运行时,使得该电子设备执行上述方法实施例中电子设备600执行的各个功能或者步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品在计算机上运行时,使得所述计算机执行上述方法实施例中电子设备600执行的各个功能或者步骤。例如,该计算机可以是上述电子设备600。
通过以上实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。
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,所述模块或单元的划分,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,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置,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,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元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单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例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,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory,ROM)、随机存取存储器(random access memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上内容,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (16)
1.一种指纹识别方法,其特征在于,包括:
响应于用户在电子设备的指纹采集区域的按压操作,获取指纹图像;
确定所述指纹图像的图像类型;所述图像类型包括第一类图像;所述第一类图像为包括异物纹路的指纹图像;
确定所述指纹图像包括所述第一类图像,对所述第一类图像进行标记处理,并将标记处理后的第一类图像更新至所述电子设备的指纹模板库。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在指纹录入场景下,所述指纹图像包括多张指纹图像;所述确定所述指纹图像的图像类型,包括:
按照所述多张指纹图像的获取顺序,将当前指纹图像与之前的每一个指纹图像进行异物比对;
如果确定第一数量的指纹图像中存在异物纹路,确定所述第一数量的指纹图像为所述第一类图像;所述异物纹路为多张指纹图像中同一固定位置的相同纹理;所述第一数量大于或等于第一预设数量;
将所述多张指纹图像中除所述第一类图像的指纹图像确定为第二类指纹图像;所述第二类图像为除所述第一类图像之外的指纹图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取指纹图像之后,所述方法还包括:
确定各所述指纹图像满足指纹录入条件;
所述满足指纹录入条件包括:指纹图像的图像质量满足质量要求,并且指纹图像中有效指纹覆盖面积大于面积阈值;其中,所述图像质量满足质量要求包括:指纹图像的清晰度大于清晰度阈值,和/或指纹图像的对比度大于对比度阈值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在指纹验证场景下,所述指纹图像为一张指纹图像,所述指纹模板库包括至少一个指纹模板;在所述确定所述指纹图像的图像类型之前,所述方法还包括:
将所述一张指纹图像与所述指纹模板库中的指纹模板进行匹配;
确定所述一张指纹图像与所述指纹模板库中任意一个指纹模板匹配成功。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将匹配成功的每一个指纹图像存储至所述电子设备的暂时性存储空间。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述指纹图像的图像类型包括:
将所述一张指纹图像与之前N次指纹验证场景中匹配成功的每一个指纹图像进行异物比对;
若确定包括所述一张指纹图像在内的连续第二数量的指纹图像中存在异物纹路,则确定所述连续第二数量的指纹图像为所述第一类图像;所述异物纹路为多张指纹图像中同一固定位置的相同纹理;所述第二数量大于或等于第二预设数量。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述将匹配成功的每一个指纹图像存储至所述电子设备的暂时性存储空间之后,所述方法还包括:
确定所述一张指纹图像满足指纹更新条件;
所述满足指纹更新条件包括:指纹图像的图像质量满足质量要求、指纹图像的有效指纹覆盖面积大于面积阈值,以及指纹图像与所述指纹模板库中的指纹模板的耦合程度大于耦合阈值;其中,所述图像质量满足质量要求包括:指纹图像的清晰度大于清晰度阈值,和/或指纹图像的对比度大于对比度阈值。
8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,如果指纹模板中已标记异物纹路,所述将所述一张指纹图像与所述指纹模板库中的指纹模板进行匹配,包括:
将所述一张指纹图像与指纹模板中除去已标记的异物纹路之外的图像区域进行匹配。
9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,如果指纹模板中未标记异物纹路,所述将所述一张指纹图像与所述指纹模板库中的指纹模板进行匹配,包括:
将所述一张指纹图像与指纹模板中全部图像区域进行匹配。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法,其特征在于,所述指纹模板库存储于所述电子设备的永久性存储空间。
11.根据权利要求1-9中任一项所述的方法,其特征在于,所述标记处理包括剔除处理、二值化处理中任意一种。
12.根据权利要求1-9中任一项所述的方法,其特征在于,所述获取指纹图像包括:
在所述指纹采集区域采集初始指纹图像;
对所述初始指纹图像进行图像预处理,得到所述指纹图像;所述预处理包括图像增强处理、图像二值化处理、图像降噪处理中至少一种。
13.根据权利要求1-9中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若确定所述指纹图像中存在所述第一类图像,则输出提醒信息;所述提醒信息用于提醒所述用户清除所述指纹采集区域的异物。
14.根据权利要求1-9中任一项所述的方法,其特征在于,所述图像类型包括第二类图像,所述方法还包括:
确定所述指纹图像包括所述第二类图像,则将所述第二类图像更新至所述指纹模板库。
15.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器、显示屏和一个或多个处理器;所述存储器、所述显示屏与所述处理器耦合;所述存储器中存储有计算机程序代码,所述计算机程序代码包括计算机指令,当所述计算机指令被所述处理器执行时,使得所述电子设备执行如权利要求1-14中任一项所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括计算机指令,当所述计算机指令在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行如权利要求1-14中任一项所述的方法。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211730819.4A CN117649684A (zh) | 2022-09-02 | 2022-09-02 | 指纹识别方法和电子设备 |
CN202211069227.2A CN115131835B (zh) | 2022-09-02 | 2022-09-02 | 指纹识别方法和电子设备 |
EP23859148.1A EP4390879A1 (en) | 2022-09-02 | 2023-08-15 | Fingerprint identification method and electronic device |
PCT/CN2023/113145 WO2024046114A1 (zh) | 2022-09-02 | 2023-08-15 | 指纹识别方法和电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211069227.2A CN115131835B (zh) | 2022-09-02 | 2022-09-02 | 指纹识别方法和电子设备 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211730819.4A Division CN117649684A (zh) | 2022-09-02 | 2022-09-02 | 指纹识别方法和电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115131835A true CN115131835A (zh) | 2022-09-30 |
CN115131835B CN115131835B (zh) | 2023-01-13 |
Family
ID=83387901
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211730819.4A Pending CN117649684A (zh) | 2022-09-02 | 2022-09-02 | 指纹识别方法和电子设备 |
CN202211069227.2A Active CN115131835B (zh) | 2022-09-02 | 2022-09-02 | 指纹识别方法和电子设备 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211730819.4A Pending CN117649684A (zh) | 2022-09-02 | 2022-09-02 | 指纹识别方法和电子设备 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP4390879A1 (zh) |
CN (2) | CN117649684A (zh) |
WO (1) | WO2024046114A1 (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116343272A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-06-27 | 荣耀终端有限公司 | 指纹识别方法和终端设备 |
CN117456571A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-26 | 荣耀终端有限公司 | 一种指纹识别方法及电子设备 |
WO2024046114A1 (zh) * | 2022-09-02 | 2024-03-07 | 荣耀终端有限公司 | 指纹识别方法和电子设备 |
CN117711031A (zh) * | 2023-08-03 | 2024-03-15 | 荣耀终端有限公司 | 一种指纹匹配方法及电子设备 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106548129A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-29 | 无锡小天鹅股份有限公司 | 指纹识别方法、装置和家用电器 |
CN108288050A (zh) * | 2018-02-13 | 2018-07-17 | 北京小米移动软件有限公司 | 更新指纹模板的方法、装置、电子设备 |
CN108509944A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-09-07 | 北京小米移动软件有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
CN109800731A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-24 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹录入方法及相关装置 |
CN110287680A (zh) * | 2019-06-29 | 2019-09-27 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹解锁方法及相关产品 |
CN110766074A (zh) * | 2019-10-16 | 2020-02-07 | RealMe重庆移动通信有限公司 | 生物识别方法中异常纹路识别合格性的测试方法及装置 |
CN111752654A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-10-09 | 北京迈格威科技有限公司 | 界面布局获取方法、装置、移动设备和存储介质 |
US11055511B2 (en) * | 2015-03-31 | 2021-07-06 | Nec Corporation | Biological pattern information processing device, biological pattern information processing method, and program |
CN113239817A (zh) * | 2019-02-20 | 2021-08-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹模板获取方法及相关装置 |
CN113325941A (zh) * | 2020-02-29 | 2021-08-31 | 荣耀终端有限公司 | 屏下指纹显示方法及电子设备 |
CN113807141A (zh) * | 2020-06-12 | 2021-12-17 | 华为技术有限公司 | 指纹识别方法及其电子设备和介质 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107122761B (zh) * | 2017-05-16 | 2020-03-17 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹图像处理方法及相关产品 |
CN108460346B (zh) * | 2018-02-09 | 2020-06-19 | 厦门美图移动科技有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
CN109313705B (zh) * | 2018-09-12 | 2021-10-08 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 指纹识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN117649684A (zh) * | 2022-09-02 | 2024-03-05 | 荣耀终端有限公司 | 指纹识别方法和电子设备 |
-
2022
- 2022-09-02 CN CN202211730819.4A patent/CN117649684A/zh active Pending
- 2022-09-02 CN CN202211069227.2A patent/CN115131835B/zh active Active
-
2023
- 2023-08-15 EP EP23859148.1A patent/EP4390879A1/en active Pending
- 2023-08-15 WO PCT/CN2023/113145 patent/WO2024046114A1/zh active Application Filing
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11055511B2 (en) * | 2015-03-31 | 2021-07-06 | Nec Corporation | Biological pattern information processing device, biological pattern information processing method, and program |
CN106548129A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-29 | 无锡小天鹅股份有限公司 | 指纹识别方法、装置和家用电器 |
CN108288050A (zh) * | 2018-02-13 | 2018-07-17 | 北京小米移动软件有限公司 | 更新指纹模板的方法、装置、电子设备 |
CN108509944A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-09-07 | 北京小米移动软件有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
CN109800731A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-24 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹录入方法及相关装置 |
CN113239817A (zh) * | 2019-02-20 | 2021-08-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹模板获取方法及相关装置 |
CN110287680A (zh) * | 2019-06-29 | 2019-09-27 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹解锁方法及相关产品 |
CN110766074A (zh) * | 2019-10-16 | 2020-02-07 | RealMe重庆移动通信有限公司 | 生物识别方法中异常纹路识别合格性的测试方法及装置 |
CN113325941A (zh) * | 2020-02-29 | 2021-08-31 | 荣耀终端有限公司 | 屏下指纹显示方法及电子设备 |
CN111752654A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-10-09 | 北京迈格威科技有限公司 | 界面布局获取方法、装置、移动设备和存储介质 |
CN113807141A (zh) * | 2020-06-12 | 2021-12-17 | 华为技术有限公司 | 指纹识别方法及其电子设备和介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
DENIS ADRIAN CHAVEZ等: "Fingerprint detection on low contrast surfaces using phosphorescent nanomaterials", 《AIP CONFERENCE PROCEEDINGS》 * |
邱潇: "低质量残缺指纹的快速识别方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库_信息科技辑》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024046114A1 (zh) * | 2022-09-02 | 2024-03-07 | 荣耀终端有限公司 | 指纹识别方法和电子设备 |
CN116343272A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-06-27 | 荣耀终端有限公司 | 指纹识别方法和终端设备 |
CN117711031A (zh) * | 2023-08-03 | 2024-03-15 | 荣耀终端有限公司 | 一种指纹匹配方法及电子设备 |
CN117456571A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-26 | 荣耀终端有限公司 | 一种指纹识别方法及电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP4390879A1 (en) | 2024-06-26 |
CN117649684A (zh) | 2024-03-05 |
CN115131835B (zh) | 2023-01-13 |
WO2024046114A1 (zh) | 2024-03-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115131835B (zh) | 指纹识别方法和电子设备 | |
CN113794801B (zh) | 地理围栏的处理方法及装置 | |
CN111465536B (zh) | 一种业务处理方法及设备 | |
CN114119758B (zh) | 获取车辆位姿的方法、电子设备和计算机可读存储介质 | |
EP3859576B1 (en) | Application permission management method and electronic device | |
CN113573390B (zh) | 天线功率调节方法、终端设备及存储介质 | |
CN111399742B (zh) | 界面切换方法、装置和电子设备 | |
CN113805487B (zh) | 控制指令的生成方法、装置、终端设备及可读存储介质 | |
CN110138999B (zh) | 一种用于移动终端的证件扫描方法及装置 | |
CN112699971A (zh) | 一种身份认证方法和装置 | |
CN114095599A (zh) | 消息显示方法和电子设备 | |
CN113971271A (zh) | 一种指纹解锁的方法、装置、终端以及存储介质 | |
CN113869911A (zh) | 借车方法、还车方法、车载终端及车辆借还系统 | |
CN114253349A (zh) | 一种折叠设备及其开合控制方法 | |
CN113709304A (zh) | 一种智能提醒方法及设备 | |
CN114911400A (zh) | 分享图片的方法和电子设备 | |
CN111723124B (zh) | 数据碰撞分析的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN114943976B (zh) | 模型生成的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN113407300B (zh) | 应用误杀评估方法及相关设备 | |
CN117544717A (zh) | 风险识别方法和电子设备 | |
CN112016071A (zh) | 基于验证者状态和环境的解锁方法、设备及可读存储介质 | |
CN114254334A (zh) | 数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113591514A (zh) | 指纹活体检测方法、设备及存储介质 | |
CN116028534B (zh) | 处理交通信息的方法和装置 | |
CN112119390A (zh) | 一种触控装置的工作方法及终端 |
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 |