CN116311388B - 指纹识别的方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种指纹识别的方法和装置，该方法应用于指纹识别技术领域。该方法包括：在第一指纹图像匹配成功的情况下，判断第一指纹图像的匹配信息是否满足第一预设条件；在第一指纹图像的匹配信息满足第一预设条件时，判断第二指纹模板的累计更新次数是否大于第一数量阈值；在第二指纹模板的累计更新次数大于第一数量阈值时，判断第二指纹模板的优先级信息是否满足第二预设条件；在第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件时，利用第一指纹图像对第二指纹模板进行更新。通过多个判断条件，筛选高质量的指纹图像对指纹模板库进行更新。基于更新后的指纹模板库进行匹配，能够提高指纹解锁率以及解锁速度，从而提升用户的解锁体验。

Description

指纹识别的方法和装置

技术领域

本申请涉及生物识别领域，并且具体地，涉及一种指纹识别的方法和装置。

背景技术

随着智能终端的普及，指纹识别技术在终端领域也得到飞速发展。特别是在用户戴口罩的场景下，相比于人脸解锁，指纹解锁体现出不可或缺的重要性。在指纹解锁流程中，需要预先录入指纹模板，以便应用于指纹解锁中。指纹模板在指纹解锁中占据重要作用。如果首次录入的指纹模板质量低，且在首次录入后后续不更新指纹模板，那么会影响后续用户的使用体验。因此对指纹模板进行不断更新完善是很有必要的。

但目前的指纹模板更新方法考虑的因素大多比较单一，比如，通过指纹模板的个数决定是否更新指纹模板，存在一定局限性。因此，如何有效更新指纹模板成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种指纹识别的方法、装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品，通过考虑多个判断条件对指纹模板进行更新，能够提高指纹识别的成功率，极大提升用户的指纹识别体验。

第一方面，提供了一种指纹识别的方法，所述方法应用于电子设备，所述方法包括：

采集第一指纹图像，并利用所述第一指纹图像与指纹模板库进行匹配；

判断所述第一指纹图像是否匹配成功；

在所述第一指纹图像匹配成功后，获取所述第一指纹图像的匹配信息，所述匹配信息用于表征所述第一指纹图像与第一指纹模板的匹配程度，所述第一指纹模板是所述指纹模板库中与所述第一指纹图像匹配成功的指纹模板；

确定所述匹配信息是否满足第一预设条件；

在所述匹配信息满足第一预设条件时，确定第一数量是否大于第一数量阈值，所述第一数量用于表征所述指纹模板库中的第二指纹模板的累计更新次数；

在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，判断所述第二指纹模板的优先级信息是否满足第二预设条件；

在所述第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件时，获取第二指纹模板的索引信息；

基于所述第二指纹模板的索引信息，利用所述第一指纹图像对所述第二指纹模板进行更新。

上述方法可以由终端设备或终端设备中的芯片执行。基于上述方案，通过多个判断条件，筛选高质量的指纹图像对指纹模板库进行更新。具体包括：首先判断第一指纹图像是否匹配成功，在第一指纹图像匹配成功的情况下，判断第一指纹图像的匹配信息是否满足第一预设条件；接着，在第一指纹图像的匹配信息满足第一预设条件的情况下，判断第二指纹模板的累计更新次数是否大于第一数量阈值；然后，在第二指纹模板的累计更新次数大于第一数量阈值的情况下，判断所述第二指纹模板的优先级信息是否满足第二预设条件；最后，在所述第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件时，利用第一指纹图像对第二指纹模板进行更新。通过上述多个判断条件，能够筛选出高质量的指纹图像对指纹模板库进行更新。这样，在用户后续利用指纹解锁时，基于更新后的指纹模板库进行匹配，能够更快的实现指纹解锁，提升了指纹的解锁率以及解锁速度，从而提升了用户的解锁体验。

在一种可能的实现方式中，在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，所述方法还包括：

确定第二数量是否小于或等于第二数量阈值，所述第二数量用于表征所述第一指纹图像在进行指纹匹配时识别失败的次数；

在所述第二数量小于或等于第二数量阈值时，确定第三数量是否小于第三数量阈值，所述第三数量用于表征所述指纹模板库中当前存储的指纹模板的总数；

在所述第三数量小于第三数量阈值时，将所述第一指纹图像添加到所述指纹模板库中。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

在所述第三数量大于或等于第三数量阈值时，利用所述第一指纹图像对所述第二指纹模板进行更新。

因此，在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，还可以进一步考虑第二数量以及第三数量，对指纹模板进行添加或更新。

在一种可能的实现方式中，所述匹配信息包括匹配分数、匹配面积和质量分数；其中，所述匹配信息是否满足第一预设条件，包括：所述匹配分数大于第一分数阈值，所述匹配面积大于面积阈值，所述质量分数大于第二分数阈值。

在一种可能的实现方式中，所述第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件，包括：

所述第二指纹模板的权重值大于权重阈值，所述第一数量自动加一后的值小于第四数量阈值，以及，所述第二指纹模板的匹配成功率小于比例阈值；其中，在确定第一数量是否大于第一数量阈值时，所述第一数量自动加一。

在一种可能的实现方式中，所述电子设备开启了指纹模板更新功能。也就是说，在开启了指纹模板更新功能的前提下，才会执行前述指纹模板的更新流程。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

对所述第一指纹图像进行真假手指防伪判断；

其中，所述确定所述匹配信息是否满足第一预设条件，包括：

在所述第一指纹图像是真手指时，确定所述匹配信息是否满足第一预设条件。

因此，通过进行真假手指判断，可以避免利用假手指进行指纹解锁，提高指纹识别的安全性。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

显示第一界面，所述第一界面包括第一选项，所述第一选项用于选择开启或关闭指纹模板更新功能。

因此，本申请实施例还提供了指纹模板更新功能的开关选项，可供用户选择开启或关闭指纹模板更新功能。

第二方面，提供了一种指纹识别的装置，包括用于执行第一方面中任一种方法的单元。该装置可以是终端(或者终端设备)，也可以是终端(或者终端设备)内的芯片。该装置包括输入单元、显示单元和处理单元。

当该装置是终端时，该处理单元可以是处理器，该输入单元可以是通信接口，该显示单元可以是图形处理模块和屏幕；该终端还可以包括存储器，该存储器用于存储计算机程序代码，当该处理器执行该存储器所存储的计算机程序代码时，使得该终端执行第一方面中的任一种方法。

当该装置是终端内的芯片时，该处理单元可以是芯片内部的逻辑处理单元，该输入单元可以是输出接口、管脚或电路等，该显示单元可以是芯片内部的图形处理单元；该芯片还可以包括存储器，该存储器可以是该芯片内的存储器(例如，寄存器、缓存等)，也可以是位于该芯片外部的存储器(例如，只读存储器、随机存取存储器等)；该存储器用于存储计算机程序代码，当该处理器执行该存储器所存储的计算机程序代码时，使得该芯片执行第一方面的任一种方法。

第三方面，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存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被指纹识别的装置运行时，使得该装置执行第一方面中的任一种方法。

第四方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序代码，当所述计算机程序代码被指纹识别的装置运行时，使得该装置执行第一方面中的任一种方法。

附图说明

图1是本申请实施例的应用场景的一个示例图；

图2是一种适用于本申请的电子设备的硬件系统的示意图；

图3是一种适用于本申请的电子设备的软件系统的示意图；

图4是根据本申请实施例的指纹识别的一个全局流程示意框图；

图5是根据本申请实施例的指纹解锁的一个示意性流程图；

图6是本申请实施例的指纹识别的方法的示意性流程图；

图7是本申请实施例的一个界面示例图；

图8是本申请实施例的指纹识别装置的一个示意性框图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

本申请实施例提供的指纹识别方法可应用于具有指纹识别功能的电子设备中。例如，该电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、可穿戴设备、多媒体播放设备、电子书阅读器、个人计算机、个人数字助理(personaldigitalassistant，PDA)、上网本、增强显示(augmentedreality，AR)设备、虚拟现实(virtualreality，VR)设备等电子设备。本申请对电子设备的具体形式不作限制。

作为示例而非限定，当电子设备为可穿戴设备时，该可穿戴设备可以是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，比如，眼镜、手套、手表、服饰以及鞋等。可穿戴设备即直接穿戴在人体上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备，可以采集用户的生物特征数据。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。一种实现方式，穿戴式智能设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或部分功能的设备，比如，智能手表或智能眼镜等。另一种实现方式，穿戴式智能设备可以是只专注于某一类应用功能，且需要和其他设备(比如智能手机)配合使用的设备，比如，包含解锁的触控屏的智能手环、智能首饰等。

本申请实施例对指纹识别的应用场景不作具体限定，涉及到利用指纹进行识别的场景均可以适用。比如，用户利用指纹进行解锁、支付或身份认证等等。

本申请实施例可应用于光学指纹识别场景中。光学指纹识别主要利用的是光的反射和折射原理。当手指按压屏幕时，屏幕点亮发出亮光，光线照亮指纹，然后将指纹通过反射与折射传递到屏下的传感器进行识别。本请实施例对指纹识别的场景不作具体限定，也可以合理应用到其他指纹识别场景中，例如，超声波指纹识别，电容指纹识别等。

可以理解，本申请实施例对指纹模组的位置不作具体限定。例如，若采用光学指纹识别技术，则指纹模组可以设置于电子设备的屏幕(或者说触摸屏)下方，即屏下指纹识别。又例如，指纹模组装置也可设置于电子设备的背面或侧面等。

通常而言，在指纹解锁流程中，指纹模板的更新占据一定的重要性。指纹模板的质量会直接影响到指纹解锁的速度或者指纹解锁率。如果指纹模板一直不更新时，会影响用户的指纹识别体验。

图1是本申请实施例的应用场景的一个示意图。以电子设备是手机为例，该手机采用屏下指纹解锁，如图1中(1)所示，用户通过手指按压屏幕的指纹解锁区域10，尝试进行指纹解锁。在用户按压指纹解锁区域10后，手机会将采集的指纹与用户预先存储的指纹模板进行匹配。如果匹配成功，则手机屏幕解锁成功。

应理解，图1中(1)所示的指纹解锁区域10只是示例性描述，本申请实施例并不限于此。事实上，指纹解锁区域10可以位于屏幕的其他区域，比如，靠近电源键的屏幕区域。

还应理解，图1中(1)所示的指纹解锁是以屏下指纹解锁为例进行说明的，本申请实施例并不限于此。比如，本申请实施例也适用于手机背部指纹解锁。

如果用户在指纹匹配成功后，那么可以进入手机主界面。一种可能的情形，比如，在指纹解锁成功后手机显示如图1中(2)所示的界面，界面中显示有多个应用程序的图标，比如应用1至应用8。当然，图1中(2)所示的界面只是一种可能的情形，本申请实施例并不限于此。

应理解，图1中的场景只是示意性说明本申请的一个应用场景，这并不对本申请实施例构成限定，本申请并不限于此。

以下结合图2和图3描述本申请实施例适用的硬件系统和软件架构。

图2示出了一种适用于本申请的电子设备的硬件系统。

电子设备100可以是手机、智慧屏、平板电脑、可穿戴电子设备、车载电子设备、增强现实(augmented reality，AR)设备、虚拟现实(virtual reality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、投影仪等等，本申请实施例对电子设备100的具体类型不作任何限制。

电子设备100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头193，显示屏194，以及用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口195等。其中传感器模块180可以包括压力传感器180A，陀螺仪传感器180B，气压传感器180C，磁传感器180D，加速度传感器180E，距离传感器180F，接近光传感器180G，指纹传感器180H，温度传感器180J，触摸传感器180K，环境光传感器180L，骨传导传感器180M等。

需要说明的是，图2所示的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100可以包括比图2所示的部件更多或更少的部件，或者，电子设备100可以包括图2所示的部件中某些部件的组合，或者，电子设备100可以包括图2所示的部件中某些部件的子部件。比如，图2所示的接近光传感器180G可以是可选的。图2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110可以包括一个或多个处理单元。例如，处理器110可以包括以下处理单元中的至少一个：应用处理器(application processor，AP)、调制解调处理器、图形处理器(graphics processing unit，GPU)、图像信号处理器(image signal processor，ISP)、控制器、视频编解码器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、基带处理器、神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以是集成的器件。

在一些实施例中，处理器110在第一指纹图像匹配成功的情况下，判断第一指纹图像的匹配信息是否满足第一预设条件；在第一指纹图像的匹配信息满足第一预设条件时，判断第二指纹模板的累计更新次数是否大于第一数量阈值；在第二指纹模板的累计更新次数大于第一数量阈值时，判断第二指纹模板的优先级信息是否满足第二预设条件；在第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件时，利用第一指纹图像对第二指纹模板进行更新。

控制器可以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110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110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110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110的等待时间，因而提高了系统的效率。

图2所示的各模块间的连接关系只是示意性说明，并不构成对电子设备100的各模块间的连接关系的限定。可选地，电子设备100的各模块也可以采用上述实施例中多种连接方式的组合。

电子设备100可以通过GPU、显示屏194以及应用处理器实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏194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110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194可以用于显示图像或视频。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)、有机发光二极管(organic light-emitting diode，OLED)、有源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)、迷你发光二极管(mini light-emitting diode，Mini LED)、微型发光二极管(micro light-emitting diode，Micro LED)、微型OLED(Micro OLED)或量子点发光二极管(quantum dotlight emitting diodes，QLED)。在一些实施例中，电子设备100可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。

电子设备100可以通过ISP、摄像头193、视频编解码器、GPU、显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。

ISP用于处理摄像头193反馈的数据。例如，拍照时，打开快门，光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上，光信号转换为电信号，摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理，转化为肉眼可见的图像。ISP可以对图像的噪点、亮度和色彩进行算法优化，ISP还可以优化拍摄场景的曝光和色温等参数。在一些实施例中，ISP可以设置在摄像头193中。

摄像头193用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的红绿蓝(red green blue，RGB)，YUV等格式的图像信号。在一些实施例中，电子设备100可以包括1个或N个摄像头193，N为大于1的正整数。

数字信号处理器用于处理数字信号，除了可以处理数字图像信号，还可以处理其他数字信号。例如，当电子设备100在频点选择时，数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。

电子设备100可以通过音频模块170、扬声器170A、受话器170B、麦克风170C、耳机接口170D以及应用处理器等实现音频功能，例如，音乐播放和录音。

压力传感器180A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180A可以设置于显示屏194。压力传感器180A的种类很多，例如可以是电阻式压力传感器、电感式压力传感器或电容式压力传感器。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，当力作用于压力传感器180A，电极之间的电容改变，电子设备100根据电容的变化确定压力的强度。当触摸操作作用于显示屏194时，电子设备100根据压力传感器180A检测所述触摸操作。电子设备100也可以根据压力传感器180A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180G可以包括例如发光二极管(light-emitting diode，LED)和光检测器，例如，光电二极管。LED可以是红外LED。电子设备100通过LED向外发射红外光。电子设备100使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到反射光时，电子设备100可以确定附近存在物体。当检测不到反射光时，电子设备100可以确定附近没有物体。电子设备100可以利用接近光传感器180G检测用户是否手持电子设备100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180G也可用于皮套模式或口袋模式的自动解锁与自动锁屏。应理解，图2中所述的接近光传感器180G可以是可选部件。在一些场景下，可以利用超声传感器来替代接近光传感器180G检测接近光。

指纹传感器180H用于采集指纹。电子设备100可以利用采集的指纹特性实现解锁、访问应用锁、拍照和接听来电等功能。指纹传感器180H可以通过指纹模组实现。在一些实施例中，指纹模组是光学指纹模块。

触摸传感器180K，也称为触控器件。触摸传感器180K可以设置于显示屏194，由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏，触摸屏也称为触控屏。触摸传感器180K用于检测作用于其上或其附近的触摸操作。触摸传感器180K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。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器180K也可以设置于电子设备100的表面，并且与显示屏194设置于不同的位置。

按键190包括开机键和音量键。按键190可以是机械按键，也可以是触摸式按键。电子设备100可以接收按键输入信号，实现于案件输入信号相关的功能。

马达191可以产生振动。马达191可以用于来电提示，也可以用于触摸反馈。马达191可以对作用于不同应用程序的触摸操作产生不同的振动反馈效果。对于作用于显示屏194的不同区域的触摸操作，马达191也可产生不同的振动反馈效果。不同的应用场景(例如，时间提醒、接收信息、闹钟和游戏)可以对应不同的振动反馈效果。触摸振动反馈效果还可以支持自定义。

上文详细描述了电子设备100的硬件系统，下面介绍电子设备100的软件系统。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，本申请实施例以分层架构为例，示例性地描述电子设备100的软件系统。

如图3所示，采用分层架构的软件系统分成若干个层，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，软件系统可以分为五层，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、内核层以及可信执行环境(trusted execution environment，TEE)层。

应用程序层可以包括相机、图库、日历、通话、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程序编程接口(applicationprogramming interface，API)和编程框架。应用程序框架层可以包括一些预定义的函数。

例如，应用程序框架层包括窗口管理器、内容提供器、视图系统、电话管理器、资源管理器和通知管理器。

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、锁定屏幕和截取屏幕。

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、以及电话簿。

视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件和显示图片的控件。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，例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。

电话管理器用于提供电子设备100的通信功能，例如通话状态(接通或挂断)的管理。

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、布局文件和视频文件。

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下载完成告知和消息提醒。通知管理器还可以管理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。通知管理器还可以管理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、电子设备振动以及指示灯闪烁。

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：针对嵌入式系统的开放图形库(opengraphics library for embedded systems，OpenGL ES)和2D图形引擎(例如：skia图形库(skia graphics library，SGL))。

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图层和3D图层的融合。

媒体库支持多种音频格式的回放和录制、多种视频格式回放和录制以及静态图像文件。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如:MPEG4、H.264、动态图像专家组音频层面3(moving picture experts group audio layer III，MP3)、高级音频编码(advancedaudio coding，AAC)、自适应多码率(adaptive multi-rate，AMR)、联合图像专家组(jointphotographic experts group，JPG)和便携式网络图形(portable network graphics，PNG)。

三维图形处理库可以用于实现三维图形绘图、图像渲染、合成和图层处理。

二维图形引擎是2D绘图的绘图引擎。

内核层是硬件和软件之间的层。内核层可以包括指纹模组驱动、显示驱动、摄像头驱动、音频驱动和传感器驱动等驱动模块。

TEE层可以给Android系统提供安全服务。TEE层用于执行各类生物识别算法。TEE层通常用于运行关键的操作：(1)、移动支付：指纹验证、PIN码输入等；(2)、机密数据：私钥、证书等的安全存储；(3)、内容包括：DRM(数字版权保护)等。

在一些可能的实施例中，TEE层包括指纹录入模块、指纹验证模块和指纹模板更新模块。可选地，指纹模板更新模块可以独立设置于TEE层(比如，如图3中所示)，也可以位于指纹验证模块中，本申请实施例对此不作具体限定。在本申请实施例中，指纹模板更新模块用于对指纹模板进行更新。

在一些可能的示例中，指纹模块更新模块用于执行本申请实施例的指纹识别方法。

示例性地，通过内核层中的指纹模组驱动调用指纹模组采集指纹数据，然后将采集的指纹数据传送值TEE层进行处理。

应理解，以上基于图2对电子设备的结构图进行举例说明，通过图3对本申请实施例的软件架构进行示例说明，但是本申请实施例并不限于此。

以下结合图4至图7描述根据本申请实施例的指纹识别的方法。可以理解，以下所示的指纹识别的方法可以在具备上述硬件结构的电子设备(比如，图2所示的电子设备)中实现。

图4是指纹识别的一个全局流程示意框图。如图4所示，指纹识别通常包括指纹录入过程和指纹验证过程。示例性地，指纹录入过程可以通过图3中的指纹录入模块实现；指纹验证过程可以通过图3中的指纹验证模块和指纹模板更新模块实现。

指纹录入过程可以理解为：对采集的用户指纹图像进行预处理，并基于预处理后的指纹图像进行特征提取，最后将提取的指纹特征存储为指纹模板的过程。

示例性地，对于指纹录入过程而言，通常会涉及以下处理流程：预处理(亮度归一化)、去噪、质量卡控、提取指纹传统特征、提取指纹高阶特征、模板压缩存储。

其中，预处理是对采集的指纹图像进行亮度归一化、去噪等图像处理的过程。

去噪是对指纹图像进行图像去噪处理，以消除指纹图像的噪声干扰。本申请实施例对去噪方法不作具体限定。比如，去噪方法采用小波变换、双边滤波等。

应理解，上述只是以预处理包括亮度归一化和去噪为例进行描述，本申请实施例并不限于此。事实上，预处理可以包括其他处理操作，比如，滤波处理、图像增强处理、二值化处理等等。

质量卡控：是指对预处理后的指纹图像的图像质量进行判断，过滤掉低质量的指纹图像，获得高质量的指纹图像，以便录入高质量的指纹图像。

提取指纹传统特征是指基于去噪后的指纹图像初步提取指纹的特征。指纹传统特征可以理解为指纹的整体特征(或者说全局特征)。

提取指纹高阶特征是指从细化后的指纹图中提取指纹的细节特征点。指纹高阶特征可以理解为是比指纹传统特征更细节的局部特征。

模板压缩存储指对提取的指纹特征进行存储的过程。通常而言，提取的指纹特征的结果保存为特征模板进行存储。

指纹验证过程可以理解为：在采集到待验证指纹图像后，对待验证指纹图像进行预处理，并基于预处理后的待验证指纹图像进行特征提取，最后将提取的待验证指纹特征与指纹模板进行特征匹配的过程。在本申请实施例中，指纹验证流程中还包括模板更新。模板更新是指：在满足一定预设条件下，基于验证通过的指纹图像对指纹模板进行更新或添加的过程。

示例性地，对于指纹验证过程而言，涉及以下处理流程：预处理(亮度归一化)、去噪、质量卡控、提取指纹传统特征、提取指纹高阶特征、特征匹配、模板更新。

关于预处理、去噪、质量卡控、提取指纹传统特征、提取指纹高阶特征的描述可以参考指纹录入过程中的描述，为了简洁，此处不再赘述。

其中，特征匹配是指：利用待验证指纹图像的特征，与指纹模板中存储的指纹特征进行匹配。

应理解，图4中示出的流程示意框图只是示例性描述，本申请实施例并不限于此。

以下结合图5，以指纹解锁场景简述模板更新功能在指纹识别流程中所处的位置。应理解，图5仅是以指纹解锁场景为例进行说明，但是本申请实施例并不限于此。比如，指纹识别也可以用于指纹支付场景。

如图5所示，指纹识别的流程包括：

步骤1，录入指纹。

录入指纹可以理解为采集用户指纹特征的过程。比如，在光学指纹场景中，用户通过按压指纹解锁区域录入指纹。

步骤2，将指纹图像的特征存储到指纹模板库中。

指纹模板库中可以包括一个或多个指纹模板。

可以理解，指纹模板库中存储的指纹模板的数量的上限，可以取决于电子设备的实现，对此不作具体限定。比如，指纹模板库中最多可以录入5个指纹。

步骤3，基于指纹模板库中存储的指纹模板，对待验证指纹图像进行验证(或者说匹配)。

如果待验证指纹图像通过验证，则执行步骤4和步骤5；如果待验证指纹图像未通过验证，则执行步骤6。

步骤4，解锁成功。

当用户录入的指纹成功匹配到指纹模板库中存储的指纹模板，则电子设备解锁成功。

步骤5，判断是否进行模板更新。

如果用户录入的指纹验证成功，则判断是否进行模板更新。在本申请实施例中，判断是否要进行模板更新考虑了多个判断因素，具体流程后面将结合图6进行详细描述。如果要进行模板更新，则返回模板库，对模板库中存储的指纹模板进行更新。

步骤6，解锁失败。

应理解，图5中示出的流程仅是示例性描述，本申请实施例并不限于此。

以下将结合图6将描述指纹模板更新的示意性逻辑流程。应理解，图6中示出的方法600可以与图5中的方法组合实施，也可以独立实施，对此不作具体限定。如图6所示，该方法600包括以下步骤：

步骤601，采集第一指纹图像，并利用所述第一指纹图像与指纹模板库进行匹配。

第一指纹图像用于泛指待验证的指纹图像或者待匹配的指纹图像。示例性地，在用户进行指纹解锁时，第一指纹图像是在用户按压指纹解锁区域时采集的图像，比如，如图1中(1)所示，用户手指按压指纹解锁区域10时采集的图像。

可选地，利用第一指纹图像与指纹模板进行匹配，包括：基于提取的第一指纹图像的特征，与指纹模板库中存储的指纹模板的特征进行匹配。

可选地，指纹模板库中包括一个或多个指纹模板。指纹模板库中存储的指纹模板是用户预先录入的。在本申请实施例中，可以基于验证通过的指纹图像对指纹模板库进行更新。

可选地，指纹模板库中存储的指纹模板可以按照指纹模板优先级由高到低的次序排列。示例性地，在第一指纹图像与指纹模板库进行匹配时，可以按照指纹模板的优先级从高到低依次进行匹配，直到匹配成功。

可以理解，本申请实施例对指纹特征匹配算法不作具体限定。本领域技术人员可以利用当前的指纹特征匹配算法，实现第一指纹图像与指纹模板的匹配过程。

步骤602，判断第一指纹图像是否匹配成功。

也就是说，在第一指纹图像与指纹模板库匹配结束后，需要判断第一指纹图像是否匹配成功。如果第一指纹图像匹配成功，那么才有必要执行后续的判断流程，以便进行模板更新；如果第一指纹图像未匹配成功，说明第一指纹图像并非是有效的指纹或高质量指纹。当然，第一指纹图像匹配成功后，只是意味着可以执行后续的判断流程，具体是否对模板更新还有取决于后文的其他判断条件。换言之，第一指纹图像匹配成功是模板更新的前提条件之一。

示例性地，所述第一指纹图像匹配成功是指：所述第一指纹图像与所述指纹模板库中的某一指纹模板(比如第一指纹模板)的特征验证通过。

步骤603，在所述第一指纹图像匹配成功后，获取第一指纹图像的匹配信息，并确定(或者说判断)匹配信息是否满足第一预设条件。所述匹配信息用于表征所述第一指纹图像与第一指纹模板的匹配程度(或者或相似度)。所述第一指纹模板是所述指纹模板库中与所述第一指纹图像匹配成功的指纹模板。或者说，所述第一指纹模板是所述指纹模板库中与所述第一指纹图像相似度最高或者重合区域最大的指纹模板。

可选地，所述匹配信息包括以下中的一项或多项：匹配分数、匹配面积、质量分数。

匹配分数是指第一指纹图像与第一指纹模板进行匹配时的打分。比如，第一指纹图像与第一指纹模板的匹配分数为90％。

匹配面积指第一指纹图像与第一指纹模板进行特征匹配时重叠的特征点的面积区域。比如，第一指纹图像与第一指纹模板的重叠区域为95％。

质量分数用于表征第一指纹图像的质量评分。可选地，质量分数的打分维度包括但不限于以下因素：指纹图像的清晰度、指纹图像的整体质量、指纹图像的局部质量。比如，假设采用百分制进行打分，第一指纹图像的质量分数为92分。

应理解，上述匹配信息包含的内容只是示例性地描述，本申请实施例并不限于此。事实上，上述匹配信息也可以包含其他用于表征指纹匹配度的指标。

第一预设条件的具体内容可以基于匹配信息包括的内容进行相应设定。示例性地，当匹配信息包括匹配分数、匹配面积和质量分数时，匹配信息满足第一预设条件，包括：匹配分数大于第一分数阈值，匹配面积大于面积阈值，质量分数大于第二分数阈值。

示例性地，判断匹配信息是否满足第一预设条件，包括：判断匹配分数是否大于第一分数阈值，匹配面积是否大于面积阈值，质量分数是否大于第二分数阈值。

应理解，上述关于匹配信息满足第一预设条件的举例只是示例性描述，本申请实施例并不限于此。事实上，本领域技术人员可以利用其它评价指标来定义匹配信息，或者，定义匹配信息是否满足第一预设条件。

在所述第一指纹图像与第一指纹模板匹配成功后，还可以进行手指真伪判断。如果第一指纹图像是真手指的话，才会继续执行步骤603。

可选地，所述方法600还包括：步骤602-1，在所述第一指纹图像与指纹模板匹配成功后，判断第一指纹图像是否为真手指；如果确定第一指纹图像为真手指，则确定匹配信息是否满足第一预设条件。

通过进行真假手指判断，可以避免利用假手指进行指纹解锁，提高指纹识别的安全性。假手指是指利用其它技术制造出来的伪造真手指。

可以理解，本申请实施例对真假手指判断的具体手段不作限定。比如，可以采用防伪结果模块来验证指纹图像的真假。

匹配信息也是进行指纹模板更新的前提条件之一。通过判断匹配信息是否满足第一预设条件，来决定是否执行步骤604。当匹配信息满足第一预设条件时，执行步骤604；当匹配信息不满足第一预设条件时，不执行步骤604。

步骤604，在匹配信息满足第一预设条件时，确定(或者说判断)第一数量是否大于第一数量阈值，所述第一数量用于表征指纹模板库中的第二指纹模板的累计更新次数。

另外，在确定第一数量是否大于第一数量阈值时，可以同时对第一数量自动加一。可以理解，此处只是以匹配信息满足第一预设条件时第一数量加一为例进行描述。

上述第一数量可以理解为统计的第二指纹模板更新的累计次数。

示例性地，可以判断指纹模板库中的某个模板的累计更新次数是否大于设定的阈值(比如第一数量阈值)，如果第二指纹模板的累计更新次数超过了设定的阈值，则认为确实需要对第二指纹模板进行更新了。

此处设置第一数量是否大于第一数量阈值的判断逻辑的目的在于，只有在第一数量大于第一数量阈值是才执行后续模板更新的相关流程，能够避免频繁更新指纹模板。

步骤605，在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，判断所述第二指纹模板的优先级信息是否满足第二预设条件。

需要说明的是，指纹模板库中的每个指纹模板都具备相应的优先级信息。每个指纹模板的优先级信息可以基于不同的因素综合考虑或评价。示例性地，指纹模板的优先级信息可以基于以下一项或多项进行确定：指纹模板的权重值，指纹模板的累计更新次数，指纹模板的匹配成功率(或者说匹配成功比例)。

其中，指纹模板的权重值可以基于指纹模板被匹配到的次数决定的。比如，当每次采集用户的指纹去解锁或匹配时，如果指纹模板被匹配到的次数越频繁，那么指纹模板对应的权重就越高；如果指纹模板被匹配到的次数比较少甚至是从未被匹配到，那么指纹模板对应的权重就越低。

指纹模板的累计更新次数取决于指纹模板被更新或被替换的频次。指纹模板的匹配成功率指的是指纹模板在最近N次匹配中匹配成功的个数的占比。比如，假设最近指纹模板被匹配到8次，但是与指纹图像匹配成功的次数仅为2次，那么该指纹模板的匹配成功率的取值为25％。

可选地，作为一种可能的实现方式，所述第二指纹模板的优先级信息满足第二预设条件，包括：第二指纹模板的权重值大于权重阈值，第一数量自动加一后的值小于第四数量阈值，以及，第二指纹模板的匹配成功率小于比例阈值。另外，此处的第一数量自动加一在步骤604处有提到。

也就是说，当判断出第二指纹模板的权重值大于权重阈值，第一数量小于第四数量阈值，且第二指纹模板的匹配成功率小于比例阈值时，可以确定第二指纹模板是低优先级模板。

需要说明的是，此处设置第二预设条件的目的是：为了找出指纹模板中的低优先级模板，并对低优先级指纹模板进行更新，比如，低优先级模板为：在指纹匹配过程中，频繁被指纹图像匹配到但是匹配成功率却比较低，且模板累计更新次数小于预定阈值(比如第四数量阈值)的指纹模板。可以理解，上述关于第二预设条件以及优先级信息的描述只是示例性描述，本申请实施例并不限于此。

可选地，如果此处判断第二指纹模板不满足第二预设条件，那么可以对指纹模板库中的其他指纹模板的优先级信息进行判断，直到找出低优先级的指纹模板。可选地，如果在指纹模板库中存在多个低优先级的指纹模板，那么可以对优先级最低的指纹模板进行更新。

可选地，在极端情况下，如果指纹模板库中未找到低优先级的指纹模板，那么可以利用第一指纹图像对第一指纹模板进行更新，即对与第一指纹图像匹配成功的指纹模板进行更新。

步骤606，在所述第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件时，获取第二指纹模板的索引信息。

可选地，第二指纹模板的索引信息包括第二指纹模板的标识。该标识可以是ID或索引(index)的形式。基于该标识，可以在指纹模板库中找到对应的第二指纹模板。

可选地，指纹模板库中存储的每个指纹模板具有相应的索引信息。

步骤607，基于所述第二指纹模板的索引信息，利用所述第一指纹图像对第二指纹模板进行更新。

“更新”可以理解为“替换”。示例性地，在指纹模板库中，将第二指纹模板存储的指纹特征替换为第一指纹图像的特征，即将第一指纹图像的指纹特征作为第二指纹模板存储在指纹模板库中。

本申请实施例考虑了多个因素来决定是否更新指纹模板。首先判断第一指纹图像是否匹配成功，在第一指纹图像匹配成功的情况下，判断第一指纹图像的匹配信息是否满足第一预设条件；接着，在第一指纹图像的匹配信息满足第一预设条件的情况下，判断第二指纹模板的累计更新次数是否大于第一数量阈值；然后，在第二指纹模板的累计更新次数大于第一数量阈值的情况下，判断所述第二指纹模板的优先级信息是否满足第二预设条件；最后，在所述第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件时，利用第一指纹图像对第二指纹模板进行更新。通过上述多个判断条件，能够筛选出高质量的指纹图像对指纹模板库进行更新。这样，在用户后续利用指纹解锁时，基于更新后的指纹模板库进行匹配，能够更快的实现指纹解锁，提升了指纹的解锁率以及解锁速度，从而提升了用户的解锁体验。并且，相比于没有指纹模板更新的指纹识别流程，本申请实施例的指纹识别的方法能够显著降低指纹识别的错误拒绝率(false rejection rate，FRR)。

可选地，作为一个可能的实施例，在利用所述第一指纹图像对第二指纹模板进行更新之前，可以将指纹模板数量的上限作为一个考虑的因素。比如，如果指纹模板库中存储的数量达到最大指纹模板上限，则利用所述第一指纹图像对第二指纹模板进行更新；如果指纹模板库中存储的数量未超过最大指纹模板上限，则将所述第一指纹图像添加到指纹模板库中。

可以理解，此处作统一说明，本申请实施例考虑的指纹模板更新的多个判断因素或特征可以组合使用。本申请实施例对此不作具体限定。

上文描述了在第一数量大于第一数量阈值时的一个实施例(包括判断第二指纹模板的优先级信息并对第二指纹模板进行更新)，下文将描述在第一数量大于第一数量阈值时的另一实施例。

可选地，作为一个实施例，在在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，所述方法600还包括：

步骤608，确定(或者说判断)第二数量是否小于或等于第二数量阈值，所述第二数量用于表征所述第一指纹图像在进行指纹匹配时识别失败的次数。

步骤609，在所述第二数量小于或等于第二数量阈值时，确定(或者说判断)第三数量是否小于第三数量阈值，所述第三数量用于表征所述指纹模板库中当前存储的指纹模板的总数；

在所述第三数量小于第三数量阈值时，执行步骤610(后文描述步骤610的具体内容)；在所述第三数量大于或等于第三数量阈值时，执行步骤607，即利用所述第一指纹图像对所述第二指纹模板进行更新。

第二数量可以基于以下示例理解：用户在按压解锁时，通过按压多次才与指纹模板匹配成功，那么从开始按压到匹配成功之间经历的失败次数，即为第二数量。

第三数量即指纹模板库中当前存储的指纹模板的总个数。第三数量阈值可以取决于电子设备中能够存储的指纹模板的上限。本申请实施例对第三数量阈值的取值不作具体限定。

可选地，作为一个实施例，所述方法600还包括：步骤610，在所述第三数量小于第三数量阈值时，将所述第一指纹图像添加到所述指纹模板库中。

示例性地，当第一数量大于所述第一数量阈值时，如果判断出识别失败次数(对应第二数量)小于或等于预定阈值(比如第二数量阈值)，那么继续判断指纹模板数(对应第三数量)是否小于预定阈值(比如第三数量阈值)。如果指纹模板数不小于(即大于或等于)预定阈值，那么利用第一指纹图像对所述第二指纹模板进行更新。如果指纹模板数小于预定阈值，那么将第一指纹图像添加到指纹模板库中。

在执行上述指纹模板更新方法前，还可以先判断电子设备是否开启了指纹模板更新功能。如果开启了指纹模板更新功能，则执行上述指纹模板更新方法。在本申请实施例中，指纹模板更新功能默认开启。

可选地，作为一个可能的实施例，所述方法600还包括：

步骤601-1，确定是否开启指纹模板更新功能；

其中，所述判断所述第一指纹图像是否匹配成功，包括：

在开启指纹模板更新功能时，判断所述第一指纹图像是否匹配成功。

示例性地，在判断第一指纹图像是否匹配成功前，可以先判断电子设备是否开启了指纹模板更新功能。如果开启了指纹模板更新功能，则继续判断第一指纹图像是否匹配成功。

应理解，图6中是以步骤601-1位于步骤602之前为例进行描述，但本申请实施例并不限于此。比如，步骤601-1也可以位于步骤602之后，步骤603之前。又比如，若包括步骤602-1，那么步骤601-1可以位于步骤602-1之前，也可以位于步骤602-1之后，对此不作具体限定。

本申请实施例的指纹模板更新功能可以固化在终端中，无需用户手动开启，也可以提供选项供用户手动开启或关闭。可选地，本申请实施例还提供了指纹模板更新功能的开关选项，可供用户选择开启或关闭指纹模板更新功能。

可选地，所述方法还包括：显示第一界面，所述第一界面包括第一选项，所述第一选项用于选择开启或关闭指纹模板更新功能。

第一界面是指纹设置界面。可以理解，本申请实施例对如何进入第一界面不作具体限定。比如，可以通过设置应用程序进入指纹设置界面。又比如，也可以通过关于指纹的应用程序进入指纹设置界面。

示例性地，可以在指纹设置界面中增加指纹模板更新的开关选项(对应第一选项)。

图7是本申请实施例的一个界面示例图。如图7中(1)所示，用户点击设置801，进入设置界面，比如图7中(2)所示的界面。可以理解，图7中(1)所示的界面中还可以包含其他应用程序的图标，比如，应用1至应用7。

如图7中(2)所示，界面中包括生物设备和密码控件802。可以理解，图7中(2)所示的界面中还可以包含其他设置功能。比如，图7中(2)示出的应用设置、电池设置、存储设置、隐私设置等。

应理解，图7中(2)所示的设置选项只是部分设置功能的示例，本申请实施例并不限于此。还应理解，图7中(2)还示出了搜索设置项栏，用户可以在搜索设置项栏中快速搜索功能设置。

当用户点击生物设备和密码控件802时，进入图7中(3)所示的界面。如图7中(3)所示，界面中包括指纹设置控件803。

可选地，除了指纹设置控件803外，图7中(3)还可以包括人脸识别设置控件，锁屏密码的管理控件(包括更改锁屏密码和关闭锁屏密码)，以及安全锁定设置控件，智能解锁控件。应理解，图7中(3)示出的生物识别和密码选项只是示例性说明，本申请实施例并不限于此。

当用户点击指纹设置控件803后，界面显示如图7中(4)所示。如图7中(4)所示，界面中包括指纹模板更新选项804。用户可以点击指纹模板更新选项804，以实现开启或关闭指纹模板更新功能。比如，图7中(4)示出的指纹模板更新选项804是开启状态。

可选地，除了指纹模板更新选项804，图7中(4)还可以包括指纹管理的其他控件。比如，图7中(4)中示出了指纹用途选项，包括：指纹用于解锁设备的选项、指纹用于访问应用锁的选项、指纹用于自动填充账户和密码的选项、指纹用于钱包快捷付款的选项。又比如，图7中(4)中示出了指纹列表管理选项，包括指纹1的管理控件、指纹2的管理控件、新建指纹选项、识别指纹选项。

应理解，图7中的应用场景仅仅是为了便于本领域技术人员理解，并非要将本申请实施例限于例示的具体场景。

上文结合图1至图7，详细描述了本申请实施例提供的指纹识别方法。下面将结合图8详细描述本申请的装置实施例。应理解，本申请实施例的指纹识别装置可以执行前述本申请实施例的各种指纹识别的方法，即以下各种产品的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。

图8是本申请实施例的指纹识别装置800的示意性框图。应理解，装置800可以执行图4至图7所示的指纹识别的方法。

如图8所示，该指纹识别的装置800包括：匹配单元810，判断单元820，获取单元830和更新单元840。可选地，装置800还包括显示单元850。在一种可能的示例中，装置800可以是终端设备。

在一个示例中，所述匹配单元810用于采集第一指纹图像，并利用所述第一指纹图像与指纹模板库进行匹配；

所述判断单元820用于判断所述第一指纹图像是否匹配成功；

在所述第一指纹图像匹配成功后，所述获取单元830用于获取所述第一指纹图像的匹配信息，所述匹配信息用于表征所述第一指纹图像与第一指纹模板的匹配程度，所述第一指纹模板是所述指纹模板库中与所述第一指纹图像匹配成功的指纹模板；

所述判断单元820还用于确定所述匹配信息是否满足第一预设条件；

所述判断单元820还用于在所述匹配信息满足第一预设条件时，确定第一数量是否大于第一数量阈值，所述第一数量用于表征所述指纹模板库中的第二指纹模板的累计更新次数；

所述判断单元820还用于在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，判断所述第二指纹模板的优先级信息是否满足第二预设条件；

在所述第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件时，所述获取单元830还用于获取第二指纹模板的索引信息；

所述更新单元840用于基于所述第二指纹模板的索引信息，利用所述第一指纹图像对所述第二指纹模板进行更新。

可选地，作为一种实施例，在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，所述判断单元820还用于确定第二数量是否小于或等于第二数量阈值，所述第二数量用于表征所述第一指纹图像在进行指纹匹配时识别失败的次数；

所述判断单元820还用于在所述第二数量小于或等于第二数量阈值时，确定第三数量是否小于第三数量阈值，所述第三数量用于表征所述指纹模板库中当前存储的指纹模板的总数；

所述更新单元840还用于在所述第三数量小于第三数量阈值时，将所述第一指纹图像添加到所述指纹模板库中。

可选地，作为一种实施例，所述更新单元840还用于在所述第三数量大于或等于第三数量阈值时，利用所述第一指纹图像对所述第二指纹模板进行更新。

可选地，作为一种实施例，所述匹配信息包括匹配分数、匹配面积和质量分数；其中，所述匹配信息是否满足第一预设条件，包括：所述匹配分数大于第一分数阈值，所述匹配面积大于面积阈值，所述质量分数大于第二分数阈值。

可选地，作为一种实施例，所述第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件，包括：

所述第二指纹模板的权重值大于权重阈值，所述第一数量自动加一后的值小于第四数量阈值，以及，所述第二指纹模板的匹配成功率小于比例阈值；其中，在确定第一数量是否大于第一数量阈值时，所述第一数量自动加一。

可选地，作为一种实施例，所述装置800开启了指纹模板更新功能。

可选地，作为一种实施例，所述判断单元820还用于对所述第一指纹图像进行真假手指防伪判断；

其中，所述判断单元820用于确定所述匹配信息是否满足第一预设条件，包括：

在所述第一指纹图像是真手指时，确定所述匹配信息是否满足第一预设条件。

可选地，作为一种实施例，所述显示单元850用于显示第一界面，所述第一界面包括第一选项，所述第一选项用于选择开启或关闭指纹模板更新功能。

在一种可能的示例中，匹配单元810，判断单元820，获取单元830和更新单元840可以通过处理器或处理单元实现。显示单元850可以通过显示屏实现。应理解，上述装置800以功能单元的形式体现。这里的术语“单元”可以通过软件和/或硬件的形式实现，本申请实施例对此不作具体限定。

例如，“单元”可以是实现上述功能的软件程序、硬件电路或者二者结合。所述硬件电路可能包括(applicationspecificintegratedcircuit，ASIC)应用特定集成电路、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、集成逻辑电路，和/或其他可以提供上述功能的合适器件。在一个简单的实施例中，本领域的技术人员可以想到装置800可以采用图2所示的形式。

本领域普通技术人员可以意识到，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、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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申请的范围。

本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品被处理器执行时实现本申请中任一方法实施例所述的方法。

该计算机程序产品可以存储在存储器中，经过预处理、编译、汇编和链接等处理过程最终被转换为能够被处理器执行的可执行目标文件。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机执行时实现本申请中任一方法实施例所述的方法。该计算机程序可以是高级语言程序，也可以是可执行目标程序。

该计算机可读存储介质可以是易失性存储器或非易失性存储器，或者，可以同时包括易失性存储器和非易失性存储器。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(directrambus RAM，DR RAM)。

本领域普通技术人员可以意识到，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、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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申请的范围。

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，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、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或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。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。

所述功能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ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应理解，在本申请的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。

另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。例如，A/B可以表示A或B。

本申请实施例中出现的术语(或者说编号)“第一”、“第二”、…等，仅用于描述目的，即只是为了区分不同的对象，比如，不同的“指纹”等，并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”、…等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。在本申请实施例的描述中，“至少一个(项)”是指一个或多个。“多个”的含义是两个或两个以上。“以下至少一个(项)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单个(项)或复数个(项)的任意组合。

例如，本申请实施例中出现的类似于“项目包括如下中至少一种：A，B，以及C”表述的含义，如无特别说明，通常是指该项目可以为如下中任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A，B和C；A和A；A，A和A；A，A和B；A，A和C，A，B和B；A，C和C；B和B，B，B和B，B，B和C，C和C；C，C和C，以及其他A，B和C的组合。以上是以A，B和C共3个元素进行举例来说明该项目的可选用条目，当表达为“项目包括如下中至少一种：A，B，……，以及X”时，即表达中具有更多元素时，那么该项目可以适用的条目也可以按照前述规则获得。

总之，以上所述仅为本申请技术方案的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种指纹识别的方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备，所述方法包括：

采集第一指纹图像，并利用所述第一指纹图像与指纹模板库进行匹配；

判断所述第一指纹图像是否匹配成功；

在所述第一指纹图像匹配成功后，获取所述第一指纹图像的匹配信息，所述匹配信息用于表征所述第一指纹图像与第一指纹模板的匹配程度，所述第一指纹模板是所述指纹模板库中与所述第一指纹图像匹配成功的指纹模板；

确定所述匹配信息是否满足第一预设条件；

在所述匹配信息满足第一预设条件时，确定第一数量是否大于第一数量阈值，所述第一数量用于表征所述指纹模板库中的第二指纹模板的累计更新次数；

在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，判断所述第二指纹模板的优先级信息是否满足第二预设条件；

在所述第二指纹模板的优先级信息满足所述第二预设条件时，获取第二指纹模板的索引信息；在所述第二指纹模板的优先级信息满足第二预设条件时，确定所述第二指纹模板为低优先级模板；其中，所述第二指纹模板的优先级信息满足第二预设条件包括：所述第二指纹模板的权重值大于权重阈值，所述第一数量自动加一后的值小于第四数量阈值，以及所述第二指纹模板的匹配成功率小于比例阈值；其中，在确定第一数量是否大于第一数量阈值时，所述第一数量自动加一；

基于所述第二指纹模板的索引信息，利用所述第一指纹图像对所述第二指纹模板进行更新。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一数量大于所述第一数量阈值时，所述方法还包括：

确定第二数量是否小于或等于第二数量阈值，所述第二数量用于表征所述第一指纹图像在进行指纹匹配时识别失败的次数；

在所述第二数量小于或等于第二数量阈值时，确定第三数量是否小于第三数量阈值，所述第三数量用于表征所述指纹模板库中当前存储的指纹模板的总数；

在所述第三数量小于第三数量阈值时，将所述第一指纹图像添加到所述指纹模板库中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述第三数量大于或等于第三数量阈值时，利用所述第一指纹图像对所述第二指纹模板进行更新。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述匹配信息包括匹配分数、匹配面积和质量分数；其中，所述匹配信息是否满足第一预设条件，包括：所述匹配分数大于第一分数阈值，所述匹配面积大于面积阈值，所述质量分数大于第二分数阈值。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述电子设备开启了指纹模板更新功能。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述第一指纹图像进行真假手指防伪判断；

其中，所述确定所述匹配信息是否满足第一预设条件，包括：

在所述第一指纹图像是真手指时，确定所述匹配信息是否满足第一预设条件。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

显示第一界面，所述第一界面包括第一选项，所述第一选项用于选择开启或关闭指纹模板更新功能。

8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和所述存储器耦合，所述存储器用于存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

9.一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存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种芯片，其特征在于，包括处理器，当所述处理器执行指令时，所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。