TWI693554B - 提高指紋識別裝置安全性的處理方法、指紋識別裝置及資訊處理裝置 - Google Patents

提高指紋識別裝置安全性的處理方法、指紋識別裝置及資訊處理裝置 Download PDF

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Abstract

一種提高指紋識別裝置安全性的處理方法，包括：利用一感測裝置對N次指紋按壓操作採集N幀指紋圖像，N為正整數；利用一圖像檢測模組檢測所述N幀指紋圖像的不連續過渡區域以在各幀所述指紋圖像內界定出一不可信區域；利用該圖像檢測模組對N個所述不可信區域執行一特徵識別演算法以找出一共通紋路及該共通紋路的一涵蓋面積；以及利用一指紋識別模組將該涵蓋面積與一閾值面積進行比較，當該涵蓋面積小於該閾值面積時，該指紋識別模組執行一註冊程序、一識別程序或一自我學習程序，及當該涵蓋面積大於或等於該閾值面積時，該指紋識別模組只執行所述的識別程序，而不執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序。

Description

提高指紋識別裝置安全性的處理方法、指紋識別裝置及資訊處理裝置
本發明係關於一種指紋識別方法，尤指一種提高指紋識別裝置安全性的處理方法及利用該方法之指紋識別裝置。
科技日益月新，在現今的世界中，除了看電視、影片或照相等功能皆可以智慧型手機完成外，在支付款項或是投資買賣的操作上，亦可透過智慧型手機完成。然而，在生活越趨便利的情形下，資安保全的重要性亦日漸增加。為有效防止資訊或相關電子設備被盜取或盜用，許多與資安相關的保全軟體或設備已陸續被提出。
其中，在指紋辨識的應用中，現有的技術雖可有效辨識一使用者的指紋，但若一使用者在指腹上或在一指紋感測裝置上黏貼一些其他物質而產生一不完整的指紋，且該指紋感測裝置內建有自我學習功能而可處理一不完整的指紋，則經過數次不同的不完整指紋的輸入後，一非法使用者有可能可以破解該指紋感測裝置而進入一資訊系統中。
為解決上述問題，本領域亟需一種新穎的指紋識別方法。
本發明之一目的在於提供一種提高指紋識別裝置安全性的處理方法，其可藉由判斷多幀指紋圖像中的一不可信區域內的一共通紋理的面積大小，而避免誤將一非法指紋註冊在該指紋識別裝置中。
本發明之另一目的在於提供一種指紋識別裝置，其可藉由判斷多幀指紋圖像中的一不可信區域內的一共通紋理的面積大小，而避免誤將一非法指紋註冊在該指紋識別裝置中。
本發明之又一目的在於提供一種資訊處理裝置，其可藉由判斷多幀指紋圖像中的一不可信區域內的一共通紋理的面積大小，而避免誤將一非法指紋註冊在該指紋識別裝置中。
為達前述目的，本發明揭露一種提高指紋識別裝置安全性的處理方法，其包括：
利用一感測裝置對N次指紋按壓操作採集N幀指紋圖像，N為正整數；
利用一圖像檢測模組檢測所述N幀指紋圖像的不連續過渡區域以在各幀所述指紋圖像內界定出一不可信區域；
利用該圖像檢測模組對N個所述不可信區域執行一特徵識別演算法以找出一共通紋路及該共通紋路的一涵蓋面積；以及
利用一指紋識別模組將該涵蓋面積與一閾值面積進行比較，當該涵蓋面積小於該閾值面積時，該指紋識別模組執行一註冊程序、一識別程序或一自我學習程序，及當該涵蓋面積大於或等於該閾值面積時，該指紋識別模組只執行所述的識別程序，而不執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序。
在一實施例中，所述特徵識別演算法係一尺度不變特徵轉換(scale-invariant feature transform ； SIFT) 演算法或一加速穩健特徵(speeded up robust features；SURF) 演算法，且其包括對一所述不可信區域依序進行一多尺度空間極值檢測程序、一關鍵點檢測程序、一關鍵點主方向確定程序及一關鍵點描述子產生程序。
在一實施例中，所述感測裝置係一電容式指紋感測裝置、一光學式指紋感測裝置或一聲波式指紋感測裝置。
為達前述目的，本發明另揭露一種指紋辨識裝置，其具有：
一感測裝置，用以對N次指紋按壓操作採集N幀指紋圖像，N為正整數；
一圖像檢測模組，用以檢測所述N幀指紋圖像的不連續過渡區域以在各幀所述指紋圖像內界定出一不可信區域，及對N個所述不可信區域執行一特徵識別演算法以找出一共通紋路及該共通紋路的一涵蓋面積；以及
一指紋識別模組，用以將該涵蓋面積與一閾值面積進行比較，當該涵蓋面積小於該閾值面積時，該指紋識別模組執行一註冊程序、一識別程序或一自我學習程序，及當該涵蓋面積大於或等於該閾值面積時，該指紋識別模組只執行所述的識別程序，而不執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序。
在一實施例中，所述特徵識別演算法係一尺度不變特徵轉換(scale-invariant feature transform ； SIFT) 演算法或一加速穩健特徵(speeded up robust features；SURF) 演算法，且其包括對一所述不可信區域依序進行一多尺度空間極值檢測程序、一關鍵點檢測程序、一關鍵點主方向確定程序及一關鍵點描述子產生程序。
在一實施例中，所述感測裝置係一電容式指紋感測裝置、一光學式指紋感測裝置或一聲波式指紋感測裝置。
在可能的實施例中，所述之指紋辨識裝置可為一全屏指紋辨識裝置、一屏下指紋辨識裝置、一獨立模組之指紋辨識裝置、一集成在顯示屏中之指紋辨識裝置或一可撓指紋辨識裝置。
在一實施例中，所述指紋辨識裝置進一步包括一紀錄模組，用以在該指紋識別模組執行所述註冊程序時，儲存供比對用的一幀所述指紋圖像。
另外，本發明亦提出一種資訊處理裝置，其具有如前述之指紋辨識裝置。
在可能的實施例中，所述的資訊處理裝置可為一智慧型手機或一可攜式電腦裝置。
為使  貴審查委員能進一步瞭解本發明之結構、特徵及其目的，茲附以圖式及較佳具體實施例之詳細說明如後。
請一併參照圖1-4，其中，圖1繪示本發明之提高指紋識別裝置安全性的處理方法之一實施例流程圖；圖2繪示本發明之指紋辨識裝置之一實施例方塊圖，其具有一感測裝置100、一圖像檢測模組110及一指紋識別模組120；圖3繪示含有一不可信區域101a之一幀指紋圖像101；以及圖4繪示對一幀指紋圖像101中之一不可信區域101a內之一共通紋理區域101b進行面積估算的示意圖。
如圖1-4所示，該提高指紋識別裝置安全性的處理方法包括：利用一感測裝置100對N次指紋按壓操作採集N幀指紋圖像101，N為正整數(步驟a)；利用一圖像檢測模組110檢測所述N幀指紋圖像101的不連續過渡區域以在各幀所述指紋圖像101內界定出一不可信區域101a(步驟b)；利用該圖像檢測模組110對N個所述不可信區域101a執行一特徵識別演算法以找出一共通紋路101b及該共通紋路101b的一涵蓋面積(步驟c)；以及利用一指紋識別模組120將該涵蓋面積與一閾值面積進行比較，當該涵蓋面積小於該閾值面積時，該指紋識別模組120執行一註冊程序、一識別程序或一自我學習程序，及當該涵蓋面積大於或等於該閾值面積時，該指紋識別模組120只執行所述的識別程序，而不執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序(步驟d)。
在步驟b中，所述特徵識別演算法可為一尺度不變特徵轉換(scale-invariant feature transform ； SIFT) 演算法或一加速穩健特徵(speeded up robust features；SURF) 演算法，且其包括對一所述不可信區域101a依序進行一多尺度空間極值檢測程序、一關鍵點檢測程序、一關鍵點主方向確定程序及一關鍵點描述子產生程序，其中所述關鍵點描述子係一多維向量資料。由於尺度不變特徵轉換( SIFT) 演算法和加速穩健特徵(SURF) 演算法均為習知技術，故在此不擬對其原理做進一步說明。
另外，感測裝置100可為一電容式指紋感測裝置、一光學式指紋感測裝置或一聲波式指紋感測裝置。
另外，在可能的實施例中，所述之指紋辨識裝置可為一全屏指紋辨識裝置、一屏下指紋辨識裝置、一獨立模組之指紋辨識裝置、或一集成在顯示屏中之指紋辨識裝置。
另外，在某些柔性裝置的應用中，所述之指紋辨識裝置可為一可撓的指紋辨識裝置。
另外，所述指紋識別裝置可進一步包括一紀錄模組以在該指紋識別模組執行所述註冊程序時，儲存供比對用的一幀所述指紋圖像。
如此，當有心人士在指腹上上黏貼一些其他物質而產生一不完整的指紋，以意圖破解本發明的指紋識別裝置時，本發明的指紋識別裝置即可有效禁止該不完整的指紋被註冊。也就是說，在正常的情況下，不可信區域101a的共通紋路101b的涵蓋面積應小於該閾值的面積，因此，若不可信區域101a的共通紋路101b的涵蓋面積大於該閾值的面積，則該指紋識別模組120就不會執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序，以確保一資訊系統的資訊安全。
依上述的說明，本發明進一步提出一種資訊處理裝置，其有如前述之指紋辨識裝置，且該資訊處理裝置可為一智慧型手機或一可攜式電腦裝置。
本案所揭示者，乃較佳實施例，舉凡局部之變更或修飾而源於本案之技術思想而為熟習該項技藝之人所易於推知者，俱不脫本案之專利權範疇。
綜上所陳，本案無論目的、手段與功效，皆顯示其迥異於習知技術，且其首先發明合於實用，確實符合發明之專利要件，懇請  貴審查委員明察，並早日賜予專利俾嘉惠社會，是為至禱。
100:感測裝置
110:圖像檢測模組
120:指紋識別模組
101:指紋圖像
101a:不可信區域
101b:共通紋理區域
步驟a:利用一感測裝置對N次指紋按壓操作採集N幀指紋圖像，N為正整數
步驟b:利用一圖像檢測模組檢測所述N幀指紋圖像的不連續過渡區域以在各幀所述指紋圖像內界定出一不可信區域
步驟c:利用該圖像檢測模組對N個所述不可信區域執行一特徵識別演算法以找出一共通紋路及該共通紋路的一涵蓋面積
步驟d:利用一指紋識別模組將該涵蓋面積與一閾值面積進行比較，當該涵蓋面積小於該閾值面積時，該指紋識別模組執行一註冊程序、一識別程序或一自我學習程序，及當該涵蓋面積大於或等於該閾值面積時，該指紋識別模組只執行所述的識別程序，而不執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序
圖1繪示本發明之提高指紋識別裝置安全性的處理方法之一實施例流程圖。 圖2繪示本發明之指紋辨識裝置之一實施例方塊圖。 圖3繪示含有本發明所定義之一不可信區域之一幀指紋圖像。 圖4繪示本發明對一幀指紋圖像中之一所述不可信區域內之一共通紋理區域進行面積估算的示意圖。
步驟a:利用一感測裝置對N次指紋按壓操作採集N幀指紋圖像，N為正整數
步驟b:利用一圖像檢測模組檢測所述N幀指紋圖像的不連續過渡區域以在各幀所述指紋圖像內界定出一不可信區域
步驟c:利用該圖像檢測模組對N個所述不可信區域執行一特徵識別演算法以找出一共通紋路及該共通紋路的一涵蓋面積
步驟d:利用一指紋識別模組將該涵蓋面積與一閾值面積進行比較，當該涵蓋面積小於該閾值面積時，該指紋識別模組執行一註冊程序、一識別程序或一自我學習程序，及當該涵蓋面積大於或等於該閾值面積時，該指紋識別模組只執行所述的識別程序，而不執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序

Claims (10)

  1. 一種提高指紋識別裝置安全性的處理方法，其包括： 利用一感測裝置對N次指紋按壓操作採集N幀指紋圖像，N為正整數； 利用一圖像檢測模組檢測所述N幀指紋圖像的不連續過渡區域以在各幀所述指紋圖像內界定出一不可信區域； 利用該圖像檢測模組對N個所述不可信區域執行一特徵識別演算法以找出一共通紋路及該共通紋路的一涵蓋面積；以及 利用一指紋識別模組將該涵蓋面積與一閾值面積進行比較，當該涵蓋面積小於該閾值面積時，該指紋識別模組執行一註冊程序、一識別程序或一自我學習程序，及當該涵蓋面積大於或等於該閾值面積時，該指紋識別模組只執行所述的識別程序，而不執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之提高指紋識別裝置安全性的處理方法，其中，所述特徵識別演算法係一尺度不變特徵轉換(scale-invariant feature transform ； SIFT) 演算法或一加速穩健特徵(speeded up robust features；SURF) 演算法，且其包括對一所述不可信區域依序進行一多尺度空間極值檢測程序、一關鍵點檢測程序、一關鍵點主方向確定程序及一關鍵點描述子產生程序。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之提高指紋識別裝置安全性的處理方法，其中，所述感測裝置係一電容式指紋感測裝置、一光學式指紋感測裝置或一聲波式指紋感測裝置。
  4. 一種指紋辨識裝置，其具有： 一感測裝置，用以對N次指紋按壓操作採集N幀指紋圖像，N為正整數； 一圖像檢測模組，用以檢測所述N幀指紋圖像的不連續過渡區域以在各幀所述指紋圖像內界定出一不可信區域，及對N個所述不可信區域執行一特徵識別演算法以找出一共通紋路及該共通紋路的一涵蓋面積；以及 一指紋識別模組，用以將該涵蓋面積與一閾值面積進行比較，當該涵蓋面積小於該閾值面積時，該指紋識別模組執行一註冊程序、一識別程序或一自我學習程序，及當該涵蓋面積大於或等於該閾值面積時，該指紋識別模組只執行所述的識別程序，而不執行所述的註冊程序或所述的自我學習程序。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之指紋辨識裝置，其中，所述特徵識別演算法係一尺度不變特徵轉換(scale-invariant feature transform；SIFT)演算法或一加速穩健特徵(speeded up robust features；SURF)演算法，且其包括對一所述不可信區域依序進行一多尺度空間極值檢測程序、一關鍵點檢測程序、一關鍵點主方向確定程序及一關鍵點描述子產生程序。
  6. 如申請專利範圍第4項所述之指紋辨識裝置，其中，所述感測裝置係一電容式指紋感測裝置、一光學式指紋感測裝置或一聲波式指紋感測裝置。
  7. 如申請專利範圍第4項所述之指紋辨識裝置，其中，所述指紋辨識裝置進一步包括一紀錄模組，用以在該指紋識別模組執行所述註冊程序時，儲存供比對用的一幀所述指紋圖像。
  8. 如申請專利範圍第4項所述之指紋辨識裝置，其係由一全屏指紋辨識裝置、一屏下指紋辨識裝置、一獨立模組之指紋辨識裝置、一集成在顯示屏中之指紋辨識裝置和一可撓指紋辨識裝置所組成之群組所選擇的一種指紋辨識裝置。
  9. 一種資訊處理裝置，其具有如申請專利範圍第4-7項中任一項所述之指紋辨識裝置。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之資訊處理裝置，其係一智慧型手機或一可攜式電腦裝置。
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