TWI773991B

TWI773991B - 指紋辨識方法及電子互動裝置

Info

Publication number: TWI773991B
Application number: TW109116491A
Authority: TW
Inventors: 陳健龍; 張志嘉; 林郁欣; 趙玉如; 鄭莛薰
Original assignee: 財團法人工業技術研究院
Priority date: 2020-05-19
Filing date: 2020-05-19
Publication date: 2022-08-11
Also published as: US11443542B2; TW202145059A; US20210365662A1; CN113688659A; CN113688659B

Abstract

一種指紋辨識方法，其包括感測使用者的手指以獲取多個指紋影像，分別地計算對應每一指紋影像的幾何中心點，並且依據對應此些指紋影像的幾何中心點，計算每一指紋影像的位置與偏移量。此方法也包括依據此些指紋影像的位置與偏移量，將此些指紋影像中的訊號填入至畫素陣列的部分畫素，並且將畫素陣列中填入至部分畫素的訊號輸入至人工智慧引擎，以獲取畫素陣列中其他部分畫素的訊號。此方法更包括依據畫素陣列產生候選指紋影像，並且依據候選指紋影像，識別使用者。

Description

指紋辨識方法及電子互動裝置

本揭露是有關於一種指紋辨識方法及電子互動裝置。

隨著觸控顯示器及辨識技術的快速發展下，目前已衍生相當多的應用。例如，在識別出觸控顯示器的操作者後，可在觸控螢幕上提供個人化的介面與資訊。

目前已發展出配置指紋擷取裝置的觸控顯示器，可以在使用者使用觸控螢幕時，識別出使用者，而提供個人化的互動。一般來說，要能夠識別指紋，所擷取的影像必需是高解析度，例如至少500 dpi~1200 dpi。然而，在一些應用領域上，無法擷取到高解析度的指紋影像。例如，透明顯示器在考量穿透率下，無法以如此高密度來配置感測器。因此如何在無法擷取到高解析度的影像下，依據指紋影像來識別使用者，並提供對應的互動與資訊，是此領域技術人員所致力的目標。

本揭露的範例實施例提供一種指紋辨識方法與電子互動裝置，其能夠基於低解析度指紋影像進行指紋辨識以辨識使用者，並提供對應的互動內容。

根據本揭露的一範例實施例，提供一種指紋辨識方法，其包括在觸控顯示器上偵測對應使用者的觸控訊號，並且經由配置在觸控顯示器上的指紋感測器感測該使用者的手指以獲取多個指紋影像，其中指紋感測器具有多個感測單元並且使用者的手指在此感測單元上移動。此方法還包括分別地計算對應每一指紋影像的幾何中心點，並且依據對應此些指紋影像的幾何中心點，計算每一指紋影像的位置與偏移量。此方法也包括依據此些指紋影像的位置與偏移量，將此些指紋影像中的訊號填入至畫素陣列的部分畫素，並且將畫素陣列中填入至部分畫素的訊號輸入至人工智慧引擎，以獲取畫素陣列中其他部分畫素的訊號。此方法更包括依據畫素陣列產生候選指紋影像，依據候選指紋影像，識別使用者。

根據本揭露的一範例實施例，提供一種電子互動裝置，其包括處理器、觸控顯示器、指紋感測器以及儲存裝置。觸控顯示器耦接至處理器，並且用以偵測對應使用者的觸控訊號。指紋感測器耦接至處理器，並且用以感測使用者的手指以獲取多個指紋影像，其中指紋感測器具有多個感測單元並且使用者的手指在此些感測單元上移動。儲存裝置耦接至處理器。在此，指紋感測器分別地計算對應每一指紋影像的幾何中心點，並且依據對應此些指紋影像的幾何中心點，計算每一指紋影像的位置與偏移量。另外，指紋感測器依據此些指紋影像的位置與偏移量，將此些指紋影像中的訊號填入至畫素陣列的部分畫素，並且將畫素陣列中填入至部分畫素的訊號輸入至人工智慧引擎，以獲取畫素陣列中其他部分畫素的訊號。再者，指紋感測器依據畫素陣列產生候選指紋影像。處理器依據候選指紋影像，識別使用者。

圖1是根據習知技術所繪示的感測指紋的示意圖，並且圖2是根據本揭露一範例實施例所繪示的感測指紋的示意圖。

請參照圖1與圖2，在平板電腦、互動電視牆等裝置上實作辨識使用者的功能的例子中，顯示螢幕下會配置有感測器，以感測使用者的指紋。如上所述，要能夠識別指紋，所擷取的影像需有足夠的解析度，利用足夠密度的感測器的偵測範圍可完全覆蓋待測物體（如圖1所示）。然而，在本揭露一範例實施例的應用（例如，透明顯示器）中，考量到穿透率，以較低密度方式配置感測器，僅能偵測到部分區域（如圖2所示）。

圖3是根據本揭露一範例實施例所繪示的互動裝置的示意圖，並且圖4是根據本揭露一範例實施例所繪示的互動裝置的方塊圖。

請參照圖3與圖4，電子互動裝置300包括處理器302、觸控顯示器304、指紋感測器306以及儲存裝置308。觸控顯示器304、指紋感測器306以及儲存裝置308耦接至處理器302。電子互動裝置300例如是行動裝置、個人數位助理（Personal Digital Assistant，PDA）、筆記型電腦、平板電腦、一般桌上型電腦、互動式顯示看板、互動式電視牆、互動式透明顯示看板等，或是其他的電子裝置，在此並不設限。

處理器302例如可以是一般用途處理器、特殊用途處理器、傳統的處理器、數位訊號處理器、多個微處理器（microprocessor）、一個或多個結合數位訊號處理器核心的微處理器、控制器、微控制器、特殊應用集成電路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、場可程式閘陣列電路（Field Programmable Gate Array，FPGA）、任何其他種類的積體電路、狀態機、基於進階精簡指令集機器（Advanced RISC Machine，ARM）的處理器以及類似品。

觸控顯示器304可用以接收觸控訊號並且根據處理器302的指示顯示對應的介面。例如，觸控顯示器304可以是具有觸控元件的LED顯示器、液晶顯示器、透明顯示器、軟性顯示器或其他適用的顯示器類型等。

指紋感測器306包括多個感測單元310與指紋影像處理單元312。感測單元310可採用陣列方式配置在觸控顯示器304的下方（如圖2所示）用以偵測使用者的指紋。指紋影像處理單元312耦接至感測單元310用以產生使用者的指紋影像。

儲存裝置308例如可以是任意型式的固定式或可移動式隨機存取記憶體（Random Access Memory，RAM）、唯讀記憶體（Read-Only Memory，ROM）、快閃記憶體（Flash memory）、硬碟或其他類似裝置或這些裝置的組合。在本範例實施例中，儲存裝置308用以儲存使用者所註冊的指紋影像，可作為後續識別使用者的依據。在另一範例實施例中，儲存裝置308還儲存有運算模塊、控制模塊等程式，可經由處理器302來運作以進行指紋識別及執行對應互動介面。

在本揭露的範例實施例中，在偵測到觸控訊號時，電子互動裝置300可獲取多個低解析度指紋影像，並且依據此些低解析度指紋影像產生高解析度指紋影像。此外，在電子互動裝置300可根據此高解析度指紋影像識別操作電子互動裝置300的使用者，以對應地輸出互動介面。

圖5是根據本揭露一範例實施例所繪示的產生高解析指紋影像的示意圖。

請參照圖5，當使用者的手指於觸控顯示器304上移動(S501)時，觸控顯示器304可接收到觸控訊號，處理器302指示指紋感測器306感測指紋訊號，以獲取多個低解析度指紋影像(S502)。

接著，指紋影像處理單元312可計算出每一低解析度指紋影像的幾何中心點。例如，指紋影像處理單元312從感測單元310接收到訊號後，依據所有有訊號的畫素來決定指紋影像的幾何中心點（如圖6A所示）。然而本揭露不限於此，指紋影像處理單元312從感測單元310接收到訊號後，亦可依據所有有訊號的畫素的輪廓來決定指紋影像的幾何中心點。例如，畫素的輪廓可以是與畫素排列方向平行或垂直的直線（如圖6B所示），或者是與畫素排列方向夾45度角的斜線（如圖6C）。又或者畫素的輪廓可以是多層的（如圖6D）。

在獲取低解析度指紋影像的幾何中心點之後，指紋影像處理單元312可依據這些幾何中心點，計算每一低解析度指紋影像的位置以及其和第一張低解析度指紋影像的偏移量。例如，假設根據幾何中心點計算出相距第一張低解析度指紋影像的位移量為d，每個感測單元310在水平垂直方向的距離分別為px與py，則水平的偏移量為BiasX與垂直的偏移量為BiasY可表示如下： Biasx=dx-n*px Biasy=dy-m*py 其中，m與n為整數，0≦Biasx≦px，0≦Biasy≦py（如圖7所示）。

之後，指紋影像處理單元312依據每一低解析度指紋影像的位置和偏移量將低解析度指紋影像中的像素訊號填入至一個高畫素陣列中(S503)。具體來說，指紋影像處理單元312是透過其他張的低解析度訊號（如圖8左側所示），來進行訊號填補（如圖8中間所示），以形成高解析度訊號（如圖8右側所示）。特別是，在一範例實施例中，在從低解析度指紋影像中獲得高畫素陣列中部分畫素的訊號後，指紋影像處理單元312會將已獲得的像素訊號輸入至人工智慧引擎以產生高畫素陣列中其他畫素的訊號(S504)。例如，在本範例實施例中，此人工智慧引擎可使用增強深度超解析（Enhanced Deep super Resolution）架構、超解析卷積神經網路（Super Resolution Convolutional Neural Network）或其他合適的人工智慧引擎來實作。最後，指紋影像處理單元312依據所產生的高畫素陣列中的訊號輸出高解析度指紋影像(S505)。

在一範例實施例中，在填補訊號的過程中，指紋影像處理單元312會持續判斷所填補的訊號量是否足夠讓人工智慧引擎取得新的相異影像。若所填補的訊號量不足時，指紋影像處理單元312會再從感測單元310獲取指紋影像。

例如，指紋影像處理單元312可依據所獲得的低解析度指紋影像的幾何中心點計算得到擬合曲線，並且計算擬合曲線的長度L1。在此範例實施例中，所獲得的擬合曲線可通過最後一個低解析度指紋影像的幾何中心點，並且以最後一個低解析度指紋影像的幾何中心點做為終點。然而，本揭露不限於此，擬合曲線亦可以不通過最後一個低解析度指紋影像的幾何中心點，並且指紋影像處理單元312可選用擬合曲線上距離最後一個低解析度指紋影像的幾何中心點最近的一點做為終點。再者，指紋影像處理單元312也可從最後一個低解析度指紋影像的幾何中心點沿垂直線方向或水平線方向來選擇擬合曲線上點做為終點。類似的，當擬合曲線通過第一個低解析度指紋影像的幾何中心點時，第一個低解析度指紋影像的幾何中心點會作為擬合曲線的起點；若擬合曲線未通過第一個低解析度指紋影像的幾何中心點時，指紋影像處理單元312可選用擬合曲線上距離第一個低解析度指紋影像的幾何中心點最近的一點作為擬合曲線的起點。再者，指紋影像處理單元312也可從第一個低解析度指紋影像的幾何中心點沿垂直線方向或水平線方向來選擇擬合曲線上點做為起點。

此外，指紋影像處理單元312可計算獲得從擬合曲線的終點至指紋感測器306邊緣的延伸擬合曲線並計算延伸擬合曲線的長度L2。

當擬合曲線的長度L1小於延伸擬合曲線的長度L2時，指紋影像處理單元312可判斷為所填補的訊號量不足夠。而當擬合曲線的長度L1不小於延伸擬合曲線的長度L2時，指紋影像處理單元312可根據延伸擬合曲線的長度L2，從擬合曲線的終點沿擬合曲線往回搜尋與延伸擬合曲線等長的長度L2R，搜尋到新的相異影像的點時，指紋影像處理單元312可判斷所填補的訊號量不足夠。

為了方便說明，在此是簡化成長度L2等於長度L2R。實際上，每個階段，要取得相異圖像的機率是不相等的，越到後面機率越低。例如，在解析度為170 dpi的感測陣列，代表要進行3x3影像還原，共需要9張相異圖像的取得，若已經有2張相異圖像時，下一張圖像與前2張相異的機率是78%（=(9/2)/9）。若已有7張相異圖像時，下一張圖像與前7張相異的機率只剩下22 %（(9-7)/9）。也就是說，取得第(N+1)張相異影像的機率比第N張相異影像的機率來得低，所以長度L2R要估計得比長度L2來的小。所以，當感測陣列的解析度設計為R dpi，取得的低解析影像需要進行還原成R₀ dpi ，且目前已取得N張相異影像時，長度L2與長度L2R的比率關係，如下：

其中L2>L2R≦2(L2)，並且當R₀ 為508時，L2R/L2如下表：

	解析度		解析度		解析度		解析度
N	254dpi	N	170dpi	N	127dpi	N	101dpi
:	:	2	1.14	9	1.14	18	1.14
:	:	3	1.16	10	1.16	19	1.16
:	:	4	1.2	11	1.2	20	1.2
:	:	5	1.25	12	1.25	21	1.25
1	1.33	6	1.33	13	1.33	22	1.33
2	1.5	7	1.5	14	1.5	23	1.5
3	2	8	2	15	2	24	2

必須了解的是，上述判斷所填補的訊號量是否不足的方式，僅為一範例實施例，本揭露不限於此。

在本範例實施例中，使用者的手指在觸控顯示器304上移動的軌跡可以是封閉線段或非封閉線段，例如圓形、橢圓形、方形、多邊形、直線、弧線、拋物線、折線等，本揭露不加以限制。必須注意的是，使用者的手指在觸控顯示器304上移動一定長度，指紋影像處理單元312能夠從感測單元310中接收到足夠的訊號，以利輸出高解析度指紋影像。一般來說，手指移動的速度例如為每秒11.3公分，若取像頻率為30Hz，則手指移動長度需滿足下式：Length(cm)≧((2*508/dpi)² )/f，其中dpi感測單元密度且f為取像速度。若以2x2畫素陣列還原下需大於22mm，而若以3x3畫素陣列還原下需大於68mm。

在本範例實施例中，指紋影像處理單元312是在使用者的手指移動結束後進行預測像素訊號的運算。此外，在另一範例實施例中，指紋影像處理單元312亦可在使用者的手指移動過程中，依據已收到的訊號來進行多次的預測，由此當使用者的手指移動長度越長時，隨著收到的訊號越多，預測的精確度可越高。

在本範例實施例中，處理器302可依據指紋影像處理單元312所識別的高解析度指紋影像以及儲存裝置308所記錄的指紋影像，來識別操作電子互動裝置300的使用者。例如，當儲存裝置308未記錄有指紋影像時，指紋影像處理單元312所識別的高解析度指紋影像就會被記錄至儲存裝置308。後續當指紋影像處理單元312再感測到的指紋影像與儲存裝置308中所記錄的指紋影像相同時，處理器302可識別出操作電子互動裝置300的使用者，並提供對應的處理機制。並且，在一段時間週期未收到同一個使用者的觸控訊號時，處理器302會從儲存裝置308中刪除此使用者的指紋影像。

例如，在電子互動裝置300於同一時間僅接受一個使用者操作的範例實施例中，當觸控顯示器304接收到觸控訊號時，處理器302可將指紋影像處理單元312所產生的高解析度指紋影像記錄至儲存裝置308。之後，當觸控顯示器304接收到另一觸控訊號時，處理器302會將指紋影像處理單元312新產生的高解析度指紋影像與儲存裝置308中的指紋影像進行比對。若新產生的高解析度指紋影像與儲存裝置308中的指紋影像不相同時，處理器302會停止處理此觸控訊號。基此，在一段時間週期未收到同一個使用者的觸控訊號時，處理器302才會從儲存裝置308中刪除此使用者的指紋影像，由此再提供另一個使用者註冊指紋影像，來操作電子互動裝置300。

圖9是根據本揭露一範例實施例所繪示的指紋辨識方法的流程圖。

請參照圖9，在步驟S901中，觸控顯示器304偵測到觸控訊號。

在步驟S903中，指紋感測器306（或感測單元310）可感測對應使用者指紋的訊號，以獲取指紋影像（例如，第一指紋影像）。

在步驟S905中，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）可計算所獲取的指紋影像的幾何中心點並且據此計算指紋影像的位置與偏移量。

在步驟S907中，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）可根據指紋影像的位置與偏移量，將指紋影像中的訊號填入至高畫素陣列的對應位置中。

接著在步驟S909中，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）可判斷高畫素陣列的像素訊號量是否足夠。

倘若高畫素陣列的像素訊號量不夠時，會執行步驟S903以繼續獲取指紋影像。

倘若高畫素陣列的像素訊號量足夠時，在步驟S911中指紋感測器306會將高畫素陣列中已獲得的像素訊號輸入至人工智慧引擎以產生高畫素陣列中其他畫素的訊號。

接著在步驟S913中，指紋感測器306會依據高畫素陣列的訊號輸出具高解析度的候選指紋影像。

然後在步驟S915中，處理器302會根據候選指紋影像，進行指紋辨識來識別對應的使用者。在此，指紋辨識包括計算指紋方向流、進行圖像二值化、進行細線化以及萃取特徵與進行比對等程序。

圖10是根據本揭露一範例實施例所繪示圖9中判斷高畫素陣列的像素訊號量是否足夠的詳細步驟的流程圖。

請參照圖10，在步驟S917中，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）依據所獲取的指紋影像的幾何中心點計算得到擬合曲線，並且計算擬合曲線的長度。

在步驟S919中，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）計算獲得從擬合曲線的終點延伸至指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）邊緣的延伸擬合曲線，並且計算延伸擬合曲線的長度。

在步驟S921中，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）可判斷擬合曲線的長度是否小於延伸擬合曲線的長度。

倘若擬合曲線的長度小於延伸擬合曲線的長度時，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）可判斷為所填補的訊號量不足。

倘若擬合曲線的長度不小於延伸擬合曲線的長度時，在步驟S923中，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）根據延伸擬合曲線的長度，從擬合曲線的終點沿擬合曲線往回搜尋以判斷是否有新畫素點。

倘若有新像素點時，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）可判斷為所填補的訊號量不足。

倘若無新像素點時，指紋感測器306（或指紋影像處理單元312）可判斷為所填補的訊號量足夠。

圖11是根據本揭露一範例實施例所繪示的進行指紋辨識來識別對應的使用者的流程圖。

請參照圖11，在步驟S1001中，處理器302可判斷儲存裝置308中的資料庫是否已儲存有指紋記錄。

倘若資料庫未儲存有指紋記錄時，在步驟S1003處理器302可在資料庫中儲存所辨識的指紋影像和識別時間戳。後續，處理器302可再如前述，處理新的指紋影像（例如，第二指紋影像）。

倘若資料庫儲存有指紋記錄時，在步驟S1005中，處理器302可判斷候選指紋影像是否相同於資料庫所儲存的指紋記錄。

倘若候選指紋影像相同於資料庫所儲存的指紋記錄時，在步驟S1007中，處理器302可輸出對應的互動介面並且更新資料庫所儲存的識別時間戳。

倘若候選指紋影像不相同於資料庫所儲存的指紋記錄時，在步驟S1009中，處理器302可停止回應觸控訊號。

本揭露範例實施例的指紋辨識方法及其裝置可使用多張低解析度指紋影像以及人工智慧引擎來產生高解析度指紋影像。基此，可以讓配置低密度指紋感測單元的互動裝置使用高解析度指紋影像來辨識使用者，並精確地提供對應的互動內容。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍及其均等範圍所界定者為準。

300:電子互動裝置 302:處理器 304:觸控顯示器 306:指紋感測器 308:儲存裝置 310:感測單元 312:指紋影像處理單元 S501、S502、S503、S504、S505:產生高解析指紋影像的步驟 S901、S903、S905、S907、S909、S911、S913、S915:指紋辨識方法的步驟 S917、S919、S921、S923:判斷像素訊號量是否足夠的步驟 S1001、S1003、S1005、S1007、S1009:指紋辨識方法的步驟

圖1是根據習知技術所繪示的感測指紋的示意圖。圖2是根據本揭露一範例實施例所繪示的感測指紋的示意圖。圖3是根據本揭露一範例實施例所繪示的互動裝置的示意圖。圖4是根據本揭露一範例實施例所繪示的互動裝置的方塊圖。圖5是根據本揭露一範例實施例所繪示的產生高解析指紋影像的示意圖。圖6A、6B、6C、6D是根據本揭露一範例實施例所繪示的計算幾何中心點的示意圖。圖7是根據本揭露一範例實施例所繪示的計算偏移量的示意圖。圖8是根據本揭露一範例實施例所繪示的填補畫素的示意圖。圖9是根據本揭露一範例實施例所繪示的指紋辨識方法的流程圖。圖10是根據本揭露一範例實施例所繪示圖9中判斷高畫素陣列的像素訊號量是否足夠的詳細步驟的流程圖。圖11是根據本揭露一範例實施例所繪示的進行指紋辨識來識別對應的使用者的流程圖。

S901、S903、S905、S907、S909、S911、S913、S915:指紋辨識方法的步驟

Claims

一種指紋辨識方法，包括：由一觸控顯示器偵測對應一使用者的一觸控訊號；一指紋感測器具有多個感測單元，經由配置在該觸控顯示器上的該指紋感測器感測該使用者的一手指在該些感測單元上移動的軌跡以獲取多個指紋影像；由該指紋感測器分別地計算對應每一該些指紋影像的幾何中心點；由該指紋感測器依據對應該些指紋影像的該些幾何中心點，計算每一該些指紋影像的位置與偏移量；由該指紋感測器依據該些指紋影像的位置與偏移量，將該些指紋影像中的訊號填入至一畫素陣列的部分畫素；由該指紋感測器將該畫素陣列中填入至所述部分畫素的訊號輸入至一人工智慧引擎，以獲取該畫素陣列中其他部分畫素的訊號；由該指紋感測器依據該畫素陣列產生一候選指紋影像；以及由一處理器依據該候選指紋影像，識別該使用者。
如請求項1所述的指紋辨識方法，其中該使用者的手指在該些感測單元上移動的軌跡為一封閉線段或一非封閉線段。
如請求項1所述的指紋辨識方法，其中分別地計算對應每一該些指紋影像的幾何中心點的步驟包括：由該指紋感測器識別每一該些指紋影像之中有訊號的畫素點；以及由該指紋感測器根據每一該些指紋影像之中有訊號的畫素點，計算每一該些指紋影像的幾何中心點。
如請求項1所述的指紋辨識方法，其中分別地計算對應每一該些指紋影像的幾何中心點的步驟包括：由該指紋感測器識別每一該些指紋影像之中有訊號的畫素點；以及由該指紋感測器根據每一該些指紋影像之中有訊號的畫素點的輪廓，計算每一該些指紋影像的幾何中心點。
如請求項1所述的指紋辨識方法，更包括：由該處理器在一資料庫中儲存該候選指紋影像以及對應該候選指紋影像的一時間戳。
如請求項5所述的指紋辨識方法，更包括：該觸控顯示器偵測一另一觸控訊號；經由該指紋感測器感測多個第二指紋影像；由該指紋感測器分別地計算對應每一該些第二指紋影像的幾何中心點；由該指紋感測器依據對應該些第二指紋影像的該些幾何中心點，計算每一該些第二指紋影像的位置與偏移量；由該指紋感測器依據該些第二指紋影像的位置與偏移量，將該些第二指紋影像中的訊號填入至一第二畫素陣列的部分畫素；由該指紋感測器將該第二畫素陣列的所述部分畫素的訊號輸入至該人工智慧引擎，以獲取該第二畫素陣列的其他部分畫素的訊號；由該指紋感測器依據該第二畫素陣列產生一第二候選指紋影像；由該處理器比對該第二候選指紋影像與該資料庫所儲存的該候選指紋影像是否相同；以及倘若該第二候選指紋影像不同於該候選指紋影像時，由該處理器停止回應該另一觸控訊號。
如請求項6所述的指紋辨識方法，更包括：在持續一時間週期未收到對應該使用者的其他觸控訊號時，由該處理器從該資料庫中清除所記錄的該候選指紋影像。
如請求項1所述的指紋辨識方法，更包括：由該指紋感測器判斷該畫素陣列的訊號量是否足夠；倘若該畫素陣列的訊號量足夠時，由該指紋感測器將該畫素陣列中填入至所述部分畫素的訊號輸入至該人工智慧引擎，以獲取該畫素陣列中其他部分畫素的訊號；以及倘若該畫素陣列的訊號量不足夠時，由該指紋感測器經由配置在該觸控顯示器上的該指紋感測器感測對應該使用者的該手指的其他指紋影像。
如請求項8所述的指紋辨識方法，其中判斷該畫素陣列的訊號量是否足夠的步驟包括：由該指紋感測器依據所獲得的該些指紋影像的該些幾何中心點計算得到一擬合曲線，並且計算該擬合曲線的長度；由該指紋感測器計算獲得從該擬合曲線的終點延伸至該指紋感測器的邊緣的一延伸擬合曲線，並且計算該延伸擬合曲線的長度；倘若該擬合曲線的長度小於該延伸擬合曲線的長度時，由該指紋感測器判斷該畫素陣列的訊號量不足；倘若該擬合曲線的長度不小於該延伸擬合曲線的長度時，由該指紋感測器根據該延伸擬合曲線的長度，從該擬合曲線的終點沿該擬合曲線往回搜尋以判斷是否有新畫素點；倘若有新畫素點時，由該指紋感測器判斷該畫素陣列的訊號量不足；以及倘若無新畫素點時，由該指紋感測器判斷該畫素陣列的訊號量足夠。
一種電子互動裝置，包括：一處理器；一觸控顯示器，耦接至該處理器，並且用以偵測對應一使用者的一觸控訊號；一指紋感測器具有多個感測單元，耦接至該處理器，並且用以感測該使用者的一手指在該些感測單元上移動的軌跡以獲取多個指紋影像；以及一儲存裝置，耦接至該處理器，其中該指紋感測器分別地計算對應每一該些指紋影像的幾何中心點，依據對應該些指紋影像的該些幾何中心點，計算每一該些指紋影像的位置與偏移量，其中該指紋感測器依據該些指紋影像的位置與偏移量，將該些指紋影像中的訊號填入至一畫素陣列的部分畫素，並且將該畫素陣列中填入至所述部分畫素的訊號輸入至一人工智慧引擎，以獲取該畫素陣列中其他部分畫素的訊號，其中該指紋感測器依據該畫素陣列產生一候選指紋影像，其中該處理器依據該候選指紋影像，識別該使用者。
如請求項10所述的電子互動裝置，其中該使用者的手指在該些感測單元上移動的軌跡為一封閉線段或一非封閉線段。
如請求項10所述的電子互動裝置，其中該指紋感測器識別每一該些指紋影像之中有訊號的畫素點，以及根據每一該些指紋影像之中有訊號的畫素點，計算每一該些指紋影像的幾何中心點。
如請求項10所述的電子互動裝置，其中該指紋感測器識別每一該些指紋影像之中有訊號的畫素點，以及根據每一該些指紋影像之中有訊號的畫素點的輪廓，計算每一該些指紋影像的幾何中心點。
如請求項10所述的電子互動裝置，其中該儲存裝置儲存一資料庫中，其中該處理器在該資料庫儲存該候選指紋影像以及對應該候選指紋影像的一時間戳。
如請求項14所述的電子互動裝置，其中該觸控顯示器上偵測一另一觸控訊號，其中該指紋感測器感測多個第二指紋影像，分別地計算對應每一該些第二指紋影像的幾何中心點，並且依據對應該些第二指紋影像的該些幾何中心點，計算每一該些第二指紋影像的位置與偏移量，其中該指紋感測器依據該些第二指紋影像的位置與偏移量，將該些第二指紋影像中的訊號填入至一第二畫素陣列的部分畫素，並且將該第二畫素陣列的所述部分畫素的訊號輸入至該人工智慧引擎，以獲取該第二畫素陣列的其他部分畫素的訊號，其中該指紋感測器依據該第二畫素陣列產生一第二候選指紋影像，其中該處理器比對該第二候選指紋影像與該資料庫所儲存的該候選指紋影像是否相同，倘若該第二候選指紋影像不同於該候選指紋影像時，該處理器停止回應該另一觸控訊號。
如請求項15所述的電子互動裝置，其中該觸控顯示器在持續一時間週期未收到對應該使用者的其他觸控訊號時，該處理器從該資料庫中清除所記錄的該候選指紋影像。
如請求項10所述的電子互動裝置，其中該指紋感測器更用以判斷該畫素陣列的訊號量是否足夠，倘若該畫素陣列的訊號量足夠時，該指紋感測器將該畫素陣列中填入至所述部分畫素的訊號輸入至該人工智慧引擎，以獲取該畫素陣列中其他部分畫素的訊號，以及倘若該畫素陣列的訊號量不足夠時，該指紋感測器感測對應該使用者的該手指的其他指紋影像。
如請求項17所述的電子互動裝置，其中該指紋感測器更用以依據所獲得的該些指紋影像的該些幾何中心點計算得到一擬合曲線，並且計算該擬合曲線的長度，該指紋感測器更用以計算獲得從該擬合曲線的終點延伸至該指紋感測器的邊緣的一延伸擬合曲線，並且計算該延伸擬合曲線的長度，倘若該擬合曲線的長度小於該延伸擬合曲線的長度時，該指紋感測器判斷該畫素陣列的訊號量不足，倘若該擬合曲線的長度不小於該延伸擬合曲線的長度時，該指紋感測器根據該延伸擬合曲線的長度，從該擬合曲線的終點沿該擬合曲線往回搜尋以判斷是否有新畫素點，倘若有新畫素點時，該指紋感測器判斷該畫素陣列的訊號量不足，以及倘若無新畫素點時，該指紋感測器判斷該畫素陣列的訊號量足夠。