WO2019020014A1 - 解锁控制方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种解锁控制方法及相关产品，其中，方法包括：检测目标对象与电子设备之间的目标距离；获取当前环境参数集；确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。本申请实施例可以通过距离以及环境启动相应的生物识别模式，进而，可以在不同环境下，自动启动合理的生物识别模式，大大方便了用户，提升了多生物识别效率。

Description

解锁控制方法及相关产品

本申请要求2017年7月28日递交的发明名称为“解锁控制方法及相关产品”的申请号201710631590.1的在先申请优先权，上述在先申请的内容以引入的方式并入本文本中。

技术领域

本申请涉及电子设备技术领域，具体涉及一种解锁控制方法及相关产品。

背景技术

随着电子设备(手机、平板电脑等)的大量普及应用，电子设备能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，电子设备向着多样化、个性化的方向发展，成为用户生活中不可缺少的电子用品。

目前来看，多生物识别越来越受到电子设备生产厂商的青睐，多生物识别也会受到环境影响，因而，降低了识别效率，因此，如何提高多生物识别的识别效率的问题亟待解决。

发明内容

本申请实施例提供了一种解锁控制方法及相关产品，可以提高多生物识别的效率。

第一方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括应用处理器(application processor，AP)，以及与所述AP连接的环境传感器和测距传感器，其中，

所述测距传感器，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

所述环境传感器，用于获取当前环境参数集；

所述AP，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

第二方面，本申请实施例提供了一种解锁控制方法，应用于包括应用处理器AP，以及与所述AP连接的环境传感器和测距传感器的电子设备，所述方法包括：

所述测距传感器，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

所述环境传感器，用于获取当前环境参数集；

所述AP，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

第三方面，本申请实施例提供一种解锁控制方法，包括：

检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

获取当前环境参数集；

确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

第四方面，本申请实施例提供了一种解锁控制装置，包括：

检测单元，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

获取单元，用于获取当前环境参数集；

处理单元，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

第五方面，本申请实施例提供了本申请实施例提供了一种电子设备，应用处理器AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于执行第三方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第六方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第三方面中所描述的部分或全部步骤。

第七方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第三方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本申请实施例中，电子设备可检测目标对象与电子设备之间的目标距离，获取当前环境参数集，确定与目标距离以及当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动目标生物识别模式，可见，可以通过距离以及环境启动相应的生物识别模式，进而，可以在不同环境下，自动启动合理的生物识别模式，大大方便了用户，提升了多生物识别效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是本申请实施例提供的一种示例电子设备的架构示意图；

图1B是本申请实施例提供的一种电子设备的另一结构示意图；

图1C是本申请实施例公开的一种解锁控制方法的流程示意图；

图2是本申请实施例公开的另一种解锁控制方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种电子设备的另一结构示意图；

图4A是本申请实施例提供的一种解锁控制装置的结构示意图；

图4B是本申请实施例提供的一种解锁控制装置的另一结构示意图；

图5是本申请实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所涉及到的电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(user equipment，UE)，移动台(mobile station，MS)，终端设备(terminal device)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子设备。下面对本申请实施例进行详细介绍。

需要说明的是，本申请实施例中的电子设备可安装有多生物识别装置，即多个生物识别装置，该多个生物识别装置可包括但不仅限于：指纹识别装置、人脸识别装置、虹膜识别装置、静脉识别装置、脑电波识别装置、心电图识别装置等等，每一生物识别装置均有对应的识别算法以及识别阈值，另外，每一生物识别装置均有与之对应的并由用户预先录入的模板，例如，指纹识别装置有与之对应的预设指纹模板，进一步地，指纹识别装置可采集指纹图像，在指纹图像与预设指纹模板之间的匹配值大于其对应的识别阈值时，则识别通过。本申请实施例中的虹膜图像可为单指虹膜区域的图像，或者，包含虹膜区域的图像(例如，一只人眼图像)。例如，在用户使用电子设备时，可通过虹膜识别装置获取虹膜图像。

可选地，本申请实施例中，本申请实施例中的电子设备可存储有多种生物识别模式， 生物识别模式可为以下一种或者多种组合：指纹识别模式、人脸识别模式、虹膜识别模式、静脉识别模式、脑电波识别模式、心电图识别模式等等，例如，生物识别模式可以是指纹识别模式，又例如，生物识别模式可为指纹识别+虹膜识别(即在解锁过程中，需要先进行指纹识别，再进行虹膜识别)，又例如，生物识别模式可为虹膜识别+指纹识别(即在解锁过程中，需要先进行虹膜识别，再进行指纹识别)。

下面对本申请实施例进行详细介绍。如图1A所示的一种示例电子设备1000，该电子设备1000的虹膜识别装置可以包括红外补光灯21和红外摄像头22，在虹膜识别装置工作过程中，红外补光灯21的光线打到虹膜上之后，经过虹膜反射回红外摄像头22，虹膜识别装置采集虹膜图像，前置摄像头23可作为人脸识别装置，前置摄像头23可为摄像头模组。

请参阅图1B，图1B是所示的一种电子设备100的结构示意图，所述电子设备100包括：应用处理器AP110、多生物识别装置120、测距传感器130、存储器140和环境传感器160，其中，所述AP110通过总线150连接多生物识别装置120、测距传感器130、存储器140和环境传感器160。其中，环境传感器160可为以下至少一种：温度传感器、湿度传感器、磁场检测传感器、环境光传感器等等。

可选地，所述测距传感器130，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

所述环境传感器160，用于获取当前环境参数集；

所述AP110，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

可选地，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述AP110具体用于:

根据所述当前环境参数集确定补光灯的控制参数以及所述目标生物识别模式对应的生物信息采集参数；

根据所述控制参数控制补光灯进行补光，并根据所述生物信息采集参数启动所述目标生物识别模式。

可选地，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述AP110具体用于：

根据所述当前环境参数集确定与所述目标生物识别模式对应的识别参数，并根据该识别参数启动所述目标生物识别模式，所述识别参数为以下至少一种：识别阈值、识别算法、识别区域和识别面积。

可选地，所述存储器140用于预先存储P种生物识别模式，所述P为大于1的整数；

在所述确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式方面，所述AP110具体用于：

根据距离与生物识别模式之间的对应关系从所述P种生物识别模式中选取与所述目标距离对应的Q种生物识别模式，所述Q为小于所述P的正整数；

根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值；

从所述Q个评价值中选取最大评价值对应的生物识别模式作为所述目标生物识别模式。

可选地，所述当前环境参数集包含k个环境参数，所述k为正整数；

在所述根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值方面，所述AP110具体用于：

根据所述K个环境参数确定第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率，并根据所述第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率进行加权运算，得到评价值，所述第一生物识别模式为所述Q种生物识别模式中的任一生物识别模式。

可选地，所述多生物识别装置120中的所述人脸识别装置，用于获取人脸图像；

所述AP110还具体用于根据所述人脸图像确定所述目标对象的位置信息，所述位置信息对应多个像素点；

在所述检测目标对象与电子设备之间的目标距离方面，所述AP110用于：

确定所述多个像素点中每一像素点与所述电子设备之间的距离值，得到多个距离值，并将所述多个距离值的均值作为所述目标距离。

基于上述图1A-图1B所描述的电子设备，该电子设备用于执行如下的解锁控制方法，所述方法包括：

所述测距传感器130，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

所述环境传感器160，用于获取当前环境参数集；

所述AP110，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

可以看出，本申请实施例中，电子设备可检测目标对象与电子设备之间的目标距离，获取当前环境参数集，确定与目标距离以及当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动目标生物识别模式，可见，可以通过距离以及环境启动相应的生物识别模式，进而，可以在不同环境下，自动启动合理的生物识别模式，大大方便了用户，提升了多生物识别效率。

请参阅图1C，为本申请实施例提供的一种解锁控制方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的解锁控制方法，应用于电子设备，其实物图以及结构图可参见图1A-图1B，其包括以下步骤：

101、检测目标对象与电子设备之间的目标距离。

其中，电子设备可通过测距传感器检测目标对象与电子设备之间的目标距离，其中， 测距传感器可为激光测距仪，红外测距仪、距离传感器等等。目标对象可为人或者物体。

可选地，电子设备还可以获取人脸图像，并根据所述人脸图像确定所述目标对象的位置信息，所述位置信息对应多个像素点；进而，上述步骤101中，检测目标对象与电子设备之间的目标距离，可按照如下方式实施：

确定所述多个像素点中每一像素点与所述电子设备之间的距离值，得到多个距离值，并将所述多个距离值的均值作为所述目标距离。

其中，电子设备可利用人脸识别装置获取人脸图像，并从该人脸图像中确定目标对象的位置信息，该位置信息可理解为多个像素点。可确定该多个像素点中每一像素点与电子设备之间的距离，得到多个距离值，将该多个距离值的均值作为目标距离，由于采用多个位置确定电子设备与目标对象之间的距离，得到的距离更加可靠。

进一步可选地，电子设备还可以获取人脸图像，并根据所述人脸图像确定所述目标对象的位置信息，可包括如下步骤：

获取人脸图像，并对人脸图像进行图像增强处理，并根据图像增强处理后的所述人脸图像确定所述目标对象的位置信息。

其中，图像增强处理可包括但不仅限于：图像去噪(例如，小波变换进行图像去噪)、图像复原(例如，维纳滤波)、暗视觉增强算法(例如，直方图均衡化、灰度拉伸等等)，在对人脸图像进行图像增强处理之后，人脸图像的质量可在一定程度上得到提升。

可选地，上述获取人脸图像，并对人脸图像进行图像增强处理，可包含如下步骤A1-A2，具体如下：

A1、对所述人脸图像进行图像质量评价，得到图像质量评价值；

A2、在所述图像质量评价值低于预设质量阈值时，对所述人脸图像进行图像增强处理。

其中，上述预设质量阈值可由用户自行设置或者系统默认，可先对人脸图像进行图像质量评价，得到一个图像质量评价值，通过该图像质量评价值判断该人脸图像的质量是好还是坏，在图像质量评价值大于或等于预设质量阈值时，可认为人脸图像质量好，在图像质量评价值小于预设质量阈值时，可认为人脸图像质量差，进而，可对人脸图像进行图像增强处理。

其中，上述步骤A1中，可采用至少一个图像质量评价指标对人脸图像进行图像质量评价，从而，得到图像质量评价值。

当然，可采用多个图像质量评价指标对人脸图像进行图像质量评价，每一图像质量评价指标也对应一个权重，如此，每一图像质量评价指标对图像进行图像质量评价时，均可得到一个评价结果，最终，进行加权运算，也就得到最终的图像质量评价值。图像质量评价指标可包括但不仅限于：均值、标准差、熵、清晰度、信噪比等等。

需要说明的是，由于采用单一评价指标对图像质量进行评价时，具有一定的局限性， 因此，可采用多个图像质量评价指标对图像质量进行评价，当然，对图像质量进行评价时，并非图像质量评价指标越多越好，因为图像质量评价指标越多，图像质量评价过程的计算复杂度越高，也不见得图像质量评价效果越好，因此，在对图像质量评价要求较高的情况下，可采用2～10个图像质量评价指标对图像质量进行评价。具体地，选取图像质量评价指标的个数及哪个指标，依据具体实现情况而定。当然，也得结合具体地场景选取图像质量评价指标，在暗环境下进行图像质量评价和亮环境下进行图像质量评价选取的图像质量指标可不一样。

可选地，在对图像质量评价精度要求不高的情况下，可用一个图像质量评价指标进行评价，例如，以熵对待处理图像进行图像质量评价值，可认为熵越大，则说明图像质量越好，相反地，熵越小，则说明图像质量越差。

可选地，在对图像质量评价精度要求较高的情况下，可以采用多个图像质量评价指标对图像进行评价，在多个图像质量评价指标对图像进行图像质量评价时，可设置该多个图像质量评价指标中每一图像质量评价指标的权重，可得到多个图像质量评价值，根据该多个图像质量评价值及其对应的权重可得到最终的图像质量评价值，例如，三个图像质量评价指标分别为：A指标、B指标和C指标，A的权重为a1，B的权重为a2，C的权重为a3，采用A、B和C对某一图像进行图像质量评价时，A对应的图像质量评价值为b1，B对应的图像质量评价值为b2，C对应的图像质量评价值为b3，那么，最后的图像质量评价值＝a1b1+a2b2+a3b3。通常情况下，图像质量评价值越大，说明图像质量越好。

102、获取当前环境参数集。

其中，当前环境参数集可包含至少1个环境参数，环境参数可包括但不仅限于：环境亮度、天气、湿度、温度、磁场干扰强度、环境颜色等等。在触发解锁操作时，获取环境参数。电子设备可通过环境传感器获取当前环境参数集，环境传感器可为以下至少一种：温度传感器、湿度传感器、磁场检测传感器、环境光传感器等等。其中，环境亮度可由环境光传感器检测得到，天气可由天气应用APP获取，磁场干扰强度可由磁场检测传感器检测得到，环境颜色可由摄像头获取。

103、确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

其中，电子设备中可预先存储生物识别模式与距离以及环境参数集之间的映射关系，在确定了目标距离以及当前环境参数集之后，可根据该映射关系得到目标距离以及当前环境参数集对应的目标生物识别模式，进而，启动该目标生物识别模式，可以用一个公式表示上述描述，f(a，b)＝c，其中，a表示距离，b表示环境参数集，c表示生物识别模式，f则表示生物识别模式与距离以及环境参数集之间的映射关系。在启动目标生物识别模式之后，可在该目标生物识别模式下，进行解锁操作。

可选地，上述步骤103中，启动所述目标生物识别模式，可包括步骤A11-A12，具体如下：

A11、根据所述当前环境参数集确定补光灯的控制参数以及所述目标生物识别模式对应的生物信息采集参数；

A12、根据所述控制参数控制补光灯进行补光，并根据所述生物信息采集参数启动所述目标生物识别模式。

其中，上述补光灯的控制参数可包括但不仅限于：控制电流、控制电压、控制功率、补光灯的亮度、补光时长等等。上述生物信息采集参数可为以下至少一种：采集电压、采集电流，采集功率、补光灯强度、聚焦时间、是否需要变焦、光圈大小、曝光时长等等。电子设备中可预先存储环境参数集与补光灯控制参数之间的映射关系，在确定了当前环境参数集之后，可根据环境参数集与补光灯控制参数之间的映射关系确定该当前环境参数集对应的补光灯的控制参数。同理，电子设备中可预先存储环境参数集与目标生物识别模式的生物信息采集参数之间的映射关系，在确定了当前环境参数集之后，可根据环境参数集与生物信息采集参数之间的映射关系确定该当前环境参数集对应的生物信息采集参数。毫无疑问，如此，可得到最佳的补光灯的控制参数以及生物信息采集参数，从而，提升了生物信息采集质量，有利于提升后续多生物识别效果。

可选地，上述步骤103中，启动所述目标生物识别模式，可按照如下方式实施：

根据所述当前环境参数集确定与所述目标生物识别模式对应的识别参数，并根据该识别参数启动所述目标生物识别模式，所述识别参数为以下至少一种：识别阈值、识别算法、识别区域和识别面积。

其中，电子设备中可预先存储环境参数集与目标生物识别模式对应的识别参数之间的映射关系，进而，在确定了当前环境参数集之后，可直接根据该映射关系确定与当前环境参数对应的识别参数。识别参数可以以下至少一种：识别阈值、识别算法、识别区域和识别面积等等，其中，识别阈值是指在识别过程中，大于该识别阈值则可认为识别成功，识别算法是指采用哪种算法实现识别过程，识别区域可理解为一个图像中采用哪部分区域进行识别，识别面积可理解为，一个图像中，不一定所有区域均用于识别，只要达到一定面积即可。确定与环境相宜的识别参数，更加针对环境设置，可提升多生物识别效率。

可选地，所述电子设备还包括与所述AP连接的存储器，所述存储器用于预先存储P种生物识别模式，所述P为大于1的整数；上述步骤103中，确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，包括如下步骤B1-B3，具体如下：

B1、根据距离与生物识别模式之间的对应关系从所述P种生物识别模式中选取与所述目标距离对应的Q种生物识别模式，所述Q为小于所述P的正整数；

B2、根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到 Q个评价值；

B3、从所述Q个评价值中选取最大评价值对应的生物识别模式作为所述目标生物识别模式。

其中，电子设备中预先存储P种生物识别模式，P为大于1的整数，以及存储距离与生物识别模式之间的对应关系，当然，上述对应关系中的距离可以是一个具体值，也可以是一个范围值，一种距离可对应多个生物识别模式，因而，可实现根据距离与生物识别模式之间的对应关系从P种生物识别模式中选取与目标距离对应的Q种生物识别模式，Q为小于P的正整数。上述对应关系可参照如下表格：

距离	生物识别模式
距离1	生物识别模式1、4
距离2	生物识别模式2、5
距离3	生物识别模式3

另外，电子设备可根据当前环境参数集对Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，可得到Q个评价值，从Q个评价值中选取最大评价值对应的生物识别模式作为目标生物识别模式。如此，可从多种生物识别模式中选择出与环境最合适的生物识别模式，有利于提升多生物识别效率。

进一步可选地，所述当前环境参数集包含k个环境参数，上述步骤B2中，根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值，可按照如下方式实现：

根据所述K个环境参数确定第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率，并根据所述第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率进行加权运算，得到评价值，所述第一生物识别模式为所述Q种生物识别模式中的任一生物识别模式。

其中，电子设备可预先对历史解锁记录进行分析，分析每一具体环境下，每一环境参数对应的平均识别成功率，另外，权重的话，可由用户自行设置，或者，系统默认，或者，由系统分析得到(例如，对历史解锁记录进行分析，统计出用户对每一种生物识别模式的使用次数，根据使用次数确定权重，使用次数越多，则权重越大)，如此，进而，可实现对Q种生物识别模式中每一种生物识别模式进行分析，得到其对应的评价值，以第一生物识别模式为例，其为上述Q种生物识别模式中的任一生物识别模式，第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率进行加权运算，如下表所示的第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率，对其进行加权运算后，评价值＝A1*B1+A2*B2+A3*B3+…+Ak*Bk。

环境参数集	权重值	识别成功率
环境参数1	A1	B1

环境参数2	A2	B2
环境参数3	A3	B3
…	…	…
环境参数k	Ak	Bk

可以看出，本申请实施例中，电子设备可检测目标对象与电子设备之间的目标距离，获取当前环境参数集，确定与目标距离以及当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动目标生物识别模式，可见，可以通过距离以及环境启动相应的生物识别模式，进而，可以在不同环境下，自动启动合理的生物识别模式，大大方便了用户，提升了多生物识别效率。

请参阅图2，为本申请实施例提供的一种解锁控制方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的解锁控制方法，应用于电子设备，其实物图以及结构图可参见图1A-图1B，其包括以下步骤：

201、获取人脸图像，并根据所述人脸图像确定目标对象的位置信息，所述位置信息对应多个像素点。

其中，电子设备可利用人脸识别装置获取人脸图像，并从该人脸图像中确定目标对象的位置信息，该位置信息可理解为多个像素点。可确定该多个像素点中每一像素点与电子设备之间的距离，得到多个距离值，将该多个距离值的均值作为目标距离，由于采用多个位置确定电子设备与目标对象之间的距离，得到的距离更加可靠。

202、确定所述多个像素点中每一像素点与电子设备之间的距离值，得到多个距离值，并将所述多个距离值的均值作为目标距离。

203、获取当前环境参数集。

204、确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

其中，上述步骤201-步骤204的具体描述可参照图1C所描述的解锁控制方法的对应步骤。

可以看出，本申请实施例中，电子设备可获取人脸图像，并根据人脸图像确定目标对象的位置信息，所述位置信息对应多个像素点，确定多个像素点中每一像素点与电子设备之间的距离值，得到多个距离值，并将多个距离值的均值作为目标距离，获取当前环境参数集，确定与目标距离以及当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动目标生物识别模式，可见，可以通过距离以及环境启动相应的生物识别模式，进而，可以在不同环境下，自动启动合理的生物识别模式，大大方便了用户，提升了多生物识别效率。

请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种电子设备，包括：应用处理器AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

获取当前环境参数集；

确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

在一个可能的示例中，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

根据所述当前环境参数集确定补光灯的控制参数以及所述目标生物识别模式对应的生物信息采集参数；

根据所述控制参数控制补光灯进行补光，并根据所述生物信息采集参数启动所述目标生物识别模式。

在一个可能的示例中，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

根据所述当前环境参数集确定与所述目标生物识别模式对应的识别参数，并根据该识别参数启动所述目标生物识别模式，所述识别参数为以下至少一种：识别阈值、识别算法、识别区域和识别面积。

在一个可能的示例中，存储器中预先存储P种生物识别模式，所述P为大于1的整数，在所述确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

根据距离与生物识别模式之间的对应关系从所述P种生物识别模式中选取与所述目标距离对应的Q种生物识别模式，所述Q为小于所述P的正整数；

根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值；

从所述Q个评价值中选取最大评价值对应的生物识别模式作为所述目标生物识别模式。

在一个可能的示例中，所述当前环境参数集包含k个环境参数，所述k为正整数；在所述根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

根据所述K个环境参数确定第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率，并根据所述第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率进行加权运算，得到评价值，所述第一生物识别模式为所述Q种生物识别模式中的任一生物识别模式。

在一个可能的示例中，所述程序包括还用于执行以下步骤的指令：

获取人脸图像，并根据所述人脸图像确定所述目标对象的位置信息，所述位置信息对应多个像素点；

在所述检测目标对象与电子设备之间的目标距离方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

确定所述多个像素点中每一像素点与所述电子设备之间的距离值，得到多个距离值，并将所述多个距离值的均值作为所述目标距离。

请参阅图4A，图4A是本实施例提供的一种解锁控制装置的结构示意图。该解锁控制装置应用于电子设备，解锁控制装置包括检测单元401、第一获取单元402和处理单元403，其中，

检测单元401，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

第一获取单元402，用于获取当前环境参数集；

处理单元403，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

可选地，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述处理单元403具体用于:

根据所述当前环境参数集确定补光灯的控制参数以及所述目标生物识别模式对应的生物信息采集参数；

根据所述控制参数控制补光灯进行补光，并根据所述生物信息采集参数启动所述目标生物识别模式。

可选地，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述处理单元403具体用于：

根据所述当前环境参数集确定与所述目标生物识别模式对应的识别参数，并根据该识别参数启动所述目标生物识别模式，所述识别参数为以下至少一种：识别阈值、识别算法、识别区域和识别面积。

可选地，所述电子设备中预先存储P种生物识别模式，所述P为大于1的整数；

在所述确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，所述处理单元403具体用于：

根据距离与生物识别模式之间的对应关系从所述P种生物识别模式中选取与所述目标距离对应的Q种生物识别模式，所述Q为小于所述P的正整数；

根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值；

从所述Q个评价值中选取最大评价值对应的生物识别模式作为所述目标生物识别模式。

可选地，所述当前环境参数集包含k个环境参数，所述k为正整数；

在所述根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值方面，所述处理单元403具体用于：

根据所述K个环境参数确定第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率，并根据所述第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率进行加权运算，得到评价值，所述第一生物识别模式为所述Q种生物识别模式中的任一生物识别模式。

可选地，如图4B，图4B是图4A所描述的解锁控制装置的又一变型结构，其与图4A所描述的电子设备相比较，还可以包括：第二获取单元404和确定单元405，具体如下：

第二获取单元404，用于获取人脸图像；

确定单元405，用于根据所述人脸图像确定所述目标对象的位置信息，所述位置信息对应多个像素点；由所述检测单元401确定所述多个像素点中每一像素点与所述电子设备之间的距离值，得到多个距离值，并将所述多个距离值的均值作为所述目标距离。

可以看出，本申请实施例中所描述的解锁控制装置，可检测目标对象与电子设备之间的目标距离，获取当前环境参数集，确定与目标距离以及当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动目标生物识别模式，可见，可以通过距离以及环境启动相应的生物识别模式，进而，可以在不同环境下，自动启动合理的生物识别模式，大大方便了用户，提升了多生物识别效率。

可以理解的是，本实施例的解锁控制装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

本申请实施例还提供了另一种电子设备，如图5所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该电子设备可以为包括手机、平板电脑、PDA(personal digital assistant，个人数字助理)、POS(point of sales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备，以电子设备为手机为例：

图5示出的是与本申请实施例提供的电子设备相关的手机的部分结构的框图。参考图5，手机包括：射频(radio frequency，RF)电路910、存储器920、输入单元930、传感器950、音频电路960、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块970、应用处理器AP980、以及电源990等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。下面结合图5对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

输入单元930可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元930可包括触控显示屏933、多生物识别装置931以及其他输入设备932。输入单元930还可以包括其他输入设备932。具体地，其他 输入设备932可以包括但不限于物理按键、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

所述AP980，用于执行如下步骤：

检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

获取当前环境参数集；

确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。

AP980是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器920内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器920内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，AP980可包括一个或多个处理单元；优选的，AP980可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到AP980中。

此外，存储器920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、或其他易失性固态存储器件。

RF电路910可用于信息的接收和发送。通常，RF电路910包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路910还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(global system of mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(general packet radio service，GPRS)、码分多址(code division multiple access，CDMA)、宽带码分多址(wideband code division multiple access,WCDMA)、长期演进(long term evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(short messaging service，SMS)等。

手机还可包括至少一种传感器950，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节触控显示屏的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭触控显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路960、扬声器961，传声器962可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路960可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器961，由扬声器961转换为声音 信号播放；另一方面，传声器962将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路960接收后转换为音频数据，再将音频数据播放AP980处理后，经RF电路910以发送给比如另一手机，或者将音频数据播放至存储器920以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块970可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图5示出了WiFi模块970，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

手机还包括给各个部件供电的电源990(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与AP980逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

前述图1C、图2所示的实施例中，各步骤方法流程可以基于该手机的结构实现。

前述图3、图4A、图4B所示的实施例中，各单元功能可以基于该手机的结构实现。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质用于存储计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种解锁控制方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种解锁控制方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

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，可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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块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器中。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全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、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。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、ROM、RAM、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (20)

1. 一种电子设备，其特征在于，包括应用处理器AP，以及与所述AP连接的环境传感器和测距传感器，其中，

   所述测距传感器，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

   所述环境传感器，用于获取当前环境参数集；

   所述AP，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。
2. 根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述AP具体用于:

   根据所述当前环境参数集确定补光灯的控制参数以及所述目标生物识别模式对应的生物信息采集参数；

   根据所述控制参数控制补光灯进行补光，并根据所述生物信息采集参数启动所述目标生物识别模式。
3. 根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述AP具体用于：

   根据所述当前环境参数集确定与所述目标生物识别模式对应的识别参数，并根据该识别参数启动所述目标生物识别模式，所述识别参数为以下至少一种：识别阈值、识别算法、识别区域和识别面积。
4. 根据权利要求1-3任一项所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备还包括与所述AP连接的存储器，所述存储器用于预先存储P种生物识别模式，所述P为大于1的整数；

   在所述确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式方面，所述AP具体用于：

   根据距离与生物识别模式之间的对应关系从所述P种生物识别模式中选取与所述目标距离对应的Q种生物识别模式，所述Q为小于所述P的正整数；

   根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值；

   从所述Q个评价值中选取最大评价值对应的生物识别模式作为所述目标生物识别模式。
5. 根据权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述当前环境参数集包含k个环境参数，所述k为正整数；

   在所述根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值方面，所述AP具体用于：

   根据所述K个环境参数确定第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率，并根据所述第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率进行加权运算，得到评价值，所述第一生物识别模式为所述Q种生物识别模式中的任一生物识别模式。
6. 根据权利要求1-3任一项所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备还包括与所述AP连接的人脸识别装置，所述人脸识别装置，用于获取人脸图像；

   所述AP还具体用于根据所述人脸图像确定所述目标对象的位置信息，所述位置信息对应多个像素点；

   在所述检测目标对象与电子设备之间的目标距离方面，所述AP具体用于：

   确定所述多个像素点中每一像素点与所述电子设备之间的距离值，得到多个距离值，并将所述多个距离值的均值作为所述目标距离。
7. 一种解锁控制方法，其特征在于，应用于包括应用处理器AP，以及与所述AP连接的环境传感器和测距传感器的电子设备，所述方法包括：

   所述测距传感器，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

   所述环境传感器，用于获取当前环境参数集；

   所述AP，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。
8. 一种解锁控制方法，其特征在于，包括：

   检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

   获取当前环境参数集；

   确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。
9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述启动所述目标生物识别模式，包括:

   根据所述当前环境参数集确定补光灯的控制参数以及所述目标生物识别模式对应的生物信息采集参数；

   根据所述控制参数控制补光灯进行补光，并根据所述生物信息采集参数启动所述目标生物识别模式。
10. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述启动所述目标生物识别模式，包括：

    根据所述当前环境参数集确定与所述目标生物识别模式对应的识别参数，并根据该识别参数启动所述目标生物识别模式，所述识别参数为以下至少一种：识别阈值、识别算法、 识别区域和识别面积。
11. 根据权利要求8-10任一项所述的方法，其特征在于，所述电子设备中预先存储P种生物识别模式，所述P为大于1的整数；

    所述确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，包括：

    根据距离与生物识别模式之间的对应关系从所述P种生物识别模式中选取与所述目标距离对应的Q种生物识别模式，所述Q为小于所述P的正整数；

    根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值；

    从所述Q个评价值中选取最大评价值对应的生物识别模式作为所述目标生物识别模式。
12. 根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述当前环境参数集包含k个环境参数，所述k为正整数；

    所述根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值，包括：

    根据所述K个环境参数确定第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率，并根据所述第一生物识别模式对应的权重以及平均识别成功率进行加权运算，得到评价值，所述第一生物识别模式为所述Q种生物识别模式中的任一生物识别模式。
13. 根据权利要求8-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

    获取人脸图像，并根据所述人脸图像确定所述目标对象的位置信息，所述位置信息对应多个像素点；

    所述检测目标对象与电子设备之间的目标距离，包括：

    确定所述多个像素点中每一像素点与所述电子设备之间的距离值，得到多个距离值，并将所述多个距离值的均值作为所述目标距离。
14. 一种解锁控制装置，其特征在于，包括：

    检测单元，用于检测目标对象与电子设备之间的目标距离；

    第一获取单元，用于获取当前环境参数集；

    处理单元，用于确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式，并启动所述目标生物识别模式。
15. 根据权利要求14所述的装置，其特征在于，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述处理单元具体用于:

    根据所述当前环境参数集确定补光灯的控制参数以及所述目标生物识别模式对应的生物信息采集参数；

    根据所述控制参数控制补光灯进行补光，并根据所述生物信息采集参数启动所述目标生物识别模式。
16. 根据权利要求14所述的装置，其特征在于，在所述启动所述目标生物识别模式方面，所述处理单元具体用于：

    根据所述当前环境参数集确定与所述目标生物识别模式对应的识别参数，并根据该识别参数启动所述目标生物识别模式，所述识别参数为以下至少一种：识别阈值、识别算法、识别区域和识别面积。
17. 根据权利要求14-16任一项所述的装置，其特征在于，所述电子设备中预先存储P种生物识别模式，所述P为大于1的整数；

    在所述确定与所述目标距离以及所述当前环境参数集对应的目标生物识别模式方面，所述处理单元具体用于：

    根据距离与生物识别模式之间的对应关系从所述P种生物识别模式中选取与所述目标距离对应的Q种生物识别模式，所述Q为小于所述P的正整数；

    根据所述当前环境参数集对所述Q种生物识别模式的识别成功率进行评价，得到Q个评价值；

    从所述Q个评价值中选取最大评价值对应的生物识别模式作为所述目标生物识别模式。
18. 一种电子设备，其特征在于，包括：应用处理器AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于如权利要求8-13任一项方法的指令。
19. 一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求8-13任一项所述的方法。
20. 一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如权利要求8-13任一项所述的方法。

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