一种基于android系统的开机自适应初始化指纹参数方法与流程

本发明涉及指纹参数处理方法，尤其涉及一种基于android系统的开机自适应初始化指纹参数方法。

背景技术：

目前，随着指纹技术越来越普及，很多android系统设备都带有指纹外设，特别是手机，指纹基本成为标配，对指纹的测试越来越完善，与用户安全相关，要求指纹稳定性很高，但由于指纹批次不同及工艺工差等因素，会导致不同指纹在同一初始化参数dacp值下，图像的明暗程度是有一定的差异，所以固定用一个初始化参数dacp值适应所有指纹sensor在某些场景下是可能存在功能性的问题。

现有技术中，固定用一个初始化参数dacp值适应所有指纹sensor在某些场景下是可能存在功能性的问题，有以下几个原因造成：

首先，dacp是指图像明暗程度，对于干湿手指都会调整dacp的值，得到较好的图像；

其次，初始化参数dacp值会影响按压指纹触发中断的灵敏度，dacp值越小图像会越黑，当黑到一定程度会导致没有按压指纹sensor中心区域灰度值达到触发阈值自动来中断，当白到一定程度会导致按压指纹sensor中心区域灰度值未达到触发阈值不来中断，所以初始化参数dacp值设置是很重要；

此外，由于指纹批次不同及工艺工差(晶圆，封装，模组制作)等因素，会导致不同指纹在同一初始化参数dacp值下，图像的明暗程度是有一定的差异。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种能够自适应初始化指纹参数dacp值，无需使用固定dacp值，进而提高在不同场景下的兼容性和功能性的基于android系统的开机自适应初始化指纹参数方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。

一种基于android系统的开机自适应初始化指纹参数方法，其包括有如下步骤：步骤s1，计算噪声图像指标：步骤s1.0，计算图像均值及均方差，计算得出其直方图并作为全局直方图，使用去除2*2黑边的图像计算黑点black_num，计算去除黑边的图像直方图并作为局部直方图；步骤s1.1，计算全局直方图和局部直方图各最大值的像素点值index_max和index_max_all，全局直方图和局部直方图中像素点最小值index_min和index_left_all，以及全局直方图中像素点最大值index_right_all，并根据计算结果构建噪声直方图；步骤s2，通过预设的指纹ic对指纹sensor采集的数据进行识别，判断指纹sensor是否采集到指纹或者覆盖物，若是，则执行步骤s3，若否，则执行步骤s4；步骤s3，暂停调整指纹参数；步骤s4，调整指纹参数：步骤s4.0，根据噪声直方图确定噪声的下限值a和上限值b，并使index_max_all处于[a,b]区间，若index_max_all>b，则降低dacp值，若index_max_all<a则升高dacp值，每次调整dacp的值只改变1，调整过程中，噪声直方图随之左平移或右平移；步骤s4.1，将黑点数black_num小于12且大于5时的dacp认定为最佳值，或者调整dacp方向超过5次时的dacp认定为最佳值。

优选地，所述步骤s1.1中，计算得出index_min、index_left_all和index_right_all之后，对index_min、index_left_all和index_right_all作非极大值抑制。

优选地，所述步骤s1.1中，如果全局直方图和局部直方图中相隔大于0的值对应的像素点值相差>5，则作抑制处理保留靠近中间的像素点。

优选地，所述步骤s1.1中，抑制处理过程包括：对index_min和index_left_all去除左边所有的点，包括其对应的black_num，而index_right_all则去除右边所有的点。

优选地，所述步骤s2中，识别指纹按压或覆盖物的过程包括：步骤s20，当均绝对差>阈值55000时认定为有指纹按压或有覆盖物；步骤s21，每次调整图像明暗程度dacp的值是正负1，且dacp值变化1对应灰度均值的变化为10左右范围，当灰度均值的变化>20则表示有覆盖物；步骤s22，如果(index_max_all-index_left_all)-(index_right_all-index_max_all)<25，则认定为是有覆盖物。

优选地，实现该方法的系统架构包括：进程一：指纹服务守护进程btlfpserver，开机自启动，用于创建开机自适应指纹初始化参数线程thbootadjustdacpfunc，自动调整dacp参数；进程二：解析xml配置获取阈值、参数及开关；进程三：开机自适应指纹初始化参数dacp，调整成功后会将调整值写入文件中，下次调整之前会从文件中读取该调整值并作为dacp默认值，若该文件不存在，则以代码写死初始值作为默认值。

优选地，解析xml配置获取的阈值、参数及开关包括：调整过程使用的参数，包括调整超时时间bootautodacptimeoutcore，一级dacp正负方向最大翻转次数bootautodacpmaxturntime；调整过程使用的控制阈值，包括平均灰度最大变化值bootautodacpmaxpermean，一级均绝对差最大值bootautodacpmaxmeandiff；开机自适应指纹初始化参数开关bootautodacpkeyswitch。

本发明公开的基于android系统的开机自适应初始化指纹参数方法中，其基于android系统实现，系统每次开机都需要重新作调整dacp参数，调整过程中不能按压指纹或有其它覆盖物，否则不调整，待指纹或覆盖物离开指纹设备后接着调整，若60s内未调整ok则超时调整失败，使用默认值。相比现有技术而言，本发明可以解决因为ic或外界条件的差异出现一致性问题，而且调整速度较快，调整后的值会写入文件，下次调整时间会大大缩短，一般10s内可完成调整，实际应用中，本发明在每次开机都会调整，避免因某次调整有误或失败造成指纹失效问题，并且调整的时候加入有效的覆盖物判断机器，可以有效地避免调整有误，即使调整失败还可以用上次最佳dacp值，正常使用指纹，增强鲁棒性。同时，本发明的软件适配性较强，使用xml配置开关控制是否调整，不需修改代码，并且不影响指纹正常使用。基于上述原理，使得本发明能够自适应初始化指纹参数dacp值，无需使用固定dacp值，进而提高在不同场景下的兼容性和功能性。

附图说明

图1为本发明开机自适应初始化指纹参数方法的流程图；

图2为噪声直方图；

图3为实现本发明方法的系统架构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作更加详细的描述。

本发明公开了一种基于android系统的开机自适应初始化指纹参数方法，请参见图1和图2，其包括有如下步骤：

步骤s1，计算噪声图像指标：

步骤s1.0，计算图像均值及均方差，计算得出其直方图并作为全局直方图，使用去除2*2黑边的图像计算黑点black_num，计算去除黑边的图像直方图并作为局部直方图；

步骤s1.1，计算全局直方图和局部直方图各最大值的像素点值index_max和index_max_all，全局直方图和局部直方图中像素点最小值index_min和index_left_all，以及全局直方图中像素点最大值index_right_all，并根据计算结果构建噪声直方图；

步骤s2，通过预设的指纹ic对指纹sensor采集的数据进行识别，判断指纹sensor是否采集到指纹或者覆盖物，若是，则执行步骤s3，若否，则执行步骤s4；

步骤s3，暂停调整指纹参数；

步骤s4，调整指纹参数：

步骤s4.0，根据噪声直方图确定噪声的下限值a和上限值b，并使index_max_all处于[a,b]区间，若index_max_all>b，则降低dacp值，若index_max_all<a则升高dacp值，每次调整dacp的值只改变1，调整过程中，噪声直方图随之左平移或右平移；

步骤s4.1，将黑点数black_num小于12且大于5时的dacp认定为最佳值，或者调整dacp方向超过5次时的dacp认定为最佳值。

上述方法中，其基于android系统实现，系统每次开机都需要重新作调整dacp参数，调整过程中不能按压指纹或有其它覆盖物，否则不调整，待指纹或覆盖物离开指纹设备后接着调整，若60s内未调整ok则超时调整失败，使用默认值。相比现有技术而言，本发明可以解决因为ic或外界条件的差异出现一致性问题，而且调整速度较快，调整后的值会写入文件，下次调整时间会大大缩短，一般10s内可完成调整，实际应用中，本发明在每次开机都会调整，避免因某次调整有误或失败造成指纹失效问题，并且调整的时候加入有效的覆盖物判断机器，可以有效地避免调整有误，即使调整失败还可以用上次最佳dacp值，正常使用指纹，增强鲁棒性。同时，本发明的软件适配性较强，使用xml配置开关控制是否调整，不需修改代码，并且不影响指纹正常使用。基于上述原理，使得本发明能够自适应初始化指纹参数dacp值，无需使用固定dacp值，进而提高在不同场景下的兼容性和功能性。

本实施例的所述步骤s1.1中，计算得出index_min、index_left_all和index_right_all之后，对index_min、index_left_all和index_right_all作非极大值抑制。在本实施例中，所述步骤s1.1中，如果全局直方图和局部直方图中相隔大于0的值对应的像素点值相差>5，则作抑制处理保留靠近中间的像素点。

进一步地，所述步骤s1.1中，抑制处理过程包括：对index_min和index_left_all去除左边所有的点，包括其对应的black_num，而index_right_all则去除右边所有的点。

作为一种优选方式，所述步骤s2中，识别指纹按压或覆盖物的过程包括：

步骤s20，当均绝对差>阈值55000时认定为有指纹按压或有覆盖物；

步骤s21，每次调整图像明暗程度dacp的值是正负1，且dacp值变化1对应灰度均值的变化为10左右范围，当灰度均值的变化>20则表示有覆盖物；

步骤s22，如果(index_max_all-index_left_all)-(index_right_all-index_max_all)<25，则认定为是有覆盖物。

本发明在实际应用中，开机自适应指纹初始化参数作为一个线程thbootadjustdacpfunc在android系统开机指纹守护进程服务btlfpserver启动时运行，thbootadjustdacpfunc线程调整后同步参数，指纹状态机才正常运行，接收上层下发命令执行相关操作，请参见图3，本发明实现该方法的系统架构包括：

进程一：指纹服务守护进程btlfpserver，开机自启动，用于创建开机自适应指纹初始化参数线程thbootadjustdacpfunc，自动调整dacp参数；

进程二：解析xml配置获取阈值、参数及开关；

进程三：开机自适应指纹初始化参数dacp，调整成功后会将调整值写入文件中，下次调整之前会从文件中读取该调整值并作为dacp默认值，若该文件不存在，则以代码写死初始值作为默认值。

进一步地，解析xml配置获取的阈值、参数及开关包括：

调整过程使用的参数，包括调整超时时间bootautodacptimeoutcore，一级dacp正负方向最大翻转次数bootautodacpmaxturntime；

调整过程使用的控制阈值，包括平均灰度最大变化值bootautodacpmaxpermean，一级均绝对差最大值bootautodacpmaxmeandiff；

开机自适应指纹初始化参数开关bootautodacpkeyswitch。

本发明公开的基于android系统的开机自适应初始化指纹参数方法，其将上述技术原理进行整合之后，可以参照如下实施例实现：

实施例一

本实施例可使用预设的指纹ic，其具有80*64的像素点，本实施例调整过程主要涉及三个方面：计算相应的指标，识别到按压指纹或有覆盖物时暂停调整。请参见图1，具体步骤包括：

一、计算相应的噪声图像指标：

1、计算图像均值及均方差(为了计算方便，使用均绝对差代替)，并计算其直方图作为全局直方图，由于芯片封装等问题，成像时有2*2黑边对某些指标计算有噪声影响，所以计算黑点black_num(非白点255)时使用去除2*2黑边的图像，并计算其直方图作为局部直方图；

2、计算两个直方图各最大值的像素点值index_max和index_max_all，两个直方图中像素点最小值index_min和index_left_all，全局直方图中像素点最大值index_right_all，但index_min，index_left_all和index_right_all需要作非极大值抑制，如果直方图相隔大于0的值对应的像素点值相差>5，则作抑制保留靠中间那边，如index_min和index_left_all去除左边所有的点，包括其对应的black_num，而index_right_all则去除右边所有的点，请参见图2；

二、识别到按压指纹或有覆盖物方法：

1、经过大量实验验证，均绝对差>阈值55000可认为是按压指纹或有覆盖物，说明图像是有方差变化有明显图像信息，当然对于安全按压或边缘按压较少是识别不出；

2、每次调整图像明暗程度dacp的值是正负1，经过大量实验dacp值变化1对应灰度均值的变化是10左右，如果有覆盖物变化则>20，故每次调整dacp后前后灰度均值的变化>20则认为有覆盖物，但如果调整前就一直有覆盖物则无法辨别；

3、根据大量实验证明如果(index_max_all-index_left_all)-(index_right_all-index_max_all)<25，则认为是有覆盖物，因为没有覆盖物的时候index_max_all-index_left_all是远比index_right_all-index_max_all大的；

三、调整的两步流程：

1、调整的第一步是使index_max_all处于[130,210]区间，因为如果在这区间噪声可量化，对于是否有覆盖物判断指标会比较好，才可以执行第5条判断是否有覆盖物，如上噪声直方图两条竖虚线就是130及210，如果>210则降低dacp值，<130则升高dacp值，每次调整dacp的值只改变1，如噪声直方图会左平移或右平移，直到满足条件；

2、调整第二步如果黑点数black_num小于12大于5则认为此时dacp是最佳值，为了提高不同指纹的兼容性，可能存在达到不到最佳值情况，所以翻转(调整dacp方向)超过5次也认为是最佳值，噪声刚好饱合右溢出，此时不存在dacp值过小空采噪声图像过黑，导致没有按压指纹sensor中心区域灰度值达到触发阈值自动来中断，或dacp值过大噪声左溢出太多，导致按压指纹sensor中心区域灰度值未达到触发阈值不来中断问题，达到目的。

关于本实施例的系统架构，请参见图3，开机自适应指纹初始化参数作为一个线程thbootadjustdacpfunc在android系统开机指纹守护进程服务btlfpserver启动时运行，thbootadjustdacpfunc线程调整后同步参数，指纹状态机才正常运行，接收上层下发命令执行相关操作，总共由三部份构成：

一、指纹服务守护进程btlfpserver开机自启动，创建开机自适应指纹初始化参数线程thbootadjustdacpfunc，自动调整dacp参数；

二、解析xml配置获取阈值，参数及开关，主要有三部分：

1、调整过程使用的参数，如调整超时时间bootautodacptimeoutcore，dacp正负方向最大翻转次数bootautodacpmaxturntime等；

2、调整过程使用的控制阈值，如平均灰度最大变化值bootautodacpmaxpermean，均绝对差最大值bootautodacpmaxmeandiff等；

3、开机自适应指纹初始化参数开关bootautodacpkeyswitch；

三、开机自适应指纹初始化参数dacp调整成功后会调整值写入文件中，下次调整之前会从文件中读取该值作为dacp默认值，若该文件不存在则以代码写死初始值作为默认值。

综上所述，本发明可使得所有指纹sensor都有自适应的初始化参数dacp值，不再使用固定dacp值，解决了不同场景下兼容性带来的功能性问题，较好地满足了应用需求。

以上所述只是本发明较佳的实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的技术范围内所做的修改、等同替换或者改进等，均应包含在本发明所保护的范围内。