指纹识别方法、装置和移动终端的制作方法
【专利摘要】本发明提出一种指纹识别方法、装置和移动终端，该指纹识别方法包括：采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像；采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像；计算第一图像和第二图像的差值图像；根据所述差值图像进行指纹识别。该方法能够提高指纹识别的准确度。
【专利说明】
指纹识别方法、装置和移动终端
技术领域
[0001]本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种指纹识别方法、装置和移动终端。
【背景技术】
[0002]目前移动终端上设置指纹识别模块已很普遍。指纹识别不仅可以用于解锁、唤醒等功能，也是移动支付的重要一环。
[0003]相关技术中，在指纹识别时，通常是采集指纹图像，再将采集的指纹图像与已存储的指纹图像进行比对，得到识别结果。
[0004]但是，由于人个体的差异性，会存在一些较难识别的指纹，例如，油指纹和湿指纹，油指纹是指多油的人产生的指纹，湿指纹是指多汗的人产生的指纹。这两类人产生的指纹图像都比较模糊，不易识别。
【发明内容】
[0005]本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0006]为此，本发明的一个目的在于提出一种指纹识别方法，该方法可以提高指纹识别的准确度。
[0007]本发明的另一个目的在于提出一种指纹识别装置。
[0008]本发明的另一个目的在于提出一种移动终端。
[0009]为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的指纹识别方法，包括:采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像;采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像;计算第一图像和第二图像的差值图像;根据所述差值图像进行指纹识别。
[0010]本发明第一方面实施例提出的指纹识别方法，通过计算第一图像和第二图像的差值图像，根据差值图像进行指纹识别，由于差值图像中可以去除汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，因此可以提高指纹识别的准确度。
[0011]为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出的指纹识别装置，包括:第一采集模块，用于采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像;第二采集模块，用于采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像;计算模块，用于计算第一图像和第二图像的差值图像;第一识别模块，用于根据所述差值图像进行指纹识别。
[0012]本发明第二方面实施例提出的指纹识别装置，通过计算第一图像和第二图像的差值图像，根据差值图像进行指纹识别，由于差值图像中可以去除汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，因此可以提高指纹识别的准确度。
[0013]为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出的移动终端，包括:壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为移动终端的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码;处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行以下步骤:采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像;采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像;计算第一图像和第二图像的差值图像;根据所述差值图像进行指纹识别。
[0014]本发明第三方面实施例提出的移动终端，通过计算第一图像和第二图像的差值图像，根据差值图像进行指纹识别，由于差值图像中可以去除汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，因此可以提高指纹识别的准确度。
[0015]本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
【附图说明】
[0016]本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中:
[0017]图1是本发明一个实施例提出的指纹识别方法的流程示意图；
[0018]图2是本发明实施例中二种图像的不意图；
[0019]图3是本发明另一个实施例提出的指纹识别方法的流程示意图；
[0020]图4是本发明另一个实施例提出的指纹识别方法的流程示意图；
[0021]图5是本发明一个实施例提出的指纹识别装置的结构示意图；
[0022]图6是本发明另一个实施例提出的指纹识别装置的结构示意图；
[0023]图7是本发明一个实施例提出的移动终端的结构示意图。
【具体实施方式】
[0024]下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
[0025]图1是本发明一个实施例提出的指纹识别方法的流程示意图。
[0026]参见图1，该方法包括:
[0027]Sll:采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像。
[0028]其中，在需要指纹识别时，可以要求用户将手指按压在指纹模组上，以采集指纹图像。
[0029]因此，当用户将手指按压在指纹模组上后，指纹模组会采集到此时的指纹图像，该图像可以称为第一图像。
[0030]当用户的指纹是湿指纹或油指纹时，此时采集的第一图像是很模糊的，如果直接识别，会造成识别错误。
[0031]S12:采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像。
[0032]当用户将手指抬起后，汗液油污会残留在指纹模组表面，而且布局非常有规律，类似于指纹纹路，其实这个纹路恰好就是指峰指谷之间的沟壑，因为汗液油污把这个沟壑填满之后，第一图像才会变得很模糊。
[0033]另外，指纹模组本身也具有噪点和基准值。
[0034]在用户将手指抬起后，此时采集的图像可以称为第二图像，该第二图像包含了汗液油污信息，还包含了指纹模组本身的噪点和基准值。
[0035]S13:计算第一图像和第二图像的差值图像。
[0036]指纹识别模块可以获取指纹模组采集的第一图像和第二图像，并在获取到第一图像和第二图像后，可以计算两者的差值，将第一图像减去第二图像，得到差值图像。
[0037]S14:根据所述差值图像进行指纹识别。
[0038]指纹识别模块在得到差值图像后，可以依据该差值图像进行指纹识别。
[0039]例如，参见图2，第一图像21是模糊的图像，第二图像22是包含了指纹识别模组上残留的汗液油污及指纹模组本身噪点和基准值的图像，将第一图像21减去第二图像22后，可以得到差值图像23，差值图像23是很清晰的图像，并且差值图像23中去除了汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，是用户的真实指纹信息，因此，可以根据该差值图像进行指纹识别。
[0040]例如，将差值图像与已存储的指纹图像进行比对，如果两者在误差范围内一致，则指纹识别结果是成功，之后可以进行解锁、支付等操作，否则，指纹识别结果是失败，拒绝相关操作。
[0041]本实施例中，通过计算第一图像和第二图像的差值图像，根据差值图像进行指纹识别，由于差值图像中可以去除汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，因此可以提高指纹识别的准确度。
[0042]图3是本发明另一个实施例提出的指纹识别方法的流程示意图。
[0043]参见图3，本实施例的方法包括:
[0044]S31:采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像。
[0045]其中，在需要指纹识别时，可以要求用户将手指按压在指纹模组上，以采集指纹图像。
[0046]因此，当用户将手指按压在指纹模组上后，指纹模组会采集到此时的指纹图像，该图像可以称为第一图像。
[0047]S32:在手指抬起后，直接采集第二图像，第二图像是手指抬起后的图像。
[0048]本实施例中，指纹模组在检测到手指抬起后，可以直接采集第二图像。
[0049]当用户将手指抬起后，汗液油污会残留在指纹模组表面，而且布局非常有规律，类似于指纹纹路，其实这个纹路恰好就是指峰指谷之间的沟壑，因为汗液油污把这个沟壑填满之后，第一图像才会变得很模糊。
[0050]另外，指纹模组本身也具有噪点和基准值。
[0051]在用户将手指抬起后，此时采集的图像可以称为第二图像，该第二图像包含了汗液油污信息，还包含了指纹模组本身的噪点和基准值。
[0052]S33:计算第一图像和第二图像的差值图像。
[0053]指纹识别模块可以获取指纹模组采集的第一图像和第二图像，并在获取到第一图像和第二图像后，可以计算两者的差值，将第一图像减去第二图像，得到差值图像。
[0054]S34:根据所述差值图像进行指纹识别。
[0055]指纹识别模块在得到差值图像后，可以依据该差值图像进行指纹识别。
[0056]例如，参见图2，第一图像21是模糊的图像，第二图像22是包含了指纹识别模组上残留的汗液油污及指纹模组本身噪点和基准值的图像，将第一图像21减去第二图像22后，可以得到差值图像23，差值图像23是很清晰的图像，并且差值图像23中去除了汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，是用户的真实指纹信息，因此，可以根据该差值图像进行指纹识别。
[0057]例如，将差值图像与已存储的指纹图像进行比对，如果两者在误差范围内一致，则指纹识别结果是成功，之后可以进行解锁、支付等操作，否则，指纹识别结果是失败，拒绝相关操作。
[0058]本实施例中，通过计算第一图像和第二图像的差值图像，根据差值图像进行指纹识别，由于差值图像中可以去除汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，因此可以提高指纹识别的准确度。另外，本实施例中，通过在检测到手指抬起后，直接采集第二图像，可以不限于指纹是否是油湿指纹，具有通用性。
[0059]图4是本发明另一个实施例提出的指纹识别方法的流程示意图。
[0060]参见图4，本实施例的方法包括:
[0061]S41:采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像。
[0062]其中，在需要指纹识别时，可以要求用户将手指按压在指纹模组上，以采集指纹图像。
[0063]因此，当用户将手指按压在指纹模组上后，指纹模组会采集到此时的指纹图像，该图像可以称为第一图像。
[0064]S42:在手指抬起后，判断所述第一图像是否是模糊图像，若是，执行S43，否则执行S46。
[0065]其中，在判断第一图像是否是模糊图像时，可以是计算第一图像的指令得分，并与预设的阈值进行比对，如果小于阈值，则判断出第一图像是模糊图像，否则判断出第一图像不是模糊图像。
[0066]在计算第一图像的质量得分时，可以采用通常的指纹图像质量评价算法，例如，根据第一图像中的纹路清晰度信息、黑白对比度信息、特征点信息等计算第一图像的质量得分。当第一图像的质量得分越高时，表明第一图像的质量越好，图像清晰度越高。
[0067]S43:采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像。
[0068]本实施例中，可以在第一图像是模糊图像时才采集第二图像，如果第一图像不是模糊图像，则可以直接根据第一图像进行指纹识别，不需要再采集第二图像。
[0069]当用户将手指抬起后，汗液油污会残留在指纹模组表面，而且布局非常有规律，类似于指纹纹路，其实这个纹路恰好就是指峰指谷之间的沟壑，因为汗液油污把这个沟壑填满之后，第一图像才会变得很模糊。
[0070]另外，指纹模组本身也具有噪点和基准值。
[0071]在用户将手指抬起后，此时采集的图像可以称为第二图像，该第二图像包含了汗液油污信息，还包含了指纹模组本身的噪点和基准值。
[0072]S44:计算第一图像和第二图像的差值图像。
[0073]指纹识别模块可以获取指纹模组采集的第一图像和第二图像，并在获取到第一图像和第二图像后，可以计算两者的差值，将第一图像减去第二图像，得到差值图像。
[0074]S45:根据所述差值图像进行指纹识别。
[0075]指纹识别模块在得到差值图像后，可以依据该差值图像进行指纹识别。
[0076]例如，参见图2，第一图像21是模糊的图像，第二图像22是包含了指纹识别模组上残留的汗液油污及指纹模组本身噪点和基准值的图像，将第一图像21减去第二图像22后，可以得到差值图像23，差值图像23是很清晰的图像，并且差值图像23中去除了汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，是用户的真实指纹信息，因此，可以根据该差值图像进行指纹识别。
[0077]例如，将差值图像与已存储的指纹图像进行比对，如果两者在误差范围内一致，则指纹识别结果是成功，之后可以进行解锁、支付等操作，否则，指纹识别结果是失败，拒绝相关操作。
[0078]S46:根据所述第一图像进行指纹识别。
[0079]其中，当采集的第一图像就是清晰的指纹图像时，则直接采用该指纹图像进行指纹识别。
[0080]本实施例中，通过计算第一图像和第二图像的差值图像，根据差值图像进行指纹识别，由于差值图像中可以去除汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，因此可以提高指纹识别的准确度。另外，本实施例中，通过第一图像是否是模糊图像进行区分处理，可以在第一图像是清晰的时候，无需再次采集第二图像，降低运算量。
[0081]图5是本发明一个实施例提出的指纹识别装置的结构示意图。
[0082]参见图5，该装置50包括:第一采集模块51、第二采集模块52、计算模块53和第一识别模块54。
[0083]第一采集模块51，用于采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像。
[0084]其中，在需要指纹识别时，可以要求用户将手指按压在指纹模组上，以采集指纹图像。
[0085]因此，当用户将手指按压在指纹模组上后，指纹模组会采集到此时的指纹图像，该图像可以称为第一图像。
[0086]当用户的指纹是湿指纹或油指纹时，此时采集的第一图像是很模糊的，如果直接识别，会造成识别错误。
[0087]第二采集模块52，用于采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像。
[0088]当用户将手指抬起后，汗液油污会残留在指纹模组表面，而且布局非常有规律，类似于指纹纹路，其实这个纹路恰好就是指峰指谷之间的沟壑，因为汗液油污把这个沟壑填满之后，第一图像才会变得很模糊。
[0089]另外，指纹模组本身也具有噪点和基准值。
[0090]在用户将手指抬起后，此时采集的图像可以称为第二图像，该第二图像包含了汗液油污信息，还包含了指纹模组本身的噪点和基准值。
[0091]计算模块53，用于计算第一图像和第二图像的差值图像。
[0092]指纹识别模块可以获取指纹模组采集的第一图像和第二图像，并在获取到第一图像和第二图像后，可以计算两者的差值，将第一图像减去第二图像，得到差值图像。
[0093]第一识别模块54，用于根据所述差值图像进行指纹识别。
[0094]指纹识别模块在得到差值图像后，可以依据该差值图像进行指纹识别。
[0095]例如，参见图2，第一图像21是模糊的图像，第二图像22是包含了指纹识别模组上残留的汗液油污及指纹模组本身噪点和基准值的图像，将第一图像21减去第二图像22后，可以得到差值图像23，差值图像23是很清晰的图像，并且差值图像23中去除了汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，是用户的真实指纹信息，因此，可以根据该差值图像进行指纹识别。
[0096]例如，将差值图像与已存储的指纹图像进行比对，如果两者在误差范围内一致，则指纹识别结果是成功，之后可以进行解锁、支付等操作，否则，指纹识别结果是失败，拒绝相关操作。
[0097]—些实施例中，所述第二采集模块52具体用于:
[0098]在手指抬起后，直接采集第二图像。
[0099]一些实施例中，参见图6，该装置50还包括:
[0100]判断模块55，用于在手指抬起后，判断所述第一图像是否是模糊图像；
[0101]其中，在判断第一图像是否是模糊图像时，可以是计算第一图像的指令得分，并与预设的阈值进行比对，如果小于阈值，则判断出第一图像是模糊图像，否则判断出第一图像不是模糊图像。
[0102]在计算第一图像的质量得分时，可以采用通常的指纹图像质量评价算法，例如，根据第一图像中的纹路清晰度信息、黑白对比度信息、特征点信息等计算第一图像的质量得分。当第一图像的质量得分越高时，表明第一图像的质量越好，图像清晰度越高。
[0103]所述第二采集模块52具体用于:在所述判断模块判断出所述第一图像是模糊图像时，采集第二图像。
[0104]一些实施例中，参见图6，该装置50还包括:
[0105]第二识别模块56，用于在所述判断模块判断出所述第一图像不是模糊图像时，根据所述第一图像进行指纹识别。
[0106]其中，当采集的第一图像就是清晰的指纹图像时，则直接采用该指纹图像进行指纹识别。
[0107]可以理解的是，本实施例的移动终端与上述的方法实施例对应，具体内容可以参见方法实施例中的描述，在此不再详细说明。
[0108]本实施例中，通过计算第一图像和第二图像的差值图像，根据差值图像进行指纹识别，由于差值图像中可以去除汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，因此可以提高指纹识别的准确度。
[0109]图7是本发明一个实施例提出的移动终端的结构示意图。
[0110]参见图7，该移动终端70包括:壳体71、处理器72、存储器73、电路板74、电源电路75和传感器76，其中，电路板74安置在壳体71围成的空间内部，处理器72和存储器73设置在电路板74上；电源电路75，用于为移动终端的各个电路或器件供电；存储器73用于存储可执行程序代码;处理器72通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序。传感器76用于执行以下步骤:
[0111]采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像；
[0112]采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像；
[0113]计算第一图像和第二图像的差值图像；
[0114]根据所述差值图像进行指纹识别。
[0115]可选的，所述采集第二图像，包括:
[0116]在手指抬起后，直接采集第二图像。
[0117]可选的，所述采集第二图像，包括:
[0118]在手指抬起后，判断所述第一图像是否是模糊图像；
[0119]如果第一图像是模糊图像，则采集第二图像。
[0120]可选的，还包括:
[0121]如果第一图像不是模糊图像，则根据所述第一图像进行指纹识别。
[0122]可选的，所述判断所述第一图像是否是模糊图像，包括:
[0123]计算所述第一图像的质量得分；
[0124]如果所述质量得分小于预设的阈值，则判断出所述第一图像是模糊图像。
[0125]可以理解的是，本实施例的移动终端与上述的方法实施例对应，具体内容可以参见方法实施例中的描述，在此不再详细说明。
[0126]本实施例中，通过计算第一图像和第二图像的差值图像，根据差值图像进行指纹识别，由于差值图像中可以去除汗液油污及指纹模组本身噪声的影响，因此可以提高指纹识别的准确度。
[0127]需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
[0128]流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0129]应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
[0130]本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0131 ]此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0132]上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0133]在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0134]尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
【主权项】
1.一种指纹识别方法，其特征在于，包括: 采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像； 采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像； 计算第一图像和第二图像的差值图像； 根据所述差值图像进行指纹识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集第二图像，包括: 在手指抬起后，直接采集第二图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集第二图像，包括: 在手指抬起后，判断所述第一图像是否是模糊图像； 如果第一图像是模糊图像，则采集第二图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括: 如果第一图像不是模糊图像，则根据所述第一图像进行指纹识别。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一图像是否是模糊图像，包括: 计算所述第一图像的质量得分； 如果所述质量得分小于预设的阈值，则判断出所述第一图像是模糊图像。6.一种指纹识别装置，其特征在于，包括: 第一采集模块，用于采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像； 第二采集模块，用于采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像； 计算模块，用于计算第一图像和第二图像的差值图像； 第一识别模块，用于根据所述差值图像进行指纹识别。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二采集模块具体用于: 在手指抬起后，直接采集第二图像。8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括: 判断模块，用于在手指抬起后，判断所述第一图像是否是模糊图像； 所述第二采集模块具体用于:在所述判断模块判断出所述第一图像是模糊图像时，采集第二图像。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括: 第二识别模块，用于在所述判断模块判断出所述第一图像不是模糊图像时，根据所述第一图像进行指纹识别。10.—种移动终端，其特征在于，包括:壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为移动终端的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码;处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行以下步骤: 采集第一图像，所述第一图像是手指按压后产生的图像； 采集第二图像，所述第二图像是手指抬起后的图像； 计算第一图像和第二图像的差值图像； 根据所述差值图像进行指纹识别。
【文档编号】G06K9/00GK105956541SQ201610270461
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年4月27日
【发明人】周意保
【申请人】广东欧珀移动通信有限公司