指纹检测方法及装置与流程

本公开涉及指纹应用技术领域，尤其涉及指纹检测方法及装置。

背景技术：

随着指纹应用技术的发展，指纹应用技术在例如智能手机或平板电脑等移动终端中越来越普及。相关技术中，指纹应用主要分为两个步骤，指纹录入和指纹识别。在指纹录入时，指纹模组会采集指纹图像，提取指纹图像里的指纹特征(例如中心点、分叉点、方向和/或曲率等)，并根据提取到的指纹特征生成指纹模板。而在指纹识别时，指纹模组同样会采集指纹图像，提取指纹图像里的指纹特征，并将提取到的指纹特征与指纹模板库里所存储的指纹模板进行比对，根据相似度决定识别成功与否。

相关技术中，指纹图像的采集将影响指纹识别。例如，在指纹录入或指纹识别的过程中，若用户的手指表面有附着物，则会导致无法采集附着物覆盖部分的指纹图像，从而导致指纹特征缺失，影响指纹识别。

技术实现要素：

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种指纹检测方法及装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种指纹检测方法，包括：

采集用户的指纹图像；

根据所述指纹图像中的纹路信息确定所述指纹图像是否存在异常；

在所述指纹图像存在异常的情况下，输出表示所述指纹图像存在异常的提示信息。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据所述指纹图像中的纹路信息确定所述指纹图像是否存在异常，包括：

获取所述指纹图像中的各条纹路的宽度；

在所述各条纹路中存在一条或多条纹路局部或整体的宽度大于宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，获取所述指纹图像中的各条纹路的宽度，包括：获取所述指纹图像中的各条凸纹路的宽度；

在所述各条纹路中存在一条或多条纹路局部或整体的宽度大于宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常，包括：在所述各条凸纹路中存在一条或多条凸纹路局部或整体的宽度大于第一宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，获取所述指纹图像中的各条纹路的宽度，包括：获取所述指纹图像中的各条凹纹路的宽度；

在所述各条纹路中存在一条或多条纹路局部或整体的宽度大于宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常，包括：在所述各条凹纹路中存在一条或多条凹纹路局部或整体的宽度大于第二宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据所述指纹图像中的纹路信息确定所述指纹图像是否存在异常，包括：

将所述指纹图像转换为黑白图像；

在所述黑白图像中的任意一个黑色区域或白色区域的面积大于面积阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种指纹检测装置，包括：

采集模块，用于采集用户的指纹图像；

确定模块，用于根据所述指纹图像中的纹路信息确定所述指纹图像是否存在异常；

提示模块，用于在所述指纹图像存在异常的情况下，输出表示所述指纹图像存在异常的提示信息。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述确定模块包括：

纹路宽度获取子模块，用于获取所述指纹图像中的各条纹路的宽度；

第一异常确定子模块，用于在所述各条纹路中存在一条或多条纹路局部或整体的宽度大于宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述纹路宽度获取子模块包括：第一获取子模块，用于获取所述指纹图像中的各条凸纹路的宽度；

所述第一异常确定子模块包括：第一确定子模块，用于在所述各条凸纹路中存在一条或多条凸纹路局部或整体的宽度大于第一宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述纹路宽度获取子模块包括：第二获取子模块，用于获取所述指纹图像中的各条凹纹路的宽度；

所述第一异常确定子模块包括：第二确定子模块，用于在所述各条凹纹路中存在一条或多条凹纹路局部或整体的宽度大于第二宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述确定模块包括：

黑白图像获取子模块，用于将所述指纹图像转换为黑白图像；

第二异常确定子模块，用于在所述黑白图像中的任意一个黑色区域或白色区域的面积大于面积阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种指纹检测装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

采集用户的指纹图像；

根据所述指纹图像中的纹路信息确定所述指纹图像是否存在异常；

在所述指纹图像存在异常的情况下，输出表示所述指纹图像存在异常的提示信息。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述的方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本公开的指纹检测方法及装置通过采集用户的指纹图像，根据指纹图像中的纹路信息确定指纹图像是否存在异常，并在指纹图像存在异常的情况下，输出表示指纹图像存在异常的提示信息，由此有助于采集到正常的指纹图像，提取完整的指纹特征，从而有助于提高指纹识别的成功率，提高用户的使用体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测方法中步骤s102的一示例性的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测方法中步骤s102的另一示例性的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测方法中黑白图像的示意图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测装置的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测装置的一示例性的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种用于指纹检测的装置800的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测方法的流程图。该方法可以应用于智能手机或平板电脑等具有指纹检测装置的终端设备，在此不作限制。如图1所示，该指纹检测方法，包括以下步骤。

在步骤s101中，采集用户的指纹图像。

指纹图像可以为指纹采集装置采集的具有指纹纹路的图像。本实施例不限制指纹采集装置的类型，例如可以为光学式、硅芯片式或超声波式的指纹采集装置。

本实施例不限制采集用户的指纹图像的过程。例如，可以在指纹录入的过程中，采集用户的指纹图像。再例如，可以在指纹识别的过程中，采集用户的指纹图像。

在步骤s102中，根据该指纹图像中的纹路信息确定该指纹图像是否存在异常。

纹路信息可以为指纹图像具有的指纹纹路的相关信息。本实施例不限制纹路信息的类型，例如纹路信息可以包括纹路的数量、纹路的走向或纹路的宽度等中的一项或多项。

本实施例不限制根据指纹图像中的纹路信息确定该指纹图像是否存在异常的方式。作为本实施例的一个示例，可以根据指纹图像中的纹路的宽度确定该指纹图像是否存在异常。

在步骤s103中，在该指纹图像存在异常的情况下，输出表示该指纹图像存在异常的提示信息。

本实施例不限制提示信息的方式，例如提示信息可以为文字提示信息、灯光提示信息、声音提示信息和震动提示信息中的至少一项。

作为本实施例的一个示例，在指纹图像存在异常的情况下，可以输出表示该指纹图像存在异常的文字提示信息，例如“指纹采集异常，请重新采集”，“手指上有附着物，请清除后重新采集”或者“手指指纹缺失，请更换手指”。

本实施例的指纹检测方法，能够在采集的指纹图像存在异常的情况下，输出表示指纹图像存在异常的提示信息，由此有助于采集到正常的指纹图像，提取完整的指纹特征，从而有助于提高指纹识别的成功率，提高用户的使用体验。

图2是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测方法中步骤s102的一示例性的流程图。如图2所示，根据指纹图像中的纹路信息确定该指纹图像是否存在异常，可以包括以下步骤。

在步骤s201中，获取指纹图像中的各条纹路的宽度。

作为本实施例的一个示例，可以获取指纹图像中的各条凸纹路的宽度。

作为本实施例的另一个示例，可以获取指纹图像中的各条凹纹路的宽度。

作为本实施例的另一个示例，可以获取指纹图像中各条凸纹路和各条凹纹路的宽度。

在步骤s202中，在各条纹路中存在一条或多条纹路局部或整体的宽度大于宽度阈值的情况下，确定该指纹图像存在异常。

指纹图像中的各条纹路凸凹间隔分布，且单条纹路有宽度上限，所以通常不会存在较宽的纹路。在用户的手指表面有附着物的情况下，指纹图像中的某一条或多条凸纹路局部或整体的宽度可能较宽。在用户的手指表面有缺失(例如有伤口)的情况下，指纹图像中的某一条或多条凹纹路局部或整体的宽度可能较宽。通过对指纹图像中的各条纹路局部或整体的宽度的检测，可以确定该指纹图像是否存在异常。

需要说明的是，本领域技术人员应当能够理解，若用户的手指表面有附着物或有缺失(例如有伤口)，则将无法采集到附着物或缺失覆盖部分的指纹图像，从而导致无法从该部分的指纹图像中提取指纹特征(例如中心点、分叉点、方向和/或曲率等)。若用户的手指表面有附着物或有缺失的情况出现在指纹录入的过程中，则将造成指纹模板里没有这部分的指纹特征，在后续指纹识别的过程中，如果附着物或缺失已经不存在，这部分的指纹特征就不会进行比对，降低指纹识别的成功率。若用户的手指表面有附着物或有缺失的情况出现在指纹正常录入后的指纹识别的过程中，则这部分的指纹特征就不会进行比对，同样会降低指纹识别的成功率。

作为本实施例的一个示例，可以获取n1个指纹图像作为样本，从该n1个指纹图像中提取各条纹路的宽度，并将各条纹路的宽度的平均值作为宽度阈值。其中，n1为正整数。可以理解的是，样本数n1越大，确定的宽度阈值越准确。

需要说明的是，本领域技术人员还可以采用各种方式确定宽度阈值，在此不作限定。

本示例通过判断指纹图像中的各条纹路局部或整体的宽度是否大于宽度阈值，确定该指纹图像是否异常，由此有助于采集到正常的指纹图像，提取完整的指纹特征，从而有助于提高指纹识别的成功率，提高用户的使用体验。

在一种可能的实现方式中，获取指纹图像中的各条纹路的宽度(步骤s201)可以包括：获取指纹图像中的各条凸纹路的宽度。在各条纹路中存在一条或多条纹路局部或整体的宽度大于宽度阈值的情况下，确定该指纹图像存在异常(步骤s202)可以包括：在各条凸纹路中存在一条或多条凸纹路局部或整体的宽度大于第一宽度阈值的情况下，确定该指纹图像存在异常。在该实现方式中，在检测到指纹采集装置采集的指纹图像中存在一条凸纹路局部或整体的宽度大于第一宽度阈值的情况下，则确定该指纹图像存在异常。

作为该实现方式的一个示例，可以获取n2个指纹图像作为样本，从该n2个指纹图像中提取各条凸纹路的宽度，并将各条凸纹路的宽度的平均值作为第一宽度阈值。其中，n2为正整数。可以理解的是，样本数n2越大，确定的第一宽度阈值越准确。

需要说明的是，本领域技术人员还可以采用各种方式确定第一宽度阈值，在此不作限定。

该实现方式通过判断指纹图像中的各条凸纹路局部或整体的宽度是否大于第一宽度阈值，确定用户的手指表面是否有附着物，从而确定该指纹图像是否异常，有助于采集到正常的指纹图像。

在一种可能的实现方式中，获取指纹图像中的各条纹路的宽度(步骤s201)可以包括：获取指纹图像中的各条凹纹路的宽度。在各条纹路中存在一条或多条纹路局部或整体的宽度大于宽度阈值的情况下，确定该指纹图像存在异常(步骤s202)可以包括：在各条凹纹路中存在一条或多条凹纹路局部或整体的宽度大于第二宽度阈值的情况下，确定该指纹图像存在异常。在该实现方式中，在检测到指纹采集装置采集的指纹图像中存在一条凹纹路局部或整体的宽度大于第二宽度阈值的情况下，则确定该指纹图像存在异常。

作为该实现方式的一个示例，可以获取n3个指纹图像作为样本，从该n3个指纹图像中提取各条凹纹路的宽度，并将各条凹纹路的宽度的平均值作为第二宽度阈值。其中，n3为正整数。可以理解的是，样本数n3越大，确定的第二宽度阈值越准确。

需要说明的是，本领域技术人员还可以采用各种方式确定第二宽度阈值，在此不作限定。

该实现方式通过判断指纹图像中的各条凹纹路局部或整体的宽度是否大于第二宽度阈值，确定用户的手指表面是否有缺失(例如有伤口)，从而确定该指纹图像是否异常，有助于采集到正常的指纹图像。

图3是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测方法中步骤s102的另一示例性的流程图。如图3所示，根据指纹图像中的纹路信息确定该指纹图像是否存在异常，可以包括以下步骤。

在步骤s301中，将指纹图像转换为黑白图像。

图4是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测方法中黑白图像的示意图。在图4中，黑色纹路可以为凸纹路，白色纹路可以为凹纹路。指纹图像中的各条纹路凸凹间隔分布，且单条纹路有宽度上限，所以通常不会存在一个面积较大的的黑色区域或白色区域。在用户的手指表面有附着物的情况下，黑白图像中的某一个或多个黑色区域的面积可能较大。在用户的手指表面有缺失(例如有伤口)的情况下，指纹图像中的某一个或多个白色区域的面积可能较大。通过对黑白图像中的各个黑色区域或各个白色区域的面积的检测，可以确定该指纹图像是否存在异常。

需要说明的是，将指纹图像转换为黑白图像只是众多方法中的一种，本领域技术人员也可以将指纹图像转换为其他仅包括两个颜色值的图像。例如，可以将指纹图像转换为红蓝图像，红色纹路可以为凸纹路，蓝色纹路可以为凸纹路。

在步骤s302中，在该黑白图像中的任意一个黑色区域或白色区域的面积大于面积阈值的情况下，确定该指纹图像存在异常。

本实施例不限制面积阈值的确定方式，例如面积阈值可以为预先设置的阈值。

作为本实施例的一个示例，若检测到在黑白图像中存在一个黑色区域的面积大于面积阈值，则确定该指纹图像存在异常，并输出表示该指纹图像存在异常的文字提示信息，例如“手指上有附着物，请清除后重新采集”。

作为本实施例的另一个示例，若检测到在黑白图像中存在一个白色区域的面积大于面积阈值，则确定该指纹图像存在异常，并输出表示该指纹图像存在异常的文字提示信息，例如“手指指纹缺失，请更换手指”。

本示例通过判断指纹图像转换为的黑白图像中的各个黑色区域或各个白色区域的面积是否大于面积阈值，确定该指纹图像是否异常，由此有助于采集到正常的指纹图像，提取完整的指纹特征，从而有助于提高指纹识别的成功率，提高用户的使用体验。

图5是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测装置的框图。参照图5，该装置包括采集模块11，确定模块13和提示模块15。

该采集模块11被配置为采集用户的指纹图像。该确定模块13被配置为根据所述指纹图像中的纹路信息确定所述指纹图像是否存在异常。该提示模块15被配置为在所述指纹图像存在异常的情况下，输出表示所述指纹图像存在异常的提示信息。

图6是根据一示例性实施例示出的一种指纹检测装置的一示例性的框图。参照图6：

在一种可能的实现方式中，所述确定模块13包括纹路宽度获取子模块131和第一异常确定子模块133。

该纹路宽度获取子模块131被配置为获取所述指纹图像中的各条纹路的宽度。该第一异常确定子模块133被配置为在所述各条纹路中存在一条或多条纹路局部或整体的宽度大于宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

在一种可能的实现方式中，所述纹路宽度获取子模块131包括第一获取子模块。该第一获取子模块被配置为获取所述指纹图像中的各条凸纹路的宽度。所述第一异常确定子模块133包括第一确定子模块。该第一确定子模块被配置为在所述各条凸纹路中存在一条或多条凸纹路局部或整体的宽度大于第一宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

在一种可能的实现方式中，所述纹路宽度获取子模块131包括第二获取子模块。该第二获取子模块被配置为获取所述指纹图像中的各条凹纹路的宽度。所述第一异常确定子模块133包括第二确定子模块。该第二确定子模块被配置为在所述各条凹纹路中存在一条或多条凹纹路局部或整体的宽度大于第二宽度阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块13包括黑白图像获取子模块135和第二异常确定子模块137。

该黑白图像获取子模块135被配置为将所述指纹图像转换为黑白图像。第二异常确定子模块137被配置为在所述黑白图像中的任意一个黑色区域或白色区域的面积大于面积阈值的情况下，确定所述指纹图像存在异常。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本实施例的指纹检测装置，能够在采集的指纹图像存在异常的情况下，输出表示指纹图像存在异常的提示信息，由此有助于采集到正常的指纹图像，提取完整的指纹特征，从而有助于提高指纹识别的成功率，提高用户的使用体验。

图7是根据一示例性实施例示出的一种用于指纹检测的装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到装置800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。