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      指紋識別方法、裝置和移動終端的制作方法

      文檔序號:10594550閱讀:416來源:國知局
      指紋識別方法、裝置和移動終端的制作方法
      【專利摘要】本發(fā)明提出一種指紋識別方法、裝置和移動終端,該指紋識別方法包括:采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像;采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像;計算第一圖像和第二圖像的差值圖像;根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。該方法能夠提高指紋識別的準確度。
      【專利說明】
      指紋識別方法、裝置和移動終端
      技術領域
      [0001]本發(fā)明涉及移動通信技術領域,尤其涉及一種指紋識別方法、裝置和移動終端。
      【背景技術】
      [0002]目前移動終端上設置指紋識別模塊已很普遍。指紋識別不僅可以用于解鎖、喚醒等功能,也是移動支付的重要一環(huán)。
      [0003]相關技術中,在指紋識別時,通常是采集指紋圖像,再將采集的指紋圖像與已存儲的指紋圖像進行比對,得到識別結果。
      [0004]但是,由于人個體的差異性,會存在一些較難識別的指紋,例如,油指紋和濕指紋,油指紋是指多油的人產(chǎn)生的指紋,濕指紋是指多汗的人產(chǎn)生的指紋。這兩類人產(chǎn)生的指紋圖像都比較模糊,不易識別。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0005]本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。
      [0006]為此,本發(fā)明的一個目的在于提出一種指紋識別方法,該方法可以提高指紋識別的準確度。
      [0007]本發(fā)明的另一個目的在于提出一種指紋識別裝置。
      [0008]本發(fā)明的另一個目的在于提出一種移動終端。
      [0009]為達到上述目的,本發(fā)明第一方面實施例提出的指紋識別方法,包括:采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像;采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像;計算第一圖像和第二圖像的差值圖像;根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      [0010]本發(fā)明第一方面實施例提出的指紋識別方法,通過計算第一圖像和第二圖像的差值圖像,根據(jù)差值圖像進行指紋識別,由于差值圖像中可以去除汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,因此可以提高指紋識別的準確度。
      [0011]為達到上述目的,本發(fā)明第二方面實施例提出的指紋識別裝置,包括:第一采集模塊,用于采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像;第二采集模塊,用于采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像;計算模塊,用于計算第一圖像和第二圖像的差值圖像;第一識別模塊,用于根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      [0012]本發(fā)明第二方面實施例提出的指紋識別裝置,通過計算第一圖像和第二圖像的差值圖像,根據(jù)差值圖像進行指紋識別,由于差值圖像中可以去除汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,因此可以提高指紋識別的準確度。
      [0013]為達到上述目的,本發(fā)明第三方面實施例提出的移動終端,包括:殼體、處理器、存儲器、電路板和電源電路,其中,電路板安置在殼體圍成的空間內(nèi)部,處理器和存儲器設置在電路板上;電源電路,用于為移動終端的各個電路或器件供電;存儲器用于存儲可執(zhí)行程序代碼;處理器通過讀取存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與可執(zhí)行程序代碼對應的程序,以用于執(zhí)行以下步驟:采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像;采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像;計算第一圖像和第二圖像的差值圖像;根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      [0014]本發(fā)明第三方面實施例提出的移動終端,通過計算第一圖像和第二圖像的差值圖像,根據(jù)差值圖像進行指紋識別,由于差值圖像中可以去除汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,因此可以提高指紋識別的準確度。
      [0015]本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出,部分將從下面的描述中變得明顯,或通過本發(fā)明的實踐了解到。
      【附圖說明】
      [0016]本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解,其中:
      [0017]圖1是本發(fā)明一個實施例提出的指紋識別方法的流程示意圖;
      [0018]圖2是本發(fā)明實施例中二種圖像的不意圖;
      [0019]圖3是本發(fā)明另一個實施例提出的指紋識別方法的流程示意圖;
      [0020]圖4是本發(fā)明另一個實施例提出的指紋識別方法的流程示意圖;
      [0021]圖5是本發(fā)明一個實施例提出的指紋識別裝置的結構示意圖;
      [0022]圖6是本發(fā)明另一個實施例提出的指紋識別裝置的結構示意圖;
      [0023]圖7是本發(fā)明一個實施例提出的移動終端的結構示意圖。
      【具體實施方式】
      [0024]下面詳細描述本發(fā)明的實施例,所述實施例的示例在附圖中示出,其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的模塊或具有相同或類似功能的模塊。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的,僅用于解釋本發(fā)明,而不能理解為對本發(fā)明的限制。相反,本發(fā)明的實施例包括落入所附加權利要求書的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同物。
      [0025]圖1是本發(fā)明一個實施例提出的指紋識別方法的流程示意圖。
      [0026]參見圖1,該方法包括:
      [0027]Sll:采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像。
      [0028]其中,在需要指紋識別時,可以要求用戶將手指按壓在指紋模組上,以采集指紋圖像。
      [0029]因此,當用戶將手指按壓在指紋模組上后,指紋模組會采集到此時的指紋圖像,該圖像可以稱為第一圖像。
      [0030]當用戶的指紋是濕指紋或油指紋時,此時采集的第一圖像是很模糊的,如果直接識別,會造成識別錯誤。
      [0031]S12:采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像。
      [0032]當用戶將手指抬起后,汗液油污會殘留在指紋模組表面,而且布局非常有規(guī)律,類似于指紋紋路,其實這個紋路恰好就是指峰指谷之間的溝壑,因為汗液油污把這個溝壑填滿之后,第一圖像才會變得很模糊。
      [0033]另外,指紋模組本身也具有噪點和基準值。
      [0034]在用戶將手指抬起后,此時采集的圖像可以稱為第二圖像,該第二圖像包含了汗液油污信息,還包含了指紋模組本身的噪點和基準值。
      [0035]S13:計算第一圖像和第二圖像的差值圖像。
      [0036]指紋識別模塊可以獲取指紋模組采集的第一圖像和第二圖像,并在獲取到第一圖像和第二圖像后,可以計算兩者的差值,將第一圖像減去第二圖像,得到差值圖像。
      [0037]S14:根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      [0038]指紋識別模塊在得到差值圖像后,可以依據(jù)該差值圖像進行指紋識別。
      [0039]例如,參見圖2,第一圖像21是模糊的圖像,第二圖像22是包含了指紋識別模組上殘留的汗液油污及指紋模組本身噪點和基準值的圖像,將第一圖像21減去第二圖像22后,可以得到差值圖像23,差值圖像23是很清晰的圖像,并且差值圖像23中去除了汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,是用戶的真實指紋信息,因此,可以根據(jù)該差值圖像進行指紋識別。
      [0040]例如,將差值圖像與已存儲的指紋圖像進行比對,如果兩者在誤差范圍內(nèi)一致,則指紋識別結果是成功,之后可以進行解鎖、支付等操作,否則,指紋識別結果是失敗,拒絕相關操作。
      [0041]本實施例中,通過計算第一圖像和第二圖像的差值圖像,根據(jù)差值圖像進行指紋識別,由于差值圖像中可以去除汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,因此可以提高指紋識別的準確度。
      [0042]圖3是本發(fā)明另一個實施例提出的指紋識別方法的流程示意圖。
      [0043]參見圖3,本實施例的方法包括:
      [0044]S31:采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像。
      [0045]其中,在需要指紋識別時,可以要求用戶將手指按壓在指紋模組上,以采集指紋圖像。
      [0046]因此,當用戶將手指按壓在指紋模組上后,指紋模組會采集到此時的指紋圖像,該圖像可以稱為第一圖像。
      [0047]S32:在手指抬起后,直接采集第二圖像,第二圖像是手指抬起后的圖像。
      [0048]本實施例中,指紋模組在檢測到手指抬起后,可以直接采集第二圖像。
      [0049]當用戶將手指抬起后,汗液油污會殘留在指紋模組表面,而且布局非常有規(guī)律,類似于指紋紋路,其實這個紋路恰好就是指峰指谷之間的溝壑,因為汗液油污把這個溝壑填滿之后,第一圖像才會變得很模糊。
      [0050]另外,指紋模組本身也具有噪點和基準值。
      [0051]在用戶將手指抬起后,此時采集的圖像可以稱為第二圖像,該第二圖像包含了汗液油污信息,還包含了指紋模組本身的噪點和基準值。
      [0052]S33:計算第一圖像和第二圖像的差值圖像。
      [0053]指紋識別模塊可以獲取指紋模組采集的第一圖像和第二圖像,并在獲取到第一圖像和第二圖像后,可以計算兩者的差值,將第一圖像減去第二圖像,得到差值圖像。
      [0054]S34:根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      [0055]指紋識別模塊在得到差值圖像后,可以依據(jù)該差值圖像進行指紋識別。
      [0056]例如,參見圖2,第一圖像21是模糊的圖像,第二圖像22是包含了指紋識別模組上殘留的汗液油污及指紋模組本身噪點和基準值的圖像,將第一圖像21減去第二圖像22后,可以得到差值圖像23,差值圖像23是很清晰的圖像,并且差值圖像23中去除了汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,是用戶的真實指紋信息,因此,可以根據(jù)該差值圖像進行指紋識別。
      [0057]例如,將差值圖像與已存儲的指紋圖像進行比對,如果兩者在誤差范圍內(nèi)一致,則指紋識別結果是成功,之后可以進行解鎖、支付等操作,否則,指紋識別結果是失敗,拒絕相關操作。
      [0058]本實施例中,通過計算第一圖像和第二圖像的差值圖像,根據(jù)差值圖像進行指紋識別,由于差值圖像中可以去除汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,因此可以提高指紋識別的準確度。另外,本實施例中,通過在檢測到手指抬起后,直接采集第二圖像,可以不限于指紋是否是油濕指紋,具有通用性。
      [0059]圖4是本發(fā)明另一個實施例提出的指紋識別方法的流程示意圖。
      [0060]參見圖4,本實施例的方法包括:
      [0061]S41:采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像。
      [0062]其中,在需要指紋識別時,可以要求用戶將手指按壓在指紋模組上,以采集指紋圖像。
      [0063]因此,當用戶將手指按壓在指紋模組上后,指紋模組會采集到此時的指紋圖像,該圖像可以稱為第一圖像。
      [0064]S42:在手指抬起后,判斷所述第一圖像是否是模糊圖像,若是,執(zhí)行S43,否則執(zhí)行S46。
      [0065]其中,在判斷第一圖像是否是模糊圖像時,可以是計算第一圖像的指令得分,并與預設的閾值進行比對,如果小于閾值,則判斷出第一圖像是模糊圖像,否則判斷出第一圖像不是模糊圖像。
      [0066]在計算第一圖像的質(zhì)量得分時,可以采用通常的指紋圖像質(zhì)量評價算法,例如,根據(jù)第一圖像中的紋路清晰度信息、黑白對比度信息、特征點信息等計算第一圖像的質(zhì)量得分。當?shù)谝粓D像的質(zhì)量得分越高時,表明第一圖像的質(zhì)量越好,圖像清晰度越高。
      [0067]S43:采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像。
      [0068]本實施例中,可以在第一圖像是模糊圖像時才采集第二圖像,如果第一圖像不是模糊圖像,則可以直接根據(jù)第一圖像進行指紋識別,不需要再采集第二圖像。
      [0069]當用戶將手指抬起后,汗液油污會殘留在指紋模組表面,而且布局非常有規(guī)律,類似于指紋紋路,其實這個紋路恰好就是指峰指谷之間的溝壑,因為汗液油污把這個溝壑填滿之后,第一圖像才會變得很模糊。
      [0070]另外,指紋模組本身也具有噪點和基準值。
      [0071]在用戶將手指抬起后,此時采集的圖像可以稱為第二圖像,該第二圖像包含了汗液油污信息,還包含了指紋模組本身的噪點和基準值。
      [0072]S44:計算第一圖像和第二圖像的差值圖像。
      [0073]指紋識別模塊可以獲取指紋模組采集的第一圖像和第二圖像,并在獲取到第一圖像和第二圖像后,可以計算兩者的差值,將第一圖像減去第二圖像,得到差值圖像。
      [0074]S45:根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      [0075]指紋識別模塊在得到差值圖像后,可以依據(jù)該差值圖像進行指紋識別。
      [0076]例如,參見圖2,第一圖像21是模糊的圖像,第二圖像22是包含了指紋識別模組上殘留的汗液油污及指紋模組本身噪點和基準值的圖像,將第一圖像21減去第二圖像22后,可以得到差值圖像23,差值圖像23是很清晰的圖像,并且差值圖像23中去除了汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,是用戶的真實指紋信息,因此,可以根據(jù)該差值圖像進行指紋識別。
      [0077]例如,將差值圖像與已存儲的指紋圖像進行比對,如果兩者在誤差范圍內(nèi)一致,則指紋識別結果是成功,之后可以進行解鎖、支付等操作,否則,指紋識別結果是失敗,拒絕相關操作。
      [0078]S46:根據(jù)所述第一圖像進行指紋識別。
      [0079]其中,當采集的第一圖像就是清晰的指紋圖像時,則直接采用該指紋圖像進行指紋識別。
      [0080]本實施例中,通過計算第一圖像和第二圖像的差值圖像,根據(jù)差值圖像進行指紋識別,由于差值圖像中可以去除汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,因此可以提高指紋識別的準確度。另外,本實施例中,通過第一圖像是否是模糊圖像進行區(qū)分處理,可以在第一圖像是清晰的時候,無需再次采集第二圖像,降低運算量。
      [0081]圖5是本發(fā)明一個實施例提出的指紋識別裝置的結構示意圖。
      [0082]參見圖5,該裝置50包括:第一采集模塊51、第二采集模塊52、計算模塊53和第一識別模塊54。
      [0083]第一采集模塊51,用于采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像。
      [0084]其中,在需要指紋識別時,可以要求用戶將手指按壓在指紋模組上,以采集指紋圖像。
      [0085]因此,當用戶將手指按壓在指紋模組上后,指紋模組會采集到此時的指紋圖像,該圖像可以稱為第一圖像。
      [0086]當用戶的指紋是濕指紋或油指紋時,此時采集的第一圖像是很模糊的,如果直接識別,會造成識別錯誤。
      [0087]第二采集模塊52,用于采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像。
      [0088]當用戶將手指抬起后,汗液油污會殘留在指紋模組表面,而且布局非常有規(guī)律,類似于指紋紋路,其實這個紋路恰好就是指峰指谷之間的溝壑,因為汗液油污把這個溝壑填滿之后,第一圖像才會變得很模糊。
      [0089]另外,指紋模組本身也具有噪點和基準值。
      [0090]在用戶將手指抬起后,此時采集的圖像可以稱為第二圖像,該第二圖像包含了汗液油污信息,還包含了指紋模組本身的噪點和基準值。
      [0091]計算模塊53,用于計算第一圖像和第二圖像的差值圖像。
      [0092]指紋識別模塊可以獲取指紋模組采集的第一圖像和第二圖像,并在獲取到第一圖像和第二圖像后,可以計算兩者的差值,將第一圖像減去第二圖像,得到差值圖像。
      [0093]第一識別模塊54,用于根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      [0094]指紋識別模塊在得到差值圖像后,可以依據(jù)該差值圖像進行指紋識別。
      [0095]例如,參見圖2,第一圖像21是模糊的圖像,第二圖像22是包含了指紋識別模組上殘留的汗液油污及指紋模組本身噪點和基準值的圖像,將第一圖像21減去第二圖像22后,可以得到差值圖像23,差值圖像23是很清晰的圖像,并且差值圖像23中去除了汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,是用戶的真實指紋信息,因此,可以根據(jù)該差值圖像進行指紋識別。
      [0096]例如,將差值圖像與已存儲的指紋圖像進行比對,如果兩者在誤差范圍內(nèi)一致,則指紋識別結果是成功,之后可以進行解鎖、支付等操作,否則,指紋識別結果是失敗,拒絕相關操作。
      [0097]—些實施例中,所述第二采集模塊52具體用于:
      [0098]在手指抬起后,直接采集第二圖像。
      [0099]一些實施例中,參見圖6,該裝置50還包括:
      [0100]判斷模塊55,用于在手指抬起后,判斷所述第一圖像是否是模糊圖像;
      [0101]其中,在判斷第一圖像是否是模糊圖像時,可以是計算第一圖像的指令得分,并與預設的閾值進行比對,如果小于閾值,則判斷出第一圖像是模糊圖像,否則判斷出第一圖像不是模糊圖像。
      [0102]在計算第一圖像的質(zhì)量得分時,可以采用通常的指紋圖像質(zhì)量評價算法,例如,根據(jù)第一圖像中的紋路清晰度信息、黑白對比度信息、特征點信息等計算第一圖像的質(zhì)量得分。當?shù)谝粓D像的質(zhì)量得分越高時,表明第一圖像的質(zhì)量越好,圖像清晰度越高。
      [0103]所述第二采集模塊52具體用于:在所述判斷模塊判斷出所述第一圖像是模糊圖像時,采集第二圖像。
      [0104]一些實施例中,參見圖6,該裝置50還包括:
      [0105]第二識別模塊56,用于在所述判斷模塊判斷出所述第一圖像不是模糊圖像時,根據(jù)所述第一圖像進行指紋識別。
      [0106]其中,當采集的第一圖像就是清晰的指紋圖像時,則直接采用該指紋圖像進行指紋識別。
      [0107]可以理解的是,本實施例的移動終端與上述的方法實施例對應,具體內(nèi)容可以參見方法實施例中的描述,在此不再詳細說明。
      [0108]本實施例中,通過計算第一圖像和第二圖像的差值圖像,根據(jù)差值圖像進行指紋識別,由于差值圖像中可以去除汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,因此可以提高指紋識別的準確度。
      [0109]圖7是本發(fā)明一個實施例提出的移動終端的結構示意圖。
      [0110]參見圖7,該移動終端70包括:殼體71、處理器72、存儲器73、電路板74、電源電路75和傳感器76,其中,電路板74安置在殼體71圍成的空間內(nèi)部,處理器72和存儲器73設置在電路板74上;電源電路75,用于為移動終端的各個電路或器件供電;存儲器73用于存儲可執(zhí)行程序代碼;處理器72通過讀取存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與可執(zhí)行程序代碼對應的程序。傳感器76用于執(zhí)行以下步驟:
      [0111]采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像;
      [0112]采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像;
      [0113]計算第一圖像和第二圖像的差值圖像;
      [0114]根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      [0115]可選的,所述采集第二圖像,包括:
      [0116]在手指抬起后,直接采集第二圖像。
      [0117]可選的,所述采集第二圖像,包括:
      [0118]在手指抬起后,判斷所述第一圖像是否是模糊圖像;
      [0119]如果第一圖像是模糊圖像,則采集第二圖像。
      [0120]可選的,還包括:
      [0121]如果第一圖像不是模糊圖像,則根據(jù)所述第一圖像進行指紋識別。
      [0122]可選的,所述判斷所述第一圖像是否是模糊圖像,包括:
      [0123]計算所述第一圖像的質(zhì)量得分;
      [0124]如果所述質(zhì)量得分小于預設的閾值,則判斷出所述第一圖像是模糊圖像。
      [0125]可以理解的是,本實施例的移動終端與上述的方法實施例對應,具體內(nèi)容可以參見方法實施例中的描述,在此不再詳細說明。
      [0126]本實施例中,通過計算第一圖像和第二圖像的差值圖像,根據(jù)差值圖像進行指紋識別,由于差值圖像中可以去除汗液油污及指紋模組本身噪聲的影響,因此可以提高指紋識別的準確度。
      [0127]需要說明的是,在本發(fā)明的描述中,術語“第一”、“第二”等僅用于描述目的,而不能理解為指示或暗示相對重要性。此外,在本發(fā)明的描述中,除非另有說明,“多個”的含義是指至少兩個。
      [0128]流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為,表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分,并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn),其中可以不按所示出或討論的順序,包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序,來執(zhí)行功能,這應被本發(fā)明的實施例所屬技術領域的技術人員所理解。
      [0129]應當理解,本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式中,多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現(xiàn)。例如,如果用硬件來實現(xiàn),和在另一實施方式中一樣,可用本領域公知的下列技術中的任一項或他們的組合來實現(xiàn):具有用于對數(shù)據(jù)信號實現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路,具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路,可編程門陣列(PGA),現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)等。
      [0130]本技術領域的普通技術人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件完成,所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中,該程序在執(zhí)行時,包括方法實施例的步驟之一或其組合。
      [0131 ]此外,在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中,也可以是各個單元單獨物理存在,也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn),也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時,也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。
      [0132]上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器,磁盤或光盤等。
      [0133]在本說明書的描述中,參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特征、結構、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中,對上述術語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且,描述的具體特征、結構、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。
      [0134]盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例,可以理解的是,上述實施例是示例性的,不能理解為對本發(fā)明的限制,本領域的普通技術人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
      【主權項】
      1.一種指紋識別方法,其特征在于,包括: 采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像; 采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像; 計算第一圖像和第二圖像的差值圖像; 根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。2.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集第二圖像,包括: 在手指抬起后,直接采集第二圖像。3.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集第二圖像,包括: 在手指抬起后,判斷所述第一圖像是否是模糊圖像; 如果第一圖像是模糊圖像,則采集第二圖像。4.根據(jù)權利要求3所述的方法,其特征在于,還包括: 如果第一圖像不是模糊圖像,則根據(jù)所述第一圖像進行指紋識別。5.根據(jù)權利要求3所述的方法,其特征在于,所述判斷所述第一圖像是否是模糊圖像,包括: 計算所述第一圖像的質(zhì)量得分; 如果所述質(zhì)量得分小于預設的閾值,則判斷出所述第一圖像是模糊圖像。6.一種指紋識別裝置,其特征在于,包括: 第一采集模塊,用于采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像; 第二采集模塊,用于采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像; 計算模塊,用于計算第一圖像和第二圖像的差值圖像; 第一識別模塊,用于根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。7.根據(jù)權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述第二采集模塊具體用于: 在手指抬起后,直接采集第二圖像。8.根據(jù)權利要求6所述的裝置,其特征在于,還包括: 判斷模塊,用于在手指抬起后,判斷所述第一圖像是否是模糊圖像; 所述第二采集模塊具體用于:在所述判斷模塊判斷出所述第一圖像是模糊圖像時,采集第二圖像。9.根據(jù)權利要求8所述的裝置,其特征在于,還包括: 第二識別模塊,用于在所述判斷模塊判斷出所述第一圖像不是模糊圖像時,根據(jù)所述第一圖像進行指紋識別。10.—種移動終端,其特征在于,包括:殼體、處理器、存儲器、電路板和電源電路,其中,電路板安置在殼體圍成的空間內(nèi)部,處理器和存儲器設置在電路板上;電源電路,用于為移動終端的各個電路或器件供電;存儲器用于存儲可執(zhí)行程序代碼;處理器通過讀取存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與可執(zhí)行程序代碼對應的程序,以用于執(zhí)行以下步驟: 采集第一圖像,所述第一圖像是手指按壓后產(chǎn)生的圖像; 采集第二圖像,所述第二圖像是手指抬起后的圖像; 計算第一圖像和第二圖像的差值圖像; 根據(jù)所述差值圖像進行指紋識別。
      【文檔編號】G06K9/00GK105956541SQ201610270461
      【公開日】2016年9月21日
      【申請日】2016年4月27日
      【發(fā)明人】周意保
      【申請人】廣東歐珀移動通信有限公司
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