CN106250861A - 一种指纹识别*** - Google Patents

一种指纹识别*** Download PDF

Info

Publication number
CN106250861A
CN106250861A CN201610642906.2A CN201610642906A CN106250861A CN 106250861 A CN106250861 A CN 106250861A CN 201610642906 A CN201610642906 A CN 201610642906A CN 106250861 A CN106250861 A CN 106250861A
Authority
CN
China
Prior art keywords
unit
fingerprint
live body
fingerprint recognition
judging unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610642906.2A
Other languages
English (en)
Inventor
潘帆
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Lianzhongzhi Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Lianzhongzhi Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Lianzhongzhi Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Lianzhongzhi Technology Co Ltd
Priority to CN201610642906.2A priority Critical patent/CN106250861A/zh
Publication of CN106250861A publication Critical patent/CN106250861A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/40—Spoof detection, e.g. liveness detection
    • G06V40/45—Detection of the body part being alive
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明公开了一种指纹识别***，所述***包括：采集单元，所述采集单元用于采集用户指纹信息；判断单元，所述判断单元用于对用户的手指进行活体判断；提取单元，所述提取单元用于当判断单元判断出为活体时，对采集的指纹信息进行指纹特征提取；识别单元，所述识别单元用于基于提取的指纹特征在指纹存中对指纹进行识别，实现了***设计合理，能够对指纹进行活体判断，安全性较高的技术效果。

Description

一种指纹识别***
技术领域
本发明涉及指纹识别领域，具体地，涉及一种指纹识别***。
背景技术
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。
在现有技术中，指纹识别的应用非常广泛，如打开、门锁、安全验证等，但是，现有的指纹识别存在安全隐患，如当用户采用假肢或者***进行指纹识别时，同样能够通过指纹识别，导致安全性较低。
综上所述，本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
在现有技术中，现有的指纹识别***存在安全隐患，安全性较低的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种指纹识别***，解决了现有的指纹识别***存在安全隐患，安全性较低的技术问题，实现了***设计合理，能够对指纹进行活体判断，安全性较高的技术效果。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种指纹识别***，所述***包括：
采集单元，所述采集单元用于采集用户指纹信息；
判断单元，所述判断单元用于对用户的手指进行活体判断；
提取单元，所述提取单元用于当判断单元判断出为活体时，对采集的指纹信息进行指纹特征提取；
识别单元，所述识别单元用于基于提取的指纹特征在指纹存中对指纹进行识别。
其中，所述***还包括显示单元，所述显示单元用于对***的识别过程进行实时显示。
其中，所述判断单元具体包括：
采集模块，所述采集模块用于采集用户手指的脉搏信息；
判断模块，所述判断模块用于基于采集的脉搏信息进行活体判断。
其中，所述***还包括报警单元，所述报警单元用于在识别失败时进行报警。
其中，所述***还包括更新模块，所述更新模块用于对***存储的指纹信息进行更新。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了将指纹识别***设计为包括：采集单元，所述采集单元用于采集用户指纹信息；判断单元，所述判断单元用于对用户的手指进行活体判断；提取单元，所述提取单元用于当判断单元判断出为活体时，对采集的指纹信息进行指纹特征提取；识别单元，所述识别单元用于基于提取的指纹特征在指纹存中对指纹进行识别的技术方案，所以，有效解决了现有的指纹识别***存在安全隐患，安全性较低的技术问题，进而实现了***设计合理，能够对指纹进行活体判断，安全性较高的技术效果。
附图说明
图1是本申请实施例一中指纹识别***的组成示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种指纹识别***，解决了现有的指纹识别***存在安全隐患，安全性较低的技术问题，实现了***设计合理，能够对指纹进行活体判断，安全性较高的技术效果。
本申请实施中的技术方案为解决上述技术问题。总体思路如下：
采用了将指纹识别***设计为包括：采集单元，所述采集单元用于采集用户指纹信息；判断单元，所述判断单元用于对用户的手指进行活体判断；提取单元，所述提取单元用于当判断单元判断出为活体时，对采集的指纹信息进行指纹特征提取；识别单元，所述识别单元用于基于提取的指纹特征在指纹存中对指纹进行识别的技术方案，所以，有效解决了现有的指纹识别***存在安全隐患，安全性较低的技术问题，进而实现了***设计合理，能够对指纹进行活体判断，安全性较高的技术效果。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
实施例一：
在实施例一中，请参考图1，提供了一种指纹识别***，所述***包括：
采集单元，所述采集单元用于采集用户指纹信息；
判断单元，所述判断单元用于对用户的手指进行活体判断；
提取单元，所述提取单元用于当判断单元判断出为活体时，对采集的指纹信息进行指纹特征提取；
识别单元，所述识别单元用于基于提取的指纹特征在指纹存中对指纹进行识别。
其中，所述***还包括显示单元，所述显示单元用于对***的识别过程进行实时显示。
其中，所述判断单元具体包括：
采集模块，所述采集模块用于采集用户手指的脉搏信息；
判断模块，所述判断模块用于基于采集的脉搏信息进行活体判断。
其中，所述***还包括报警单元，所述报警单元用于在识别失败时进行报警。
其中，所述***还包括更新模块，所述更新模块用于对***存储的指纹信息进行更新。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了将指纹识别***设计为包括：采集单元，所述采集单元用于采集用户指纹信息；判断单元，所述判断单元用于对用户的手指进行活体判断；提取单元，所述提取单元用于当判断单元判断出为活体时，对采集的指纹信息进行指纹特征提取；识别单元，所述识别单元用于基于提取的指纹特征在指纹存中对指纹进行识别的技术方案，所以，有效解决了现有的指纹识别***存在安全隐患，安全性较低的技术问题，进而实现了***设计合理，能够对指纹进行活体判断，安全性较高的技术效果。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (5)

1.一种指纹识别***，其特征在于，所述***包括：
采集单元，所述采集单元用于采集用户指纹信息；
判断单元，所述判断单元用于对用户的手指进行活体判断；
提取单元，所述提取单元用于当判断单元判断出为活体时，对采集的指纹信息进行指纹特征提取；
识别单元，所述识别单元用于基于提取的指纹特征在指纹存中对指纹进行识别。
2.根据权利要求1所述的指纹识别***，其特征在于，所述***还包括显示单元，所述显示单元用于对***的识别过程进行实时显示。
3.根据权利要求1所述的指纹识别***，其特征在于，所述判断单元具体包括：
采集模块，所述采集模块用于采集用户手指的脉搏信息；
判断模块，所述判断模块用于基于采集的脉搏信息进行活体判断。
4.根据权利要求1所述的指纹识别***，其特征在于，所述***还包括报警单元，所述报警单元用于在识别失败时进行报警。
5.根据权利要求1所述的指纹识别***，其特征在于，所述***还包括更新模块，所述更新模块用于对***存储的指纹信息进行更新。
CN201610642906.2A 2016-08-09 2016-08-09 一种指纹识别*** Pending CN106250861A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610642906.2A CN106250861A (zh) 2016-08-09 2016-08-09 一种指纹识别***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610642906.2A CN106250861A (zh) 2016-08-09 2016-08-09 一种指纹识别***

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106250861A true CN106250861A (zh) 2016-12-21

Family

ID=58078571

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610642906.2A Pending CN106250861A (zh) 2016-08-09 2016-08-09 一种指纹识别***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106250861A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106682476A (zh) * 2016-12-30 2017-05-17 珠海市魅族科技有限公司 电子装置及指纹活体启动方法
CN106802697A (zh) * 2016-12-30 2017-06-06 珠海市魅族科技有限公司 传感装置及使用所述传感装置的电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101458849A (zh) * 2008-12-15 2009-06-17 罗占峰 一种多功能活体防伪卡片识读机及其识读方法
US20100008552A1 (en) * 2008-07-14 2010-01-14 Union Community Co., Ltd. Apparatus for distinguishing living body fingerprint and method thereof
CN103761465A (zh) * 2014-02-14 2014-04-30 上海云亨科技有限公司 一种身份验证的方法及装置
CN103839052A (zh) * 2014-03-05 2014-06-04 中山微盾信息科技有限公司 一种手指静脉识别装置及其实现方法
CN104091109A (zh) * 2014-07-30 2014-10-08 中山艺展装饰工程有限公司 指纹加指静脉双模态验证电脑管理员身份的***及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100008552A1 (en) * 2008-07-14 2010-01-14 Union Community Co., Ltd. Apparatus for distinguishing living body fingerprint and method thereof
CN101458849A (zh) * 2008-12-15 2009-06-17 罗占峰 一种多功能活体防伪卡片识读机及其识读方法
CN103761465A (zh) * 2014-02-14 2014-04-30 上海云亨科技有限公司 一种身份验证的方法及装置
CN103839052A (zh) * 2014-03-05 2014-06-04 中山微盾信息科技有限公司 一种手指静脉识别装置及其实现方法
CN104091109A (zh) * 2014-07-30 2014-10-08 中山艺展装饰工程有限公司 指纹加指静脉双模态验证电脑管理员身份的***及方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106682476A (zh) * 2016-12-30 2017-05-17 珠海市魅族科技有限公司 电子装置及指纹活体启动方法
CN106802697A (zh) * 2016-12-30 2017-06-06 珠海市魅族科技有限公司 传感装置及使用所述传感装置的电子设备
CN106682476B (zh) * 2016-12-30 2019-09-20 珠海市魅族科技有限公司 电子装置及指纹活体启动方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Reddy Lip prints: An overview in forensic dentistry
CN104107134B (zh) 基于肌电反馈的上肢训练方法及***
Sufi et al. ECG-based authentication
Dai et al. Extracting and classifying spatial muscle activation patterns in forearm flexor muscles using high-density electromyogram recordings
CN104055522A (zh) 一种心律失常情况下心电信号身份识别方法
Kumar et al. A survey paper on altered fingerprint identification & classification
CN102106734A (zh) 一种人体身份识别***
Matos et al. Embedded system for individual recognition based on ECG Biometrics
CN110287918A (zh) 活体识别方法及相关产品
Bassiouni et al. A machine learning technique for person identification using ECG signals
CN106250861A (zh) 一种指纹识别***
CN106778498A (zh) 一种增强指纹图像识别的方法
Hao et al. Distinct neural patterns enable grasp types decoding in monkey dorsal premotor cortex
KR20150138559A (ko) 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법
CN107526952B (zh) 基于多通道表面肌电信号的身份识别方法
Navaneethakrishna et al. Analysis of biceps brachii sEMG signal using Multiscale Fuzzy Approximate Entropy
Selvarani et al. Automatic identification and detection of altered fingerprints
Tomczyński et al. Hand gesture-based interface with multichannel sEMG band enabling unknown gesture discrimination
CN108737623A (zh) 基于智能手机携带位置及携带模式的用户身份识别方法
Jahiruzzaman et al. ECG based biometric human identification using chaotic encryption
Betaouaf et al. A biometric identification algorithm based on retinal blood vessels segmentation using watershed transformation
CN106778561B (zh) 一种穿戴式设备的身份识别方法及识别装置
Park et al. Detecting bladder fullness through the ensemble activity patterns of the spinal cord unit population in a somatovisceral convergence environment
Melgani et al. Detecting premature ventricular contractions in ECG signals with Gaussian processes
Yu et al. Classification of nine directions using the maximum likelihood estimation based on electromyogram of both forearms

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20161221