CN106970726A - 用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法及装置，通过采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息；判断所述纹路信息是否为指纹信息；当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。通过对触摸屏上采集的纹路信息进行区分和判断，有效防止了用户的手掌部位或其他物体误触屏幕而导致对设备的误操作，有效解决了在触摸屏幕较大或者用户的手较小的情况下用户单手操作手机时极易因误触屏幕导致误操作的问题。

Description

用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法及装置
技术领域
本发明涉及人机交互技术领域，具体涉及一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法及装置。
背景技术
现有电子设备一般都是通过触摸其屏幕实现对设备的控制和操作，例如，用户通过用手对手机屏幕的触摸来实现屏幕解锁、打开应用程序等操作。这种通过触摸屏幕来控制电子设备的方式在给用户带来使用便利的同时，也极易造成对电子设备的误操作。例如，当手机的触摸屏幕较大或者用户的手较小时，在用户单手操作手机的情况下，极易出现用户的手掌部位触碰到触摸屏而导致误触屏幕的情况。
一般情况下，在触摸电子设备屏幕时，对触摸屏幕的操作是指纹还是掌纹或者其他物体的接触，由于没有进行区分和判断，指纹或掌纹都会响应触摸屏幕的操作，经常会由于手指以外的其它部位如手掌等误触屏幕，带来较大的误操作率。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法及装置，以解决现有的由于没有对指纹和掌纹进行区分和判断导致的触摸屏误操作率高的问题。
本发明第一方面提供了一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法，包括：采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息；判断所述纹路信息是否为指纹信息；当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。
通过对触摸屏上采集的纹路信息进行区分和判断，有效防止了用户的手掌部位或其他物体误触屏幕而导致对设备的误操作，有效解决了在触摸屏幕较大或者用户的手较小的情况下用户单手操作手机时极易因误触屏幕导致误操作的问题。
结合本发明第一方面，本发明第一方面第一实施方式中，当所述纹路信息是指纹信息时，响应所述按压动作。
通过判断触摸屏上采集到的纹路信息是否为指纹信息，从而确定是否响应所述按压动作，降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
结合本发明第一方面或第一方面第一实施方式，本发明第一方面第二实施方式中，所述判断所述纹路信息是否为指纹信息，包括：根据所述纹路信息确定纹路形状；判断所述纹路形状是否符合预设形状；当所述纹路形状符合预设形状时，判定所述纹路信息为指纹信息。
根据预先采集的指纹信息设定指纹形状，所述指纹形状包括不同的形状特征，通过对屏幕上产生的纹路信息进行特征提取，根据特征来判断是否符合预设形状，有效降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
结合本发明第一方面或第一方面第一实施方式，本发明第一方面第三实施方式中，所述判断所述纹路信息是否为指纹信息，包括：将所述纹路信息输入神经网络模型，所述神经网络模型是利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的；所述神经网络模型输出所述纹路信息是否为指纹信息。
通过利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的神经网络模型，对采集的纹路信息进行判断，由神经网络模型输出采集的纹路信息是否为指纹信息，有效降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
本发明第二方面提供了一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制装置，包括：采集模块，用于采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息；判断模块，用于判断所述纹路信息是否为指纹信息；处理模块，用于当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。
通过对触摸屏上采集的纹路信息进行区分和判断，有效防止了用户的手掌部位或其他物体误触屏幕而导致对设备的误操作，有效解决了在触摸屏幕较大或者用户的手较小的情况下用户单手操作手机时极易因误触屏幕导致误操作的问题。
结合本发明第二方面，本发明第二方面第一实施方式中，所述处理模块还用于：当所述纹路信息是指纹信息时，响应所述按压动作。
通过判断触摸屏上采集到的纹路信息是否为指纹信息，从而确定是否响应所述按压动作，降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
结合本发明第二方面或第二方面第一实施方式，本发明第二方面第二实施方式中，所述判断模块包括：纹路形状确定子模块，用于根据所述纹路信息确定纹路形状；纹路形状判断子模块，用于判断所述纹路形状是否符合预设形状；纹路信息判定子模块，用于当所述纹路形状符合预设形状时，判定所述纹路信息为指纹信息。
根据预先采集的指纹信息设定指纹形状，所述指纹形状包括不同的形状特征，通过对屏幕上产生的纹路信息进行特征提取，根据特征来判断是否符合预设形状，有效降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
结合本发明第二方面或第二方面第一实施方式，本发明第二方面第三实施方式中，所述判断模块包括：输入子模块，用于将所述纹路信息输入神经网络模型，所述神经网络模型是利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的；输出子模块，用于所述神经网络模型输出所述纹路信息是否为指纹信息。
通过利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的神经网络模型，对采集的纹路信息进行判断，由神经网络模型输出采集的纹路信息是否为指纹信息，有效降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
本发明第三方面提供了一种移动终端，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行以下方法：采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息；判断所述纹路信息是否为指纹信息；当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。
通过对触摸屏上采集的纹路信息进行区分和判断，有效防止了用户的手掌部位或其他物体误触屏幕而导致对设备的误操作，有效解决了在触摸屏幕较大或者用户的手较小的情况下用户单手操作手机时极易因误触屏幕导致误操作的问题。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
图1示出了本发明实施例中一种移动终端的实体装置的结构示意图；
图2示出了本发明实施例中一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法的流程图；
图3示出了本发明实施例中另一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法的流程图；
图4示出了本发明实施例中另一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法的流程图；
图5示出了本发明实施例中一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制装置的结构示意图；
图6示出了本发明实施例中一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法中预设指纹形状的环形指纹的示意图；
图7示出了本发明实施例中一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法中预设指纹形状的弓形指纹的示意图；
图8示出了本发明实施例中一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法中预设指纹形状的螺旋形指纹的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，是本发明实施例的应用场景示意图。
本发明实施例提供的用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法可以应用于包含多个应用程序的电子装置，所述电子设备具有全屏指纹识别的触摸屏，例如手机或平板电脑等移动终端。本发明实施例提供的电子设备以手机为例，手机的部分结构的框图，如图1所示，手机包括：射频(RadioFrequency，RF)电路110、存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、音频电路160、无线保真(wirelessfidelity，WiFi)模块170、处理器180、以及电源190等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
结合图1对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器180处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路110包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(LowNoiseAmplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。
存储器120可用于存储软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器120可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元130可包括触控面板131以及其他输入设备132。触控面板131，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板131上或在触控面板131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器180，并能接收处理器180发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板131。除了触控面板131，输入单元130还可以包括其他输入设备132。具体地，其他输入设备132可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystalDisplay，LCD)、有机发光二极管(OrganicLight-EmittingDiode，OLED)等形式来配置显示面板141。进一步的，触控面板131可覆盖显示面板141，当触控面板131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器180以确定触摸事件的类型，随后处理器180根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板131与显示面板141集成而实现手机的输入和输出功能。
手机还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板141的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板141和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路160、扬声器161，传声器162可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出；另一方面，传声器162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器180处理后，经RF电路110以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块170可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。
处理器180是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器180可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器180可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器180中。
手机还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理***与处理器180逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
参阅图1所示的电子装置，本发明实施例提供一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法，存储器120可用于存储该方法的软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行该控制方法。其流程图如图2所示，包括：
S201，采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息。具体地，可以通过电子设备触摸屏中的压力传感器感测在触摸屏上的按压动作，并通过电子设备触摸屏中的指纹传感器采集在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息。所述纹路信息可以是用户为操作电子设备在触摸屏上的按压指纹信息，也可以是用户手掌因误触而产生的掌纹信息，或者其他皮肤部位的误触而产生的纹路信息。
S202，判断所述纹路信息是否为指纹信息。具体地，通过对所述纹路信息进行特征提取，所述特征可以是纹路的形状、长度、角度等信息。可以对所述纹路的全部特征或部分特征进行提取，所述全部特征或部分特征能够反映所述纹路的主要特点。将提取的纹路特征与预设指纹的形状特征进行比较，当所述提取的纹路特征与预设指纹的形状特征一致时，判定所述纹路信息为指纹信息。
S203，当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。具体地，将提取的纹路特征与预设指纹的形状特征进行比较，当所述提取的纹路特征与预设指纹的形状特征不一致时，判定所述纹路信息不是指纹信息，忽略所述提取的纹路信息所对应的按压动作，即所述按压动作为误操作，不进行按压动作的响应。
通过对触摸屏上采集的纹路信息进行区分和判断，有效防止了用户的手掌部位或其他物体误触屏幕而导致对设备的误操作，有效解决了在触摸屏幕较大或者用户的手较小的情况下用户单手操作手机时极易因误触屏幕导致误操作的问题。通过判断触摸屏上采集到的纹路信息是否为指纹信息，从而确定是否响应所述按压动作，降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
请参阅图3，本发明实施例提供另一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法，图1所示的存储器120可用于存储该方法的软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行该控制方法。该方法包括：
S301，采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息。
S302，根据所述纹路信息确定纹路形状。具体地，可以对所述纹路信息进行特征提取，纹路特征可以是纹路的形状、长度、角度等信息。优选地，对所述纹路的全部特征或部分特征进行提取，所述全部特征或部分特征能够反映所述纹路的主要特点。根据提取的纹路特征确定所述纹路的形状。
S303，判断所述纹路形状是否符合预设形状。具体地，将提取的纹路特征与预设指纹的形状特征进行比较，当所述提取的纹路特征与预设的指纹的形状特征一致时，判定所述纹路信息为指纹信息。优选地，根据触摸屏的手指操作情况，可以将指纹形状分为三种：环形、弓形、螺旋形，将这三种指纹形状作为预设指纹形状。其中，环形指纹的示意图如图6所示，弓形指纹的示意图如图7所示，螺旋形指纹的示意图如图8所示。通过判断所述纹路形状是否与这三种预设指纹形状中的一种一致，即判断所述纹路形状是否符合预设形状。
S304，当所述纹路形状符合预设形状时，判定所述纹路信息为指纹信息。具体地，当所述纹路形状与环形、弓形、螺旋形这三种预设指纹形状中的一种一致时，判定所述纹路信息为指纹信息。
S305，当所述纹路信息是指纹信息时，响应所述按压动作。
根据预先采集的指纹信息设定指纹形状，所述指纹形状包括不同的形状特征，通过对屏幕上产生的纹路信息进行特征提取，根据特征来判断是否符合预设形状，有效降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
请参阅图4，本发明实施例提供另一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法，图1所示的存储器120可用于存储该方法的软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行该控制方法。该方法包括：
S401，采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息。
S402，将所述纹路信息输入神经网络模型，所述神经网络模型是利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的。具体地，选取一定数量的如图6、图7和图8所示的环形、弓形和螺旋形的指纹作为指纹信息样本；相应地，也可以根据电子设备的实际使用情况，选取一定数量的屏幕误触率较高的皮肤纹路信息或其他纹路信息，作为非指纹信息样本。将所述指纹信息样本以及所述非指纹信息样本输入神经网络模型，完成对神经网络模型的训练，从而使得该神经网络模型能够识别出与环形、弓形和螺旋形的指纹一致的指纹信息，并能够判别出非指纹信息。优选地，所述神经网络模型可以采用BP神经网络、支持向量机等模式识别工具来实现。
S403，所述神经网络模型输出所述纹路信息是否为指纹信息。经过训练的神经网络模型，可以对输入的纹路信息进行指纹和非指纹的判别，从而输出所述纹路信息是否为指纹信息。
S404，当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。
通过利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的神经网络模型，对采集的纹路信息进行判断，由神经网络模型输出采集的纹路信息是否为指纹信息，有效降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
上述实施例介绍了本发明的方法，下面通过实施例对装置进行说明。
请参阅图5，本发明实施例提供一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制装置，该装置包括：
采集模块51，用于采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息。采集模块51对应于图1所示的输入单元130。具体地，可以通过电子设备触摸屏中的压力传感器感测在触摸屏上的按压动作，并通过电子设备触摸屏中的指纹传感器采集在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息。所述纹路信息可以是用户为操作电子设备在触摸屏上的按压指纹信息，也可以是用户手掌因误触而产生的掌纹信息，或者其他皮肤部位的误触而产生的纹路信息。
判断模块52，用于判断所述纹路信息是否为指纹信息。判断模块52可以设置于图1所示的处理器180中。具体地，通过对所述纹路信息进行特征提取，所述特征可以是纹路的形状、长度、角度等信息。可以对所述纹路的全部特征或部分特征进行提取，所述全部特征或部分特征能够反映所述纹路的主要特点。将提取的纹路特征与预设指纹的形状特征进行比较，当所述提取的纹路特征与预设指纹的形状特征一致时，判定所述纹路信息为指纹信息。
优选地，判断模块52包括：纹路形状确定子模块，用于根据所述纹路信息确定纹路形状；纹路形状判断子模块，用于判断所述纹路形状是否符合预设形状；纹路信息判定子模块，用于当所述纹路形状符合预设形状时，判定所述纹路信息为指纹信息。根据预先采集的指纹信息设定指纹形状，所述指纹形状包括不同的形状特征，通过对屏幕上产生的纹路信息进行特征提取，根据特征来判断是否符合预设形状，有效降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
优选地，判断模块52还可以包括：输入子模块，用于将所述纹路信息输入神经网络模型，所述神经网络模型是利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的；输出子模块，用于所述神经网络模型输出所述纹路信息是否为指纹信息。通过利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的神经网络模型，对采集的纹路信息进行判断，由神经网络模型输出采集的纹路信息是否为指纹信息，有效降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
处理模块53，用于当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。处理模块53可以设置于图1所示的处理器180中。优选地，所述处理模块还用于：当所述纹路信息是指纹信息时，响应所述按压动作。通过判断触摸屏上采集到的纹路信息是否为指纹信息，从而确定是否响应所述按压动作，降低了非指纹触摸屏幕导致的误操作率。
通过对触摸屏上采集的纹路信息进行区分和判断，有效防止了用户的手掌部位或其他物体误触屏幕而导致对设备的误操作，有效解决了在触摸屏幕较大或者用户的手较小的情况下用户单手操作手机时极易因误触屏幕导致误操作的问题。
本发明实施例还提供一种移动终端，包括：触摸屏、存储器和处理器。以一个处理器为例，触摸屏、存储器和处理器之间通过总线互相连接，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如图2-4所示的方法。
通过对触摸屏上采集的纹路信息进行区分和判断，有效防止了用户的手掌部位或其他物体误触屏幕而导致对设备的误操作，有效解决了在触摸屏幕较大或者用户的手较小的情况下用户单手操作手机时极易因误触屏幕导致误操作的问题。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(ROM)或随机存储记忆体(RAM)等。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (8)

1.一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制方法，其特征在于，包括：
采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息；
判断所述纹路信息是否为指纹信息；
当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当所述纹路信息是指纹信息时，响应所述按压动作。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述判断所述纹路信息是否为指纹信息，包括：
根据所述纹路信息确定纹路形状；
判断所述纹路形状是否符合预设形状；
当所述纹路形状符合预设形状时，判定所述纹路信息为指纹信息。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述判断所述纹路信息是否为指纹信息，包括：
将所述纹路信息输入神经网络模型，所述神经网络模型是利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的；
所述神经网络模型输出所述纹路信息是否为指纹信息。
5.一种用于具有全屏指纹识别的电子设备的控制装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集用户在触摸屏上进行按压动作时的纹路信息；
判断模块，用于判断所述纹路信息是否为指纹信息；
处理模块，用于当所述纹路信息不是指纹信息时，忽略所述按压动作。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理模块还用于：
当所述纹路信息是指纹信息时，响应所述按压动作。
7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述判断模块包括：
纹路形状确定子模块，用于根据所述纹路信息确定纹路形状；
纹路形状判断子模块，用于判断所述纹路形状是否符合预设形状；
纹路信息判定子模块，用于当所述纹路形状符合预设形状时，判定所述纹路信息为指纹信息。
8.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述判断模块包括：
输入子模块，用于将所述纹路信息输入神经网络模型，所述神经网络模型是利用指纹信息样本以及非指纹信息样本训练得到的；
输出子模块，用于所述神经网络模型输出所述纹路信息是否为指纹信息。
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