CN107368725B - 虹膜识别方法、电子装置和计算机可读存储介质 - Google Patents

虹膜识别方法、电子装置和计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种虹膜识别方法，用于电子装置。电子装置包括虹膜识别模组和运动传感器，虹膜识别模组包括红外摄像头。虹膜识别方法包括：通过运动传感器检测电子装置的运动信息；在电子装置的运动信息满足预设条件时通过红外摄像头拍摄用户图像；在判断用户图像中存在人脸轮廓时通过虹膜识别模组进行虹膜识别。本发明还公开一种电子装置和计算机可读存储介质。本发明实施方式的虹膜识别方法、电子装置和计算机可读存储介质通过运动传感器检测电子装置的运动以触发红外摄像头开启，并在红外摄像头拍摄到用户人脸轮廓时快速开启虹膜识别模组以进行虹膜识别，减少了虹膜识别开启的等待时间，提升用户的使用体验。

Description

虹膜识别方法、电子装置和计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及生物特征识别技术，特别涉及一种虹膜识别方法、电子装置和计算机可读存储介质。
背景技术
现有的用于手机解锁的虹膜识别技术在启动时的速度较慢，用户体验较差。
发明内容
本发明的实施例提供了一种虹膜识别方法、电子装置和计算机可读存储介质。
本发明实施方式的虹膜识别方法用于电子装置。电子装置包括虹膜识别模组和运动传感器。虹膜识别模组包括红外摄像头。虹膜识别方法包括以下步骤：
通过所述运动传感器检测所述电子装置的运动信息；
在所述电子装置的运动信息满足预设条件时，通过所述红外摄像头拍摄用户图像；和
在判断所述用户图像中存在人脸轮廓时，通过所述虹膜识别模组进行虹膜识别。
本发明是实施方式的电子装置包括运动传感器、红外摄像头和虹膜识别模组。所述虹识别模组包括所述红外摄像头。所述运动传感器用于检测所述电子装置的运动信息；所述红外摄像头用于在所述电子装置的运动信息满足预设条件时，拍摄用户图像；所述虹膜识别模组用于在判断所述用户图像中存在人脸轮廓时进行虹膜识别。
本发明实施方式的电子装置包括虹膜识别模组、运动传感器、一个或多个处理器、存储器和一个或多个程序。所述虹膜识别模组包括红外摄像头；其中所述一个或多个程度被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括执行上述的虹膜识别方法的指令。
本发明实施方式的计算机可读存储介质包括与能够摄像的电子装置结合使用的计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成上述的虹膜识别方法。
本发明实施方式的虹膜识别方法、电子装置和计算机可读存储介质通过运动传感器检测电子装置的运动以触发红外摄像头开启，并在红外摄像头拍摄到用户人脸轮廓时快速开启虹膜识别模组以进行虹膜识别，减少了虹膜识别开启的等待时间，提升用户的使用体验。
本发明的附加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
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：
图1是本发明某些实施方式的虹膜识别方法的流程示意图。
图2是本发明某些实施方式的电子装置的模块示意图。
图3是本发明某些实施方式的电子装置的模块示意图。
图4是本发明某些实施方式的虹膜识别方法的流程示意图。
图5是本发明某些实施方式的虹膜识别方法的流程示意图。
图6是本发明某些实施方式的虹膜识别方法的流程示意图。
具体实施方式
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元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
请一并参阅图1至2，本发明实施方式的虹膜识别方法用于电子装置100。电子装置100包括虹膜识别模组20和运动传感器30。虹膜识别模组20包括红外摄像头22。虹膜识别方法包括以下步骤：
S11：通过运动传感器30检测电子装置100的运动信息；
S12：在电子装置100的运动信息满足预设条件时，通过红外摄像头22拍摄用户图像；和
S13：在判断用户图像中存在人脸轮廓时，通过虹膜识别模组20进行虹膜识别。
请再参阅图2，本发明实施方式的虹膜识别方法可以由本发明实施方式的电子装置100实现。本发明实施方式的电子装置100包括检运动传感器30、红外摄像头22、虹膜识别模组20。其中，虹膜识别模组20包括红外摄像头22。步骤S11可以由运动传感器30实现，步骤S12可以由红外摄像头22实现，步骤S13可以由虹膜识别模组20实现。
也即是说，运动传感器30用于检测电子装置100的运动信息；红外摄像头22用于在电子装置100的运动信息满足预设条件时拍摄用户图像；虹膜识别模组20用于在判断用户图像中存在人脸轮廓时进行虹膜识别。
在某些实施方式中，电子装置100包括手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手表、智能手环、智能眼镜、智能头盔等。在本发明的具体实施例中，电子装置100为手机。
请参阅图3，在某些实施方式中，电子装置100包括虹膜识别模组20、运动传感器30、一个或多个处理器40、存储器50和一个或多个程序51。虹膜识别模组20包括红外摄像头22。一个或多个程序51被存储在存储器50中，并且被配置成由一个或多个处理器40执行，程序51包括执行以下步骤的指令：
S11：通过运动传感器30检测电子装置100的运动信息；
S12：在电子装置100的运动信息满足预设条件时，通过红外摄像头22拍摄用户图像；和
S13：在判断用户图像中存在人脸轮廓时，通过虹膜识别模组20进行虹膜识别。
可以理解，现有采用虹膜识别技术的电子装置100在使用虹膜识别进行解锁或其他操作时，需要按下开关键才能开启虹膜识别模组20进行虹膜识别，导致整个解锁过程较长，用户体验较差。本发明实施方式的虹膜识别方法通过运动传感器30检测电子装置100的运动以触发红外摄像头22开启，并在红外摄像头22拍摄到的用户图像中存在人脸轮廓时快速开启虹膜识别模组20以进行虹膜识别，减少了虹膜识别开启的等待时间，提升用户的使用体验。
在某些实施方式中，运动传感器30包括陀螺仪和/或加速度传感器。
运用在本发明实施方式的电子装置100(即手机)中的陀螺仪可为微机电(MEMS)陀螺仪。微机电陀螺仪是通过检测科里奥利力(即旋转物体在有径向运动时所受的切向力)来检测手机的角速度。在手机产生径向运动时，微机电陀螺仪中的横向的电容板测量由于横向的科里奥利力运动带来的电容变化。由于科里奥利力正比于角速度，所以由电容的变化可以计算出角速度。微机电陀螺仪能够分别测量X、Y、Z三个方向的角速度值。X方向的值的大小代表手机在水平方向的移动，Y方向的值的大小代表手机在垂直方向的移动，Z方向的值的大小代表手机在空间垂直方向上的移动。通过微机电陀螺仪测量手机在X、Y、Z三个方向的角速度即可确定手机的运动信息，如，手机是否被用户抬起等，从而触发红外摄像头22开启以拍摄用户图像。
本发明实施方式中的加速度传感器为微机电(MEMS)加速度传感器。微机电加速度传感器包括压阻式微加速度计、电容式微加速度计、扭摆式微加速度计及隧道式微加速度计等。本发明的具体实施例中，可采用电容式微加速度计进行加速度的测量。具体地，电容式微加速度计包括两个悬臂结构的电容板。在手机运动时，手机的速度变化(即，加速度)达到足够大，电容式微加速度计中的电容板所受的惯性力超过固定或支撑它的力，电容板会移动，上下两个电容板之间的距离产生改变从而改变电容。电容的变化由一片晶片转换成电压信号，根据电压信号即可计算出加速度值。其中，电容的变化与加速度成正比。如此，在手机运动时即可由加速度传感器测量出手机运动的加速度，根据加速度确定手机的运动信息，在运动信息满足预定条件时触发红外摄像头22开启以拍摄用户图像。
请参阅图4，在某些实施方式中，运动信息包括电子装置100的轨迹信息，步骤S11通过运动传感器30检测电子装置100的运动信息包括以下步骤：
S111：通过运动传感器30检测电子装置100的轨迹信息。
请再参阅图2，在某些实施方式中，步骤S111可以由运动传感器30实现。
也即是说，运动传感器30可用于检测电子装置100的轨迹信息。
请再参阅图3，在某些实施方式中，程序51还包括执行以下步骤的指令：
S111：通过运动传感器30检测电子装置100的轨迹信息。
运动传感器30可检测到电子装置100运动时的加速度数据，此时运动传感器30包括加速度传感器。根据运动传感器30检测到的加速度数据可计算出电子装置100的运动轨迹。具体地，根据牛顿力学运动定律，通过对运动物体的加速度进行二重积分即可求得运动物体的运动位移。电子装置100在空间中沿X、Y、Z轴方向上的瞬时运动速度v分别为：
Figure BDA0001323904610000041
Figure BDA0001323904610000042
Figure BDA0001323904610000043
t时刻电子装置100沿X、Y、Z轴方向上的运动位移s分别为：
Figure BDA0001323904610000044
Figure BDA0001323904610000045
Figure BDA0001323904610000046
则在t-Δt时间段内，电子装置100的空间运动位移为：
Figure BDA0001323904610000051
如此，在t时刻电子装置100在空间坐标系X-Y-Z中的空间坐标为(sx(t),sy(t),sz(t))，如此，通过t0,t1,t2,……tn时刻所有空间位置坐标点即可得出电子装置100的运动轨迹。
预定条件指的是触发红外摄像头22开启的预定运动轨迹。在实际使用时，若运动传感器30检测得到的运动轨迹与预定运动轨迹之间的差值小于预设值，即可触发红外摄像头22开启。其中，预设运动轨迹可以是弧形，圆形、V形等各种轨迹形状。在本发明的具体实施例中，预设运动轨迹为弧形。可以理解，用户拿起手机时，手机从远离用户脸部的位置移动至靠近用户脸部的位置，期间手机的运动轨迹通常为弧形。如此，将预设运动设轨迹设定为弧形，可以在用户使用时快速进行红外摄像头22的开启，减少用户的等待时间，改善用户的使用体验。
在某些情况下，用户在行走过程中手握手机，此时由于用户手臂的摆幅可能使得手机的运动轨迹也为弧形，因此，通过红外摄像头22拍摄用户图像，随后通过处理用户图像以判断用户图像中是否存在人脸轮廓，在存在人脸轮廓时才进行虹膜识别。如此，可以防止虹膜识别的误触发。
请参阅图5，在某些实施方式中，运动信息包括电子装置100的抖动信息，步骤S11通过运动传感器30检测电子装置100的运动信息包括以下步骤：
S112：通过运动传感器30检测电子装置100的抖动信息。
请再参阅图2，在某些实施方式中，步骤S112可以由运动传感器30实现。
也即是说，运动传感器30还可用于检测电子装置100的抖动信息。
请结合参阅图3，在某些实施方式中，程序51还包括执行以下步骤的指令：
S112：通过运动传感器30检测电子装置100的抖动信息。
运动传感器30可检测到电子装置100运动时的加速度数据，此时运动传感器30包括加速度传感器。根据两个相邻时刻运动传感器30测得的加速度数据的差值即可计算电子装置100的抖动信息。具体地，在不同时刻分别获取运动传感器30的加速度并记录对应时刻的时间。随后，计算出相邻的第一加速度和第二加速度的时间差，以及电子装置100在X、Y、Z三轴上的第一加速度和第二加速度之间的加速度变化的绝对值。再根据时间差和加速度变化的绝对值利用下述公式计算出加速度变化率的平均值：
Figure BDA0001323904610000052
其中，avg为加速度变化率的平均值，deltax、deltay、deltaz分别为电子装置100在X、Y、Z三轴上的加速度变化的绝对值，diff为相邻的第一加速度和第二加速度的时间差，C为放大系数。将平均值avg与预设平均阈值相比较，在平均值avg大于预设平均阈值时判断产生了一次加速度巨变。在一段时间内统计加速度巨变的次数，当次数大于预设抖动次数时即判定电子装置100的运动信息满足预设条件。其中，预设条件即为预设的抖动次数。
请参阅图6，在某些实施方式中，虹膜识别模组20还包括红外光源21。步骤S13在判断用户图像中存在人脸轮廓时，通过虹膜识别模组20进行虹膜识别的步骤包括以下步骤：
S131：通过红外光源21进行补光；
S132：通过红外摄像头22拍摄虹膜图像；
S133：处理虹膜图像以提取特征信息；
S134：判断特征信息是否与预存的虹膜特征信息相匹配；和
S135：在特征信息与预存的虹膜特征信息相匹配时确定虹膜识别成功。
请再参阅图2，在某些实施方式中，步骤S131可以由红外光源21实现，步骤S132可以由红外摄像头22实现，步骤S133、步骤S134和步骤S135可以由虹膜识别模组20实现。
也即是说，红外光源21可用于补光；红外摄像头22可用于拍摄虹膜图像；虹膜识别模组20可用于：
处理虹膜图像以提取特征信息；
判断特征信息是否与预存的虹膜特征信息相匹配；和
在特征信息与预存的虹膜特征信息相匹配时确定虹膜识别成功。
请再参阅图3，在某些实施方式中，程序51还包括用于执行以下步骤的指令：
S131：通过红外光源21进行补光；
S132：通过红外摄像头22拍摄虹膜图像；
S133：处理虹膜图像以提取特征信息；
S134：判断特征信息是否与预存的虹膜特征信息相匹配；和
S135：在特征信息与预存的虹膜特征信息相匹配时确定虹膜识别成功。
具体地，在红外光源21进行补光的环境下，红外摄像头22拍摄虹膜图像。随后，对虹膜图像进行处理以提取特征信息。具体地，首先进行虹膜定位，可以通过提取虹膜的内边界和外边界实现对虹膜的定位。其中，内边界的提取是通过计算出整幅虹膜图像的灰度直方图，由于灰度直方图有两个主要峰值，第一个峰值对应的是通孔区域灰度集中的范围，第二个峰值对应的是虹膜区域灰度集中的范围，因此，在第一个峰值的右侧选取一个二值化阈值并对虹膜图像进行二值化处理后即可分离出瞳孔以提取到内圆边界。外圆边界的提取可以采用Hough变换的方法。首先使用Canny算子对虹膜图像进行边缘提取，然后采用可以检测具有待定形状物体的Hough变换确定虹膜的边缘系数以提取外圆边界。确定内外圆边界后即可确定环状虹膜所在位置。随后，对定位后的虹膜进行归一化及图像增强处理。其中，归一化处理是通过某种映射(如极化坐标)将不同尺寸的虹膜纹理转化成固定大小的区域，从而消除平移、旋转、缩放对虹膜识别的影响。图像增强处理是通过局部直方图均衡化，即通过点运算使定位后的环状虹膜图像转换为在每一灰度级上均有相同像素点输出的图像，从而改善由于光照不均匀造成的归一化后的图像对比度低的问题。随后，对归一化及图像增强处理后的虹膜图像进行特征提取及编码。具体地，可采用小波变换对虹膜图像进行特征提取。2D Gabor函数通过缩放、旋转和平移可以形成一组自相似的小波。将2D Gabor函数与虹膜图像的像素相乘和积分可产生一系列小波系数，从而提取图像纹理即特征信息。编码指的是对小波系数进行过零编码以得到一系列二进制编码数值。最后，将特征提取及编码后的特征信息与预存的虹膜特征信息进行比较，具体地，将虹膜图像的特征编码与预存的虹膜特征信息的特征编码逐一匹配从而判断是否为相同虹膜。特征编码的匹配可采用海明距匹配算法：
Figure BDA0001323904610000071
其中，Ai、Bi分别表示虹膜图像的特征编码的第i位码及预存的虹膜特征信息的特征编码的第i位码，L为特征编码的长度。对Ai和Bi进行异或处理后，得到的HD的值越小，虹膜图像的特征编码与预存的虹膜特征信息的特征编码的匹配度越高。如此，即可判断特征信息与预存特征信息之间是否匹配，在匹配时即视为虹膜识别成功。
本发明实施方式的计算机可读存储介质包括与能够摄像的电子装置100结合使用的计算机程序。计算机程序可被处理器40执行以完成上述任意一项实施方式所述的虹膜识别方法。
例如，计算机程序可被处理器40执行以完成以下步骤所述的虹膜识别方法：
S11：通过运动传感器30检测电子装置100的运动信息；
S12：在电子装置100的运动信息满足预设条件时，通过红外摄像头22拍摄用户图像；
S13：在判断用户图像中存在人脸轮廓时，通过虹膜识别模组20进行虹膜识别。
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必须针对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一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
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。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
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***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。
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。
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。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。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。

Claims (8)

1.一种虹膜识别方法，用于电子装置，其特征在于，所述电子装置包括虹膜识别模组和运动传感器，所述虹膜识别模组包括红外摄像头，所述虹膜识别方法包括以下步骤：
通过所述运动传感器检测所述电子装置的运动信息；
在所述电子装置的运动信息满足预设条件时，通过所述红外摄像头拍摄用户图像；和
在判断所述用户图像中存在人脸轮廓时，通过所述虹膜识别模组进行虹膜识别；
所述通过所述运动传感器检测所述电子装置的运动信息的步骤包括：
在不同时刻分别获取所述运动传感器的加速度并记录对应时刻的时间；
计算相邻的第一加速度和第二加速度的时间差，以及所述电子装置在X轴、Y轴和Z轴上的所述第一加速度和所述第二加速度之间的加速度变化的绝对值；
根据所述时间差和所述加速度变化的绝对值计算出加速度变化率的平均值，所述加速度变化率的平均值利用下列公式计算得到：
Figure FDA0002333691000000011
其中，avg为所述加速度变化率的平均值，deltax、deltay、deltaz分别为所述电子装置在X、Y、Z三轴上的加速度变化的绝对值，diff为相邻的所述第一加速度和所述第二加速度的时间差，C为放大系数；及
在所述平均值大于预设平均阈值时判断产生了一次加速度巨变；
所述在所述运动信息满足预定条件时，通过所述红外摄像头拍摄用户图像的步骤包括：
在所述加速度巨变的次数大于预设抖动次数时，通过所述红外摄像头拍摄用户图像。
2.根据权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，所述运动传感器包括陀螺仪和/或加速度传感器。
3.根据权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，所述虹膜识别模组还包括红外光源，所述在判断所述用户图像中存在人脸轮廓时，通过所述虹膜识别模组进行虹膜识别的步骤包括：
通过所述红外光源进行补光；
通过所述红外摄像头拍摄虹膜图像；
处理所述虹膜图像以提取特征信息；
判断所述特征信息是否与预存的虹膜特征信息相匹配；和
在所述特征信息与所述预存的虹膜特征信息相匹配时确定所述虹膜识别成功。
4.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括：
运动传感器，所述运动传感器用于检测所述电子装置的运动信息；
红外摄像头，所述红外摄像头用于在所述电子装置的运动信息满足预设条件时，拍摄用户图像；和
虹膜识别模组，所述虹膜识别模组包括所述红外摄像头，所述虹膜识别模组用于：
在判断所述用户图像中存在人脸轮廓时进行虹膜识别；
所述运动传感器进一步用于在不同时刻分别获取所述运动传感器的加速度并记录对应时刻的时间；
计算相邻的第一加速度和第二加速度的时间差，以及所述电子装置在X轴、Y轴和Z轴上的所述第一加速度和所述第二加速度之间的加速度变化的绝对值；
根据所述时间差和所述加速度变化的绝对值计算出加速度变化率的平均值，所述平均值利用下列公式计算得到：
Figure FDA0002333691000000021
其中，avg为所述加速度变化率的平均值，deltax、deltay、deltaz分别为所述电子装置在X、Y、Z三轴上的加速度变化的绝对值，diff为相邻的所述第一加速度和所述第二加速度的时间差，C为放大系数；及
在所述平均值大于预设平均阈值时判断产生了一次加速度巨变；
所述红外摄像头进一步用于在所述加速度巨变的次数大于预设抖动次数时，通过所述红外摄像头拍摄用户图像。
5.根据权利要求4所述的电子装置，其特征在于，所述运动传感器包括陀螺仪和/或加速度传感器。
6.根据权利要求4所述的电子装置，其特征在于，所述虹膜识别模组还包括红外光源，所述红外光源用于补光；
所述红外摄像头用于拍摄虹膜图像；
所述虹膜识别模组进一步用于：
处理所述虹膜图像以提取特征信息；
判断所述特征信息是否与预存的虹膜特征信息相匹配；和
在所述特征信息与所述预存的虹膜特征信息相匹配时确定所述虹膜识别成功。
7.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括：
虹膜识别模组，所述虹膜识别模组包括红外摄像头；
运动传感器；
一个或多个处理器；
存储器；和
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括执行权利要求1-3任意一项所述的虹膜识别方法的指令。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括与能够摄像的电子装置结合使用的计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成权利要求1至3任意一项所述的虹膜识别方法。
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