CN107590475A - 指纹识别的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种指纹识别的方法和装置，属于电子技术领域。所述方法包括：接收指纹检测指令，采集指纹图像；对所述指纹图像进行降噪处理；基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。采用本公开，可以提高指纹识别成功率。

Description

指纹识别的方法和装置

技术领域

本公开是关于电子技术领域，尤其是关于一种指纹识别的方法和装置。

背景技术

随着电子技术的发展，指纹识别的应用领域越来越广泛，可以应用于门禁设备、打卡设备、终端(如智能手机、平板电脑)等。

在终端中，指纹识别可以用于解锁屏幕、电子支付、解锁加密程序等。用户只需要将手指放置在指纹传感器上，就可以完成诸如解锁屏幕的操作，而不需要输入密码以验证身份，提高了身份验证的效率与安全性，极大地便利了人们的生活。

在实现本公开的过程中，发明人发现至少存在以下问题：

终端充电时，会带来较为严重的共模噪声，影响指纹传感器采集指纹图像。如果此时用户将手指放置在指纹传感器上以进行指纹识别，则采集到的指纹图像上会存在共模噪声的纹理，影响指纹图像的识别，从而，导致指纹识别成功率较低。

发明内容

为了克服相关技术中存在的问题，本公开提供了一种指纹识别的方法和装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种指纹识别的方法，所述方法包括：

接收指纹检测指令，采集指纹图像；

对所述指纹图像进行降噪处理；

基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

可选的，所述对所述指纹图像进行降噪处理，包括：

检测是否处于充电状态；

如果处于充电状态，则对所述指纹图像进行降噪处理。

可选的，所述对所述指纹图像进行降噪处理之后，还包括：

对降噪处理后的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值；

所述基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理，包括：

如果所述指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

可选的，所述指纹图像质量分值是用于表示所述降噪处理后的指纹图像中包含的清晰度大于设定阈值的指纹区域在图像总区域中所占比例。

可选的，所述基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理，包括：

提取降噪处理后的指纹图像的目标指纹特征信息；

确定所述目标指纹特征信息与预先存储的基准指纹特征信息之间的匹配度；

如果所述匹配度大于预设的匹配度阈值，则判定指纹识别成功。

可选的，所述指纹检测指令是通过触控传感器、机械按键或应用程序触发的指令。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种指纹识别的装置，所述装置包括：

采集模块，用于接收指纹检测指令，采集指纹图像；

降噪模块，用于对所述指纹图像进行降噪处理；

识别模块，用于基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

可选的，所述降噪模块用于：

检测是否处于充电状态；

如果处于充电状态，则对所述指纹图像进行降噪处理。

可选的，所述装置还包括：

确定模块，用于对降噪处理后的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值；

所述识别模块用于：

如果所述指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

可选的，所述指纹图像质量分值是用于表示所述降噪处理后的指纹图像中包含的清晰度大于设定阈值的指纹区域在图像总区域中所占比例。

可选的，所述识别模块用于：

提取降噪处理后的指纹图像的目标指纹特征信息；

确定所述目标指纹特征信息与预先存储的基准指纹特征信息之间的匹配度；

如果所述匹配度大于预设的匹配度阈值，则判定指纹识别成功。

可选的，所述指纹检测指令是通过触控传感器、机械按键或应用程序触发的指令。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的指纹识别的方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的指纹识别的方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开实施例中，接收指纹检测指令，采集指纹图像；对指纹图像进行降噪处理；基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。这样，即使终端充电时会给采集到的指纹图像带来较为严重的共模噪声污染，本公开实施例也能对采集到的指纹图像进行降噪处理，可以得到较为清晰的指纹图像，从而，可以提高指纹识别成功率。

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。在附图中：

图1是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别的方法流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种指纹特征点的示意图；

图3a是根据一示例性实施例示出的一种指纹拐点的指纹方向示意图；

图3b是根据一示例性实施例示出的一种指纹汇合点的指纹方向示意图；

图3c是根据一示例性实施例示出的一种指纹交叉点的指纹方向示意图；

图3d是根据一示例性实施例示出的一种指纹拐点的指纹方向示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别的方法流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种划分指纹区域的示意图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别的装置示意图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别的装置示意图；

图8是根据一示例性实施例示出的一种终端的结构示意图。

通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。

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。

本公开一示例性实施例提供了一种指纹识别的方法，该方法可以用于终端中。其中，终端可以是智能手机、平板电脑等。

终端可以包括处理器、存储器、指纹传感器等部件。处理器，可以为CPU(CentralProcessing Unit，中央处理单元)等，可以用于对指纹图像进行降噪处理、进行指纹识别处理等处理。存储器，可以为RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，Flash(闪存)等，可以用于存储接收到的数据、处理过程所需的数据、处理过程中生成的数据等，如指纹图像、降噪处理后的指纹图像、预先存储的基准指纹图像、指纹特征信息等。指纹传感器，可以用于采集指纹图像，可以是电容式指纹传感器等。

终端还可以包括收发器、图像检测部件、音频输出部件和音频输入部件、屏幕等。收发器，可以用于与其它设备进行数据传输，可以包括天线、匹配电路、调制解调器等。图像检测部件可以是摄像头等。音频输出部件可以是音箱、耳机等。音频输入部件可以是麦克风等。屏幕可以是触控屏，可以用于显示设备列表、控制页面，还可以用于检测触碰信号等。

如图1所示，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：

在步骤101中，接收指纹检测指令，采集指纹图像。

其中，指纹检测指令是通过触控传感器、机械按键或应用程序触发的指令。

在实施中，用户可以点开指纹设置界面，点击录入新指纹的按钮，并将手指放置在指纹传感器上。处理器可以向指纹传感器传输指纹检测指令。指纹传感器在接收到指纹检测指令后，可以采集指纹传感器上的指纹图像，进行相应的降噪处理后，将降噪处理后的指纹图像存储进预先建立的指纹库中，接着，向处理器传输录入成功通知。处理器在接收到录入成功通知后，屏幕上可以显示用于提示用户调整手指触摸指纹传感器的位置的提示内容，该提示内容可以是文字的形式，也可以是图像的形式。此次指纹录入过程录入的指纹图像的数量达到预设值时，屏幕上可以显示指纹图像录入完成的内容以告知用户当前手指的指纹图像录入完成。用户还可以根据需要，录入多个不同手指的指纹图像，以便后续使用。预先存储的指纹图像，可以作为后续处理的基准指纹图像。

触发指纹检测指令的情况可以有但不限于以下三种：第一种情况，指纹传感器上可以安装有触控传感器，当终端处于锁屏状态时，用户可以触摸该触控传感器，触发指纹检测指令，以启动指纹传感器，进行指纹识别解锁屏幕；第二种情况，终端上安装有可以触发指纹检测指令的机械按键，指纹传感器可以安装在该机械按键中，当终端处于锁屏状态时，用户可以按下该机械按键，触发指纹检测指令，以启动指纹传感器，进行指纹识别解锁屏幕；第三种情况，用户使用终端进行网上购物时，在应用程序内点击了支付图标，触发指纹检测指令，以启动指纹传感器，进行指纹识别支付电子账单。触发指纹检测指令的同时，用户可以将手指放置在指纹传感器上。接收到指纹检测指令后，指纹传感器可以对放置在之上的手指进行指纹图像采集，得到当前的指纹图像。

在步骤102中，对指纹图像进行降噪处理。

在实施中，采集到当前的指纹图像后，可以对该指纹图像进行降噪，例如，可以利用小波分析方法对该指纹图像进行降噪。进行降噪后的指纹图像可能会存在边缘模糊的现象，则还可以对降噪后的指纹区域的图像进行二值化、边缘检测等处理，得到清晰的指纹区域的图像(即得到降噪处理后的指纹图像)。

可选的，可以检测终端是否处于充电状态，如果检测到终端处于充电状态，则对指纹图像进行降噪处理。

在实施中，在采集指纹图像的同时，可以通过Android PMS(Android PowerManager Service，安卓电源管理服务)接口，获取电源的状态，判断终端是否处于充电状态。如果判断出终端在采集指纹图像时处于充电状态，则对指纹图像进行降噪处理。降噪处理的过程上面已经介绍，此处不再赘述。

在步骤103中，基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

在实施中，可以将降噪处理后的指纹图像与指纹库里预先存储的基准指纹图像逐一进行比对，得到降噪处理后的指纹图像与任一基准指纹图像的匹配度，进而将该匹配度与预设的匹配度阈值进行比较。当得到大于预设的匹配度阈值的匹配度时，即可以认为当前的指纹图像与预先存储的基准指纹图像来自同一个手指，则可以判定指纹识别成功。并且，不再将降噪处理后的指纹图像与其他未比对过的基准指纹图像进行比对。判定指纹识别成功后，处理器可以进行后续的处理，如解锁屏幕、支付电子账单等。

可选的，可以在指纹图像中提取指纹特征信息进行对比判定，相应的处理可以如下：提取降噪处理后的指纹图像的目标指纹特征信息；确定目标指纹特征信息与预先存储的基准指纹特征信息之间的匹配度；如果匹配度大于预设的匹配度阈值，则判定指纹识别成功。

其中，指纹特征信息可以包括以下一种或多种：指纹拐点(如图2所示)的位置信息，及其纹路方向信息，指纹拐点的纹路方向信息可以包括两个纹路方向，如图3a所示；指纹汇合点(如图2所示)的位置信息，及其纹路方向信息，指纹汇合点的纹路方向信息可以包括三个纹路方向，如图3b所示；指纹交叉点(如图2所示)的位置信息，及其纹路方向信息，指纹交叉点的纹路方向信息可以包括四个纹路方向，如图3c所示；指纹端点(如图2所示)的位置信息，指纹端点的纹路方向信息可以包括一个纹路方向，如图3d所示。指纹特征信息可以用于表示唯一的指纹图像。

在实施中，在上述录入基准指纹图像的过程中，可以将降噪处理后的指纹图像进行指纹特征信息提取，将提取到的指纹特征信息作为基准指纹特征信息，存储在预先建立的指纹库中。在指纹识别的过程中，基于与提取基准指纹特征信息相同的方法，对降噪处理后的当前的指纹图像进行指纹特征信息提取。进而，可以将提取到的目标指纹特征信息与指纹库中预先存储的基准指纹特征信息进行比对，得到目标指纹特征信息与任一基准指纹特征信息的匹配度。将该匹配度与预设的匹配度阈值进行比较。当得到大于预设的匹配度阈值的匹配度时，即可以认为目标指纹特征信息与对应的基准指纹特征信息来自同一个手指，则可以判定指纹识别成功。并且，不再将目标指纹特征信息与其他未比对过的基准指纹特征信息进行比对。判定指纹识别成功后，处理器可以进行后续的处理，如解锁屏幕、支付电子账单等。

本公开实施例中，接收指纹检测指令，采集指纹图像；对指纹图像进行降噪处理；基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。这样，即使终端充电时会给采集到的指纹图像带来较为严重的共模噪声污染，本公开实施例也能对采集到的指纹图像进行降噪处理，可以得到较为清晰的指纹图像，从而，可以提高指纹识别成功率。

本公开又一示例性实施例提供了一种指纹识别的方法，该方法可以用于终端中。其中，终端可以是智能手机、平板电脑等。

终端可以包括处理器、存储器、指纹传感器等部件。处理器，可以为CPU等，可以用于对指纹图像进行降噪处理、进行指纹识别处理等处理。存储器，可以为RAM，Flash等，可以用于存储接收到的数据、处理过程所需的数据、处理过程中生成的数据等，如指纹图像、降噪处理后的指纹图像、预先存储的基准指纹图像、指纹特征信息等。指纹传感器，可以用于采集指纹图像，可以是电容式指纹传感器等。

终端还可以包括收发器、图像检测部件、音频输出部件和音频输入部件、屏幕等。收发器，可以用于与其它设备进行数据传输，可以包括天线、匹配电路、调制解调器等。图像检测部件可以是摄像头等。音频输出部件可以是音箱、耳机等。音频输入部件可以是麦克风等。屏幕可以是触控屏，可以用于显示设备列表、控制页面，还可以用于检测触碰信号等。

如图4所示，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：

在步骤401中，接收指纹检测指令，采集指纹图像。

其中，指纹检测指令是通过触控传感器、机械按键或应用程序触发的指令。

在实施中，用户可以点开指纹设置界面，点击录入新指纹的按钮，并将手指放置在指纹传感器上。处理器可以向指纹传感器传输指纹检测指令。指纹传感器在接收到指纹检测指令后，可以采集指纹传感器上的指纹图像，进行相应的降噪处理后，将降噪处理后的指纹图像存储进预先建立的指纹库中，接着，向处理器传输录入成功通知。处理器在接收到录入成功通知后，屏幕上可以显示用于提示用户调整手指触摸指纹传感器的位置的提示内容，该提示内容可以是文字的形式，也可以是图像的形式。此次指纹录入过程录入的指纹图像的数量达到预设值时，屏幕上可以显示指纹图像录入完成的内容以告知用户当前手指的指纹图像录入完成。用户还可以根据需要，录入多个不同手指的指纹图像，以便后续使用。预先存储的指纹图像，可以作为后续处理的基准指纹图像。

触发指纹检测指令的情况可以有但不限于以下三种：第一种情况，指纹传感器上可以安装有触控传感器，当终端处于锁屏状态时，用户可以触摸该触控传感器，触发指纹检测指令，以启动指纹传感器，进行指纹识别解锁屏幕；第二种情况，终端上安装有可以触发指纹检测指令的机械按键，指纹传感器可以安装在该机械按键中，当终端处于锁屏状态时，用户可以按下该机械按键，触发指纹检测指令，以启动指纹传感器，进行指纹识别解锁屏幕；第三种情况，用户使用终端进行网上购物时，可以在应用程序内点击支付图标，触发指纹检测指令，以启动指纹传感器，进行指纹识别支付电子账单。触发指纹检测指令的同时，用户可以将手指放置在指纹传感器上。接收到指纹检测指令后，指纹传感器可以对放置在之上的手指进行指纹图像采集，得到当前的指纹图像。

在步骤402中，对指纹图像进行降噪处理。

在实施中，采集到当前的指纹图像后，可以对该指纹图像进行降噪，例如，可以利用小波分析方法对该指纹图像进行降噪。进行降噪后的指纹图像可能会存在边缘模糊的现象，则还可以对降噪后的指纹区域的图像进行二值化、边缘检测等处理，得到清晰的指纹区域的图像(即得到降噪处理后的指纹图像)。

可选的，可以检测终端是否处于充电状态，如果检测到终端处于充电状态，则对指纹图像进行降噪处理。

在实施中，在采集指纹图像的同时，可以通过Android PMS接口，获取电源的状态，判断终端是否处于充电状态。如果判断出终端在采集指纹图像时处于充电状态，则对指纹图像进行降噪处理。降噪处理的过程上面已经介绍，此处不再赘述。

在步骤403中，对降噪处理后的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值。

其中，指纹图像质量分值是用于表示所述降噪处理后的指纹图像中包含的清晰度大于设定阈值的指纹区域在图像总区域中所占比例。

在实施中，如图5所示，可以对降噪处理后的指纹图像进行指纹区域的划分，可以是将降噪处理后的指纹图像分割为多个预设面积的区域，找到各个区域中的脊谷线，进而，可以统计各个区域中的脊线和谷线的灰度值分布，统计各个区域中的脊线和谷线的灰度值的重叠率。重叠率越小，说明脊线与谷线的区分度越大，该区域内的指纹图像越清晰。清晰度可以是重叠率的倒数，重叠率越小，清晰度越大。可以选取出清晰度大于设定阈值的区域，构成该降噪处理后的指纹图像的指纹区域。将指纹区域划分出来后，可以对该指纹区域与降噪处理后的指纹图像的面积进行统计，并将该指纹区域的面积除以图像总区域的面积，得到指纹区域在指纹图像上所占的比例，即可得到对应的指纹图像质量分值。得到指纹图像质量分值后，可以将指纹图像质量分值与预设的分值阈值进行比较。当指纹图像存在较多的较多不属于指纹的区域时，其指纹图像质量分值可能会较低。例如，如果手指上沾有水珠，则指纹图像上水珠的区域可能采集不到指纹的纹理，导致指纹区域在指纹图像上所占的比例较低，即指纹图像质量分值较低；或者，如果指纹传感器上附着有固体颗粒，则指纹图像在固体颗粒及其周围的区域内可能采集不到指纹的纹理，导致指纹区域在指纹图像上所占的比例较低，即指纹图像质量分值较低。

如果检测到终端未处于充电状态，也可以将步骤402与步骤403的顺序对调，即先执行步骤403，再执行步骤402。此时，在步骤403中，对步骤401中采集到的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值，如果指纹图像质量分值不大于预设的分值阈值，则不执行步骤402，重新采集指纹图像，即转至步骤401，重新进行相应的处理；如果指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则执行步骤402及后续处理。

预设的分值阈值可以在终端出厂前，根据需要进行设置，可以是0-100之间的数值。技术人员可以对同一批次的终端进行实验，采集充电时的指纹图像，并对采集到的充电时的指纹图像进行指纹图像质量检测，得到该批次的终端对应的充电时的指纹图像的指纹图像质量分值分布。例如，实验得出，绝大多数的充电时的指纹图像的指纹图像质量分值在50-60之间，则可以将这一批次的终端的分值阈值设置为50。非充电时的指纹图像的质量分值一般来说会高于充电时的指纹图像，这样设置分值阈值，能够提高充电时的指纹图像通过指纹图像质量检测的概率，同时不影响非充电时的指纹图像的指纹图像质量检测。

在步骤404中，如果指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

在实施中，如果指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则将降噪处理后的指纹图像与指纹库里预先存储的基准指纹图像逐一进行比对，得到降噪处理后的指纹图像与任一基准指纹图像的匹配度，进而将该匹配度与预设的匹配度阈值进行比较。当得到大于预设的匹配度阈值的匹配度时，即可以认为当前的指纹图像与预先存储的基准指纹图像来自同一个手指，则可以判定指纹识别成功。并且，不再将降噪处理后的指纹图像与其他未比对过的基准指纹图像进行比对。判定指纹识别成功后，处理器可以进行后续的处理，如解锁屏幕、支付电子账单等。

如果指纹图像质量分值不大于预设的分值阈值，则重新采集指纹图像，即转至步骤401，重新进行相应的处理。

可选的，可以在指纹图像中提取指纹特征信息进行对比判定，相应的处理可以如下：提取降噪处理后的指纹图像的目标指纹特征信息；确定目标指纹特征信息与预先存储的基准指纹特征信息之间的匹配度；如果匹配度大于预设的匹配度阈值，则判定指纹识别成功。

其中，指纹特征信息可以包括以下一种或多种：指纹拐点的位置信息，及其纹路方向信息，指纹拐点的纹路方向信息可以包括两个纹路方向；指纹汇合点的位置信息，及其纹路方向信息，指纹汇合点的纹路方向信息可以包括三个纹路方向；指纹交叉点的位置信息，及其纹路方向信息，指纹交叉点的纹路方向信息可以包括四个纹路方向；指纹端点的位置信息，指纹端点的纹路方向信息可以包括一个纹路方向。指纹特征信息可以用于表示唯一的指纹图像。

在实施中，在上述录入基准指纹图像的过程中，可以将降噪处理后的指纹图像进行指纹特征信息提取，将提取到的指纹特征信息作为基准指纹特征信息，存储在预先建立的指纹库中。在指纹识别的过程中，基于与提取基准指纹特征信息相同的方法，对降噪处理后的当前的指纹图像进行指纹特征信息提取。进而，可以将提取到的目标指纹特征信息与指纹库中预先存储的基准指纹特征信息进行比对，得到目标指纹特征信息与任一基准指纹特征信息的匹配度。将该匹配度与预设的匹配度阈值进行比较。当得到大于预设的匹配度阈值的匹配度时，即可以认为目标指纹特征信息与对应的基准指纹特征信息来自同一个手指，则可以判定指纹识别成功。并且，不再将目标指纹特征信息与其他未比对过的基准指纹特征信息进行比对。判定指纹识别成功后，处理器可以进行后续的处理，如解锁屏幕、支付电子账单等。

本公开实施例中，接收指纹检测指令，采集指纹图像；对指纹图像进行降噪处理；对降噪处理后的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值；如果指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。这样，即使终端充电时会给采集到的指纹图像带来较为严重的共模噪声污染，本公开实施例也能对采集到的指纹图像进行降噪处理，可以得到较为清晰的指纹图像，并对指纹图像进行指纹图像质量检测，只有指纹图像质量分值大于预设的分值阈值的指纹图像才能进行指纹识别处理，从而，可以提高指纹识别成功率。

本公开又一示例性实施例提供了一种指纹识别的装置，如图6所示，该装置包括：

采集模块610，用于接收指纹检测指令，采集指纹图像；

降噪模块620，用于对所述指纹图像进行降噪处理；

识别模块630，用于基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

可选的，所述降噪模块620用于：

检测是否处于充电状态；

如果处于充电状态，则对所述指纹图像进行降噪处理。

可选的，如图7所示，所述装置还包括：

确定模块640，用于对降噪处理后的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值；

所述识别模块630用于：

如果所述指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

可选的，所述指纹图像质量分值是用于表示所述降噪处理后的指纹图像中包含的清晰度大于设定阈值的指纹区域在图像总区域中所占比例。

可选的，所述识别模块630用于：

提取降噪处理后的指纹图像的目标指纹特征信息；

确定所述目标指纹特征信息与预先存储的基准指纹特征信息之间的匹配度；

如果所述匹配度大于预设的匹配度阈值，则判定指纹识别成功。

可选的，所述指纹检测指令是通过触控传感器、机械按键或应用程序触发的指令。

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。

本公开实施例中，接收指纹检测指令，采集指纹图像；对指纹图像进行降噪处理；基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。这样，即使终端充电时会给采集到的指纹图像带来较为严重的共模噪声污染，本公开实施例也能对采集到的指纹图像进行降噪处理，可以得到较为清晰的指纹图像，从而，可以提高指纹识别成功率。

需要说明的是：上述实施例提供的指纹识别的装置在指纹识别时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将终端的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的指纹识别的装置与指纹识别的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本公开再一示例性实施例示出了一种终端的结构示意图。该终端可以是智能手机、平板电脑等。

参照图8，终端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通常控制终端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。处理元件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，处理部件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终端800的操作。这些数据的示例包括用于在终端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。

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

多媒体组件808包括在所述终端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。当终端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***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)，当终端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。

I/O接口812为处理组件802和***接口模块之间提供接口，上述***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，用于为终端800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到终端800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为终端800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测终端800或终端800一个组件的位置改变，用户与终端800接触的存在或不存在，终端800方位或加速/减速和终端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、电容式指纹传感器，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被配置为便于终端800和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端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，通信部件816经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件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，终端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，上述指令可由终端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。

本公开的又一实施例提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行：

接收指纹检测指令，采集指纹图像；

对所述指纹图像进行降噪处理；

基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

可选的，所述对所述指纹图像进行降噪处理，包括：

检测是否处于充电状态；

如果处于充电状态，则对所述指纹图像进行降噪处理。

可选的，所述对所述指纹图像进行降噪处理之后，还包括：

对降噪处理后的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值；

所述基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理，包括：

如果所述指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

可选的，所述指纹图像质量分值是用于表示所述降噪处理后的指纹图像中包含的清晰度大于设定阈值的指纹区域在图像总区域中所占比例。

可选的，所述基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理，包括：

提取降噪处理后的指纹图像的目标指纹特征信息；

确定所述目标指纹特征信息与预先存储的基准指纹特征信息之间的匹配度；

如果所述匹配度大于预设的匹配度阈值，则判定指纹识别成功。

可选的，所述指纹检测指令是通过触控传感器、机械按键或应用程序触发的指令。

本公开实施例中，接收指纹检测指令，采集指纹图像；对指纹图像进行降噪处理；基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。这样，即使终端充电时会给采集到的指纹图像带来较为严重的共模噪声污染，本公开实施例也能对采集到的指纹图像进行降噪处理，可以得到较为清晰的指纹图像，从而，可以提高指纹识别成功率。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，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。

Claims (14)

1.一种指纹识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收指纹检测指令，采集指纹图像；

对所述指纹图像进行降噪处理；

基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述指纹图像进行降噪处理，包括：

检测是否处于充电状态；

如果处于充电状态，则对所述指纹图像进行降噪处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述指纹图像进行降噪处理之后，还包括：

对降噪处理后的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值；

所述基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理，包括：

如果所述指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指纹图像质量分值是用于表示所述降噪处理后的指纹图像中包含的清晰度大于设定阈值的指纹区域在图像总区域中所占比例。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理，包括：

提取降噪处理后的指纹图像的目标指纹特征信息；

确定所述目标指纹特征信息与预先存储的基准指纹特征信息之间的匹配度；

如果所述匹配度大于预设的匹配度阈值，则判定指纹识别成功。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指纹检测指令是通过触控传感器、机械按键或应用程序触发的指令。

7.一种指纹识别的装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于接收指纹检测指令，采集指纹图像；

降噪模块，用于对所述指纹图像进行降噪处理；

识别模块，用于基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述降噪模块用于：

检测是否处于充电状态；

如果处于充电状态，则对所述指纹图像进行降噪处理。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

确定模块，用于对降噪处理后的指纹图像进行指纹图像质量检测，确定指纹图像质量分值；

所述识别模块用于：

如果所述指纹图像质量分值大于预设的分值阈值，则基于降噪处理后的指纹图像和预先存储的基准指纹图像，进行指纹识别处理。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述指纹图像质量分值是用于表示所述降噪处理后的指纹图像中包含的清晰度大于设定阈值的指纹区域在图像总区域中所占比例。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别模块用于：

提取降噪处理后的指纹图像的目标指纹特征信息；

确定所述目标指纹特征信息与预先存储的基准指纹特征信息之间的匹配度；

如果所述匹配度大于预设的匹配度阈值，则判定指纹识别成功。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述指纹检测指令是通过触控传感器、机械按键或应用程序触发的指令。

13.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的指纹识别的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的指纹识别的方法。