CN107742111B - 身份识别方法及装置、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种身份识别方法及装置、存储介质,属于身份识别技术领域。所述方法包括:采集待识别物体的识别图像;当识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除识别图像中的目标区域,得到目标图像;基于目标图像执行身份识别操作,解决了相关技术将非法用户误判为合法用户,身份识别的可靠性较低的问题;降低了将非法用户误判为合法用户的概率,提高了身份识别的可靠性,用于身份识别。
Description
技术领域
本公开涉及身份识别技术领域,特别涉及一种身份识别方法及装置、存储介质。
背景技术
身份识别技术是一种对用户的身份进行识别认证的技术。随着终端技术的快速发展,应用于终端的身份识别技术受到了广泛关注,如应用于终端的指纹识别技术。
以终端的指纹识别技术为例,相关技术中,终端常设置有指纹传感器,指纹传感器采集用户的指纹图像,然后终端的处理器将该指纹图像与预存在数据库中的指纹模板进行比较,当采集的指纹图像与指纹模板的相似度大于或等于预设相似度时,指纹识别成功,处理器判定该用户为合法用户,允许该用户对终端执行进一步操作。当采集的指纹图像与指纹模板的相似度小于预设相似度时,指纹识别失败,处理器判定该用户为非法用户,禁止该用户对终端执行进一步操作,示例的,该指纹识别过程可以应用于解锁、快捷支付、快速登录软件等功能。
然而当终端的玻璃盖板发生破裂(如用户用力按压或终端摔碰等都会使玻璃盖板发生破裂)时,在本次指纹识别成功后,指纹传感器会采集玻璃盖板的裂缝的图像,处理器会基于裂缝的图像将裂缝数据更新至指纹模板中,在这种情况下,当再次进行指纹识别时,由于裂缝数据的参与,使得指纹识别的成功率增大,也即是,处理器可能会将非法用户误判为合法用户,显然,这种指纹识别方式的可靠性较低。
发明内容
本公开提供了一种身份识别方法及装置、存储介质,可以解决相关技术中将非法用户误判为合法用户,身份识别的可靠性较低的问题。所述技术方案如下:
根据本公开的第一方面,提供一种身份识别方法,该方法包括:
采集待识别物体的识别图像;
当识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除识别图像中的目标区域,得到目标图像;
基于目标图像执行身份识别操作。
可选的,该方法还包括:
在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值,识别组件用于完成身份识别操作,识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器;
在接收到识别指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第二电容值;
基于第一电容值和第二电容值,判断识别图像中是否包括目标区域。
可选的,基于第一电容值和第二电容值,判断识别图像中是否包括目标区域,包括:
对于每个像素点传感器,将像素点传感器的第一电容值和第二电容值的差值作为像素点传感器的电容差;
当存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中包括目标区域;
当不存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中不包括目标区域。
可选的,该方法还包括:
基于电容差大于预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定目标区域。
可选的,基于电容差大于预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定目标区域,包括:
获取与第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置;
将第一像素点传感器和第二像素点传感器所采集的图像所在的区域作为目标区域。
可选的,目标区域为带状区域。
可选的,采集待识别物体的识别图像,包括:
通过识别传感器的多个像素点传感器采集识别图像。
可选的,基于目标图像执行身份识别操作,包括:
确定目标图像与预存的模板的相似度;
当目标图像与模板的相似度大于或等于预设相似度时识别成功。
可选的,待识别物体为指纹或者掌纹。
根据本公开的第二方面,提供一种身份识别装置,该装置包括:
采集模块,被配置为采集待识别物体的识别图像;
去除模块,被配置为当识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除识别图像中的目标区域,得到目标图像;
识别模块,被配置为基于目标图像执行身份识别操作。
可选的,该装置还包括:
第一获取模块,被配置为在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值,识别组件用于完成身份识别操作,识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器;
第二获取模块,被配置为在接收到识别指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第二电容值;
判断模块,被配置为基于第一电容值和第二电容值,判断识别图像中是否包括目标区域。
可选的,判断模块,被配置为:
对于每个像素点传感器,将像素点传感器的第一电容值和第二电容值的差值作为像素点传感器的电容差;
当存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中包括目标区域;
当不存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中不包括目标区域。
可选的,该装置还包括:
确定模块,被配置为基于电容差大于预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定目标区域。
可选的,确定模块,被配置为:
获取与第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置;
将第一像素点传感器和第二像素点传感器所采集的图像所在的区域作为目标区域。
可选的,目标区域为带状区域。
可选的,
采集模块,被配置为:
通过多个像素点传感器采集识别图像。
可选的,识别模块,被配置为:
确定目标图像与预存的模板的相似度;
当目标图像与模板的相似度大于或等于预设相似度时识别成功。
可选的,待识别物体为指纹或者掌纹。
根据本公开的第三方面,提供一种身份识别装置,包括:
处理器;
用于存储处理器的可执行指令的存储器;
其中,处理器被配置为:
采集待识别物体的识别图像;
当识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除识别图像中的目标区域,得到目标图像;
基于目标图像执行身份识别操作。
根据本公开的第四方面,提供一种存储介质,当该存储介质中的指令由终端的处理器执行时,使得该终端能够执行如第一方面所述的身份识别方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
终端能够在采集的待识别物体的识别图像中包括终端盖板裂缝的目标区域时,去除该目标区域,得到目标图像,之后,再基于该目标图像执行身份识别操作,避免了目标区域参与身份识别的过程,降低了将非法用户误判为合法用户的概率,提高了身份识别的可靠性。
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。
图1是本公开部分实施例中提供的身份识别方法所涉及的实施环境的示意图;
图2是根据一示例性实施例示出的一种身份识别方法的方法流程图;
图3-1是根据一示例性实施例示出的另一种身份识别方法的方法流程图;
图3-2是根据一示例性实施例示出的一种判断识别图像中是否包括目标区域的方法流程图;
图3-3是根据一示例性实施例示出的第一像素的示意图;
图3-4是根据一示例性实施例示出的一种确定目标区域的方法流程图;
图3-5是根据一示例性实施例示出的一种执行身份识别操作的方法流程图;
图4-1是根据一示例性实施例示出的一种身份识别装置的框图;
图4-2是根据一示例性实施例示出的另一种身份识别装置的框图;
图5是根据一示例性实施例示出的又一种身份识别装置的框图。
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。
请参见图1,其示出了本公开部分实施例中提供的身份识别方法所涉及的实施环境的示意图。该实施环境可以包括:待识别物体110和终端120。其中,待识别物体110可以指纹或者掌纹,图1以指纹为例进行说明。终端120可以为手机、平板电脑、膝上型便携计算机、导航仪等设备。终端120设置有盖板,示例的,盖板可以为玻璃盖板。在进行身份识别时,待识别物体与终端盖板接触,终端采集待识别物体的识别图像,基于待识别物体的识别图像进行身份识别操作。
以终端的指纹识别过程为例进行说明,终端通过指纹传感器采集用户的指纹图像,然后终端通过处理器将该指纹图像与预存在数据库中的指纹模板进行比较。当采集的指纹图像与指纹模板的相似度大于或等于预设相似度时,指纹识别成功,处理器判定该用户为合法用户,允许该用户对终端执行进一步操作;当采集的指纹图像与指纹模板的相似度小于预设相似度时,指纹识别失败,处理器判定该用户为非法用户,禁止该用户对终端执行进一步操作。示例的,该指纹识别过程可以应用于终端的解锁、快捷支付、快速登录软件等功能。然而当终端的盖板发生破裂产生裂缝时,在本次指纹识别成功后,终端会采集盖板的裂缝的图像,并基于裂缝的图像将裂缝数据更新至预存的指纹模板中,在这种情况下,当再次进行指纹识别时,由于裂缝数据的参与,使得指纹识别的成功率增大,也即是,终端可能会将非法用户误判为合法用户。而在本公开实施例中,终端能够在采集的指纹图像中包括盖板的裂缝的目标区域时,去除该指纹图像中的目标区域,避免目标区域参与指纹识别的过程,降低将非法用户误判为合法用户的概率,提高指纹识别的可靠性。
图2是根据一示例性实施例示出的一种身份识别方法的流程图,本实施例以该一种身份识别方法应用于图1所示实施环境中的终端来举例说明。该身份识别方法可以包括如下几个步骤:
在步骤201中,采集待识别物体的识别图像。
在步骤202中,当识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除识别图像中的目标区域,得到目标图像。
在步骤203中,基于目标图像执行身份识别操作。
综上所述,本公开实施例提供的身份识别方法,能够在采集的待识别物体的识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除该目标区域,得到目标图像,之后,再基于该目标图像执行身份识别操作,该方法避免了目标区域参与身份识别的过程,降低了将非法用户误判为合法用户的概率,提高了身份识别的可靠性。
可选的,该方法还可以包括:
在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值,该识别组件用于完成身份识别操作,该识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器;
在接收到识别指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第二电容值;
基于第一电容值和第二电容值,判断识别图像中是否包括目标区域。
可选的,基于第一电容值和第二电容值,判断识别图像中是否包括目标区域,可以包括:
对于每个像素点传感器,将该像素点传感器的第一电容值和第二电容值的差值作为该像素点传感器的电容差;
当存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中包括目标区域;
当不存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中不包括目标区域。
可选的,该方法还可以包括:
基于电容差大于预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定目标区域。
可选的,基于电容差大于预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定目标区域,包括:
获取与第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置;
将第一像素点传感器和第二像素点传感器所采集的图像所在的区域作为目标区域。
可选的,目标区域为带状区域。
可选的,采集待识别物体的识别图像,包括:
通过多个像素点传感器采集识别图像。
可选的,基于目标图像执行身份识别操作,可以包括:
确定目标图像与预存的模板的相似度;
当目标图像与模板的相似度大于或等于预设相似度时识别成功。
可选的,待识别物体为指纹或者掌纹。
综上所述,本公开实施例提供的身份识别方法,能够在采集的待识别物体的识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除该目标区域,得到目标图像,之后,再基于该目标图像执行身份识别操作,该方法避免了目标区域参与身份识别的过程,降低了将非法用户误判为合法用户的概率,提高了身份识别的可靠性。
图3-1是根据一示例性实施例示出的一种身份识别方法的流程图,本实施例以该身份识别方法应用于图1所示实施环境中的终端来举例说明。该身份识别方法可以包括如下几个步骤:
在步骤301中,在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值。
识别组件用于完成身份识别操作,该识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器。
用于身份识别的待识别物体可以为指纹或者掌纹,本公开实施例以待识别物体是指纹为例进行说明,用于完成指纹识别操作的识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器,该像素点传感器设置有多个感光单元,像素点传感器能够将光线转换为电荷,从而形成对应的图像。终端在接收到开机指令后,用户的手指未接触终端盖板的表面,此时,识别组件的每个像素点传感器有一个初始电容值U0,终端获取每个像素点传感器的初始电容值U0,将该初始电容值U0作为对应像素点传感器的第一电容值。
在步骤302中,采集待识别物体的识别图像。
用于完成身份识别操作的识别组件包括多个像素点传感器,像素点传感器用于在接收到识别指令后,采集待识别物体的识别图像。在本步骤中,终端通过多个像素点传感器采集待识别物体的识别图像。
示例的,当待识别物体为指纹时,识别组件包括多个指纹传感器,该指纹传感器可以为电容式传感器,终端可以通过多个指纹传感器采集用户的指纹图像。
在步骤303中,在接收到识别指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第二电容值。
在实际应用中,终端盖板会因多种原因而发生破裂,以手机为例,当用户用力按压手机的玻璃盖板时,玻璃盖板可能会发生破裂,或者,当手机被摔在地上时,手机的玻璃盖板也可能会发生破裂。
假设待识别物体为指纹,在终端盖板发生破裂产生裂缝的情况下,当用户的手指接触终端盖板的表面进行指纹识别时,识别组件的每个像素点传感器会有一个新的电容值U1,此时,终端获取每个像素点传感器的新的电容值U1,将该新的电容值U1作为对应像素点传感器的第二电容值。其中,像素点传感器在手指未接触终端盖板的表面时的电容大于在手指接触终端盖板的表面时的电容,即像素点传感器的第一电容值大于该像素点传感器的第二电容值。在本公开实施例中,终端在接收到识别指令后,采集用户的指纹图像,并获取识别组件的每个像素点传感器的第二电容值,也即是,步骤302和步骤303可以同时执行,这两个步骤无先后顺序。
在步骤304中,基于第一电容值和第二电容值,判断识别图像中是否包括目标区域。
假设待识别物体为指纹,终端为手机,当手机的玻璃盖板发生破裂产生裂缝时,在本次指纹识别成功后,指纹传感器会基于裂缝的图像将裂缝数据更新至预存在数据库中的指纹模板中。更新之后,当再次进行指纹识别时,由于裂缝数据的参与,使得指纹识别的成功率增大。比如,更新前,指纹模板对应的指纹特征集N包括5个特征:特征a、特征b、特征c、特征d和特征e,也即是,N=﹛a,b,c,d,e﹜,更新后,指纹模板对应的指纹特征集M包括该5个特征和1个用于反映玻璃盖板裂缝的特征x,也即是,M=﹛a,b,c,d,e,x﹜。假设更新后,待识别的指纹图像包括4个特征:特征a、特征b、特征c和特征d。在进行指纹识别时,终端会将待识别的指纹图像包括的4个特征(即特征a、特征b、特征c和特征d)和用于反映玻璃盖板裂缝的特征x,与更新后的指纹模板(即指纹特征集M)进行比较,计算待识别的特征集X(X=﹛a,b,c,d,x﹜)与指纹特征集M的相似度,假设基于两个特征集的交集和并集的方式来计算两个特征集的相似度,那么可以得到特征集X和指纹特征集M的相似度为5/6。
而如果指纹传感器不将裂缝数据更新至指纹模板,且终端仅将待识别的指纹图像包括的4个特征(即特征a、特征b、特征c和特征d)和指纹特征集N进行比较,那么可以得到该指纹图像包括的4个特征和指纹特征集N的相似度为4/5,4/5小于5/6,可见,裂缝数据的参与使得指纹识别的成功率增大,最终可能会将非法用户误判为合法用户。
另外,假设每个特征被赋予一个分数,通常用于反映玻璃盖板裂缝的特征x被赋予的分数较高,这样一来,当采用每个特征对应的分数来对待识别的指纹图像进行识别时,指纹识别的成功率也较大,最终也会将非法用户误判为合法用户。
在本公开实施例中,考虑到待识别物体接触已破裂盖板的表面时,识别组件中与裂缝位置相对应的像素点传感器的第二电容值小于与裂缝位置之外的位置相对应的像素点传感器的第二电容值,所以,为了避免裂缝数据参与身份识别的过程,降低将非法用户误判为合法用户的概率,终端可以基于步骤303得到的像素点传感器的第二电容值,判断识别图像中是否包括终端盖板的裂缝的目标区域。当识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,终端去除识别图像中的目标区域,最终使得裂缝数据不被更新至模板,且终端不会将包括裂缝数据的识别图像与模板进行比较。而在实际应用中,终端的硬件设计或终端所处的场景很可能会使像素点传感器的第二电容值的基准值(即第一电容值)不同,即终端在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值不同,所以需要基于像素点传感器的第一电容值和第二电容值,来判断识别图像中是否包括目标区域。
可选的,如图3-2所示,步骤304可以包括如下几个子步骤:
在子步骤3041中,对于每个像素点传感器,将该像素点传感器的第一电容值和第二电容值的差值作为该像素点传感器的电容差。
对于识别组件的每个像素点传感器,终端将该像素点传感器的第一电容值U0和第二电容值U1的差值ΔU(ΔU=U0-U1)作为该像素点传感器的电容差。
在子步骤3042中,当存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中包括目标区域。
假设识别组件包括n个(n>1)像素点传感器,终端获得n个像素点传感器中每个像素点传感器的电容差,得到n个电容差,然后判断这n个电容差中是否存在大于预设差值的电容差。其中,该预设差值大于在盖板未破裂的情况下待识别物体按压盖板时像素点传感器产生的电容差。示例的,预设差值可以为100mF(毫法)。通常,与裂缝位置相对应的像素点传感器的电容差ΔU大于100mF,与裂缝位置之外的位置相对应的像素点传感器的电容差ΔU小于100mF。因此,当n个电容差中存在大于预设差值的电容差时,终端可以确定识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域;当n个电容差中不存在大于预设差值的电容差时,终端可以确定识别图像中不包括终端盖板的裂缝的目标区域。
在子步骤3043中,当不存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中不包括目标区域。
当确定识别图像中不包括目标区域时,则终端无需对步骤302中采集的待识别物体的识别图像进行处理。
在步骤305中,当识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除识别图像中的目标区域,得到目标图像。
进一步的,在基于像素点传感器的电容差确定识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域后,为了确定目标区域,该方法还可以包括:基于电容差大于预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定目标区域。
电容差大于预设差值的第一像素点传感器即为与盖板裂缝位置相对应的像素点传感器。终端基于第一像素点传感器所在的位置确定目标区域,从而对识别图像中的目标区域进行去除。图3-3示例性示出了电容差大于预设差值的多个第一像素点传感器001的示意图。
其中,如图3-4所示,基于电容差大于预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定目标区域,可以包括如下几个子步骤:
在子步骤3051中,获取与第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置。
为了进一步确保裂缝数据不参与身份识别的过程,降低将非法用户误判为合法用户的概率,终端可以在终端的宽度方向上,获取与电容差大于预设差值的第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置,进而将第一像素点传感器和第二像素点传感器所采集的图像所在的区域作为目标区域。示例的,该预设距离可以为4~5个像素点传感器的宽度之和,也即是,当终端检测到第一像素点传感器时,可以同时将位于第一像素点传感器附近的4~5个像素点传感器作为与裂缝数据相关的像素点传感器(即第二像素点传感器)。
示例的,如图3-3所示,可以将位于第一像素点传感器001附近的4个像素点传感器作为第二像素点传感器002。
在实际应用中,用于确定第二像素点传感器的预设距离可以根据需求来设置,示例的,当电容差大于预设差值的第一像素点传感器的数量较多时,说明盖板的裂缝可能较大,此时,可以将预设距离设置为一个较大值,比如可以将位于第一像素点传感器附近的6~7个像素点传感器作为第二像素点传感器;当电容差大于预设差值的第一像素点传感器的数量较少时,说明盖板的裂缝可能较小,此时,可以将预设距离设置为一个较小值,比如可以将位于第一像素点传感器附近的2~3个像素点传感器作为第二像素点传感器。
在子步骤3052中,将第一像素点传感器和第二像素点传感器所采集的图像所在的区域作为目标区域。
以图3-3为例,终端将第一像素点传感器001和第二像素点传感器002所采集的图像所在的区域F作为待去除的目标区域。在进行身份识别时,终端将识别图像中的区域F进行去除,基于处理后的识别图像执行身份识别操作。
示例的,该目标区域可以为带状区域。
在步骤306中,基于目标图像执行身份识别操作。
如图3-5所示,步骤306可以包括如下几个子步骤:
在子步骤3061中,确定目标图像与预存的模板的相似度。
在子步骤3062中,当目标图像与模板的相似度大于或等于预设相似度时识别成功。
以指纹识别过程为例进行说明,终端通过处理器确定目标图像与预存在数据库中的指纹模板的相似度,当目标图像与指纹模板的相似度大于或等于预设相似度时,指纹识别成功,处理器判定该用户为合法用户,允许该用户对终端执行进一步操作。当目标图像与指纹模板的相似度小于预设相似度时,处理器判定该用户为非法用户,禁止该用户对终端执行进一步操作。
其中,子步骤3061和子步骤3062的过程可以参考相关技术。
综上所述,本公开实施例提供的身份识别方法,能够在采集的待识别物体的识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除该目标区域,得到目标图像,之后,再基于该目标图像执行身份识别操作,该方法避免了目标区域参与身份识别的过程,降低了将非法用户误判为合法用户的概率,提高了身份识别的可靠性。
下述为本公开装置实施例,可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节,请参照本公开方法实施例。
图4-1是根据一示例性实施例示出的一种身份识别装置的框图,该身份识别可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为图1所示实施环境中的终端120的部分或者全部。该身份识别装置400可以包括:
采集模块410,被配置为采集待识别物体的识别图像。
去除模块420,被配置为当识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除识别图像中的目标区域,得到目标图像。
识别模块430,被配置为基于目标图像执行身份识别操作。
综上所述,本公开实施例提供的身份识别装置,去除模块能够在采集的待识别物体的识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除该目标区域,得到目标图像,之后,识别模块再基于该目标图像执行身份识别操作,避免了目标区域参与身份识别的过程,降低了将非法用户误判为合法用户的概率,提高了身份识别的可靠性。
进一步的,如图4-2所示,该装置400还可以包括:
第一获取模块440,被配置为在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值,识别组件用于完成身份识别操作,识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器。
第二获取模块450,被配置为在接收到识别指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第二电容值。
判断模块460,被配置为基于第一电容值和第二电容值,判断识别图像中是否包括目标区域。
可选的,判断模块460,被配置为:
对于每个像素点传感器,将像素点传感器的第一电容值和第二电容值的差值作为像素点传感器的电容差;
当存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中包括目标区域;
当不存在大于预设差值的电容差时,确定识别图像中不包括目标区域。
进一步的,如图4-2所示,该装置400还可以包括:
确定模块470,被配置为基于电容差大于预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定目标区域。
可选的,确定模块470,被配置为:
获取与第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置;
将第一像素点传感器和第二像素点传感器所采集的图像作为目标区域。
可选的,目标区域为带状区域。
可选的,采集模块410,被配置为:
通过多个像素点传感器采集识别图像。
可选的,识别模块430,被配置为:
确定目标图像与预存的模板的相似度;
当目标图像与模板的相似度大于或等于预设相似度时识别成功。
可选的,待识别物体为指纹或者掌纹。
综上所述,本公开实施例提供的身份识别装置,去除模块能够在采集的待识别物体的识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除该目标区域,得到目标图像,之后,识别模块再基于该目标图像执行身份识别操作,避免了目标区域参与身份识别的过程,降低了将非法用户误判为合法用户的概率,提高了身份识别的可靠性。
图5是根据一示例性实施例示出的一种身份识别装置700的框图。例如,装置700可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图5,装置700可以包括以下一个或多个组件:处理组件702,存储器704,电源组件706,多媒体组件708,音频组件710,输入/输出(I/O)的接口712,传感器组件714,以及通信组件716。
处理组件702通常控制装置700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。处理组件702可以包括一个或多个处理器720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702可以包括一个或多个模块,便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如,处理组件702可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在装置700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700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704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。
电源组件706为装置700的各种组件提供电力。电源组件706可以包括电源管理***,一个或多个电源,及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件708包括在所述装置700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708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置700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710被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件710包括一个麦克风(MIC),当装置700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704或经由通信组件716发送。在一些实施例中,音频组件710还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口712为处理组件702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714包括一个或多个传感器,用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件714可以检测到装置700的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置700的显示器和小键盘,传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变,用户与装置700接触的存在或不存在,装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714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714还可以包括光传感器,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714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716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700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,通信组件716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,所述通信组件716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,装置700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,用于执行上述身份识别方法。
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704,上述指令可由装置700的处理器720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。
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装置700的处理器执行时,使得装置700能够执行上述各个实施例提供的身份识别方法。
本公开实施例还提供一种存储介质,当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时,使得所述终端能够执行如图2或图3-1所示的身份识别方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,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 (10)
1.一种身份识别方法,其特征在于,所述方法包括:
采集待识别物体的识别图像;
当所述识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除所述识别图像中的目标区域,得到目标图像;
基于所述目标图像执行身份识别操作,包括:确定所述目标图像与预存的模板的相似度;当所述目标图像与所述模板的相似度大于或等于预设相似度时识别成功;
所述方法还包括:
在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值,所述识别组件用于完成所述身份识别操作,所述识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器;
在接收到识别指令后,获取所述识别组件的每个像素点传感器的第二电容值;
基于所述第一电容值和所述第二电容值,判断所述识别图像中是否包括所述目标区域;
其中,所述基于所述第一电容值和所述第二电容值,判断所述识别图像中是否包括所述目标区域,包括:
对于每个像素点传感器,将所述像素点传感器的第一电容值和第二电容值的差值作为所述像素点传感器的电容差;
当存在大于预设差值的电容差时,确定所述识别图像中包括所述目标区域;
当不存在大于所述预设差值的电容差时,确定所述识别图像中不包括所述目标区域;
所述方法还包括:
基于电容差大于所述预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定所述目标区域,包括:获取与所述第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置;将所述第一像素点传感器和所述第二像素点传感器所采集的图像所在的区域作为所述目标区域,其中,所述第一像素点传感器的数量越多,所述预设距离越大,所述第一像素点传感器的数量越少,所述预设距离越小。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述目标区域为带状区域。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述采集待识别物体的识别图像,包括:
通过所述多个像素点传感器采集所述识别图像。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,
所述待识别物体为指纹或者掌纹。
5.一种身份识别装置,其特征在于,所述装置包括:
采集模块,被配置为采集待识别物体的识别图像;
去除模块,被配置为当所述识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除所述识别图像中的目标区域,得到目标图像;
识别模块,被配置为基于所述目标图像执行身份识别操作,包括:确定所述目标图像与预存的模板的相似度;当所述目标图像与所述模板的相似度大于或等于预设相似度时识别成功;
第一获取模块,被配置为在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值,所述识别组件用于完成所述身份识别操作,所述识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器;
第二获取模块,被配置为在接收到识别指令后,获取所述识别组件的每个像素点传感器的第二电容值;
判断模块,被配置为基于所述第一电容值和所述第二电容值,判断所述识别图像中是否包括所述目标区域;
所述判断模块,被配置为:
对于每个像素点传感器,将所述像素点传感器的第一电容值和第二电容值的差值作为所述像素点传感器的电容差;
当存在大于预设差值的电容差时,确定所述识别图像中包括所述目标区域;
当不存在大于所述预设差值的电容差时,确定所述识别图像中不包括所述目标区域;
所述装置还包括:
确定模块,被配置为基于电容差大于所述预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定所述目标区域,包括:获取与所述第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置;将所述第一像素点传感器和所述第二像素点传感器所采集的图像所在的区域作为所述目标区域,其中,所述第一像素点传感器的数量越多,所述预设距离越大,所述第一像素点传感器的数量越少,所述预设距离越小。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,
所述目标区域为带状区域。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,
所述采集模块,被配置为:
通过所述多个像素点传感器采集所述识别图像。
8.根据权利要求5-7任一所述的装置,其特征在于,
所述待识别物体为指纹或者掌纹。
9.一种身份识别装置,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器的可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
采集待识别物体的识别图像;
当所述识别图像中包括终端盖板的裂缝的目标区域时,去除所述识别图像中的目标区域,得到目标图像;
基于所述目标图像执行身份识别操作,包括:确定所述目标图像与预存的模板的相似度;当所述目标图像与所述模板的相似度大于或等于预设相似度时识别成功;
在接收到开机指令后,获取识别组件的每个像素点传感器的第一电容值,所述识别组件用于完成所述身份识别操作,所述识别组件包括阵列排布的多个像素点传感器;
在接收到识别指令后,获取所述识别组件的每个像素点传感器的第二电容值;
基于所述第一电容值和所述第二电容值,判断所述识别图像中是否包括所述目标区域;
其中,所述基于所述第一电容值和所述第二电容值,判断所述识别图像中是否包括所述目标区域,包括:
对于每个像素点传感器,将所述像素点传感器的第一电容值和第二电容值的差值作为所述像素点传感器的电容差;
当存在大于预设差值的电容差时,确定所述识别图像中包括所述目标区域;
当不存在大于所述预设差值的电容差时,确定所述识别图像中不包括所述目标区域;
所述处理器还被配置为:基于电容差大于所述预设差值的第一像素点传感器所在的位置确定所述目标区域,包括:获取与所述第一像素点传感器的距离小于或等于预设距离的第二像素点传感器所在的位置;将所述第一像素点传感器和所述第二像素点传感器所采集的图像所在的区域作为所述目标区域,其中,所述第一像素点传感器的数量越多,所述预设距离越大,所述第一像素点传感器的数量越少,所述预设距离越小。
10.一种存储介质,其特征在于,当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时,使得所述终端能够执行如权利要求1至4任一所述的身份识别方法。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1298591A2 (en) * | 2001-08-30 | 2003-04-02 | STMicroelectronics, Inc. | A solution and methodology for detecting surface damage on capacitive sensor integrated circuit |
WO2011059496A1 (en) * | 2009-11-11 | 2011-05-19 | Cross Match Technologies, Inc. | Apparatus and method for determining sequencing of fingers in images to a two-finger scanner of fingerprint images |
CN105389542A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-03-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种终端指纹传感器表面异物的判定方法和装置 |
CN106164933A (zh) * | 2016-03-22 | 2016-11-23 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 指纹图像的校正方法、装置和终端 |
CN106934320A (zh) * | 2015-12-29 | 2017-07-07 | 小米科技有限责任公司 | 指纹识别方法及装置 |
CN107122761A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-09-01 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 指纹图像处理方法及相关产品 |
-
2017
- 2017-11-03 CN CN201711071735.3A patent/CN107742111B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1298591A2 (en) * | 2001-08-30 | 2003-04-02 | STMicroelectronics, Inc. | A solution and methodology for detecting surface damage on capacitive sensor integrated circuit |
WO2011059496A1 (en) * | 2009-11-11 | 2011-05-19 | Cross Match Technologies, Inc. | Apparatus and method for determining sequencing of fingers in images to a two-finger scanner of fingerprint images |
CN105389542A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-03-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种终端指纹传感器表面异物的判定方法和装置 |
CN106934320A (zh) * | 2015-12-29 | 2017-07-07 | 小米科技有限责任公司 | 指纹识别方法及装置 |
CN106164933A (zh) * | 2016-03-22 | 2016-11-23 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 指纹图像的校正方法、装置和终端 |
CN107122761A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-09-01 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 指纹图像处理方法及相关产品 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Fingerprint Recognition using Image Segmentation;Sangram Bana 等;《(IJAEST) INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED ENGINEERING SCIENCES AND TECHNOLOGIES》;20111231;第5卷(第1期);12-23 * |
低质量指纹图像评价与划痕检测及修复研究;闫欣;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20120415;第2012年卷(第4期);I138-1891 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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