CN105868613A - 一种生物特征识别方法、装置和移动终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种生物特征识别方法、装置和移动终端，其中方法包括：采集用户的生物特征信息；判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件；若所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件，则在确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围时，返回执行采集用户的生物特征信息的操作，直至满足预设结束返回条件。本发明在用户一次生物特征识别操作中，通过重复采集用户生物特征信息，进行匹配识别，提高了生物特征识别的成功率。

Description

一种生物特征识别方法、装置和移动终端

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术领域，尤其涉及一种生物特征识别方法、装置和移动终端。

背景技术

生物特征，尤其是指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已成为对用户进行身份识别非常重要的途径。目前，指纹识别技术已经成为大多数移动终端的标准配备，指纹识别不仅可以用于移动终端的解锁和唤醒等功能，也是移动支付中重要的一个环节。

现有的指纹识别过程包括：提取特征、保存数据和图像匹配。即通过指纹读取设备读取到人的指纹图像，取到指纹图像之后，对该图像进行初步的处理，使之更清晰，然后和注册指纹模板进行特征点匹配，匹配成功之后进行解锁；但匹配失败后，用户需重新解锁，即再次将手指按压到指纹读取设备上，为用户对移动终端的解锁和唤醒，以及移动支付等指纹识别相关操作带来不便。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种生物特征识别方法、装置和移动终端，以提高生物特征识别的成功率。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种生物特征识别方法，包括：

采集用户的生物特征信息；

判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件；

若所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件，则在确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围时，返回执行采集用户的生物特征信息的操作，直至满足预设结束返回条件。

第二方面，本发明实施例提供了一种生物特征识别装置，包括：

生物特征信息采集模块，用于采集用户的生物特征信息；

生物特征信息判断模块，用于判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件；

信息采集返回执行模块，用于若所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件，则在确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围时，返回执行采集用户的生物特征信息的操作，直至满足预设结束返回条件。

第三方面，本发明实施例提供了一种移动终端，所述移动终端包括上述第二方面所述的生物特征识别装置。

本发明的有益效果是：本发明提供的生物特征识别方法、装置和移动终端，通过生物特征采集设备(如移动终端自带的指纹采集设备)，采集用户的生物特征信息，将获取到的生物特征信息与预设生物特征识别条件进行比对，在确定该生物特征信息不满足预设生物特征识别条件时，在用户一次生物特征识别操作中(如用户手指从接触指纹采集设备到首次离开指纹采集设备为一次生物特征识别操作)，返回执行采集用户的生物特征信息的操作。由此，用户在一次生物特征识别操作中，若首次生物特征识别失败，则可重复采集用户的生物特征信息，再次进行生物特征识别，提高了生物特征识别的成功率，进而提高了用户执行解锁和唤醒，以及移动支付等指纹识别相关操作的成功率。

附图说明

下面将通过参照附图详细描述本发明的示例性实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其他特征和优点，附图中：

图1是本发明实施例一提供的生物特征识别方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的指纹解锁方法的流程示意图；

图3是本发明实施例三提供的指纹解锁方法的流程示意图；

图4是本发明实施例四提供的指纹解锁方法的流程示意图；

图5是本发明实施例五提供的生物特征识别装置的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的生物特征识别方法的流程示意图。该方法适用于识别指纹、人脸和虹膜等生物特征的情况，该方法可以由生物特征识别装置来执行。该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，该装置可配置于移动终端、防盗门、企业打卡器等有安全保护需求的设备中。如图1所示，该方法包括：

步骤101、采集用户的生物特征信息。

其中，生物特征可以为指纹、人脸或虹膜，相应的，生物特征信息可以包括指纹图像、人脸图像或虹膜图像。

示例性的，在采集用户的指纹信息时，可采用具有射频传感器的指纹采集器，用户手指触摸指纹采集器的棱镜表面，指纹采集器可识别出真皮皮肤的指纹纹路，进而采集指纹图像，杜绝了人造指纹的问题。

步骤102、判断生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件。

以指纹解锁操作为例，目前，指纹识别有两个最关键点，一个是图像获取算法，另一个图像匹配算法，现有指纹识别流程中只会跑一遍上述算法，即用户触摸指纹采集器后，先产生中断，然后进行采图，对原始图象进行初步的处理，使之更清晰，再去和预设指纹模板匹配，若匹配成功，则解锁，若匹配失败，则指纹解锁失败，提醒用户重新解锁，用户将再次去触摸指纹采集器，给用户带来不便，影响用户体验。

因此，为了提高用户一次指纹解锁的成功率，在采集到用户的指纹信息后，可判断生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件。示例性的，可根据上述指纹识别中的两个关键点，在对采集的指纹图像进行初步处理后和/或在将采集到的指纹图像与预设指纹模板进行匹配后，判断生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件。其中，预设生物特征识别条件可以为针对指纹图像质量设定的条件，也可以为针对指纹图像匹配度设定的条件；例如，以采集到的指纹图像的质量分数不小于预设图像质量分数作为预设生物特征识别条件，或者以采集到的指纹图像与预设指纹模板的匹配度不小于预设匹配值作为预设生物特征识别条件。

步骤103、若所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件，则在确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围时，返回执行采集用户的生物特征信息的操作，直至满足预设结束返回条件。

其中，确定用户的生物特征未离开生物特征采集范围可包括：

在首次采集到用户的指纹图像后，实时检测指纹采集器上的触摸信号，若触摸信号未中断，则确定用户的指纹未离开指纹采集范围；或者，

在首次采集到用户的人脸图像后，根据脸部特征信息，实时搜寻用户的脸部，若搜索到用户的脸部，则确定人脸未离开人脸采集范围；或者，

在首次采集到用户的虹膜图像后，实时定位用户的眼睛，若确定用户的眼睛位于预设采集位置，则确定用户的虹膜未离开虹膜采集范围。

示例性的，在指纹解锁操作中，若生物特征信息不满足预设生物特征识别条件，则判断指纹识别操作是否仍为开始采集指纹信息时的指纹识别操作，即检测用户手指从接触指纹采集设备开始，是否离开过指纹采集设备。在检测到用户手指未离开过指纹采集设备时，返回执行采集用户的指纹信息的操作。

另外，在指纹解锁操作中，在生物特征信息始终不满足预设生物特征识别条件情况下，为结束指纹解锁操作，可设置预设结束返回条件，以不再返回执行采集用户的生物特征信息的操作。其中，预设结束返回条件包括：判断生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件的判断次数达到预设次数。

本实施例中，考虑到用户一次指纹识别操作的时间较短，上述预设次数可以设置为2次，即在第二次判断生物特征信息不满足预设生物特征识别条件后，不再返回执行采集用户的生物特征信息的操作；对于人脸识别或虹膜识别，也可根据通常对人脸或虹膜的扫描(采集)时长，设定预设次数。相应的，还可以通过限定可以返回执行采集用户的生物特征信息的操作的次数(如1次)，来结束返回执行操作。

另外，在用户手指离开指纹采集器时，指纹采集器便无法采集到用户指纹信息，因此，在返回执行采集用户的生物特征信息的操作后，若采集用户的生物特征信息失败，表明用户当前指纹识别操作已完成，移动终端系统不再返回执行采集用户的生物特征信息的操作。

本发明实施例一提供的生物特征识别方法，在用户的一次生物特征识别操作中，通过生物特征采集设备，采集用户的生物特征信息，将获取到的生物特征信息与预设生物特征识别条件进行比对，在确定该生物特征信息不满足预设生物特征识别条件时，且在用户的生物特征未离开生物特征采集范围时，返回执行采集用户的生物特征信息的操作。由此，本发明在用户一次生物特征识别操作中，若首次生物特征识别失败，则可重复采集用户的生物特征信息，再次进行生物特征识别，提高了生物特征识别的成功率，进而提高了用户执行解锁和唤醒，以及移动支付等指纹识别相关操作的成功率。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的指纹解锁方法的流程示意图。本实施例以实施例一为基础，将判断生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件优化为：将生物特征信息与预设生物特征模板进行匹配；若匹配失败，则判断生物特征信息不满足预设生物特征识别条件。本实施例以指纹解锁为例进行说明，且判断指纹图像是否满足预设生物特征识别条件的判断次数为2次。

如图2所示，本实施例的方法包括：

步骤201、采集用户的指纹图像。

步骤202、将指纹图像与预设指纹模板进行匹配，判断是否匹配失败。若匹配失败，则执行步骤203；否则执行步骤206。

示例性的，提取指纹图像中的多个特征点；将指纹图像中的多个特征点与预设指纹模板的多个特征点进行匹配；若指纹图像中的多个特征点与预设指纹模板的多个特征点相匹配的数量小于预设阈值，则匹配失败。

步骤203、判断指纹信息不满足预设生物特征识别条件，在确定用户的指纹未离开指纹采集范围时，再次采集用户的指纹图像。

步骤204、将指纹图像与预设指纹模板进行匹配，判断是否匹配失败。若匹配失败，则执行步骤205；否则执行步骤206。

步骤205、指纹解锁失败，提示用户重新解锁。

步骤206、解锁移动终端。

步骤207、指纹解锁结束。

本发明实施例二提供的生物特征识别方法，用户在一次指纹识别操作中，若首次指纹图像匹配失败，则可再次采集用户的指纹信息，再次进行指纹识别，提高了指纹识别的成功率，进而提高了用户执行解锁和唤醒，以及移动支付等指纹识别相关操作的成功率。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的指纹解锁方法的流程示意图。本实施例以实施例一为基础，将判断生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件优化为：根据生物特征信息，计算生物特征的图像质量分数；若生物特征的图像质量分数小于预设图像质量分数，则判断生物特征信息不满足预设生物特征识别条件。本实施例以指纹解锁为例进行说明，且判断指纹图像是否满足预设生物特征识别条件的判断次数为2次。

如图3所示，本实施例的方法包括：

步骤301、采集用户的指纹图像。

步骤302、根据指纹图像，计算指纹图像质量分数。

指纹图像和普通图像所关注的点不同，普通图像可能更加关注清晰度、色彩度、RGB值和饱和度等；指纹图像最终是为了从图像里面获取特征点，其中特征点包括但不限于交叉点、集合点和断点等。

而指纹图像质量跟以下参数强相关：图像对比度、特征点个数、图像覆盖率和其他相关参数。其中，图像对比度为由指峰和指谷在图像上表现的黑白对比度，且黑白对比度越大越好，具体的，黑白对比度可由像素值确定，像素值越低，图像越白，像素值越高，图像越黑，所有的像素点组成一个指纹图像；图像覆盖率指采集到的指纹图像占人指纹全铺在指纹采集器上时对应指纹图像的百分比，采集到的指纹图像不全，影响指纹图像质量；其他相关参数包括清晰度和噪声等。

示例性的，分别为图像对比度、特征点个数、图像覆盖率和其他相关参数设定标准阈值，若某参数值达到对应的标准阈值，则该项参数的评分为100分，由此，各项参数的分数可与参数值成线性关系。

本实施例中，在采集到指纹图像后，分别分析图像对比度、特征点个数、图像覆盖率和其他相关参数，计算出图像对比度分数A、特征点个数分数B、图像覆盖率分数C和其他相关参数分数D，并根据以下公式计算出指纹图像质量分数q：q＝A*40％+B*30％+C*20％+D*10％。

步骤303、判断指纹图像质量分数是否小于预设图像质量分数。若指纹图像质量分数小于预设图像质量分数，则执行步骤304；否则执行步骤305。

基于步骤302，预设图像质量分数可设定为60分，并设定80分以上的指纹图像为优质指纹图像，在指纹图像匹配成功后，可将80分以上的指纹图像替换成新的指纹模板。

步骤304、判断指纹信息不满足预设生物特征识别条件，在确定用户的指纹未离开指纹采集范围时，再次采集用户的指纹图像。

步骤305、将指纹图像与预设指纹模板进行匹配，判断是否匹配失败。若匹配失败，则执行步骤306；否则执行步骤307。

步骤306、指纹解锁失败，提示用户重新解锁。

步骤307、解锁移动终端。

步骤308、指纹解锁结束。

本发明实施例三提供的生物特征识别方法，用户在一次指纹识别操作中，若首次采集的指纹图像的质量分数小于预设图像质量分数，则可再次采集用户的指纹信息，再次进行指纹识别，提高了指纹识别的成功率，进而提高了用户执行解锁和唤醒，以及移动支付等指纹识别相关操作的成功率。

实施例四

图4是本发明实施例四提供的指纹解锁方法的流程示意图。本实施例基于上述实施例，在指纹图像的采集与匹配操作中均进行预设生物特征识别条件的判断，进一步提高了指纹识别的成功率。

如图4所示，本实施例的方法包括：

步骤401、采集用户的指纹图像。

步骤402、根据指纹图像，计算指纹图像质量分数。

步骤403、判断指纹图像质量分数是否小于预设图像质量分数。若指纹图像质量分数小于预设图像质量分数，则执行步骤404；否则执行步骤405。

步骤404、判断指纹信息不满足预设生物特征识别条件，在确定用户的指纹未离开指纹采集范围时，再次采集用户的指纹图像。

步骤405、将指纹图像与预设指纹模板进行匹配，判断是否匹配失败。若匹配失败，则执行步骤406；否则执行步骤409。

步骤406、判断指纹信息不满足预设生物特征识别条件，在确定用户的指纹未离开指纹采集范围时，再次采集用户的指纹图像。

步骤407、将指纹图像与预设指纹模板进行匹配，判断是否匹配失败。若匹配失败，则执行步骤408；否则执行步骤409。

步骤408、指纹解锁失败，提示用户重新解锁。

步骤409、解锁移动终端。

步骤410、指纹解锁结束。

本发明实施例四提供的生物特征识别方法，用户在一次指纹识别操作中，若首次采集的指纹图像的质量分数小于预设图像质量分数，或首次指纹图像匹配失败，则可再次采集用户的指纹信息，再次进行指纹识别，进一步提高了指纹识别的成功率，进而提高了用户执行解锁和唤醒，以及移动支付等指纹识别相关操作的成功率。

实施例五

图5是本发明实施例五提供的生物特征识别装置的结构框图。如图5所示，该装置包括生物特征信息采集模块10、生物特征信息判断模块20、采集范围判断模块30和信息采集返回执行模块40。

其中，生物特征信息采集模块10，用于采集用户的生物特征信息；

生物特征信息判断模块20，用于判断生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件；

采集范围判断模块30，用于判断用户的生物特征是否离开生物特征采集范围；

信息采集返回执行模块40，用于若生物特征信息不满足预设生物特征识别条件，则在确定用户的生物特征未离开生物特征采集范围时，返回执行采集用户的生物特征信息的操作，直至满足预设结束返回条件。

其中，上述生物特征信息包括指纹图像；相应的，采集范围判断模块30具体用于：在首次采集到用户的指纹图像后，实时检测指纹采集器上的触摸信号，若触摸信号未中断，则确定用户的指纹未离开指纹采集范围；或者，

生物特征信息包括人脸图像；相应的，采集范围判断模块30具体用于：在首次采集到用户的人脸图像后，根据脸部特征信息，实时搜寻用户的脸部，若搜索到用户的脸部，则确定人脸未离开人脸采集范围；或者，

生物特征信息包括虹膜图像；相应的，采集范围判断模块30具体用于：在首次采集到用户的虹膜图像后，实时定位用户的眼睛，若确定用户的眼睛位于预设采集位置，则确定用户的虹膜未离开虹膜采集范围。

进一步的，上述生物特征信息判断模块20可包括：

生物特征信息匹配单元，用于将生物特征信息与预设生物特征模板进行匹配；

生物特征信息匹配判断单元，用于若匹配失败，则判断生物特征信息不满足预设生物特征识别条件。

优选的，上述生物特征信息匹配单元具体用于：

提取生物特征图像中的多个特征点；

将生物特征图像中的多个特征点与预设生物特征模板的多个特征点进行匹配；

若生物特征图像中的多个特征点与预设生物特征模板的多个特征点相匹配的数量小于预设阈值，则匹配失败。

进一步的，上述生物特征信息判断模块20还可以包括：

图像质量分数计算单元，用于根据生物特征信息，计算生物特征的图像质量分数；

生物特征信息质量判断单元，用于若生物特征的图像质量分数小于预设图像质量分数，则判断生物特征信息不满足预设生物特征识别条件。

优选的，上述方案中，预设结束返回条件可包括：

判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件的判断次数达到预设次数。

本实施例提供的生物特征识别装置，与本发明任意实施例所提供的生物特征识别方法属于同一发明构思，可执行本发明任意实施例所提供的生物特征识别方法，具备相应的功能和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例提供的生物特征识别方法。

实施例六

本发明实施例六提供的移动终端，包括本发明装置实施例提供的生物特征识别装置，相应的，本发明的移动终端具有生物特征的采集设备。该移动终端可通过本发明提供的生物特征识别装置，采用相应的生物特征识别方法对用户的生物特征进行识别，进而执行对移动终端的解锁和唤醒，以及移动支付等指纹识别相关操作。

其中，移动终端可以为智能手机、平板电脑或个人数字助理等。

本发明实施例六所提供的移动终端，包括本发明实施例所提供的生物特征识别装置，具备相应的功能和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (11)

1.一种生物特征识别方法，其特征在于，包括：

采集用户的生物特征信息；

判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件；

若所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件，则在确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围时，返回执行采集用户的生物特征信息的操作，直至满足预设结束返回条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物特征信息包括指纹图像；相应的，确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围，包括：在首次采集到所述用户的指纹图像后，实时检测指纹采集器上的触摸信号，若所述触摸信号未中断，则确定所述用户的指纹未离开指纹采集范围；或者，

所述生物特征信息包括人脸图像；相应的，确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围，包括：在首次采集到所述用户的人脸图像后，根据脸部特征信息，实时搜寻所述用户的脸部，若搜索到所述用户的脸部，则确定人脸未离开人脸采集范围；或者，

所述生物特征信息包括虹膜图像；相应的，确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围，包括：在首次采集到所述用户的虹膜图像后，实时定位所述用户的眼睛，若确定所述用户的眼睛位于预设采集位置，则确定所述用户的虹膜未离开虹膜采集范围。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件，包括：

将所述生物特征信息与预设生物特征模板进行匹配；

若匹配失败，则判断所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件，包括：

根据所述生物特征信息，计算生物特征的图像质量分数；

若所述生物特征的图像质量分数小于预设图像质量分数，则判断所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述预设结束返回条件包括：

判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件的判断次数达到预设次数。

6.一种生物特征识别装置，其特征在于，包括：

生物特征信息采集模块，用于采集用户的生物特征信息；

生物特征信息判断模块，用于判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件；

采集范围判断模块，用于判断所述用户的生物特征是否离开生物特征采集范围；

信息采集返回执行模块，用于若所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件，则在确定所述用户的生物特征未离开生物特征采集范围时，返回执行采集用户的生物特征信息的操作，直至满足预设结束返回条件。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述生物特征信息包括指纹图像；相应的，所述采集范围判断模块具体用于：在首次采集到所述用户的指纹图像后，实时检测指纹采集器上的触摸信号，若所述触摸信号未中断，则确定所述用户的指纹未离开指纹采集范围；或者，

所述生物特征信息包括人脸图像；相应的，所述采集范围判断模块具体用于：在首次采集到所述用户的人脸图像后，根据脸部特征信息，实时搜寻所述用户的脸部，若搜索到所述用户的脸部，则确定人脸未离开人脸采集范围；或者，

所述生物特征信息包括虹膜图像；相应的，所述采集范围判断模块具体用于：在首次采集到所述用户的虹膜图像后，实时定位所述用户的眼睛，若确定所述用户的眼睛位于预设采集位置，则确定所述用户的虹膜未离开虹膜采集范围。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述生物特征信息判断模块包括：

生物特征信息匹配单元，用于将所述生物特征信息与预设生物特征模板进行匹配；

生物特征信息匹配判断单元，用于若匹配失败，则判断所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述生物特征信息判断模块包括：

图像质量分数计算单元，用于根据所述生物特征信息，计算生物特征的图像质量分数；

生物特征信息质量判断单元，用于若所述生物特征的图像质量分数小于预设图像质量分数，则判断所述生物特征信息不满足预设生物特征识别条件。

10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述预设结束返回条件包括：

判断所述生物特征信息是否满足预设生物特征识别条件的判断次数达到预设次数。

11.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括权利要求7-12任一项所述的生物特征识别装置。