一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术适用于电子技术领域，提供了一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质，该指纹识别方法包括：采集用户的指纹图像；对所述指纹图像进行压缩处理；根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。本发明专利技术通过对采集的指纹图像进行压缩处理，并根据压缩处理后的指纹图像对用户的身份信息进行识别，进而根据识别结果做相应处理，其大大减少了指纹识别运算过程中的运算量和运算需要的内存，并降低运算时的功耗。

A Fingerprint Identification Method and Device and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质
本专利技术属于电子
，尤其涉及一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，现有指纹识别算法中主要分成大面积产品(超过160*160分辨率)指纹识别算法和小面积产品(小于96*96分辨率)指纹识别算法。其中，大面积产品指纹识别算法提取的是指纹纹路上的端点和分叉点等传统特征点，小面积产品指纹识别算法提取的则是图像对比的特征点。由于传统特征点在识别老人的粗糙手指或者小朋友的细密指纹的情况下表现不佳，而该问题在小面积产品指纹识别算法种不存在，因此，现有技术通过在大面积产品上使用小面积产品指纹识别算法解决上述问题。然而，虽然小面积产品指纹识别算法在老人、小孩等特定指纹识别方面优势明显，但是该算法运行时内存使用特别多，运算量很大，需要很强的运算能力，因此，该算法在资源有限的嵌入式平台上运行时会因运算量大而导致运行时间过长，大大增加了系统运行时的功耗，甚至因为内存需求过大而无法运行。故，有必要提供一种技术方案，以解决上述技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种指纹识别方法与装置、计算机可读存储介质，其可大大减少运算量和运算需要的内存，并降低运算时的功耗。本专利技术实施例的第一方面提供了一种指纹识别方法，包括：采集用户的指纹图像；对所述指纹图像进行压缩处理；根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。本专利技术实施例的第二方面提供了一种指纹识别装置，包括：采集模块，用于采集用户的指纹图像；压缩模块，用于对所述指纹图像进行压缩处理；识别模块，用于根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；开启模块，用于若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。本专利技术实施例的第三方面提供了一种指纹识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的指纹识别方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的指纹识别方法的步骤。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术通过对采集的指纹图像进行压缩处理，并根据压缩处理后的指纹图像对用户的身份信息进行识别，进而根据识别结果做相应处理，其大大减少了指纹识别运算过程中的运算量和运算需要的内存，并降低运算时的功耗。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例一提供的指纹识别方法的实现流程示意图；图2是本专利技术实施例二提法的指纹识别方法的实现流程示意图；图3是图2所示的指纹识别方法中的最大像素灰度值压缩法的示意图；图4是图2所示的指纹识别方法中的临域插值算法的示意图；图5是本专利技术实施例三提供的指纹识别装置的结构示意图；图6是本专利技术实施例四提供的指纹识别装置的结构示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。参见图1，是本专利技术实施例一提供的一种指纹识别方法的示意流程图。如图1所示，该指纹识别方法可包括以下步骤：步骤S101：采集用户的指纹图像。其中，在本专利技术实施例中，指纹识别装置中安装有可以采集用户指纹图像的指纹采集装置，该指纹采集装置可以是由硬件实现的，也可以由软件和硬件结合实现的，例如该指纹采集装置可以为指纹采集芯片。步骤S102：对所述指纹图像进行压缩处理。其中，在本专利技术实施例中，由于指纹识别算法尤其是小面积产品所使用的指纹识别算法一般都是逐点计算的，也就是说，该指纹识别算法的运算量和指纹图像的大小成线性关系，因此，缩小指纹图像尺寸就可以极大的缩小运算量，例如，将一个192*192的指纹图像缩小成96*96的指纹图像，由于该指纹图像是以前图像的1/4，因此，利用该缩小后的指纹图像进行指纹识别时的运算量和内存也会相应的缩减到按照原图像进行指纹识别时的1/4。基于上述描述，由于缩小后的指纹图像在进行指纹识别运算时，运算量大大减少，因此，当指纹识别装置采集到用户的指指纹图像后，需要对指纹图像进行压缩处理，以缩小指纹图像，进而使得可以使用资源较少、频率较低、价格便宜的嵌入式运算芯片进行指纹识别，无需使用价格昂贵的专用嵌入式运算芯片完成指纹识别，其在降低指纹识别装置的成本时，同时减少内存使用，并可以降低指纹识别装置的功耗，以便于该指纹识别产品可以应用到更多领域。步骤S103：根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息。其中，在本专利技术实施例中，指纹识别装置中存储有用户的指纹图像模型，当指纹识别装置对采集的用户指纹图像进行压缩后，指纹识别装置可以将该压缩后的指纹图像与预先存储的指纹图像模型进行对比，并根据对比结果判断该用户的身份信息，即该用户是不是指纹图像模型所对应的用户。需要说明的是，在本实施例中，由于指纹识别装置是根据压缩处理后的指纹图像对用户进行指纹识别，因此，预先存储在指纹识别装置中的指纹图像模型也是压缩后的指纹图像，并且其压缩系数和压缩方法与指纹识别装置对采集的指纹图像进行压缩时的压缩系数和压缩方法相同。步骤S104：若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。其中，在本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种指纹识别方法，其特征在于，包括：采集用户的指纹图像；对所述指纹图像进行压缩处理；根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。

【技术特征摘要】
1.一种指纹识别方法，其特征在于，包括：采集用户的指纹图像；对所述指纹图像进行压缩处理；根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息；若所述用户的身份信息为目标身份信息，则开启待开启的设备。2.根据权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：根据M*N像素阵列将所述指纹图像划分为多个像素区域，获取每个所述像素区域的最大像素灰度值；其中，每个所述像素区域的最大像素灰度值为每个所述像素区域中的所有像素点中灰度值最大的像素点的灰度值，所述M和N均为正整数；根据预设压缩系数对每个所述像素区域进行压缩，并将与所述像素区域对应的最大像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，所述预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积；根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。3.根据权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：根据M*N像素阵列将所述指纹图像划分为多个像素区域，获取每个所述像素区域的最小像素灰度值；其中，每个所述像素区域的最小像素灰度值为每个所述像素区域中的所有像素点中灰度值最小的像素点的灰度值，所述M和N均为正整数；根据预设压缩系数对每个所述像素区域进行压缩，并将与所述像素区域对应的最小像素灰度值作为压缩后的像素区域的像素灰度值；其中，所述预设压缩系数为M的倒数和N的倒数的乘积；根据多个压缩后的像素区域形成压缩后的指纹图像。4.根据权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，所述对所述指纹图像进行压缩处理包括：采用双线性插值算法对所述指纹图像进行压缩处理。5.根据权利要求1至4任一项所述的指纹识别方法，其特征在于，所述压缩处理后的指纹图像中包括所述用户的指纹信息，所述根据压缩处理后的指纹图像识别所述用户的身份信息包括：将所述压缩处理后的指纹图像中的用户的指纹信息与预先存储的用户指纹信息进行对比，若两者之间的匹配度大于预设阈值，则表明所述用户的身份信息为目标身份信息。6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振刚，徐坤平，杨云，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44