指纹解锁方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种指纹解锁方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：获取指纹传感器采集的待验指纹数据；提取待验指纹数据的显著特征数据；检测待验指纹数据的显著特征数据和预存指纹数据的显著特征数据是否匹配；若待验指纹数据的显著特征数据和预存指纹数据的显著特征数据匹配，则将目标对象由锁定状态切换为解锁状态。在本申请实施例中，通过在对某个对象进行指纹解锁时，终端将采集到的指纹数据中的显著特征数据与预存指纹数据中的显著特征数据进行比对验证，由于需要比对验证的指纹数据的数据量较小，因此终端完成上述比对验证过程所需的时间较少，进而提高解锁效率。

Fingerprint unlocking method, device, terminal and storage medium

The application embodiment provides a fingerprint unlocking method, device, terminal and storage medium. The method includes: acquiring fingerprint data collected by fingerprint sensor; extracting salient feature data of fingerprint data to be tested; detecting whether salient feature data of fingerprint data to be tested matches salient feature data of pre-stored fingerprint data; if salient feature data of pre-tested fingerprint data and salient feature data of pre-stored fingerprint data are matched; When data matches, the target object is switched from lock state to unlock state. In the present application embodiment, by comparing the salient feature data from the collected fingerprint data with the salient feature data from the stored fingerprint data when the fingerprint is unlocked on an object, the terminal has completed the above comparison verification because the amount of data needed to compare the validated fingerprint data is small. The process takes less time and improves the efficiency of unlocking.

【技术实现步骤摘要】
指纹解锁方法、装置、终端及存储介质
本申请实施例涉及指纹识别
，特别涉及一种指纹解锁方法、装置、终端及存储介质。
技术介绍
目前，指纹识别技术已得到广泛的应用。例如，用户可以通过指纹解锁终端，还可以通过指纹解锁终端中的某个应用程序。相关技术中，当用户触摸终端中的指纹传感器时，指纹传感器采集到用户的指纹数据，之后终端将采集到的指纹数据与预存的指纹数据进行比对，若采集到的指纹数据与预存的指纹数据匹配，则对终端进行解锁。
技术实现思路
本申请实施例提供一种指纹解锁方法、装置、终端及存储介质。所述技术方案如下：一方面，本申请实施例提供一种指纹解锁方法，所述方法包括：获取指纹传感器采集的待验指纹数据；提取所述待验指纹数据的显著特征数据，所述显著特征数据包括用于指示指纹中的显著特征的数据，所述显著特征包括以下至少一种：分叉点、截止点、孤立点、核心点、三角点；检测所述待验指纹数据的显著特征数据和预存指纹数据的显著特征数据是否匹配；若所述待验指纹数据的显著特征数据和所述预存指纹数据的显著特征数据匹配，则将目标对象由锁定状态切换为解锁状态。另一方面，本申请实施例提供一种指纹解锁装置，所述装置包括：指纹获取模块，用于获取指纹传感器采集的待验指纹数据；特征提取模块，用于提取所述待验指纹数据的显著特征数据，，所述显著特征数据包括用于指示指纹中的显著特征的数据，所述显著特征包括以下至少一种：分叉点、截止点、孤立点、核心点、三角点；指纹匹配模块，用于检测所述待验指纹数据的显著特征数据和预存指纹数据的显著特征数据是否匹配；解锁模块，用于若所述待验指纹数据的显著特征数据和所述预存指纹数据的显著特征数据匹配，则将目标对象由锁定状态切换为解锁状态。再一方面，本申请实施例提供一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现上述方面所述的指纹解锁方法。又一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述方面所述的指纹解锁方法。本申请实施例提供的技术方案可以带来如下有益效果：通过对某个对象进行指纹解锁时，将采集到的指纹数据中的显著特征数据与预存指纹数据中的显著特征数据进行比对验证，相比于相关技术中将采集到的全部指纹数据与预存的指纹数据进行比对验证，显著特征数据的数据量小于采集到的全部指纹数据的数据量，也即，本申请实施例中需要比对验证的指纹数据的数据量较小，因此终端完成上述比对验证过程所需的时间较少，进而提高解锁效率。附图说明图1是本申请一个实施例示出的指纹解锁方法的流程图；图2是本申请一个实施例示出的指纹解锁的示意图；图3是本申请一个实施例示出的解锁终端的界面示意图；图4是本申请另一个实施例示出的解锁终端的界面示意图；图5是本申请一个实施例示出的解锁应用程序的界面示意图；图6是本申请另一个实施例示出的指纹解锁方法的流程图；图7是本申请一个实施例示出的指纹解锁装置的框图；图8是本申请一个实施例示出的终端的示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。本申请实施例提供的技术方案，通过对某个对象进行指纹解锁时，将采集到的指纹数据中的显著特征数据与预存指纹数据中的显著特征数据进行比对验证，相比于相关技术中将采集到的全部指纹数据与预存的指纹数据进行比对验证，显著特征数据的数据量小于采集到的全部指纹数据的数据量，也即，本申请实施例中需要比对验证的指纹数据的数据量较小，因此终端完成上述比对验证过程所需的时间较少，进而提高解锁效率。本申请实施例提供的方法，各步骤的执行主体为终端，上述终端可以是手机、平板电脑、电子书阅读器、多媒体播放设备、可穿戴设备、膝上型便携计算机等电子设备。另外，终端中安装有指纹传感器。指纹传感器用于采集用户的指纹，终端可根据指纹传感器采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由终端授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器可以被设置终端的正面、背面或侧面。当终端上设置有物理按键或厂商时，指纹传感器可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。请参考图1，其示出了本申请一个实施例提供的指纹解锁方法的流程图。该方法可以包括如下几个步骤。步骤101，获取指纹传感器采集的待验指纹数据。指纹传感器用于采集用户的指纹。指纹传感器可以设置在终端的前面板，也可以设置在终端的背板，本申请实施例对此不作限定。另外，指纹传感器还可以与终端的触摸显示屏集成，也即，当用户触摸显示屏执行触摸操作时，终端即可采集到指纹数据。待验指纹数据可以是指纹图像。在本申请实施例中，当用户触摸指纹传感器时，指纹传感器采集指纹图像，之后终端从指纹传感器中获取指纹图像，作为待验指纹数据。步骤102，提取待验指纹数据的显著特征数据。显著特征数据包括用于指示指纹中的显著特征的数据。显著特征数据的数据量小于待验指纹数据的数据量。可选地，显著特征数据也能够唯一确定用户身份，因此，终端可以通过显著特征数据来完成指纹数据的比对验证过程，在提升解锁速率的前提下，保证指纹解锁的安全性。显著特征包括以下至少一种：分叉点、截止点、孤立点、核心点、三角点。分叉点是指指纹纹路中出现分叉的点。截止点是指指纹纹路的结束位置。孤立点是指长度很短的指纹纹路。核心点位于指纹纹路的渐进中心。三角点是指从核心点开始的第一个分叉点。在本申请的一些实施例中，步骤102可以包括如下两个子步骤：步骤102a，对待验指纹数据进行特征提取，得到待验指纹数据的至少一个特征数据；待验指纹数据通常包括冗余信息，例如纹路之间的间隙，冗余信息会增加不必要的指纹匹配工作。因此，在本申请实施例中，对待验指纹数据进行特征提取，也即是去除待验指纹数据的冗余信息。步骤102b，通过特征分类模型对至少一个特征数据进行分类处理，得到至少一个特征数据各自对应的分类；特征分类模型是采用机器学习算法对神经网络训练得到的。机器学习算法可以是反向传播算法(Back-Propagation，BP)、更快的区域卷积神经网络fasterRCNN(fasterRegionswithConvolutionalNeuralNetwork，fasterRCNN)算法等，本申请实施例对此不作限定。神经网络可以是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)等，本申请实施例对此不作限定。进一步地，特征分类模型是采用机器学习算法，以及具有分类标签的样本特征数据对神经网络训练得到的。分类标签是指样本特征数据对应的分类，其可以是以下至少一种：指纹的交叉点、截止点、分歧点、孤立点、短纹、环点、核心点、三角点等等。可选地，特征分类模型包括：一个输入层、至少一个隐层、和一个输出层。输入层的输入数据为特征数据，输出层的输出结果是该特征数据对应的分类。分类确定过程如下：将特征数据输入至特征分类模型的输入层，由特征分类模型的隐层对上述特征数据进行特征提取，并对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种指纹解锁方法，其特征在于，所述方法包括：获取指纹传感器采集的待验指纹数据；提取所述待验指纹数据的显著特征数据，所述显著特征数据包括用于指示指纹中的显著特征的数据，所述显著特征包括以下至少一种：分叉点、截止点、孤立点、核心点、三角点；检测所述待验指纹数据的显著特征数据和预存指纹数据的显著特征数据是否匹配；若所述待验指纹数据的显著特征数据和所述预存指纹数据的显著特征数据匹配，则将目标对象由锁定状态切换为解锁状态。

【技术特征摘要】
1.一种指纹解锁方法，其特征在于，所述方法包括：获取指纹传感器采集的待验指纹数据；提取所述待验指纹数据的显著特征数据，所述显著特征数据包括用于指示指纹中的显著特征的数据，所述显著特征包括以下至少一种：分叉点、截止点、孤立点、核心点、三角点；检测所述待验指纹数据的显著特征数据和预存指纹数据的显著特征数据是否匹配；若所述待验指纹数据的显著特征数据和所述预存指纹数据的显著特征数据匹配，则将目标对象由锁定状态切换为解锁状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括n种功能的使用权限，n为大于1的整数；所述将目标对象由锁定状态切换为解锁状态，包括：将所述n种功能中的m种功能的使用权限由所述锁定状态切换为所述解锁状态，其中，所述m为小于n的正整数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述n种功能中的m种功能的使用权限由所述锁定状态切换为所述解锁状态之后，还包括：检测所述待验指纹数据的非显著特征数据和所述预存指纹数据的非显著特征数据是否匹配，其中，所述待验指纹数据的非显著特征数据是所述待验指纹数据中除所述待验指纹数据的显著特征数据以外的数据，所述预存指纹数据的非显著特征数据是所述预存指纹数据中除所述预存指纹数据的显著特征数据以外的数据；若所述待验指纹数据的非显著特征数据和所述预存指纹数据的非显著特征数据匹配，则将所述n种功能中除已经解锁的所述m种功能之外的至少一种功能的使用权限，由所述锁定状态切换为所述解锁状态。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标对象为终端；所述将所述n种功能中的m种功能的使用权限由所述锁定状态切换为所述解锁状态，包括：将所述终端的通话功能的使用权限，由所述锁定状态切换为所述解锁状态。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标对象为目标应用程序；所述将所述n种功能中的m种功能的使用权限由所述锁定状态切换为所述解锁状态，包括：将所述目标应用程序的...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖新风，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44