【技术实现步骤摘要】
用于指纹图像识别的方法、设备及计算机可读介质
本公开一般地涉及指纹识别领域。更具体地，本公开涉及一种用于指纹图像识别的方法、用于指纹图像识别的设备及非瞬态计算机可读介质。
技术介绍
随着各类电子设备(包括智能终端)在日常生活中的广泛使用，其用户访问的安全性成为需要关注的一个重要因素。为了保证设备使用的安全性，当前提出了对用户进行验证的多种方案，其中一些使用到用户的生物特征。作为生物特征之一的指纹由于其唯一性而成为安全验证的有效手段。通过对指纹的准确识别，可以有效地保护设备的安全接入，从而防止非法或非授权用户的盗用。当前已经提出用于对指纹进行识别的多种识别方法，并且这些识别方法可以达到一定的识别准确度。然而，随着用于采集指纹数据的传感器不断小型化，前述现有的识别方法并不能适配于传感器的这种改变，并且由此无法取得令人满意的识别准确度。
技术实现思路
至少针对上述
技术介绍
中的缺陷，本公开提供一种用于准确识别指纹图像的方案。具体来说，本公开对采集到的目标指纹图像上的目标特征点进行等级划分，利用划分等级后的...
【技术保护点】
1.一种用于指纹图像识别的方法，包括：/n根据特征点属性对从目标指纹图像上采集的多个目标特征点进行等级划分；/n将划分等级后的多个目标特征点与参考指纹图像的多个参考特征点进行比对以形成熵图，其中所述熵图用于指示所述目标指纹图像和所述参考指纹图像的相似度；以及/n根据所述熵图来确定所述目标指纹图像是否与所述参考指纹图像匹配。/n
【技术特征摘要】
20201014 US 63/091,3261.一种用于指纹图像识别的方法，包括：
根据特征点属性对从目标指纹图像上采集的多个目标特征点进行等级划分；
将划分等级后的多个目标特征点与参考指纹图像的多个参考特征点进行比对以形成熵图，其中所述熵图用于指示所述目标指纹图像和所述参考指纹图像的相似度；以及
根据所述熵图来确定所述目标指纹图像是否与所述参考指纹图像匹配。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述特征点属性包括所述目标特征点的清晰度和/或形状独特性，并且根据所述特征点属性对多个目标特征点进行等级划分包括：
根据所述目标特征点是否满足关于清晰度和/或形状独特性的预定要求对其进行等级划分。
3.根据权利要求2所述的方法，其中对所述多个目标特征点进行等级划分包括：
根据所述特征点属性将所述多个目标特征点划分成第一等级特征点、第二等级特征点和第三等级特征点，其中所述第一等级特征点满足关于所述清晰度和形状独特性性二者的预定要求，所述第二等级特征点满足关于所述清晰度和形状独特性之一的预定要求，而所述第三等级特征点未满足关于所述清晰度和形状独特性二者的预定要求。
4.根据权利要求2所述的方法，其中所述特征点属性还包括关于所述目标特征点所含信息量的信息量比重，其中所述信息量比重与所述目标特征点在所述目标指纹图像的位置相关。
5.根据权利要求4所述的方法，其中位于所述目标指纹图像的边界内的所述目标特征点具有100％的信息量比重，而位于所述目标指纹图像的边界上的所述目标特征点的信息量比重与所述目标特征点在所述边界内的面积成比例。
6.根据权利要求1所述的方法，其中将划分等级后的多个目标特征点与多个参考特征点进行比对包括：
基于所述多个目标特征点生成至少一个目标特征点集合，其中每个所述目标特征点集合中包括至少两个所述目标特征点，且每个所述目标特征点集合具有对应的联合等级；以及
将每个目标特征点集合与所述参考指纹图像上的多个参考特征点进行比对。
7.根据权利要求1所述的方法，其中将多个目标特征点与参考指纹图像的多个参考特征点进行比对以形成熵图包括：
根据各个所述目标特征点的等级将各个所述目标特征点与参考指纹图像上各个对应的参考特征点进行相似度比较，以获得各个所述目标特征点的相似度评分；
将各个所述相似度评分与预定的阈值或阈值范围比较，以获得各个比较结果，其中所述比较结果与呈现方式关联；以及
根据各个所述比较结果将各个所述目标特征点以对应的呈现方式进行呈现，以形成所述熵图。
8.根据权利要求7所述的方法，其中根据各个所述比较结果将各个所述目标特征点进行呈现包括：
根据各个所述比较结果将各个所述目标特征点以预设颜色进行呈现。
9.根据权利要求6所述的方法，其中将多个目标特征点与参考指纹图像的多个参考特征点进行比对以形成熵图包括：
根据各个所述目标特征点的等级将各个所述目标特征点集合与参考指纹图像上各个对应的参考特征点集合进行相似度比较，以获得各个所述目标特征点集合的相似度评分；
将各个所述相似度评分与预定的阈值或阈值范围比较，以获得各个比较结果，其中所述比较结果与呈现方式关联；以及
根据各个所述比较结果将各个所述目标特征点集合以对应的呈现方式进行呈现，以形成所述熵图。
10.根据权利要求9所述的方法，其中根据各个所述比较结果将各个所述目标特征点集合进行呈现包括：
根据各个所述比较结果将各个所述目标特征点集合以预设颜色进行呈现。
11.根据权利要求7所述的方法，其中根据所述熵图来确定所述目标指纹图像是否与所述参考指纹图像匹配包括：
根据所述熵图中具有预设呈现方式的目标特征点的数目和/或所占区域的大小来确定所述目标指纹图像是否与所述参考指纹图像相匹配。
12.根据权利要求1所述的方法，其中根据所述熵图来确定所述目标指纹图像是否与所述参考指纹图像匹配包括：
将所述熵图输入至经训练的神经网络模型，以便将所述熵图分类为真熵图或伪熵图；
响应于所述熵图分类为真熵图，确定所述目标指纹图像与所述参考指纹图像相匹配；以及
响应于所述熵图分类为伪熵图，确定所述目标指纹图像与所述参考指纹图像不相匹配。
13.一种用于指纹图像识别的设备，包括：
处理器；
存储器，其存储有处理器可执行的程序指令，当所述程序指令由所述处理器执行时，使得所述设备执行：
根据特征点属性对从目标指纹图像上采集的多个目标特征点...
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