本申请实施例公开了一种指纹异物检测的方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取指纹传感器采集到的图像；对该图像进行特征提取，得到该图像的目标特征信息；将目标特征信息输入预先训练的网络模型中，获取网络模型输出的图像的异物检测结果；基于异物检测结果，确定对图像的处理方式。本申请通过提取图像的目标特征信息，将目标特征信息输入预先训练的网络模型中来对图像进行异物检测，根据异物检测结果确定图像的处理方式，从而提升了指纹检测的准确率。纹检测的准确率。纹检测的准确率。
【技术实现步骤摘要】
指纹异物检测的方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及指纹识别
，更具体地，涉及一种指纹异物检测的方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着终端技术和图像处理技术的发展，指纹识别技术已经得到广泛的使用，是一种常见的鉴别身份的安全机制，不仅为个人的私密装置带来安全保护，更带来用户使用的方便性。指纹识别技术需要用户通过手指接触终端指纹传感器的表面，来采集用户的指纹信息。但是，在采集用户指纹信息的过程中会遇到指纹传感器表面本身或用户手指上有水等异物的情况，使得指纹检测的准确率不高。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提出了一种指纹异物检测的方法、装置、电子设备及存储介质，以解决上述问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种指纹异物检测的方法，该方法包括：获取指纹传感器采集到的图像；对该图像进行特征提取，得到该图像的目标特征信息；将目标特征信息输入预先训练的网络模型中，获取网络模型输出的该图像的异物检测结果；基于异物检测结果，确定对该图像的处理方式。
[0005]第二方面，本申请实施例提供了一种指纹异物检测的装置，该装置包括：图像获取模块，用于获取指纹传感器采集到的图像；特征提取模块，用于对该图像进行特征提取，得到该图像的目标特征信息；结果获取模块，用于将目标特征信息输入预先训练的网络模型中，获取网络模型输出的该图像的异物检测结果；方式确定模块，用于基于异物检测结果，确定对该图像的处理方式。
[0006]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时所述处理器执行上述方法。
[0007]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述方法。
[0008]在本申请实施例中，获取指纹传感器采集到的图像；对该图像进行特征提取，得到该图像的目标特征信息；将目标特征信息输入预先训练的网络模型中，获取网络模型输出的图像的异物检测结果；基于异物检测结果，确定对图像的处理方式。从而通过提取图像的目标特征信息，将目标特征信息输入预先训练的网络模型中来对图像进行异物检测，根据异物检测结果确定图像的处理方式，提升了指纹检测的准确率。
[0009]本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0011]图1示出了本申请实施例提供的指纹异物检测的应用环境示意图；
[0012]图2示出了本申请一个实施例提供的指纹异物检测的方法的流程示意图；
[0013]图3示出了本申请又一个实施例提供的指纹异物检测的方法的流程示意图；
[0014]图4示出了本申请的图3所示的实施例提供的指纹异物检测的方法的步骤S210的流程示意图；
[0015]图5示出了本申请再一个实施例提供的指纹异物检测的方法的流程示意图；
[0016]图6示出了本申请另一个实施例提供的指纹异物检测的方法的流程示意图；
[0017]图7示出了本申请实施例提供的指纹异物检测的装置的结构框图；
[0018]图8示出了本申请实施例提供的一种指纹异物检测方法的电子设备的硬件结构框图。
具体实施方式
[0019]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0020]随着终端技术和图像处理技术的发展，指纹识别技术已经得到广泛的使用，是一种常见的鉴别身份的安全机制，不仅为个人的私密装置带来安全保护，更带来用户使用的方便性。指纹识别技术需要用户通过手指接触终端指纹传感器的表面，来采集用户的指纹信息。但是，在采集用户指纹信息的过程中会遇到指纹传感器表面本身或用户手指上有水等异物的情况，而在目前的指纹识别技术，在采集到指纹图像之后，直接将全部图像当作指纹进行处理，在经过指纹识别技术的处理后，原本异物的区域也会呈现出指纹的纹理，从而使得指纹检测的准确率不高。
[0021]于是，专利技术人提出了本申请实施例提供的指纹异物检测的方法、装置、电子设备以及存储介质，从而通过提取图像的目标特征信息，将目标特征信息输入预先训练的网络模型中来对图像进行异物检测，根据异物检测结果确定图像的处理方式，提升了指纹检测的准确率。
[0022]下面将先对本申请所涉及的一种应用环境进行介绍。
[0023]请参阅图1，图1为适用于本申请实施例的应用环境示意图。本申请提供的指纹异物检测的方法可以应用于如图1所示的指纹识别系统10中。该指纹识别系统10包括指纹传感器110和图像处理器120。其中，指纹传感器110用于采集图像，图像处理器120用于对指纹传感器110采集到的图像进行处理。在本申请实施例中，指纹传感器110和图像处理器120可以是分离的器件，也可以是在同一个硬件模组中实现。作为一种方式，指纹传感器110可以是光学指纹传感器、半导体电容传感器、半导体热敏传感器、半导体压感传感器、超声波传
感器或射频RF传感器等。指纹传感器110和图像处理器120可以设置在电子设备上，该电子设备可以包括个人电脑、智能手机、智能家居、智能门锁等，在此不作限定。
[0024]进一步地，指纹传感器110可以将采集到的图像发送给图像处理器120，图像处理器120对采集到的图像进行目标特征信息的提取，并将提取的目标特征信息输入到预先训练的网络模型中，进而获得图像的异物检测结果。从而根据图像的异物检测结果，确定对图像处理的方式。
[0025]下面将结合附图具体描述本申请的各实施例。
[0026]请参阅图2，图2示出了本申请一个实施例提供的指纹异物检测的方法的流程示意图。下面将针对图2所示的实施例进行详细的阐述，所述方法具体可以包括以下步骤：
[0027]步骤S110：获取指纹传感器采集到的图像。
[0028]在本申请实施例中，可以获取指纹传感器采集到的图像。其中，获取指纹传感器采集到的图像，可以是获取指纹传感器实时采集到的图像，也可以是获取由指纹传感器预先采集并存储的图像，在此不做限定。
[0029]进一步地，指纹传感器采集图像，可以是采集与指纹传感器接触的皮肤的图像。在一些实施方式中，当指纹传感器为光学指纹传感器时，可以利用光线的折射和反射原理，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种指纹异物检测的方法，其特征在于，所述方法包括：获取指纹传感器采集到的图像；对所述图像进行特征提取，得到所述图像的目标特征信息；将所述目标特征信息输入预先训练的网络模型中，获取所述网络模型输出的所述图像的异物检测结果；基于所述异物检测结果，确定对所述图像的处理方式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取指纹传感器采集到的图像之前，还包括：获取样本训练集，所述样本训练集包括样本图像的样本特征信息以及所述样本图像对应的异物检测结果；将所述样本训练集输入网络模型，对所述网络模型进行训练；将训练后的网络模型确定为所述预先训练的网络模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取样本训练集，包括：获取样本图像，对所述样本图像进行特征提取，得到所述样本图像的多个特征信息；基于复杂度抑制系数，对所述样本图像的多个特征信息进行筛选，从多个特征信息中确定所述样本图像的样本特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行特征提取，得到所述图像的目标特征信息，包括：将所述样本特征信息的类别确定为所述目标特征信息的类别；对所述图像进行特征提取，得到所述图像的目标特征信息，所述目标特征信息包括所述目标特征信息的类别和所述目标特征信息的值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标特征信息的类别包括均值、方差、梯度以及方向梯度统计中的一种或几种的组合。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行特征提取，得到所述图像的目标特征信息，包括：对所述图像进行分块得到多个图像分块；对所述图像进行特征提取，得到所述图像的目标全局特征信息；分别对多个图像分块中每个图像分块进行特征提取，得到所述每个图像分块的目标局部特征信息；基于所述目标全局特征信息和所述每个图像分块的目标局部特征信息，得到所述每个图像分块的目标特征信...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱文彬，黄晓晖，
申请(专利权)人：深圳爱根斯通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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