本发明专利技术提供了一种抗干扰指纹识别方法、装置、系统及存储介质，其中所述方法包括：根据按压指令获取用户指纹信息；确定清晰区域和模糊区域；将数据库中的预录数据滤除模糊区域的对应位置的区域，得到与每个预录数据对应的第一滤过信息；根据第一滤过信息对用户指纹信息进行识别。本发明专利技术通过将用户指纹信息区分为能够识别的清晰区域和无法识别或识别准确度较低的模糊区域，并将数据库中所有的预录数据滤除其中的模糊区域的位置信息，然后将清晰区域与剩余的第一滤过信息进行比较，从而进行对于指纹的识别，大大提高了识别效率和识别时间，避免了污渍水渍等干扰因素对于指纹识别的影响，提高了用户体验度。提高了用户体验度。提高了用户体验度。
【技术实现步骤摘要】
一种抗干扰指纹识别方法、装置、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及指纹识别领域，更具体地说，涉及一种抗干扰指纹识别方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]指纹识别是将识别对象的指纹进行分类比对从而进行判别。指纹识别技术作为生物体特征识别技术之一在新世纪逐渐成熟，进入了人类的生产生活领域。
[0003]但指纹识别技术在实际应用中，一旦指纹表面或识别装置表面存在污渍或者水渍，就会出现由于受到干扰而无法识别用户指纹的情况，只能通过将识别指纹的部位和手指擦拭干净，然后才可以正常进行识别。一方面降低了识别准确度，延长了单个用户的识别时间，降低识别效率，并且为用户带来不好的体验。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术提供一种抗干扰指纹识别方法，包括：
[0005]根据当前用户的按压指令，获取所述当前用户的用户指纹信息；
[0006]确定所获取到的用户指纹信息中的清晰区域和区别于所述清晰区域的模糊区域；所述用户指纹信息由所述清晰区域和所述模糊区域组成；
[0007]基于所述模糊区域，将数据库中的预录数据滤除所述模糊区域的对应位置的区域，得到与每个所述预录数据对应的第一滤过信息；
[0008]根据所述第一滤过信息对所述用户指纹信息进行识别。
[0009]优选地，所述根据所述第一滤过信息对所述用户指纹信息进行识别，包括：
[0010]将所述用户指纹信息中的所述清晰区域与所述数据库中的每个所述第一滤过信息进行比对；
[0011]若所述数据库中存在与所述清晰区域的匹配度达到第一预设匹配度的第一滤过信息，则将达到所述第一预设匹配度的所述第一滤过信息对应的所述预录数据作为与所述用户指纹信息对应的目标数据，并根据所述目标数据对所述用户指纹信息进行识别；
[0012]优选地，所述第一预设匹配度为不小于80％。
[0013]优选地，所述根据所述目标数据对所述用户指纹信息进行识别包括：
[0014]对所述用户指纹信息中的模糊区域进行清晰化，得到可识别数据；
[0015]将所述目标数据滤除与所述清晰区域的位置和大小相同且对应的部分，得到第二滤过信息；
[0016]将所述可识别数据与所述第二滤过信息进行比对；
[0017]若匹配度达到第二预设匹配度，则判定比对成功；
[0018]优选地，所述第二预设匹配度为95％。
[0019]优选地，所述将所述可识别数据与所述第二滤过信息进行比对之后，还包括：
[0020]若匹配度小于所述第二预设匹配度，则判定比对失败，生成重新获取指纹的提示
信息，并返回所述根据按压指令，获取用户指纹信息。
[0021]优选地，分别获取所述当前用户对应的所述清晰区域和所述模糊区域的识别次数；
[0022]若所述清晰区域和所述模糊区域的识别次数均达到预设次数，且最后一次的将所述可识别数据与所述第二滤过信息进行比对中结果未比对失败，则判定识别失败；
[0023]优选地，所述预设次数的范围为不小于5次。
[0024]优选地，所述对所述用户指纹信息中的模糊区域进行清晰化，得到可识别数据，包括：
[0025]基于预先训练好的神经网络处理模型，对所述模糊区域进行处理，得到所述可识别数据。
[0026]优选地，所述基于预先训练好的神经网络处理模型，对所述模糊区域进行处理，得到所述可识别数据，包括：
[0027]对所述模糊区域利用所述神经网络处理模型进行同态滤波处理，得到所述可识别数据；
[0028]优选地，所述对所述模糊区域利用所述神经网络处理模型进行同态滤波处理，得到所述可识别数据，包括：
[0029]根据所述模糊区域的图像以及其照度分量和反射分量，进行取对数并分别傅里叶变换到频率；
[0030]通过滤波器进行滤波处理后，再将其傅里叶变换到空间域，即得到同态滤波后的所述可识别数据。
[0031]此外，为解决上述问题，本专利技术还提供一种抗干扰指纹识别装置，包括：
[0032]获取模块，用于根据当前用户的按压指令，获取所述当前用户的用户指纹信息；
[0033]确定模块，用于确定所获取到的用户指纹信息中的清晰区域和区别于所述清晰区域的模糊区域；所述用户指纹信息由所述清晰区域和所述模糊区域组成；
[0034]过滤模块，用于基于所述模糊区域，将数据库中的预录数据滤除所述模糊区域的对应位置的区域，得到与每个所述预录数据对应的第一滤过信息；
[0035]识别模块，用于根据所述第一滤过信息对所述用户指纹信息进行识别。
[0036]此外，为解决上述问题，本专利技术还提供一种抗干扰指纹识别系统，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有抗干扰指纹识别程序，所述处理器运行所述抗干扰指纹识别程序以使所述抗干扰指纹识别系统执行如上述所述的抗干扰指纹识别方法。
[0037]此外，为解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有抗干扰指纹识别程序，所述抗干扰指纹识别程序被处理器执行时实现如上述所述的抗干扰指纹识别方法。
[0038]本专利技术提供了一种抗干扰指纹识别方法、装置、系统及存储介质，其中，所述方法包括：根据当前用户的按压指令，获取所述当前用户的用户指纹信息；确定所获取到的用户指纹信息中的清晰区域和区别于所述清晰区域的模糊区域；所述用户指纹信息由所述清晰区域和所述模糊区域组成；基于所述模糊区域，将数据库中的预录数据滤除所述模糊区域的对应位置的区域，得到与每个所述预录数据对应的第一滤过信息；根据所述第一滤过信息对所述用户指纹信息进行识别。本专利技术通过将用户指纹信息区分为能够识别的清晰区域
和无法识别或识别准确度较低的模糊区域，并将数据库中所有的预录数据滤除其中的模糊区域的位置信息，然后将清晰区域与剩余的第一滤过信息进行比较，从而进行对于指纹的识别，大大提高了识别效率和识别时间，避免了污渍水渍等干扰因素对于指纹识别的影响，提高了用户体验度。
附图说明
[0039]图1为本专利技术抗干扰指纹识别方法实施例涉及的硬件运行环境的结构示意图；
[0040]图2为本专利技术抗干扰指纹识别方法第1实施例的流程示意图；
[0041]图3为本专利技术抗干扰指纹识别方法第2实施例中步骤S400细化的流程示意图；
[0042]图4为本专利技术抗干扰指纹识别方法第3实施例中步骤S420细化的流程示意图；
[0043]图5为本专利技术抗干扰指纹识别方法第4实施例中步骤S4211a细化的流程示意图；
[0044]图6为本专利技术抗干扰指纹识别方法的整体流程的指纹图示和分别识别的示意图；
[0045]图7为本专利技术抗干扰指纹识别装置的模块连接示意图。
[0046]附图标记：
[0047]1，用户指纹信息；11，清晰区域；12，模糊区域；13，可识别数据；2，预录信息；21，第一滤过信息；22，第二滤过信息。
[0048]本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种抗干扰指纹识别方法，其特征在于，包括：根据当前用户的按压指令，获取所述当前用户的用户指纹信息；确定所获取到的用户指纹信息中的清晰区域和区别于所述清晰区域的模糊区域；所述用户指纹信息由所述清晰区域和所述模糊区域组成；基于所述模糊区域，将数据库中的预录数据滤除所述模糊区域的对应位置的区域，得到与每个所述预录数据对应的第一滤过信息；根据所述第一滤过信息对所述用户指纹信息进行识别。2.如权利要求1所述抗干扰指纹识别方法，其特征在于，所述根据所述第一滤过信息对所述用户指纹信息进行识别，包括：将所述用户指纹信息中的所述清晰区域与所述数据库中的每个所述第一滤过信息进行比对；若所述数据库中存在与所述清晰区域的匹配度达到第一预设匹配度的第一滤过信息，则将达到所述第一预设匹配度的所述第一滤过信息对应的所述预录数据作为与所述用户指纹信息对应的目标数据，并根据所述目标数据对所述用户指纹信息进行识别；优选地，所述第一预设匹配度为不小于80％。3.如权利要求2所述抗干扰指纹识别方法，其特征在于，所述根据所述目标数据对所述用户指纹信息进行识别包括：对所述用户指纹信息中的模糊区域进行清晰化，得到可识别数据；将所述目标数据滤除与所述清晰区域的位置和大小相同且对应的部分，得到第二滤过信息；将所述可识别数据与所述第二滤过信息进行比对；若匹配度达到第二预设匹配度，则判定比对成功；优选地，所述第二预设匹配度为95％。4.如权利要求3所述抗干扰指纹识别方法，其特征在于，所述将所述可识别数据与所述第二滤过信息进行比对之后，还包括：若匹配度小于所述第二预设匹配度，则判定比对失败，生成重新获取指纹的提示信息，并返回所述根据按压指令，获取用户指纹信息。5.如权利要求4所述抗干扰指纹识别方法，其特征在于，还包括：分别获取所述当前用户对应的所述清晰区域和所述模糊区域的识别次数；若所述清晰区域和所述模糊区域的识别次数均达到预设次数，且最后一次的将所述可识别数据与所述第二滤过信息进行比对中...
【专利技术属性】
技术研发人员：石增贵，高洪喜，许云辉，吴德胜，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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