【技术实现步骤摘要】
本申请涉及指纹识别，更具体地说，是涉及一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别方法、装置及相关设备。
技术介绍
1、由于指纹是每个人独有的，且具有稳定性高、不容易被复制的特点，随着电子设备和安全验证技术的快速发展，指纹识别已经成为了众多身份验证和安全系统的重要组成部分，其中，识别的准确性对于这些系统至关重要。
2、在注册指纹时，通常要求用户提供完整的指纹(也称为“满指纹”)，以确保较高的详细度和识别精度。然而，在实际应用中，由于各种原因，如用户操作习惯、指纹采集设备的差异或是其他外部因素，通常只能获取到部分指纹(也称为“半指纹”)。
3、传统的深度学习方法，尤其是一些卷积神经网络(cnn)，往往会从输入的指纹图像中提取全局特征。这些全局特征对于完整的指纹有着很好的表达力，但当遇到半指纹时，其表达能力就显得不足。直接比较同一id的半指纹和全指纹的全局特征，往往会因为信息不完整或局部差异过大而导致相似度分数偏低。这样就造成了误识别的风险，进一步降低了指纹识别系统的可靠性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供了一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别方法、装置及相关设备。
2、为实现上述目的，本申请第一方面提供了一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别方法，包括：
3、获取待识别的第一指纹图像，并提取所述第一指纹图像的全局特征，所述第一指纹图像为半指纹图像或全指纹图像；
4、获取所述第一指纹图像的全局特征与每一第二指纹图像的全局特征的相似度；
5、基于各相似度确定所述第一指纹图像的匹配结果；
6、其中，各第二指纹图像为将预先生成的各掩膜作用于目标全指纹图像而得到的，第二指纹图像的全局特征为从第二指纹图像中提取得到的。
7、优选地，生成各掩膜的过程，包括：
8、基于预设的多个旋转角度以及预设的多个截图比值，生成各掩膜；
9、其中，所述旋转角度表示对目标全指纹图像执行的旋转量，所述截图比值表示对目标全指纹图像执行的截图范围。
10、优选地，基于预设的多个旋转角度以及预设的多个截图比值，生成各掩膜的过程，包括：
11、基于预设的多个截图比值，生成初始矩阵掩膜；
12、基于预设的多个旋转角度，生成旋转矩阵；
13、基于所述初始矩阵掩膜、所述旋转矩阵以及预设的仿射函数，生成各掩膜。
14、优选地，将各掩膜作用于目标全指纹图像，得到各第二指纹图像的过程，包括：
15、针对每一掩膜，利用表征所述掩膜的矩阵，点乘表征目标全指纹图像的矩阵，得到对应于所述掩膜的第二指纹图像。
16、优选地，提取所述第一指纹图像的全局特征的过程，包括：
17、将表征所述第一指纹图像的矩阵输入预设的神经网络模型，并由所述神经网络模型输出特征向量，所述特征向量表征所述第一指纹图像的全局特征。
18、优选地，获取所述第一指纹图像的全局特征与每一第二指纹图像的全局特征的相似度的过程，包括：
19、针对每一第二指纹图像的全局特征：
20、计算所述第一指纹图像的全局特征与所述第二指纹图像的全局特征的余弦相似度，得到所述第一指纹图像的全局特征与所述第二指纹图像的全局特征的相似度。
21、优选地，基于各相似度确定所述第一指纹图像的匹配结果的过程，包括：
22、将各相似度中最大的相似度确定为所述第一指纹图像的匹配度；
23、判断所述匹配度是否大于预设的匹配阈值；
24、若是，确定所述第一指纹图像匹配成功；
25、若否，确定所述第一指纹图像匹配失败。
26、本申请第二方面提供了一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别装置，包括：
27、特征提取单元，用于获取待识别的第一指纹图像，并提取所述第一指纹图像的全局特征，所述第一指纹图像为半指纹图像或全指纹图像；
28、相似度获取单元，用于获取所述第一指纹图像的全局特征与每一第二指纹图像的全局特征的相似度；
29、匹配计算单元，用于基于各相似度确定所述第一指纹图像的匹配结果；
30、其中，各第二指纹图像为将预先生成的各掩膜作用于目标全指纹图像而得到的，第二指纹图像的全局特征为从第二指纹图像中提取得到的。
31、本申请第三方面提供了一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别设备，包括：存储器和处理器；
32、所述存储器，用于存储程序；
33、所述处理器，用于执行所述程序，实现上述的基于全指纹多掩膜增强的指纹识别方法的各个步骤。
34、本申请第四方面提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的基于全指纹多掩膜增强的指纹识别方法的各个步骤。
35、经由上述的技术方案可知，本申请首先获取待识别的第一指纹图像，并提取所述第一指纹图像的全局特征。其中，所述第一指纹图像可以是半指纹图像，也可以是全指纹图像。然后，获取所述第一指纹图像的全局特征与每一第二指纹图像的全局特征的相似度。其中，各第二指纹图像为将预先生成的各掩膜作用于目标全指纹图像而得到的，第二指纹图像的全局特征为从第二指纹图像中提取得到的。可以理解，通过设计多个不同的掩膜，可以使得各第二指纹图像包含多种形态下的半指纹图像和全指纹图像，能够模仿指纹模块在实际使用中所获得的指纹图像。最后，基于各相似度确定所述第一指纹图像的匹配结果。本申请在指纹匹配中考虑了实际应用中指纹图像的多种形态，降低了误识别风险，并有效提升了半指纹和全指纹的匹配精度。
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1.一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成各掩膜的过程，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于预设的多个旋转角度以及预设的多个截图比值，生成各掩膜的过程，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各掩膜作用于目标全指纹图像，得到各第二指纹图像的过程，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述第一指纹图像的全局特征的过程，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第一指纹图像的全局特征与每一第二指纹图像的全局特征的相似度的过程，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各相似度确定所述第一指纹图像的匹配结果的过程，包括：
8.一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别装置，其特征在于，包括：
9.一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执
...【技术特征摘要】
1.一种基于全指纹多掩膜增强的指纹识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成各掩膜的过程，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于预设的多个旋转角度以及预设的多个截图比值，生成各掩膜的过程，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各掩膜作用于目标全指纹图像，得到各第二指纹图像的过程，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述第一指纹图像的全局特征的过程，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈名亮，陈宗锭，杨奇，陈书楷，
申请(专利权)人：厦门熵基科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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