[发明专利]指纹识别的方法、指纹识别装置和电子设备

说明书

本申请提供了一种指纹识别的方法、指纹识别装置和电子设备，能够根据指纹图像的梯度特性，识别指纹传感器采集的指纹是否来自真实手指，节约了成本，同时提升了指纹识别的安全性。该方法包括：获取目标按压指纹传感器的指纹图像；对所述指纹图像进行处理，得到所述指纹图像的梯度信息；根据所述指纹图像的梯度信息，确定所述目标是否为真实手指。

技术领域

本申请实施例涉及指纹识别技术领域，并且更具体地，涉及一种指纹识别的方法、指纹识别装置和电子设备。

背景技术

指纹传感器的应用给用户带来了安全和便捷的用户体验，但是伪造指纹是指纹应用中一个安全隐患，通过伪造指纹能够获得与真实指纹相似度极高的指纹图像。

传统的区分真假指纹的方法是在指纹传感器外增加额外的传感器，利用额外的传感器采集的数据确定指纹的真假，但是，采用这种方式增加了额外的传感器成本，因此，如何在能够在不增加成本的情况下，识别真假指纹，以提升指纹识别的安全性是一项亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种指纹识别的方法、指纹识别装置和电子设备，能够根据指纹图像的梯度特性，识别指纹传感器采集的指纹是否来自真实手指，节约了成本，同时提升了指纹识别的安全性。

第一方面，提供了一种指纹识别的方法，包括：获取目标按压指纹传感器的指纹图像；对所述指纹图像进行处理，得到所述指纹图像的梯度信息；根据所述指纹图像的梯度信息，确定所述目标是否为真实手指。

因此，根据本申请实施例的指纹识别的方法，可以根据真假手指的指纹图像本身的梯度特性的差异，识别指纹传感器采集的指纹图像是来自真实手指还是假手指，不必增加额外的传感器，节约了成本，同时提升了指纹识别的安全性。

在一种可能的实现方式中，所述对所述指纹图像进行处理，得到所述指纹图像的梯度信息，包括：

通过卷积神经网络对所述指纹图像进行处理，得到所述指纹图像的梯度信息。

在一种可能的实现方式中，所述卷积神经网络包括第一卷积层、第一池化层、第二卷积层和第二池化层，其中，所述第一卷积层、所述第一池化层、所述第二卷积层和所述第二池化层的参数是所述卷积神经网络通过对输入至所述卷积神经网络中的多个真实手指的指纹图像和多个假手指的指纹图像进行训练得到的。

在一种可能的实现方式中，所述第一卷积层采用多个第一卷积核，所述第二卷积层采用多个第二卷积核，其中，所述多个第一卷积核采用的参数不同，所述多个第二卷积核采用的参数相同。

应理解，通过多个不同的第一卷积核对指纹图像进行处理，有利于提取指纹图像的梯度信息。

在一种可能的实现方式中，所述通过卷积神经网络对所述指纹图像进行处理，得到所述指纹图像的梯度信息，包括：

通过所述多个第一卷积核分别对所述指纹图像进行卷积处理，得到多个第一特征图像；

通过第一池化层对所述多个第一特征图像进行池化处理，得到多个第一采样图像，其中，所述第一池化层包括最大池化层和平均池化层；

通过所述多个第二卷积核对所述多个第一采样图像进行卷积处理，得到多个第二特征图像；

通过第二池化层对所述多个第二特征图像进行池化处理，得到多个第二采样图像，其中，所述第二池化层包括最大池化层；

根据所述多个第二采样图像，确定所述指纹图像的梯度信息。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述指纹图像的梯度信息，确定所述目标是否为真实手指，包括：

若所述指纹图像的梯度信息与真实手指的指纹图像的梯度信息匹配，确定所述目标为真实手指；或