[发明专利]用于分类指纹的方法和设备

权利要求书

1.一种在包括指纹传感器(2)的电子设备(1)中执行的方法，所述方法用于确定获得的验证指纹图像(31)与注册指纹相比较是真的还是假冒的，所述方法包括：

借助于所述指纹传感器，获得(S1)接近所述指纹传感器的检测表面的手指(4)的验证指纹图像；

借助于图像处理，从所述验证指纹图像提取(S2)特征；

获取(S3)注册指纹的至少一个注册图像(32)的特征的至少一个存储的模板(16)；

将所提取的特征与所述模板的特征的几何变换进行匹配(S4)，其中，所提取的特征与模板特征之间的正匹配被确定为内部匹配(34)；

基于模板特征的几何变换来确定(S5)所述验证指纹图像与所述至少一个注册图像之间的重叠区域(33)；以及

基于与所确定的重叠区域有关的内部匹配的数目来将所述验证指纹图像分类(S9)为真的或假冒的；

其中，如果所述内部匹配的数目与所确定的重叠区域之间的关系暗示内点的密度在整个所述重叠区域中是大体上均匀的，则所述验证指纹图像被分类(S9)为真的，或者如果所述内部匹配的数目与所确定的重叠区域之间的关系暗示所确定的重叠区域与所述内部匹配的数目不相关，则所述验证指纹图像被分类(S9)为假冒的。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分类(S9)包括：确定所述内部匹配(34)的数目与所述重叠区域(33)的比率是否高于预定分类阈值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，在所述分类(S9)之前，还包括：借助于机器学习模型，例如，神经网络模型，如多层感知MLP模型或支持向量机SVM模型，确定(S6)决策边界(51)，在所述分类时使用所述决策边界。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述分类(S9)包括：确定二维坐标系中的点，在所述二维坐标系中，所述内部匹配(34)的数目对应于所述点的第一坐标，并且所述重叠区域(33)对应于所述点的第二坐标；以及根据所述点的第一坐标和第二坐标来确定所述点位于坐标系中的预定决策边界(51)的哪一侧(52/53)。

5.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述至少一个存储的模板(16)包括基于包含所述至少一个注册图像(32)的多个注册图像的单个模板。

6.根据前述权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述至少一个存储的模板(16)包括基于拼接图像的单个模板，所述拼接图像由拼接在一起以形成所述拼接图像的包含所述至少一个注册图像(32)的多个注册图像组成。

7.根据前述权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述至少一个存储的模板(16)包括用于包含所述至少一个注册图像(32)的多个注册图像中的每一个的一个模板。

8.根据任一前述权利要求所述的方法，在所述分类(S9)之前，还包括：确定(S7)所述内部匹配(34)的数目高于预定第一阈值，所述预定第一阈值指示所述验证指纹可能是真的。

9.根据任一前述权利要求所述的方法，在所述分类(S9)之前，还包括：确定(S8)所述内部匹配(34)的数目低于预定第二阈值，所述预定第二阈值指示所述验证指纹可能是假冒的。

10.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述至少一个存储的模板(16)是从包括在所述电子设备(1)中的数据存储装置(14)中获取的。

11.一种包括计算机可执行组件(15)的计算机程序产品(14)，其用于当所述计算机可执行组件在被包括在电子设备中的处理电路(11)上运行时使所述电子设备(1)执行任一前述权利要求所述的方法。