[发明专利]指纹识别的方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种指纹识别的方法，包括：

获取步骤，获取包括指纹的图像；

判断步骤，判断所述图像是否是对指纹进行非接触式拍摄所得的图像；

归一化步骤，获得归一化的指纹图像；

其中，如果判断步骤判断为所述图像是非接触式拍摄所得的，则所述归一化步骤包括粗调以及微调；

指纹识别步骤，基于在归一化步骤中获得的归一化的指纹图像执行指纹识别；

所述粗调包括：获取所述指纹的尺寸；根据预设标准，将所述尺寸调节至预设尺寸；

所述微调包括：获取所述指纹的纹线密度，将所述纹线密度调节至预设纹线密度；

所述获取所述指纹的尺寸，包括：根据指节线模型，获取第一指节线的两个端点；根据手指轮廓线模型，获取手指边缘的多个边界点；依次平滑连接所述第一指节线的两个端点及手指边缘的多个边界点，形成所述手指的轮廓线；及计算所述轮廓线包围区域的面积，获得所述面积的步骤；

相应的，将所述尺寸调节至预设尺寸包括：将所述面积调节至预设面积的步骤。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述指纹的纹线密度，包括：

将所述图像中所述指纹所在的区域分为多个子区域；

分别获取所述指纹所在的区域中多个子区域中每一子区域的指纹方向和纹线密度；

将所述纹线密度调节至预设纹线密度，包括：

对每一子区域进行图像变换处理，使各所述子区域的所述纹线密度的差值小于预设差值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别获取所述多个子区域中每一子区域的指纹方向和纹线密度的步骤，包括：

获取每一子区域的图像中指纹方向；

对于每一子区域，根据该子区域中指纹方向近似平行的纹线之间的平移不变性，获得该子区域对应的最小平移不变距离；

根据所述最小平移不变距离确定该子区域的纹线密度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断步骤包括：

根据所述图像的属性，判断所述图像是否是对指纹进行非接触式拍摄所得的图像；或

根据深度学习模型，判断所述图像中是否包括手指的外轮廓和/或指节线；如是，则所述图像是对指纹进行非接触式拍摄所得的图像；如否，则所述图像是对指纹进行接触式采集所得的图像。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，非接触式拍摄所得的所述图像是通过手指识别模型在非接触式拍摄所得的手指图像中识别出手指框并根据所述手指框的位置获得的；所述手指框包含手指端部到第一指节线的指头区域，所述第一指节线为最靠近手指端部的指关节线。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从所述图像中提取出指纹区域以排除所述图像中的背景区域的步骤；

其中，所述指纹区域中的指纹具有大致均匀的纹线密度。

7.一种指纹识别的装置，包括：

获取模块，用于获取包括指纹的图像；

判断模块，用于判断已获取的所述图像是否是对指纹进行非接触式拍摄所得的图像；

归一化模块，用于获得归一化的指纹图像；

其中，如果判断模块判断为所述图像是非接触式拍摄所得的，则所述归一化模块进行粗调以及微调；

指纹识别模块，用于基于在归一化模块中获得的归一化的指纹图像执行指纹识别；

所述粗调包括：获取所述指纹的尺寸；根据预设标准，将所述尺寸调节至预设尺寸；

所述微调包括：获取所述指纹的纹线密度，将所述纹线密度调节至预设纹线密度；

所述获取所述指纹的尺寸，包括：根据指节线模型，获取第一指节线的两个端点；根据手指轮廓线模型，获取手指边缘的多个边界点；依次平滑连接所述第一指节线的两个端点及手指边缘的多个边界点，形成所述手指的轮廓线；及计算所述轮廓线包围区域的面积，获得所述面积的步骤；

相应的，将所述尺寸调节至预设尺寸包括：将所述面积调节至预设面积的步骤。