[发明专利]窄条形指纹的识别方法、存储介质及电子设备在审
申请号: | 202110197747.0 | 申请日: | 2021-02-22 |
公开(公告)号: | CN112784816A | 公开(公告)日: | 2021-05-11 |
发明(设计)人: | 杨光兴;尹鹏帅;陈子豪;侯舒文 | 申请(专利权)人: | 深圳阜时科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市倡创专利代理事务所(普通合伙) 44660 | 代理人: | 罗明玉 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 条形 指纹 识别 方法 存储 介质 电子设备 | ||
本申请提供了一种窄条形指纹的识别方法,该方法包括,根据预设的第一图像处理规则将多张不同的训练指纹图像处理为多组训练指纹组;将所述多组训练指纹组喂入多分类网络得到预训练模型;根据预设的第二图像处理规则将多张不同的注册指纹图像处理为多组注册指纹组;将多组注册指纹组喂入加载了预训练模型的多分类网络得到目标模型,加载了目标模型的多分类网络能够识别出每一张注册指纹图像的注册手指ID及特征向量;将一组待识别指纹组输入加载了目标模型的多合分类网络得到待识别指纹图像的待识别手指ID及特征向量;根据所述待识别手指ID及对应的特征向量和多个注册手指ID及对应的特征向量得出所述待识别指纹图像的识别结果。还提供了电子设备。
技术领域
本申请涉及消费电子领域,尤其涉及一种窄条形指纹的识别方法、存储介质、电子设备、窄条形指纹模组以及窄条形指纹传感器。
背景技术
指纹识别技术消费电子领域应用十分广泛,如电脑、智能手机、智能手表等。随着科技不断发展,这些电子产品快速向着集成度更高、体积更小的方向迭代,以智能手机为例,指纹识别经历了正面指纹识别方案、背面指纹识别方案等阶段,不断优化,后来一些设计者出于对手机外观的考虑,又将指纹传感器设计在手机侧面。传统指纹识别方法依赖指纹端、叉点等细节点,来达到较高的指纹识别精度,窄条形指纹传感器由于获取的指纹面积太小,每个指纹图像上的细节点很少甚至提取不到,导致无法直接使用传统指纹识别方法对窄条形指纹传感器获取的指纹图像进行识别,原来的优良算法性能严重下降。
因此,提供一种适用于识别窄条形微小面积指纹图像的窄条形指纹识别方法是亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供一种窄条形指纹的识别方法、存储介质、电子设备、指纹识别模组以及窄条形指纹传感器,能够准确识别窄条形指纹微小面积指纹图像,找出窄条形指纹微小面积指纹图像对应的注册手指。
第一方面,本申请实施例提供一种窄条形指纹的识别方法,该窄条形指纹的识别方法包括:
根据预设的第一图像处理规则将多张不同的训练指纹图像处理为多组训练指纹组,其中,每一组训练指纹组包括多张正方形的子图像和一个标签,所述标签表示所述每一组训练指纹组对应的训练指纹图像所属的训练手指ID;
将所述多组训练指纹组喂入多分类网络得到预训练模型,其中,加载了所述预训练模型的多分类网络能够将每一组训练指纹图像的多张正方形的子图像输出所述训练手指ID和一个特征向量;
根据预设的第二图像处理规则将多张不同的注册指纹图像处理为多组注册指纹组,其中,每一组注册指纹组包括多张正方形的子图像和一个标签,所述标签表示所述每一组注册指纹组对应的注册指纹图像所属的注册手指ID;
将所述多组注册指纹组喂入加载了所述预训练模型的多分类网络得到目标模型,其中,加载了所述目标模型的多分类网络能够输出每一张注册指纹图像的所述注册手指ID和一个特征向量;
根据预设的第三图像处理规则将一张待识别指纹图像处理为一组待识别指纹组,其中,所述一组待识别指纹组包括多张正方形的子图像;
将所述一组待识别指纹组输入加载了所述目标模型的多分类网络得到所述待识别指纹图像的待识别手指ID和一个特征向量;以及
根据所述待识别手指ID及对应的特征向量和多个注册手指ID及对应的特征向量得出所述待识别指纹图像的识别结果。
第二方面,本申请实施例提供一种存储介质,存储介质上存储有能够被处理器加载并执行的上述的中任一项的窄条形指纹的识别方法的程序指令。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,该电子设备包括:
存储器,用于存储程序指令;
处理器,用于执行程序指令以使电子设备实现上述的任意一项的窄条形指纹的识别方法。
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