[发明专利]适用于屏下的指纹识别方法和装置在审
申请号: | 201910118701.8 | 申请日: | 2019-02-17 |
公开(公告)号: | CN109614964A | 公开(公告)日: | 2019-04-12 |
发明(设计)人: | 王越;晏成;凌涛;王志申;姚远 | 申请(专利权)人: | 北京意锐新创科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人: | 于鹏 |
地址: | 100085 北京市海淀区西*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 指纹识别 识读装置 二维码 触摸区域 指纹识别装置 方法和装置 用户触摸屏 参数输入 触摸操作 待机状态 交易支付 图形特征 网络模型 指纹信息 质量评价 易用性 构建 模组 屏幕 检测 配置 | ||
本公开提供了一种适用于屏下的指纹识别方法,在配置有屏下指纹识别模组的二维码识读装置处于待机状态下,若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的触摸操作,则获取用户触摸屏幕的触摸区域;将触摸区域中指纹信息的图形特征参数输入预先构建的质量评价网络模型,获取识别结果。该方法提高了基于二维码识读装置的屏下的指纹识别的精准性与易用性,同时,为后续的交易支付提供安全性与适用性。本公开还提供了一种适用于屏下的指纹识别装置。
技术领域
本公开涉及生物特征识别技术领域,具体而言,涉及一种适用于屏下的指纹识别方法和装置。
背景技术
现有技术中,移动通信设备(例如,手机)的高速发展,生物识别技术越来越受到人们重视,但在移动支付的硬件却是一个空白领域。且目前,屏下光学指纹识别技术主要包括基于周期性微孔阵列的屏下光学指纹识别技术和基于一体式的微透镜屏下光学指纹识别技术。前一种光学指纹识别技术容易受到莫尔条纹的影响,并且需要将光学指纹识别模组贴在OLED屏下,工序复杂。后一种屏下光学指纹识别技术的指纹识别模组是一体式的,其在量产过程中对于整个光学指纹识别模组的精度要求非常高,一般的加工工艺满基本足不了实际需求。由于上述各种问题的存在,影响了屏下生物特征识别的效率。因此,如何提升屏下生物特征识别的效率,成为一个亟待解决的技术问题。
发明内容
为了解决现有技术中的技术问题,本公开实施例提供了一种适用于屏下的指纹识别方法和装置,在配置有屏下指纹识别模组的二维码识读装置处于待机状态下,若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的触摸操作,则获取用户触摸屏幕的触摸区域;将触摸区域中指纹信息的图形特征参数输入预先构建的质量评价网络模型,获取识别结果。由此,提高了基于二维码识读装置的屏下的指纹识别的精准性与易用性,同时,为后续的交易支付提供安全性与适用性。
第一方面,本公开实施例提供了一种适用于屏下的指纹识别方法,包括以下步骤:在配置有屏下指纹识别模组的二维码识读装置处于待机状态下,若检测到用户对所述二维码识读装置的屏幕的触摸操作,则获取用户触摸所述屏幕的触摸区域,其中,所述二维码识读装置包括屏幕和相对所述屏幕的预设区域设置的所述屏下指纹识别模组,所述屏幕设置有第一偏光片,所述屏下指纹识别模组设置有第二偏光片,所述第一偏光片与所述第二偏光片的偏光方向一致,所述第一偏光片和所述第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波,所述第一光学噪声为反射光线,所述反射光线为第一光线经过所述屏幕反射的光线,所述第一光线为所述屏幕的发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴正向照射的光线,所述第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波,所述第二光学噪声为直射光线,所述直射光线为所述发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴反向照射的光线;将所述触摸区域中指纹信息的图形特征参数输入预先构建的质量评价网络模型,获取识别结果。
在其中一个实施例中,还包括:对布设在多个场景的配置适用于条码识读的摄像头、双面异步液晶显示面板与基于中央处理器的控制系统的所述二维码识读装置进行组网,并对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的所述二维码识读装置、控制所述二维码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接,其中,支持与所述输入设备及所述打印装置协同应用的所述二维码识读装置包括至少一个适用于条码识读的摄像头,所述至少一个适用于条码识读的摄像头用于实时感知360°全角度的光线变化,以便通过所述中央处理器触发液晶屏完成显示内容的变化操作。
在其中一个实施例中,所述对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的所述二维码识读装置、控制所述二维码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接包括:通过WIFI将布设在多个场景的至少一个所述二维码识读装置与云服务器集群进行连接;通过蓝牙连接将布设在多个场景的至少一个所述二维码识读装置与控制所述二维码识读装置的所述电子终端进行连接。
在其中一个实施例中,还包括:收集指纹图像,将收集的指纹图像分成低质量指纹图像和高质量指纹图像两个训练集,对两个训练集的图像分别进行标记;对标记完成的低质量指纹图像和高质量指纹图像进行训练,构建所述质量评价网络模型。
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