[发明专利]指纹识别方法及相关装置

权利要求书

1.一种指纹识别方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备包括显示屏和相对于所述显示屏的预设区域设置的指纹模组，所述方法包括：

通过所述指纹模组采集用户手指的第一指纹图像；

将所述第一指纹图像转换成第二指纹图像，所述第二指纹图像中每个像素点是根据所述第一指纹图像中的多个像素点确定的，所述第二指纹图像相对于所述第一指纹图像弱化所述第一指纹图像中的细节点；

根据所述第二指纹图像生成用户手指的多个指纹特征集，每个指纹特征集包括指纹特征点、所述指纹特征点的关联纹理特征以及特征点匹配权重和纹理匹配权重，所述关联纹理特征包括用于反映该指纹特征点所处纹路的轮廓的描述信息；所述纹理匹配权重大于所述特征点匹配权重；

针对所述多个指纹特征集执行指纹比对操作，得到每个指纹特征集的比对结果；

根据所述多个指纹特征集的比对结果确定指纹识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二指纹图像生成用户手指的多个指纹特征集，包括：

根据所述第二指纹图像确定特征点匹配权重和纹理匹配权重；

提取所述第二指纹图像的多个指纹特征点，所述指纹特征点包括以下至少一种：终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点和短纹；

确定所述多个指纹特征点中每个指纹特征点的关联纹理特征；

根据所述特征点匹配权重、所述纹理匹配权重、所述多个指纹特征点和多个关联纹理特征生成用户手指的多个指纹特征集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个指纹特征点中每个指纹特征点的关联纹理特征，包括：

确定所述每个指纹特征点所处的指纹纹路的参考纹路区域；

提取所述参考纹路区域的以下至少一种纹理特征作为所述每个指纹特征点的关联纹理特征：方向梯度直方图HOG特征、局部二值模式LBP特征、Harris角点特征、尺度不变特征变换SIFT特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少一种纹理特征包括HOG特征；所述提取所述参考纹路区域的以下至少一种纹理特征作为所述每个指纹特征点的关联纹理特征，包括：

提取所述参考纹路区域的轮廓边缘的多个像素点；

计算每个像素点的梯度幅值和方向，将方向量化为多个方向并将同方向像素点的梯度幅值累加起来，直到所述多个像素点都累加完毕；

将所述多个方向对应的累加后的梯度幅值和方向作为所述每个指纹特征点的关联纹理特征。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少一种纹理特征包括LBP特征；所述提取所述参考纹路区域的以下至少一种纹理特征作为所述每个指纹特征点的关联纹理特征，包括：

提取所述参考纹路区域的轮廓边缘的多个像素点；

将每个像素点与周围的8个像素点进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0，产生8位二进制数，即得到窗口中心像素点的十进制LBP值；

统计每个十进制LBP值出现的频率，生成直方图并进行归一化；

确定归一化后的所述直方图为所述每个指纹特征点的关联纹理特征。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少一种纹理特征包括Harris角点特征；所述提取所述参考纹路区域的以下至少一种纹理特征作为所述每个指纹特征点的关联纹理特征，包括：

提取所述参考纹路区域的轮廓边缘的多个像素点；

计算每个像素点邻域的灰度变化；

确定灰度变化幅度大于预设幅度且梯度大于预设梯度的像素点为角点；

确定所述角点为所述每个指纹特征点的关联纹理特征。