[发明专利]一种指纹防伪方法及电子设备

权利要求书

1.一种指纹防伪方法，所述方法可应用于电子设备，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

获取指纹输入动作产生的指纹图像；

获取所述指纹输入动作产生的振声信号；及

依据指纹防伪模型判断所述指纹图像和振声信号是否为真手指的指纹输入动作产生，所述指纹防伪模型为依据多个训练用指纹图像及对应的振声信号在多维防伪网络中融合学习或分别学习获得的多维网络模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述指纹防伪模型包括依据所述多个训练用指纹图像及对应的振声信号组成多个训练样本对在所述多维防伪网络中进行训练获得的多维网络模型，所述依据指纹防伪模型判断所述指纹输入动作是否为真手指的指纹输入动作产生的步骤包括：

将所述指纹图像及所述振声信号组成待判定样本对；

将所述待判定样本对输入所述多维网络模型获得计算结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述多维防伪网络包括指纹图像子网络及振声信号子网络，分别用于对所述指纹图像和所述振声信号进行特征提取。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述多个训练用指纹图像及对应的振声信号在组成所述多个训练样本前分别进行了归一化处理，所述方法还包括在将所述指纹图像及所述振声信号组成待判定样本对的步骤之前，将所述指纹图像及所述振声信号分别进行归一化处理的步骤。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述电子设备中保存有所述指纹防伪模型，所述多维防伪网络包括指纹图像子网络及振声信号子网络，所述指纹图像子网络依据多个训练用指纹图像构成的指纹图像训练集进行训练，所述振声信号子网络依据多个训练用指纹图像对应的多个振声信号构成的振声信号训练集进行训练，所述依据指纹防伪模型判断所述指纹图像及振声信号是否为真手指的指纹输入动作产生的步骤包括：

将所述指纹图像输入所述指纹图像子网络获得第一特征向量；

将所述振声信号输入所述振声信号子网络获得第二特征向量；

将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行融合，得到第三特征向量；

所述电子设备对所述第三特征向量进行分类，计算分类结果；

所述电子设备根据所述分类结果，判断所述指纹输入动作为真手指产生或者为假手指产生。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述电子设备中保存有所述指纹防伪模型，所述多维防伪网络包括指纹图像子网络及振声信号子网络，所述指纹图像子网络依据多个训练用指纹图像构成的指纹图像训练集进行训练，所述振声信号子网络依据多个训练用指纹图像对应的多个振声信号构成的振声信号训练集进行训练，所述依据指纹防伪模型判断所述指纹图像及振声信号是否为真手指的指纹输入动作产生的步骤包括：

将所述指纹图像输入所述指纹图像子网络获得第一特征向量；

将所述振声信号输入所述振声信号子网络获得第二特征向量；

所述电子设备对所述第一特征向量及第二特征向量进行分类，计算分类结果；

所述电子设备根据所述分类结果，判断所述指纹输入动作为真手指产生或者为假手指产生。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述电子设备根据所述分类结果，判断所述指纹输入动作为真手指产生或者为假手指产生，包括：

所述分类结果包括置信度，若所述置信度大于或等于所设阈值，所述电子设备判定所述指纹输入动作为真手指产生，若小于所设阈值，所述电子设备判定所述指纹输入动作为假手指产生，所述置信度为所述指纹输入动作为真手指产生的置信度。

8.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述电子设备将所述指纹图像和所述振声信号送入所述多维防伪网络之前，对所述指纹图像和所述振声信号进行融合处理；

在将所述指纹图像和所述振声信号送入所述多维防伪网络之后，所述电子设备将所述指纹图像和所述振声信号进行分离处理。