[go: up one dir, main page]

CN106203303A - 指纹识别装置及方法 - Google Patents

指纹识别装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106203303A
CN106203303A CN201610511858.3A CN201610511858A CN106203303A CN 106203303 A CN106203303 A CN 106203303A CN 201610511858 A CN201610511858 A CN 201610511858A CN 106203303 A CN106203303 A CN 106203303A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fingerprint
signal
humidity detection
fingerprint recognition
fingerprint identification
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610511858.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106203303B (zh
Inventor
江忠胜
纪传舜
王刚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Original Assignee
Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd filed Critical Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Priority to CN201610511858.3A priority Critical patent/CN106203303B/zh
Publication of CN106203303A publication Critical patent/CN106203303A/zh
Priority to KR1020207030111A priority patent/KR102314480B1/ko
Priority to PCT/CN2016/110981 priority patent/WO2018000766A1/zh
Priority to KR1020187012548A priority patent/KR20180063246A/ko
Priority to JP2017508633A priority patent/JP2018529131A/ja
Priority to RU2017122343A priority patent/RU2687214C2/ru
Priority to US15/636,937 priority patent/US10546192B2/en
Priority to EP17179139.5A priority patent/EP3264332B1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN106203303B publication Critical patent/CN106203303B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1306—Sensors therefor non-optical, e.g. ultrasonic or capacitive sensing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117—Identification of persons
    • A61B5/1171—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof
    • A61B5/1172—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof using fingerprinting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/254—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data
    • G06F18/256—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data of results relating to different input data, e.g. multimodal recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/80—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
    • G06V10/809—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of classification results, e.g. where the classifiers operate on the same input data
    • G06V10/811—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of classification results, e.g. where the classifiers operate on the same input data the classifiers operating on different input data, e.g. multi-modal recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1318—Sensors therefor using electro-optical elements or layers, e.g. electroluminescent sensing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1329—Protecting the fingerprint sensor against damage caused by the finger
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365—Matching; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1382—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
    • G06V40/1394—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger using acquisition arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/12—Classification; Matching
    • G06F2218/16—Classification; Matching by matching signal segments
    • G06F2218/20—Classification; Matching by matching signal segments by applying autoregressive analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本公开是关于一种指纹识别装置及方法，属于信息技术领域。该装置包括：指纹传感器、至少两个湿度检测电极、处理模块；指纹传感器和至少两个湿度检测电极均与处理模块连接，至少两个湿度检测电极位于指纹传感器的预设范围之内；在用户手指接触指纹传感器和至少两个湿度检测电极时，指纹传感器用于向处理模块输出指纹信号；处理模块用于获取特征值，特征值与至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关；处理模块还用于确定与特征值匹配的指纹识别参数，根据确定的指纹识别参数和指纹信号进行指纹识别。本公开能够保证所采用的指纹识别参数与用户手指的湿度匹配，提升了指纹识别性能，提高了指纹识别准确率，而且无需获取多次指纹图像，缩短了时间。

Description

指纹识别装置及方法
技术领域
本公开是关于信息技术领域，具体来说是关于一种指纹识别装置及方法。
背景技术
由于指纹具有终身不变性和唯一性，不同用户的指纹各不相同，因而随着信息技术的不断发展，指纹识别技术得到了广泛应用，常用于身份验证等多种领域。
指纹识别装置通常包括指纹传感器和处理模块，用户的手指接触该指纹传感器时，指纹传感器根据手指的纹理特征获取指纹信号，发送给处理模块，处理模块根据该指纹信号生成指纹图像，对该指纹图像进行特征提取，并将提取的特征信息与预先保存的特征信息进行匹配，实现指纹识别。
发明内容
为了解决相关技术中存在的问题，本公开提供了一种指纹识别装置及方法。所述技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种指纹识别装置，所述装置包括：指纹传感器、至少两个湿度检测电极、处理模块；
所述指纹传感器与所述处理模块连接，所述至少两个湿度检测电极与所述处理模块连接，所述至少两个湿度检测电极位于所述指纹传感器的预设范围之内；
所述指纹传感器，用于在用户手指接触所述指纹传感器和所述至少两个湿度检测电极时，向所述处理模块输出指纹信号；
所述处理模块，用于在用户手指接触所述指纹传感器和所述至少两个湿度检测电极时，获取特征值，所述特征值与所述至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关；
所述处理模块，还用于确定与所述特征值匹配的指纹识别参数，根据确定的指纹识别参数和所述指纹信号进行指纹识别。
在另一实施例中，所述指纹识别装置包括阻抗检测电路，所述至少两个湿度检测电极与所述阻抗检测电路的至少两个输入端连接；
所述阻抗检测电路用于在用户手指接触所述指纹传感器和所述至少两个湿度检测电极时，根据所述至少两个湿度检测电极之间的阻抗值，输出所述特征值。
在另一实施例中，所述指纹传感器设置有金属环，所述至少两个湿度检测电极位于所述金属环上。
在另一实施例中，所述处理模块用于根据预设匹配关系确定与所述特征值匹配的指纹识别参数，所述预设匹配关系包括每个特征值匹配的至少一项指纹识别参数。
在另一实施例中，所述处理模块还用于根据所述指纹识别参数和所述指纹信号生成指纹图像，对所述指纹图像进行特征提取，得到特征信息，将所述特征信息与预先保存的特征信息进行匹配。
在另一实施例中，所述指纹识别参数包括：模数转换器ADC的增益、工作范围和驱动电压中的至少一项。
在另一实施例中，所述指纹识别参数包括：扫描频率、波峰信号调整系数和波谷信号调整系数中的至少一项，所述波峰信号调整系数是指对获取到的波峰信号进行调整时采用的系数，所述波谷信号调整系数是指对获取到的波谷信号进行调整时采用的系数。
根据本公开实施例的第二方面，提供了一种指纹识别方法，应用于指纹识别装置，所述指纹识别装置包括指纹传感器、至少两个湿度检测电极、处理模块；所述方法包括：
在用户手指接触所述指纹传感器和所述至少两个湿度检测电极时，获取特征值，并获取指纹信号，所述特征值与所述至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关；
确定与所述特征值匹配的指纹识别参数；
根据确定的指纹识别参数和所述指纹信号进行指纹识别。
在另一实施例中，所述确定与所述特征值匹配的指纹识别参数，包括：
根据预设匹配关系确定与所述特征值匹配的指纹识别参数，所述预设匹配关系包括每个特征值匹配的至少一项指纹识别参数。
在另一实施例中，所述根据确定的指纹识别参数和所述指纹信号进行指纹识别，包括：
根据所述指纹识别参数和所述指纹信号生成指纹图像；
对所述指纹图像进行特征提取，得到特征信息；
将所述特征信息与预先保存的特征信息进行匹配。
在另一实施例中，所述指纹识别参数包括：模数转换器ADC的增益、工作范围和驱动电压中的至少一项。
在另一实施例中，所述指纹识别参数包括：扫描频率、波峰信号调整系数和波谷信号调整系数中的至少一项，所述波峰信号调整系数是指在进行指纹识别时对波峰信号进行调整时采用的系数，所述波谷信号调整系数是指在进行指纹识别时对波谷信号进行调整时采用的系数。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本实施例提供的装置及方法，考虑到用户手指湿度对指纹识别性能的影响，通过获取与至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关的特征值，确定与特征值匹配的指纹识别参数，根据确定的指纹识别参数和指纹信号进行指纹识别，能够保证所采用的指纹识别参数与用户手指的湿度匹配，提升了指纹识别性能，提高了指纹识别准确率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别装置的框图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别装置的框图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种阻抗检测电路的结构示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种湿度检测电极示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种手机按键示意图；
图6是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别方法的流程图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别装置的框图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本公开做进一步详细说明。在此，本公开的示意性实施方式及其说明用于解释本公开，但并不作为对本公开的限定。
本公开实施例提供一种指纹识别装置及方法，以下结合附图对本公开进行详细说明。
图1是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别装置的框图，该指纹识别装置是指能够实现指纹识别功能的装置，可以应用于手机、平板电脑、门禁设备等多种设备中，本实施例对此不做限定。
如图1所示，该装置包括：指纹传感器101、至少两个湿度检测电极102和处理模块103。
其中，该指纹传感器101与该处理模块103连接，在用户手指接触该指纹传感器时，该指纹传感器101可以向处理模块103输出指纹信号，由处理模块103根据指纹信号进行指纹识别。
参见图2，该处理模块103可以包括指纹识别芯片和处理器，该处理器可以为中央处理器或者其他具有处理能力的器件。该指纹识别芯片和处理器连接，该指纹识别芯片用于控制该指纹传感器，通过该指纹传感器对用户手指进行扫描，得到指纹信号，之后，该指纹识别芯片向处理器发送指纹信号，由处理器根据该指纹信号进行指纹识别。
该指纹传感器101配置于指纹识别装置的外壳表面上，使得用户手指可以接触到该指纹传感器101。而该至少两个湿度检测电极102也位于指纹识别装置的外壳表面上，并且位于该指纹传感器101的预设范围之内，也即是位于该指纹传感器101附近。在用户手指接触该指纹传感器101时，也可以接触到该至少两个湿度检测电极102。
其中，该预设范围可以为以该指纹传感器101为中心的预设距离之内，该预设距离可以根据一般用户手指的大小确定，该预设范围的形状可以为矩形、圆形等多种形状，只需保证在用户手指接触该指纹传感器101时，能够接触到该至少两个湿度检测电极102即可。
且，该至少两个湿度检测电极102与该处理模块103连接，用于对用户手指的湿度进行检测。当用户手指接触该至少两个湿度检测电极时，该至少两个湿度检测电极之间产生阻抗，阻抗值根据用户手指的湿度确定，此时，该处理模块103可以获取到用于表示至少两个湿度检测电极102之间阻抗值的特征值，该特征值与该阻抗值正相关。因此该特征值也可以表示用户手指的干湿程度，用户手指湿度越大，该至少两个湿度检测电极102之间的阻抗值越小，该特征值越小，用户手指湿度越小，该至少两个湿度检测电极102之间的阻抗值越大，该特征值越大。
本实施例中，在用户手指接触该指纹传感器101和至少两个湿度检测电极102时，该指纹传感器101向处理模块103输出指纹信号，该处理模块103获取该指纹传感器101输出的指纹信号，并获取该特征值，确定与该特征值匹配的指纹识别参数，根据确定的指纹识别参数和该指纹信号进行指纹识别。
确定与该特征值匹配的指纹识别参数是由于：在进行指纹识别的过程中需要应用一项或多项指纹识别参数，且每项指纹识别参数可以进行调节。在用户手指湿度给定的情况下，对于任一项指纹识别参数，指纹识别参数的值不同时，会对指纹识别性能造成影响，导致指纹识别的准确率不同。本实施例为了提升指纹识别性能，预先确定每个特征值匹配的指纹识别参数，也即是在的不同用户手指湿度的条件下应采用的指纹识别参数，在获取到特征值时确定与该特征值匹配的一项或多项指纹识别参数，所确定的指纹识别参数即可认为是与用户手指湿度相适应的指纹识别参数，应用所确定的指纹识别参数进行指纹识别时可以保证指纹识别性能最优。
相关技术中，通常不会考虑用户手指湿度对指纹识别性能的影响，仅是根据指纹信号获取到指纹图像，如果指纹图像不满足指纹识别的清晰度要求，则调整指纹识别参数后重新获取指纹图像，直至获取到的指纹图像能够满足指纹识别的清晰度要求时停止，此过程需要重复获取多次指纹图像，指纹识别的处理时间很长，而且最终所获取的指纹图像仅是能够满足指纹识别的清晰度要求，保证指纹识别能够实现，但是不能使指纹识别的性能达到最优。
本实施例提供的装置，考虑到用户手指湿度对指纹识别性能的影响，通过获取与至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关的特征值，确定与特征值匹配的指纹识别参数，根据确定的指纹识别参数和指纹信号进行指纹识别，能够保证所采用的指纹识别参数与用户手指的湿度匹配，提升了指纹识别性能，提高了指纹识别准确率。而且，无需重复获取多次指纹图像，大大缩短了指纹识别的时间，提高了指纹识别效率。
通过指纹传感器检测用户手指的干湿程度，监控用户手指的湿度数据，对不同的湿度数据设置不同的软硬件参数，如此，在对当前的手指进行指纹识别时，采用匹配的软硬件参数，达到最佳的识别效果，优化了性能。
在另一实施例中，可以由阻抗检测电路根据至少两个电极之间的阻抗值来获取特征值，也即是，该指纹识别装置包括阻抗检测电路，该阻抗检测电路包括至少两个输入端，该至少两个湿度检测电极102与该阻抗检测电路的至少两个输入端连接。该阻抗检测电路用于在用户手指接触该指纹传感器101和至少两个湿度检测电极102时，根据该至少两个湿度检测电极102之间的阻抗值，输出特征值。
其中，该阻抗检测电路可以集成于处理模块103的内部，或者，还可以位于处理模块103的外部，即至少两个湿度检测电极102与阻抗检测电路的至少两个输入端连接，阻抗检测电路的输出端与处理模块103连接。
另外，该阻抗检测电路的具体形式可以包括多种，本实施例对该阻抗检测电路不做限定，只需保证输出的特征值与该至少两个湿度检测电极102之间正相关即可，例如，以两个湿度检测电极102为例，该阻抗检测电路可以如图3所示，在两个湿度检测电极102之间形成放大器反馈电路，两个湿度检测电极102之间的阻抗值不同时，所反馈的增益差会直接影响到ADC所输出的电压，因此，输出的电压信号即可表示两个湿度检测电极102之间的阻抗值。
在另一实施例中，该指纹传感器101可以包括感应区域1011和金属环1012，金属环1012位于该感应区域1011的外侧，并环绕该感应区域1011。在进行指纹识别的过程中，用户手指接触该感应区域1011和该金属环1012时，该金属环1012发射信号，发射的信号会经过用户手指，传递到该感应区域1011，该感应区域1011接收返回的信号，根据发射的信号与返回的信号之间的差异即可获取指纹信号。
本实施例中的至少两个湿度检测电极102可以位于该金属环1012上，参见图4的阴影部分，也即是将部分的金属环作为湿度检测电极，与处理模块103连接。通过复用已有的金属环来进行湿度检测，无需增加额外的电极，节省了硬件成本。
该感应区域1011和该金属环1012可以设置于指纹识别装置的外壳表面上。参见图5，以该指纹识别装置应用于手机为例，在该手机的外壳上可以设置按键，该按键上层表面上设置有感应区域1011和金属环1012，部分金属环1012可以作为湿度检测电极，用户接触该按键时，即可通过感应区域1011获取指纹信号，通过金属环上的湿度检测电极获取特征值，从而根据指纹信号和特征值进行指纹识别。
在另一实施例中，该处理模块103可以预先确定预设匹配关系，该预设匹配关系包括每个特征值匹配的至少一项指纹识别参数，从而确定了在每个特征值对应的湿度条件下，能够使指纹识别性能最优的指纹识别参数，则当处理模块103获取到该特征值时，可以根据该预设匹配关系确定与该特征值匹配的指纹识别参数。
其中，该预设匹配关系可以由技术人员通过多次测试确定，以保证每个特征值匹配的指纹识别参数能够保证在当前的湿度条件下，指纹识别的性能达到最优。
确定与该特征值匹配的指纹识别参数之后，该处理模块103即可根据该指纹识别参数和该指纹信号生成指纹图像，对该指纹图像进行特征提取，得到特征信息，将该特征信息与预先保存的特征信息进行匹配，得到指纹识别结果。
在另一实施例中，其中，针对特征值匹配的指纹识别参数，可以包括多种，如软件参数和硬件参数等。
1、考虑到指纹识别过程中，会应用ADC(Analog to Digital Converter，模数转换器)对指纹信号进行放大，根据放大后的指纹信号生成待识别的指纹图像，在此过程中ADC的相关参数会影响ADC的性能，从而影响指纹识别性能。因此，为了提升指纹识别性能，该预设匹配关系中可以包括每个特征值匹配的ADC的相关参数。
例如，指纹识别参数可以包括：ADC的增益和工作范围中的至少一项，根据获取到的特征值选择匹配的指纹识别参数，使得ADC按照确定的指纹识别参数工作时，能够获取到较好的指纹信号，从而获取到较好的指纹识别结果，使得指纹识别性能达到最优。如在特征值较小，即用户手指湿度较大时，可以采用较大的ADC的增益，以提高输出的指纹信号的清晰度和信噪比，并采用较小的ADC工作范围，以提高精确度。而在特征值较小，即用户手指湿度较小时，采用较小的驱动电压和较大的ADC工作范围即可。
2、考虑到指纹识别过程中，处理模块103会按照驱动电压对指纹传感器101进行控制，驱动电压的大小会影响指纹传感器101的性能，影响其输出的指纹信号，因此，为了提升指纹识别性能，该预设匹配关系中可以包括每个特征值所匹配的驱动电压。在特征值较小，即用户手指湿度较大时，可以采用较大的驱动电压，以提高输出的指纹信号强度。而在特征值较小，即用户手指湿度较小时，采用较小的驱动电压即可。
3、考虑到指纹识别过程中，会应用预设的算法对指纹信号进行处理，生成指纹图像，还会应用预设的算法对指纹图像进行识别，得到指纹识别的结果。在此过程中也会应用到很多参数，这些参数会影响指纹识别性能。因此，为了提升指纹识别性能，该预设匹配关系中可以包括每个特征值匹配的、算法中需要应用的指纹识别参数。
例如，指纹识别参数可以包括：扫描频率、波峰信号调整系数和波谷信号调整系数中的至少一项。
该扫描频率是指该指纹传感器101对用户手指进行扫描而产生指纹信号的频率，该扫描频率越高，指纹识别的精确度越高，因此，在特征值较小，即用户手指湿度较大时，可以采用较大的扫描频率，以提升指纹识别的精确度。而在特征值较小，即用户手指湿度较小时，采用较小的扫描频率即可。
该波峰信号调整系数是指对获取到的波峰信号进行调整时采用的系数，该波谷信号调整系数是指对获取到的波谷信号进行调整时采用的系数。处理模块103获取到指纹信号时，会对指纹信号中的波峰信号和波谷信号加以区分，并采用不同的系数分别对波峰信号和波谷信号进行调整，以突出波峰信号和波谷信号之间的差异。那么，在特征值较小，即用户手指湿度较大时，可以采用较大的波峰信号调整系数和较小的波谷信号调整系数，以突出波峰信号和波谷信号之间的差异。而在特征值较大，即用户手指湿度较小时，采用相差不大的波峰信号调整系数和波谷信号调整系数即可。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
图6是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别方法的流程图，如图6所示，该指纹识别方法用于指纹识别装置中，该指纹识别装置包括指纹传感器、至少两个湿度检测电极、处理模块；该方法包括以下步骤：
在步骤601中，在用户手指接触该指纹传感器和该至少两个湿度检测电极时，获取特征值，并获取指纹信号，该特征值与该至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关。
在步骤602中，确定与该特征值匹配的指纹识别参数。
在步骤603中，根据确定的指纹识别参数和该指纹信号进行指纹识别。
本实施例提供的方法，考虑到用户手指湿度对指纹识别性能的影响，通过获取与至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关的特征值，确定与特征值匹配的指纹识别参数，根据确定的指纹识别参数和指纹信号进行指纹识别，能够保证所采用的指纹识别参数与用户手指的湿度匹配，提升了指纹识别性能，提高了指纹识别准确率。而且，无需重复获取多次指纹图像，大大缩短了指纹识别的时间，提高了指纹识别效率。
在另一实施例中，该确定与该特征值匹配的指纹识别参数，包括：
根据预设匹配关系确定与该特征值匹配的指纹识别参数，该预设匹配关系包括每个特征值匹配的至少一项指纹识别参数。
在另一实施例中，该根据确定的指纹识别参数和该指纹信号进行指纹识别，包括：
根据该指纹识别参数和该指纹信号生成指纹图像；
对该指纹图像进行特征提取，得到特征信息；
将该特征信息与预先保存的特征信息进行匹配。
在另一实施例中，该指纹识别参数包括：模数转换器ADC的增益、工作范围和驱动电压中的至少一项。
在另一实施例中，该指纹识别参数包括：扫描频率、波峰信号调整系数和波谷信号调整系数中的至少一项，该波峰信号调整系数是指在进行指纹识别时对波峰信号进行调整时采用的系数，该波谷信号调整系数是指在进行指纹识别时对波谷信号进行调整时采用的系数。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
需要说明的是：上述实施例提供的指纹识别方法与指纹识别装置实施例属于同一构思，其具体实现过程详见上述装置实施例，这里不再赘述。
图7是根据一示例性实施例示出的一种指纹识别装置700的框图。例如，装置700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图7，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电源组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。
处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在装置700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件706为装置700的各种组件提供电力。电源组件706可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到装置700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。本实施例中，为了实现指纹识别功能，传感器组件714包括指纹传感器。
通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述方法。例如，该非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端包括上述指纹识别装置，使得终端能够执行一种指纹识别方法，该方法包括：
在用户手指接触该指纹传感器和该至少两个湿度检测电极时，获取特征值，并获取指纹信号，该特征值与该至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关；
确定与该特征值匹配的指纹识别参数；
根据确定的指纹识别参数和该指纹信号进行指纹识别。
在另一实施例中，该确定与该特征值匹配的指纹识别参数，包括：
根据预设匹配关系确定与该特征值匹配的指纹识别参数，该预设匹配关系包括每个特征值匹配的至少一项指纹识别参数。
在另一实施例中，该根据确定的指纹识别参数和该指纹信号进行指纹识别，包括：
根据该指纹识别参数和该指纹信号生成指纹图像；
对该指纹图像进行特征提取，得到特征信息；
将该特征信息与预先保存的特征信息进行匹配。
在另一实施例中，该指纹识别参数包括：模数转换器ADC的增益、工作范围和驱动电压中的至少一项。
在另一实施例中，该指纹识别参数包括：扫描频率、波峰信号调整系数和波谷信号调整系数中的至少一项，该波峰信号调整系数是指在进行指纹识别时对波峰信号进行调整时采用的系数，该波谷信号调整系数是指在进行指纹识别时对波谷信号进行调整时采用的系数。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (12)

1.一种指纹识别装置，其特征在于，所述装置包括：指纹传感器、至少两个湿度检测电极、处理模块；
所述指纹传感器与所述处理模块连接，所述至少两个湿度检测电极与所述处理模块连接，所述至少两个湿度检测电极位于所述指纹传感器的预设范围之内；
所述指纹传感器，用于在用户手指接触所述指纹传感器和所述至少两个湿度检测电极时，向所述处理模块输出指纹信号；
所述处理模块，用于在用户手指接触所述指纹传感器和所述至少两个湿度检测电极时，获取特征值，所述特征值与所述至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关；
所述处理模块，还用于确定与所述特征值匹配的指纹识别参数，根据确定的指纹识别参数和所述指纹信号进行指纹识别。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述指纹识别装置包括阻抗检测电路，所述至少两个湿度检测电极与所述阻抗检测电路的至少两个输入端连接；
所述阻抗检测电路用于在用户手指接触所述指纹传感器和所述至少两个湿度检测电极时，根据所述至少两个湿度检测电极之间的阻抗值，输出所述特征值。
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述指纹传感器设置有金属环，所述至少两个湿度检测电极位于所述金属环上。
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于根据预设匹配关系确定与所述特征值匹配的指纹识别参数，所述预设匹配关系包括每个特征值匹配的至少一项指纹识别参数。
5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理模块还用于根据所述指纹识别参数和所述指纹信号生成指纹图像，对所述指纹图像进行特征提取，得到特征信息，将所述特征信息与预先保存的特征信息进行匹配。
6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述指纹识别参数包括：模数转换器ADC的增益、工作范围和驱动电压中的至少一项。
7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述指纹识别参数包括：扫描频率、波峰信号调整系数和波谷信号调整系数中的至少一项，所述波峰信号调整系数是指对获取到的波峰信号进行调整时采用的系数，所述波谷信号调整系数是指对获取到的波谷信号进行调整时采用的系数。
8.一种指纹识别方法，其特征在于，应用于指纹识别装置，所述指纹识别装置包括指纹传感器、至少两个湿度检测电极、处理模块；所述方法包括：
在用户手指接触所述指纹传感器和所述至少两个湿度检测电极时，获取特征值，并获取指纹信号，所述特征值与所述至少两个湿度检测电极之间的阻抗值正相关；
确定与所述特征值匹配的指纹识别参数；
根据确定的指纹识别参数和所述指纹信号进行指纹识别。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定与所述特征值匹配的指纹识别参数，包括：
根据预设匹配关系确定与所述特征值匹配的指纹识别参数，所述预设匹配关系包括每个特征值匹配的至少一项指纹识别参数。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据确定的指纹识别参数和所述指纹信号进行指纹识别，包括：
根据所述指纹识别参数和所述指纹信号生成指纹图像；
对所述指纹图像进行特征提取，得到特征信息；
将所述特征信息与预先保存的特征信息进行匹配。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述指纹识别参数包括：模数转换器ADC的增益、工作范围和驱动电压中的至少一项。
12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述指纹识别参数包括：扫描频率、波峰信号调整系数和波谷信号调整系数中的至少一项，所述波峰信号调整系数是指在进行指纹识别时对波峰信号进行调整时采用的系数，所述波谷信号调整系数是指在进行指纹识别时对波谷信号进行调整时采用的系数。
CN201610511858.3A 2016-06-30 2016-06-30 指纹识别装置及方法 Active CN106203303B (zh)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610511858.3A CN106203303B (zh) 2016-06-30 2016-06-30 指纹识别装置及方法
JP2017508633A JP2018529131A (ja) 2016-06-30 2016-12-20 指紋認証装置、方法、プログラム、及び記録媒体
PCT/CN2016/110981 WO2018000766A1 (zh) 2016-06-30 2016-12-20 指纹识别装置及方法
KR1020187012548A KR20180063246A (ko) 2016-06-30 2016-12-20 지문 인식 장치, 방법, 프로그램 및 기록매체
KR1020207030111A KR102314480B1 (ko) 2016-06-30 2016-12-20 지문 인식 장치 및 방법
RU2017122343A RU2687214C2 (ru) 2016-06-30 2016-12-20 Способ и устройство для распознавания отпечатка пальца
US15/636,937 US10546192B2 (en) 2016-06-30 2017-06-29 Device and method for recognizing fingerprint
EP17179139.5A EP3264332B1 (en) 2016-06-30 2017-06-30 Device and method for recognizing fingerprint

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610511858.3A CN106203303B (zh) 2016-06-30 2016-06-30 指纹识别装置及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106203303A true CN106203303A (zh) 2016-12-07
CN106203303B CN106203303B (zh) 2018-02-02

Family

ID=57464059

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610511858.3A Active CN106203303B (zh) 2016-06-30 2016-06-30 指纹识别装置及方法

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10546192B2 (zh)
EP (1) EP3264332B1 (zh)
JP (1) JP2018529131A (zh)
KR (2) KR102314480B1 (zh)
CN (1) CN106203303B (zh)
RU (1) RU2687214C2 (zh)
WO (1) WO2018000766A1 (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106709459A (zh) * 2016-12-27 2017-05-24 努比亚技术有限公司 指纹识别方法及移动终端
CN107222592A (zh) * 2017-05-25 2017-09-29 维沃移动通信有限公司 一种移动终端及移动终端的控制方法
CN107273851A (zh) * 2017-06-15 2017-10-20 深圳森阳环保材料科技有限公司 一种指纹传感系统
WO2018000766A1 (zh) * 2016-06-30 2018-01-04 北京小米移动软件有限公司 指纹识别装置及方法
CN108089767A (zh) * 2018-01-25 2018-05-29 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别区域的划分方法及移动终端
CN108229423A (zh) * 2018-01-25 2018-06-29 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别的扫描方法及移动终端
CN109381164A (zh) * 2018-09-11 2019-02-26 北京小米移动软件有限公司 皮肤湿度检测方法及装置
CN110235139A (zh) * 2017-02-06 2019-09-13 指纹卡有限公司 用于认证电子装置的用户的手指的方法
CN112017348A (zh) * 2020-08-27 2020-12-01 湖北众堃科技股份有限公司 一种双重认证监测的供水泵房出入识别器
CN112016541A (zh) * 2019-05-30 2020-12-01 北京小米移动软件有限公司 电子设备及指纹识别图像获取方法
CN112505111A (zh) * 2020-11-13 2021-03-16 东莞华贝电子科技有限公司 空气湿度检测装置、指纹解锁设备和检测方法
CN112926360A (zh) * 2019-12-05 2021-06-08 北京小米移动软件有限公司 指纹采集模组、中框、终端设备及终端设备的制作方法
CN114429651A (zh) * 2020-10-29 2022-05-03 北京小米移动软件有限公司 指纹模组、终端设备、显示屏控制方法及装置
CN115690854A (zh) * 2021-07-27 2023-02-03 上海耕岩智能科技有限公司 指纹成像方法和指纹成像装置、及电子设备

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102418780B1 (ko) * 2017-09-15 2022-07-11 삼성디스플레이 주식회사 생체 인증 정보 검출 장치 및 이를 갖는 표시 장치
CN108391447B (zh) * 2018-03-01 2022-04-01 深圳市汇顶科技股份有限公司 电容指纹芯片、失配调整方法和终端设备
US10983642B2 (en) 2018-07-30 2021-04-20 Texas Instruments Incorporated Using driven shield and touch elements lock algorithm for achieving liquid tolerant capacitive touch solution
US10599909B2 (en) * 2018-08-07 2020-03-24 UITResFP, LLC Electronic device and method for non-contact capacitive and optical pin hole fingerprint detection
CN113365259B (zh) * 2021-07-26 2022-12-27 北京小米移动软件有限公司 建立通信连接的方法、连接功能的控制方法、装置、设备及存储介质
CN115988398A (zh) * 2021-10-14 2023-04-18 同步(郑州)科技有限公司 具有指纹识别功能的语音播报系统
CN117456568A (zh) * 2023-09-20 2024-01-26 业泓科技(成都)有限公司 光学指纹辨识模块的调整焦距装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7508964B2 (en) * 2001-07-16 2009-03-24 Activcard Ireland, Limited Biometric imaging device compensating for non-biometric parameters
US8125517B2 (en) * 2010-04-28 2012-02-28 Empire Technology Development Llc Fingerprint authentication apparatus and fingerprint authentication method
CN203366416U (zh) * 2013-07-31 2013-12-25 成都万顺达模具零件有限公司 指纹门禁装置面板
US20140341448A1 (en) * 2013-05-20 2014-11-20 Mei-Yen Lee Divergent sensing device and method of manufacturing the same
CN204360392U (zh) * 2014-12-26 2015-05-27 天津市百分百信息技术有限公司 一种防止指纹作弊的指纹锁
CN105205464A (zh) * 2015-09-18 2015-12-30 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 指纹识别方法、指纹识别装置和终端
CN105404875A (zh) * 2015-11-30 2016-03-16 南昌欧菲生物识别技术有限公司 指纹识别装置、指纹识别方法及其终端设备

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10302047A (ja) * 1997-04-25 1998-11-13 Sony Corp 指紋照合装置
JPH11309133A (ja) * 1998-04-30 1999-11-09 Hitachi Eng Co Ltd 光学式指紋等読取り装置
DE19936097A1 (de) * 1999-07-30 2001-02-08 Giesecke & Devrient Gmbh Verfahren, Vorrichtung und System zur biometrischen Authentisierung einer Person
JP2002163655A (ja) * 2000-11-24 2002-06-07 Omron Corp 個人認証装置
JP4182466B2 (ja) * 2001-12-14 2008-11-19 カシオ計算機株式会社 画像読み取り装置及び画像読み取り方法
FI20030102A0 (fi) * 2003-01-22 2003-01-22 Nokia Corp Henkilön varmennusjärjestely
JP2007507783A (ja) * 2003-09-30 2007-03-29 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 生体測定閾値を適応的に設定するシステム及び方法
JP2005110991A (ja) * 2003-10-08 2005-04-28 Mitsubishi Electric Corp 指紋照合装置
JP2007264958A (ja) * 2006-03-28 2007-10-11 Casio Comput Co Ltd 認証装置及びプログラム
JP5344639B2 (ja) * 2011-02-12 2013-11-20 エイエスディ株式会社 指紋読取りセンサ
CN103271739B (zh) * 2013-05-06 2015-04-15 清华大学 一种皮肤水分的测量方法及装置
US9727770B2 (en) * 2013-07-22 2017-08-08 Apple Inc. Controllable signal processing in a biometric device
US9811713B2 (en) * 2013-11-22 2017-11-07 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Secure human fingerprint sensor
JP2017514108A (ja) * 2014-03-06 2017-06-01 クアルコム，インコーポレイテッド マルチスペクトル超音波撮像
CN103942538B (zh) * 2014-04-04 2017-06-06 南昌欧菲生物识别技术有限公司 指纹识别传感器封装结构
KR102257287B1 (ko) * 2014-08-07 2021-05-27 삼성전자주식회사 지문 및 심전도 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치
SE1451084A1 (sv) * 2014-09-16 2016-03-17 Fingerprint Cards Ab Method and fingerprint sensing system for authenticating a candidate fingerprint
US20170140233A1 (en) * 2015-11-13 2017-05-18 Fingerprint Cards Ab Method and system for calibration of a fingerprint sensing device
US20170262720A1 (en) * 2016-03-08 2017-09-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint sensor
CN106203303B (zh) * 2016-06-30 2018-02-02 北京小米移动软件有限公司 指纹识别装置及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7508964B2 (en) * 2001-07-16 2009-03-24 Activcard Ireland, Limited Biometric imaging device compensating for non-biometric parameters
US8125517B2 (en) * 2010-04-28 2012-02-28 Empire Technology Development Llc Fingerprint authentication apparatus and fingerprint authentication method
US20140341448A1 (en) * 2013-05-20 2014-11-20 Mei-Yen Lee Divergent sensing device and method of manufacturing the same
CN203366416U (zh) * 2013-07-31 2013-12-25 成都万顺达模具零件有限公司 指纹门禁装置面板
CN204360392U (zh) * 2014-12-26 2015-05-27 天津市百分百信息技术有限公司 一种防止指纹作弊的指纹锁
CN105205464A (zh) * 2015-09-18 2015-12-30 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 指纹识别方法、指纹识别装置和终端
CN105404875A (zh) * 2015-11-30 2016-03-16 南昌欧菲生物识别技术有限公司 指纹识别装置、指纹识别方法及其终端设备

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018000766A1 (zh) * 2016-06-30 2018-01-04 北京小米移动软件有限公司 指纹识别装置及方法
US10546192B2 (en) 2016-06-30 2020-01-28 Beijing Xiaomi Mobile Software Co., Ltd. Device and method for recognizing fingerprint
CN106709459A (zh) * 2016-12-27 2017-05-24 努比亚技术有限公司 指纹识别方法及移动终端
CN110235139A (zh) * 2017-02-06 2019-09-13 指纹卡有限公司 用于认证电子装置的用户的手指的方法
CN107222592A (zh) * 2017-05-25 2017-09-29 维沃移动通信有限公司 一种移动终端及移动终端的控制方法
CN107273851A (zh) * 2017-06-15 2017-10-20 深圳森阳环保材料科技有限公司 一种指纹传感系统
CN107273851B (zh) * 2017-06-15 2018-11-27 泰州市龙泽环境科技有限公司 一种指纹传感系统
CN108089767A (zh) * 2018-01-25 2018-05-29 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别区域的划分方法及移动终端
CN108229423A (zh) * 2018-01-25 2018-06-29 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别的扫描方法及移动终端
CN108229423B (zh) * 2018-01-25 2021-01-12 维沃移动通信有限公司 一种指纹识别的扫描方法及移动终端
CN109381164A (zh) * 2018-09-11 2019-02-26 北京小米移动软件有限公司 皮肤湿度检测方法及装置
CN112016541A (zh) * 2019-05-30 2020-12-01 北京小米移动软件有限公司 电子设备及指纹识别图像获取方法
CN112016541B (zh) * 2019-05-30 2024-08-23 北京小米移动软件有限公司 电子设备及指纹识别图像获取方法
CN112926360A (zh) * 2019-12-05 2021-06-08 北京小米移动软件有限公司 指纹采集模组、中框、终端设备及终端设备的制作方法
CN112017348A (zh) * 2020-08-27 2020-12-01 湖北众堃科技股份有限公司 一种双重认证监测的供水泵房出入识别器
CN114429651A (zh) * 2020-10-29 2022-05-03 北京小米移动软件有限公司 指纹模组、终端设备、显示屏控制方法及装置
CN112505111A (zh) * 2020-11-13 2021-03-16 东莞华贝电子科技有限公司 空气湿度检测装置、指纹解锁设备和检测方法
CN115690854A (zh) * 2021-07-27 2023-02-03 上海耕岩智能科技有限公司 指纹成像方法和指纹成像装置、及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
KR20200122432A (ko) 2020-10-27
EP3264332A1 (en) 2018-01-03
CN106203303B (zh) 2018-02-02
US20180005030A1 (en) 2018-01-04
US10546192B2 (en) 2020-01-28
RU2687214C2 (ru) 2019-05-07
JP2018529131A (ja) 2018-10-04
KR102314480B1 (ko) 2021-10-18
RU2017122343A (ru) 2018-12-26
KR20180063246A (ko) 2018-06-11
EP3264332B1 (en) 2023-10-11
RU2017122343A3 (zh) 2018-12-26
WO2018000766A1 (zh) 2018-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106203303B (zh) 指纹识别装置及方法
CN107025419B (zh) 指纹模板录入方法及装置
CN106951884B (zh) 采集指纹的方法、装置及电子设备
CN108319886B (zh) 指纹识别方法及装置
CN104850828A (zh) 人物识别方法及装置
CN106127174A (zh) 指纹识别方法及装置
CN111695382A (zh) 指纹采集区域确定方法和指纹采集区域确定装置
CN106126082B (zh) 控制终端的方法、装置及终端
US10885298B2 (en) Method and device for optical fingerprint recognition, and computer-readable storage medium
CN107133577B (zh) 一种指纹识别方法和装置
CN107092852A (zh) 压力检测方法和装置
CN108133180A (zh) 指纹识别方法、装置及终端
CN107688765A (zh) 指纹采集方法及装置
CN106469265A (zh) 电子设备唤醒方法、装置以及电子设备
CN107133551A (zh) 指纹验证方法及装置
CN107729733B (zh) 控制移动终端的方法及装置、移动终端
CN107194214A (zh) 指纹验证方法及装置
CN105094466B (zh) 环境光测量方法及装置
CN108319899A (zh) 指纹识别方法和装置
CN111382406B (zh) 指纹解锁方法及装置
CN108763906A (zh) 生物特征识别方法及装置
CN107665340B (zh) 指纹识别方法、装置、电子设备
CN107506630A (zh) 具有虹膜识别功能的设备及虹膜识别方法
CN112511693B (zh) 息屏方法及装置
CN108134865A (zh) 终端拨号的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant