TW201828150A

TW201828150A - 指紋驗證方法以及電子裝置

Info

Publication number: TW201828150A
Application number: TW106102538A
Authority: TW
Inventors: 洪晟凱
Original assignee: 創智能科技股份有限公司
Priority date: 2017-01-24
Filing date: 2017-01-24
Publication date: 2018-08-01
Also published as: TWI631512B

Abstract

本發明提供一種指紋驗證方法以及電子裝置。指紋驗證方法包括以下步驟。執行指紋感測操作，以取得指紋影像。分析所述指紋影像，以取得第一特徵資訊以及第二特徵資訊，其中所述第一特徵資訊為所述指紋影像的多個指紋特徵，所述第二特徵資訊為所述指紋影像的多個毛孔特徵。結合所述第一特徵資訊以及所述第二特徵資訊，以取得第三特徵資訊以及第四特徵資訊。以及驗證所述指紋影像的所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的至少其中之一個與註冊的指紋影像是否匹配，以辨識所述指紋影像為真實指紋影像。

Description

指紋驗證方法以及電子裝置

本發明是有關於一種驗證方法，且特別是有關於一種指紋驗證方法以及應用該指紋驗證方法的一種電子裝置。

生物特徵辨識的種類包括臉部、聲音、虹膜、視網膜、靜脈、指紋和掌紋辨識等。由於每個人的指紋都是獨一無二的，且指紋不易隨著年齡或身體健康狀況而變化，因此指紋辨識裝置已成為目前最普及的一種生物特徵辨識裝置。然而，在指紋辨識的技術領域中，由於指紋辨識不易辨別真偽手指的差異，因此若偽手指仿造出人體手指的指紋，則可能會通過傳統的指紋辨識的驗證，導致發生安全性的問題。據此，如何提供準確並且安全性更高的指紋驗證技術，是目前重要的課題。

本發明提供一種指紋驗證方法以及電子裝置，可提供準確並且安全性更高的指紋驗證功能。

本發明的指紋驗證方法包括以下步驟。執行指紋感測操作，以取得指紋影像。分析所述指紋影像，以取得第一特徵資訊以及第二特徵資訊，其中所述第一特徵資訊為所述指紋影像的多個指紋特徵，所述第二特徵資訊為所述指紋影像的多個毛孔特徵。結合所述第一特徵資訊以及所述第二特徵資訊，以取得第三特徵資訊以及第四特徵資訊，其中所述第三特徵資訊為所述多個指紋特徵的每一個分別在預設範圍內與對應的所述多個毛孔特徵之間的幾何關係，所述第四特徵資訊為所述多個指紋特徵的每一個分別在預設範圍內的對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之一個與對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之另一個之間的幾何關係。驗證所述指紋影像的所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的至少其中之一個與註冊的指紋影像是否匹配，以辨識所述指紋影像為真實指紋影像。

在本發明的一實施例中，上述取得所述指紋影像的所述多個指紋特徵的步驟包括驗證所述指紋影像的所述第一特徵資訊與所述註冊的指紋影像是否匹配，以決定重新執行所述指紋感測操作。

在本發明的一實施例中，上述取得所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的步驟包括記錄所述多個指紋特徵的每一個的特徵點在所述預設範圍內對應的所述多個毛孔特徵的數量，以做為所述第三特徵資訊。

在本發明的一實施例中，上述取得所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的步驟包括記錄所述多個指紋特徵的每一個的所述特徵點在所述預設範圍內與所述多個毛孔特徵的每一個的距離，以做為所述第三特徵資訊。

在本發明的一實施例中，上述取得所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的步驟包括記錄所述多個指紋特徵的每一個的所述特徵點在所述預設範圍內與所述多個毛孔特徵的每一個的連線方向，以做為所述第三特徵資訊。

在本發明的一實施例中，上述取得所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的步驟包括記錄所述多個指紋特徵的每一個的所述特徵點在所述預設範圍內對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之一個與對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之另一個之間的距離，以做為所述第四特徵資訊。

在本發明的一實施例中，上述所述多個指紋特徵的每一個在所述預設範圍內具有至少兩個毛孔特徵。

在本發明的一實施例中，上述的指紋驗證方法更包括：當辨識所述指紋影像為所述真實指紋影像後，再次驗證所述指紋影像的所述第四特徵資訊與所述註冊的指紋影像是否匹配，以決定所述指紋影像通過驗證。

本發明的電子裝置包括影像分析模組以及指紋驗證模組。影像分析模組用以分析指紋影像，以取得第一特徵資訊以及第二特徵資訊。所述第一特徵資訊為所述指紋影像的多個指紋特徵，所述第二特徵資訊為所述指紋影像的多個毛孔特徵，並且所述影像分析模組還用以結合所述第一特徵資訊以及所述第二特徵資訊，以取得第三特徵資訊以及第四特徵資訊。所述第三特徵資訊為所述多個指紋特徵的每一個分別在預設範圍內與對應的所述多個毛孔特徵之間的幾何關係，所述第四特徵資訊為所述多個指紋特徵的每一個分別在預設範圍內的對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之一個與對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之另一個之間的幾何關係。指紋驗證模組用以驗證註冊的指紋影像與所述指紋影像的所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的至少其中之一個是否匹配，以辨識所述指紋影像為真實指紋影像。

在本發明的一實施例中，上述當所述指紋驗證模組辨識所述指紋影像為所述真實指紋影像後，所述指紋驗證模組藉由所述註冊的指紋影像再次驗證所述指紋影像的所述第四特徵資訊與所述註冊的指紋影像是否匹配，以決定所述指紋影像通過驗證。

基於上述，本發明的指紋驗證方法以及電子裝置可藉由分析指紋特徵以及毛孔特徵之間的幾何關係，以使提供準確並且高安全性的指紋驗證功能。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

圖1為根據本發明的一實施例的電子裝置的方塊圖。請參照圖1，在本實施例中，電子裝置100例如智慧型手機、平板、桌上型電腦或筆記型電腦或其他具有指紋感測器的類似電子裝置。電子裝置100包括指紋感測器110、處理器120與儲存裝置130。

在本實施例中，指紋感測器110可為光學式、電阻式、電容式或其他種類的感測元件，用以感測使用者的操作(例如觸碰或接近)以擷取指紋影像。然而，本發明並不以此為限。本領域技術人員可視實際需要選擇以不同的方式來擷取指紋影像的指紋感測器110。

在本實施例中，處理器120例如是中央處理單元(Central Processing Unit, CPU)或是其他可編成的一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位訊號處理器(Digital Signal Processor, DSP)、可編程控制器、特殊應用集成電路(Application Specific Integrated Circuits, ASIC)、可編程邏輯裝置(Programmable Logic Device, PLD)或其他類似裝置或這些裝置的組合。處理器120耦接指紋感測器110與儲存裝置130，其中處理器120會從儲存裝置130中載入影像分析模組131以及指紋驗證模組132的程式，據以執行本發明各實施例的指紋驗證方法。也就是說，本實施例的影像分析模組131以及指紋驗證模組132是藉由軟體的形式實現之，並且影像分析模組131以及指紋驗證模組132還可進一步包括多個子影像處理模組，以使實現本發明各實施例的指紋驗證方法。

在本實施例中，儲存裝置130可以是任何類型的固定式或可移動式的隨機存取記憶體(Random Access Memory, RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory, ROM)、快閃記憶體(flash memory)或類似元件或上述元件的組合。在本實施例中，儲存裝置130用以記錄影像分析模組131以及指紋驗證模組132，這些模塊例如是儲存在儲存裝置130中的程式。並且，在一實施例中，儲存裝置130還可用以儲存藉由指紋感測器110所擷取的指紋影像。

圖2為根據本發明的一實施例的指紋驗證方法的流程圖。請參照圖1以及圖2，本實施例的指紋驗證方法適用於圖1的電子裝置100，以下即搭配電子裝置100中的各項元件說明本發明的指紋驗證方法的詳細步驟。

首先，在步驟S210中，電子裝置100可藉由指紋感測器110執行指紋感測操作，以擷取指紋影像。指紋感測操作是指當使用者的手指按壓於指紋感測器110上，指紋感測器110可擷取使用者的手指影像，並且進一步藉由影像分析取得使用者的指紋。接著，在步驟S220中，處理器120可藉由執行影像分析模組131來分析所述指紋影像，以取得第一特徵資訊以及第二特徵資訊。其中，第一特徵資訊為指紋影像當中的多個指紋特徵，第二特徵資訊為指紋影像當中的多個毛孔特徵。再接著，處理器120可再藉由執行影像分析模組131來結合第一特徵資訊以及第二特徵資訊，進一步取得第三特徵資訊以及第四特徵資訊。例如，將多個指紋特徵以及多個毛孔特徵的位置、座標或影像重疊，以使取得多個指紋特徵與多個毛孔特徵之間的相對幾何關係。因此，在本實施例中，第三特徵資訊為多個指紋特徵的每一個分別在預設範圍內與對應的多個毛孔特徵之間的幾何關係。第四特徵資訊為多個指紋特徵的每一個分別在預設範圍內的對應的多個毛孔特徵的至少其中之一個與對應的多個毛孔特徵的至少其中之另一個之間的幾何關係。最後，處理器120可藉由執行指紋驗證模組132來驗證指紋影像的第三特徵資訊以及第四特徵資訊的至少其中之一個與註冊的指紋影像是否匹配，以辨識指紋影像為真實指紋影像。

也就是說，即便偽手指仿造有指紋紋路以及指紋特徵，甚至仿造有部分的毛孔特徵。但是，偽手指無法仿造如同活體的全部的毛孔特徵，並且每一個毛孔特徵的相對位置也無法與活體的真實手指相同。因此，本實施例的電子裝置100可進一步藉由分析指紋影像的多個指紋特徵以及多個毛孔特徵之間的幾何關係，進一步驗證指紋感測器110取得的指紋影像是否取自活體的真實手指，藉此可排除偽手指通過驗證。

圖3為根據本發明的一實施例的指紋影像的示意圖，請參照圖1以及圖3，本發明各實施例的指紋感測器110所擷取的指紋影像可例如是圖3所示的指紋影像FI_1。在本實施例中，指紋影像FI_1可為全部或部分的手指的影像，本發明並不限於此。並且，在本實施例中，指紋影像FI_1具有指紋紋路以及毛孔的特徵。

圖4A為根據本發明的一實施例的第一特徵資訊的示意圖。圖4B為根據本發明的一實施例的第二特徵資訊的示意圖。請先參照圖1以及圖4A，本發明各實施例所述的第一特徵資訊可例如圖4A所示的指紋影像FI_2。在本實施例中，處理器120可藉由執行影像分析模組131，來分析指紋影像FI_2，進一步取得多個指紋特徵401~406的位置，其中指紋特徵可例如是手指的指紋紋線的端點、分叉點或短紋等，本發明並不以限制。請再參照圖1以及圖4B，本發明各實施例所述的第二特徵資訊可如圖4B所示的指紋影像FI_3。在本實施例中，處理器120可藉由執行影像分析模組131，來分析指紋影像FI_3，進一步取得多個毛孔特徵500的位置。

具體來說，在本實施例中，處理器120可針對指紋感測器110所擷取的指紋影像進行影像分析以及處理，例如是分析指紋影像的灰階程度或變化。例如，處理器120可定義灰階值高於預設臨界值的紋路為指紋，並且判斷指紋紋路的端點、分叉點或短紋的位置，以做為指紋特徵。再例如，處理器120可定義灰階變化較大的各單獨一點的位置，以做為毛孔特徵。然而，在一實施例中，指紋影像可依據不同類型的指紋感測器110來決定，並且指紋影像的分析也可以例如利用彩色的指紋影像來進行色彩變化分析，本發明並不限於此。

圖5A為根據本發明的一實施例的第三特徵資訊的示意圖。圖5B為根據本發明的一實施例的第四特徵資訊的示意圖。請參照圖1以及圖5A，本發明各實施例所述的第三特徵資訊可例如是圖5A所示的指紋影像FI_4。在本實施例中，處理器120可藉由執行影像分析模組131，來結合上述指紋影像的第一特徵資訊以及第二特徵資訊，以進一步取得第三特徵資訊。

具體來說，在本實施例中，影像分析模組131可結合指紋特徵的位置資訊以及毛孔特徵的位置資訊，特別是判斷出每一個指紋特徵的預設範圍內所對應的毛孔特徵。如圖5A所示，指紋特徵601在半徑R的預設範圍601S內可具有14個毛孔特徵701~714。影像分析模組131可記錄指紋特徵601以及毛孔特徵701~714之間的幾何關係，來做為第三特徵資訊。在本實施例中，半徑R可預先設定，以使指紋特徵的每一個在預設範圍601S內具有至少兩個毛孔特徵。在一實施例中，半徑R的大小可依據不同的判斷需求來設定之，本發明並不加以限制。

在本實施例中，第三特徵資訊可為指紋特徵601與毛孔特徵701~714之間的幾何關係。在一實施情境中，影像分析模組131可例如是記錄指紋特徵601的特徵點在預設範圍601S內對應的毛孔特徵701~714的數量，以做為第三特徵資訊。或者，在另一實施情境中，影像分析模組131可例如是記錄指紋特徵601的特徵點在預設範圍610S內與毛孔特徵701~714的每一個之間的距離，以做為所述第三特徵資訊。例如，指紋特徵601與毛孔特徵701的距離a1。又或者，在又一實施情境中，影像分析模組131可例如是記錄指紋特徵601的特徵點在預設範圍601S內與毛孔特徵701~714的每一個的連線方向或向量，以做為第三特徵資訊。例如，指紋特徵601與毛孔特徵701的連線方向d1。值得注意的是，本發明各實施例的第三特徵資訊可至少包括上述各實施情境所述的毛孔特徵數量、指紋特徵與毛孔特徵之間的距離以及指紋特徵與毛孔特徵之間的連線方向的至少其中之一個。

再參照圖1以及圖5B，本發明各實施例所述的第四特徵資訊可例如是圖5B所示的指紋影像FI_5。在本實施例中，處理器120可藉由執行影像分析模組131，來結合上述指紋影像的第一特徵資訊以及第二特徵資訊，以進一步取得第四特徵資訊。

具體來說，在本實施例中，影像分析模組131可結合指紋特徵的位置資訊以及毛孔特徵的位置資訊，特別是判斷出每一個指紋特徵的預設範圍內所對應的毛孔特徵。如圖5B所示，指紋特徵801在半徑R的預設範圍801S內可具有14個毛孔特徵。影像分析模組131可記錄在指紋特徵801的預設範圍801S內的各毛孔特徵之間的幾何關係，來做為第四特徵資訊。

在本實施例中，影像分析模組131可例如是記錄指紋特徵801的特徵點在預設範圍801S內對應的各毛孔特徵的至少其中之一個與對應的各毛孔特徵的至少其中之另一個之間的距離，以做為所述第四特徵資訊。例如，毛孔特徵901與毛孔特徵902之間的距離b1。在本實施例中，影像分析模組131可記錄全部或部分的各毛孔特徵之間的距離。也就是說，本實施例的半徑R可預設為可至少包括兩個毛孔特徵，以使影像分析模組131可取得兩個毛孔特徵之間的幾何關係，但本發明並不限於此。

圖6為根據本發明的一實施例的指紋註冊方法的流程圖，請參照圖1以及圖6。在本實施例中，電子裝置100可預先儲存有註冊的指紋影像，以供驗證。並且，本實施例的指紋註冊方法適用於圖1的電子裝置100，以下即搭配電子裝置100中的各項元件說明本發明的指紋註冊方法的詳細步驟。

首先，在步驟S1010中，電子裝置100可藉由指紋感測器110執行指紋感測操作，以擷取指紋影像。接著，在步驟S1020以及步驟S1040中，影像分析模組131可分析指紋影像以取得多個指紋特徵以及取得多個毛孔特徵。再接著，在步驟S1030以及步驟S1050中，影像分析模組131可分別定位指紋影像當中的多個指紋特徵以及多個毛孔特徵的位置(如同第一特徵資訊以及第二特徵資訊)。並且，在步驟S1060中，影像分析模組131還可用於計算多個指紋特徵的每一個分別在預設範圍內與對應的多個毛孔特徵之間的幾何關係，以及計算在多個指紋特徵的每一個的預設範圍內所對應的多個毛孔特徵之間的幾何關係(如同第三特徵資訊以及第四特徵資訊)。最後，在步驟S1070中，影像分析模組131可將指紋影像以及上述的分析結果皆記錄於儲存裝置中，以作為註冊的指紋影像。

圖7為根據本發明的另一實施例的指紋驗證方法的流程圖。參照圖1以及圖7。本實施例的指紋註冊方法適用於圖1的電子裝置100，以下即搭配電子裝置100中的各項元件說明本發明的指紋驗證方法的詳細步驟。

首先，在步驟S1110中，電子裝置100可藉由指紋感測器110執行指紋感測操作，以擷取指紋影像。接著，在步驟S1120以及步驟S1040中，影像分析模組131可分析指紋影像以取得多個指紋特徵以及取得多個毛孔特徵。再接著，在步驟S1130以及步驟S1150中，影像分析模組131可分別定位指紋影像當中的多個指紋特徵以及多個毛孔特徵的位置，以分別做為第一特徵資訊以及第二特徵資訊。再接著，在步驟S1160中，影像分析模組131可先驗證第一特徵資訊是否與註冊的指紋影像匹配，以決定是重新取得指紋影像。也就是說，本實施例的指紋註冊方法可先判斷指紋影像當中的指紋特徵是否相同於使用者註冊的指紋影像的指紋特徵，以決定是否繼續執行。對此，可避免對於指紋特徵與註冊的指紋影像未匹配的指紋影像執行不必要的分析與驗證。

再接著，在步驟S1170中，當影像分析模組131判斷指紋影像的指紋特徵與註冊的指紋影像匹配時，影像分析模組131可進一步結合第一特徵資訊以及第二特徵資訊，以取得第三特徵資訊以及第四特徵資訊。最後，在步驟S1180中，處理器120可執行指紋驗證模組132來驗證指紋影像的第三特徵資訊以及第四特徵資訊的至少中之一個是否與註冊的指紋影像匹配。也就是說，若指紋影像與註冊的指紋影像具有相同的第三特徵資訊以及第四特徵資訊的至少中之一個，則指紋驗證模組132判斷為通過驗證，以使電子裝置100可例如進入下一步的工作階段或執行應用程式，本發明並不加以限制。反之，若指紋影像與註冊的指紋影像不具有相同的第三特徵資訊以及第四特徵資訊，則處理器120將會判斷此指紋影像為非真實指紋影像，並且重新執行指紋感測操作，以使重新取得指紋影像。附帶一提的是，在步驟S1180中，處理器120可依據不同的驗證需求來決定單獨利用指紋影像的第三特徵資訊或第四特徵資訊，或者是同時利用指紋影像的第三特徵資訊以及第四特徵資訊來進行驗證，本發明並不加以限制。

綜上所述，本發明的指紋驗證方法以及電子裝置可藉由執行影像分析模組來取得多個指紋特徵以及多個毛孔特徵，並且結合兩者，以使進一步記錄多個指紋特徵以及多個毛孔特徵之間的相對關係。也就是說，本發明的指紋驗證方法以及電子裝置可藉由驗證所擷取的指紋影像與註冊的指紋影像之間的這些指紋特徵以及這些毛孔特徵之間的幾何關係，以使準確地進行指紋驗證，並且可有效避免非活體的偽手指的指紋通過驗證，進一步提供高安全性的指紋辨識功能。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

100‧‧‧電子裝置

110‧‧‧指紋感測器

120‧‧‧處理器

130‧‧‧儲存裝置

131‧‧‧影像分析模組

132‧‧‧指紋驗證模組

S210、S220、S230、S240、S1010、S1020、S1030、S1040、S1050、S1060、S1070、S1110、S1120、S1130、S1140、S1150、S1160、S1170、S1180‧‧‧步驟

FI_1、FI_2、FI_3、FI_4、FI_5‧‧‧指紋影像

401、402、403、404、405、406、601、801‧‧‧指紋特徵

500、701、702、703、704、705、706、707、708、709、710、711、712、713、714、901、902‧‧‧毛孔特徵

601S、801S‧‧‧預設範圍

R‧‧‧半徑

a1、b1‧‧‧距離

d1‧‧‧方向

圖1為根據本發明的一實施例的電子裝置的方塊圖。圖2為根據本發明的一實施例的指紋驗證方法的流程圖。圖3為根據本發明的一實施例的指紋影像的示意圖。圖4A為根據本發明的一實施例的第一特徵資訊的示意圖。圖4B為根據本發明的一實施例的第二特徵資訊的示意圖。圖5A為根據本發明的一實施例的第三特徵資訊的示意圖。圖5B為根據本發明的一實施例的第四特徵資訊的示意圖。圖6為根據本發明的一實施例的指紋註冊方法的流程圖。圖7為根據本發明的另一實施例的指紋驗證方法的流程圖。

Claims

一種指紋驗證方法，包括：執行一指紋感測操作，以取得一指紋影像；分析所述指紋影像，以取得一第一特徵資訊以及一第二特徵資訊，其中所述第一特徵資訊為所述指紋影像的多個指紋特徵，所述第二特徵資訊為所述指紋影像的多個毛孔特徵；結合所述第一特徵資訊以及所述第二特徵資訊，以取得一第三特徵資訊以及一第四特徵資訊，其中所述第三特徵資訊為所述多個指紋特徵的每一個分別在一預設範圍內與對應的所述多個毛孔特徵之間的幾何關係，所述第四特徵資訊為所述多個指紋特徵的每一個分別在所述預設範圍內的對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之一個與對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之另一個之間的幾何關係；以及驗證所述指紋影像的所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的至少其中之一個與一註冊的指紋影像是否匹配，以辨識所述指紋影像為真實指紋影像。
如申請專利範圍第1項所述的指紋驗證方法，其中取得所述指紋影像的所述多個指紋特徵的步驟包括：驗證所述指紋影像的所述第一特徵資訊與所述註冊的指紋影像是否匹配，以決定重新執行所述指紋感測操作。
如申請專利範圍第1項所述的指紋驗證方法，其中取得所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的步驟包括：記錄所述多個指紋特徵的每一個的特徵點在所述預設範圍內對應的所述多個毛孔特徵的數量，以做為所述第三特徵資訊。
如申請專利範圍第1項所述的指紋驗證方法，其中取得所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的步驟包括：記錄所述多個指紋特徵的每一個的所述特徵點在所述預設範圍內與所述多個毛孔特徵的每一個的距離，以做為所述第三特徵資訊。
如申請專利範圍第1項所述的指紋驗證方法，其中取得所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的步驟包括：記錄所述多個指紋特徵的每一個的所述特徵點在所述預設範圍內與所述多個毛孔特徵的每一個的連線方向，以做為所述第三特徵資訊。
如申請專利範圍第1項所述的指紋驗證方法，其中取得所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的步驟包括：記錄所述多個指紋特徵的每一個的所述特徵點在所述預設範圍內對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之一個與對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之另一個之間的距離，以做為所述第四特徵資訊。
如申請專利範圍第1項所述的指紋驗證方法，其中所述多個指紋特徵的每一個在所述預設範圍內具有至少兩個毛孔特徵。
如申請專利範圍第1項所述的指紋驗證方法，更包括：當辨識所述指紋影像為所述真實指紋影像後，再次驗證所述指紋影像的所述第四特徵資訊與所述註冊的指紋影像是否匹配，以決定所述指紋影像通過驗證。
一種電子裝置，包括：一影像分析模組，用以分析一指紋影像，以取得一第一特徵資訊以及一第二特徵資訊，其中所述第一特徵資訊為所述指紋影像的多個指紋特徵，所述第二特徵資訊為所述指紋影像的多個毛孔特徵，並且所述影像分析模組還用以結合所述第一特徵資訊以及所述第二特徵資訊，以取得一第三特徵資訊以及一第四特徵資訊，其中所述第三特徵資訊為所述多個指紋特徵的每一個分別在一預設範圍內與對應的所述多個毛孔特徵之間的幾何關係，所述第四特徵資訊為所述多個指紋特徵的每一個分別在所述預設範圍內的對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之一個與對應的所述多個毛孔特徵的至少其中之另一個之間的幾何關係；以及一指紋驗證模組，用以驗證一註冊的指紋影像與所述指紋影像的所述第三特徵資訊以及所述第四特徵資訊的至少其中之一個是否匹配，以辨識所述指紋影像為真實指紋影像。
如申請專利範圍第9項所述的電子裝置，其中當所述指紋驗證模組辨識所述指紋影像為所述真實指紋影像後，所述指紋驗證模組藉由所述註冊的指紋影像再次驗證所述指紋影像的所述第四特徵資訊與所述註冊的指紋影像是否匹配，以決定所述指紋影像通過驗證。