身份识别方法及相关装置与流程
本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种身份识别方法及相关装置。
背景技术：
身份识别的常用方式例如有指纹识别、瞳孔识别、人脸识别等。目前，电子设备(例如手机、平板等)上设置的识别方式通常是上述常用方式中的一种。这种单模式识别存在这样一个问题，采集到的图像的有效识别区域较少时，即使该有效识别区域内所有的特征点与预定特征点全部匹配成功，电子设备仍然会判断身份识别失败，从而导致身份识别的成功率降低。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种身份识别方法及相关装置，用于提高身份识别的成功率。
第一方面，本申请实施例提供一种身份识别方法，应用于包括生物识别模组的电子设备，所述方法包括：
通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像；
解析所述指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析所述指静脉图像，得到指静脉特征信息；
基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值；
基于所述第一质量评价值和所述第二质量评价值确定第一比例和第二比例，所述第一比例用于表征所述指纹特征信息在总的生物特征信息中的占比，所述第二比例用于表征所述指静脉特征信息在总的生物特征信息中的占比；
基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别。
第二方面，本申请实施例提供一种身份识别装置，应用于包括生物识别模组的电子设备，所述装置包括：
图像采集单元，用于通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像；
解析单元，用于解析所述指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析所述指静脉图像，得到指静脉特征信息；
确定单元，用于基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值；基于所述第一质量评价值和所述第二质量评价值确定第一比例和第二比例，所述第一比例用于表征所述指纹特征信息在总的生物特征信息中的占比，所述第二比例用于表征所述指静脉特征信息在总的生物特征信息中的占比；
身份识别单元，用于基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面所述的方法中的步骤的指令。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
可以看出，在本申请实施例中，先通过生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像；然后解析该指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析该指静脉图像，得到指静脉特征信息；基于该指纹特征信息确定指纹图像的第一质量评价值，以及基于该指静脉特征信息确定指静脉图像的第二质量评价值；基于第一质量评价值和第二质量评价值确定第一比例和第二比例，以及基于第一比例和第二比例进行身份识别，这种融合指纹识别和指静脉识别的多模式识别，采集到的特征信息多于单模式识别采集到的特征信息，能够弥补单模式识别下由于采集到的特征信息过少而导致识别失败的问题，从而提升身份识别的成功率；同时，指纹识别和指静脉识别共用一套生物识别模组，解决了多模式识别中采用两套生物识别模组导致需占用电子设备更大的空间问题。
本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种身份识别装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
以下分别进行详细说明。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
以下，对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。
请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备包括处理器、存储器、信号处理器、通信接口、触控屏、生物识别模块、扬声器、麦克风、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)和摄像头等等。
其中，处理器也可以是ap处理器，也可以是其他处理器。
其中，存储器、信号处理器、触控屏、扬声器、麦克风、ram和摄像头与处理器连接，通信接口与信号处理器连接。
其中，生物识别模组包括生物识别传感器、发射器、陀螺仪等。所述发射器用于发射红外光信号，所述生物识别模组用于进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像。生物识别模组可以设置在电子设备的正面、背面、两侧或其他便于实现指静脉识别与指纹识别的位置，在此不做限定。
其中，触控屏包括生物识别区域，生物识别模组位于生物识别区域的下方。
在本申请实施例中，处理器，用于通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像；解析所述指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析所述指静脉图像，得到指静脉特征信息；基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值；基于所述第一质量评价值和所述第二质量评价值确定第一比例和第二比例，所述第一比例用于表征所述指纹特征信息在总的生物特征信息中的占比，所述第二比例用于表征所述指静脉特征信息在总的生物特征信息中的占比；基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别。
在本申请的一实现方式中，所述指纹特征信息包括多个第一信息，所述指静脉特征信息包括多个第二信息，每个第一信息对应一个第一数值，每个第二信息对应一个第二数值，每个第一信息对应一个第一权重，每个第二信息对应一个第二权重，在基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值方面，处理器，具体用于基于所述多个第一信息对应的多个第一权重，所述多个第一信息对应的多个第一数值和质量评价公式进行计算，得到所述指纹图像的第一质量评价值；基于所述多个第二信息对应的多个第二权重，所述多个第二信息对应的多个第二数值和所述质量评价公式进行计算，得到所述指静脉图像的第二质量评价值。
在本申请的一实现方式中，在基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别方面，处理器，具体用于将所述指纹图像与预定指纹图像进行匹配，以得到第一匹配度；将所述指静脉图像与预定指静脉图像进行匹配，以得到第二匹配度；在所述第一匹配度和所述第二匹配度均大于或等于第一阈值时，基于所述第一匹配度、所述第一比例、所述第二匹配度、所述第二比例和匹配度公式确定第三匹配度；在所述第三匹配度大于或等于第二阈值时，确定身份识别成功。
在本申请的一实现方式中，处理器，还用于在所述第一匹配度或所述第二匹配度小于所述第一阈值时，或者，在所述第三匹配度小于所述第二阈值时，确定所述身份识别失败。
在本申请的一实现方式中，所述电子设备还包括生物识别区域，所述生物识别模组包括发射器和生物识别传感器，所述发射器用于发射红外光信号，在通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像方面，处理器，具体用于控制所述发射器发射第一红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指纹识别，得到指纹图像；控制所述发射器发射第二红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指静脉识别，得到指静脉图像；所述第一红外光信号和所述第二红外光信号的频率不同，手指静脉血液对所述第一红外光信号的吸收率小于对所述第二红外光信号的吸收率。
在本申请的一实现方式中，所述指静脉信息包括第三信息，所述第三信息包括手指静脉血液的明暗变化程度和/或手指静脉的伸张变化程度，在基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别之前，处理器，还用于基于所述第三信息确定手指静脉血液的流动速度；在所述手指静脉血液的流动速度大于或等于第一速度时，确定所述指纹图像和所述指静脉图像关联的手指为活体手指。
在本申请的一实现方式中，在控制所述发射器发射第一红外光信号照射所述生物识别区域之前，处理器，还用于确定所述指纹图像和所述指静脉图像关联的手指与所述生物识别传感器的第一距离和所述手指的移动速度；基于所述第一距离和所述移动速度确定所述发射器的工作参数，所述工作参数包括以下至少一种：发射功率、发射时间、光信号强度。
需要说明的是，各模块所执行的步骤的具体实现过程可参见下述方法所述的具体实现过程，在此不再叙述。
请参见图2，图2是本申请实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图，应用于上述电子设备，方法包括：
步骤201：通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像。
其中，生物识别模组具备指纹图像采集功能和指静脉图像采集功能，可以同时采集指纹图像和指静脉图像；也可以先采集指纹图像，再采集指静脉图像；还可以先采集指静脉图像，再采集指纹图像，在此不作限定。
步骤202：解析所述指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析所述指静脉图像，得到指静脉特征信息。
在本申请的一实现方式中，所述多个第一信息包括以下至少一个：所述指纹图像的有效面积、所述指纹图像的偏移度、所述指纹图像的干湿度、所述指纹图像的特征点；所述多个第二信息包括以下至少一个：所述指静脉图像的有效面积、所述指静脉图像的偏移度、所述指静脉图像的对比度、所述指静脉图像的特征点。
其中，指纹图像和指静脉图像均包括前景区域和背景区域，指纹图像的有效面积是指指纹图像中前景区域的面积，指静脉图像的有效面积是指指静脉图像中前景区域的面积。
其中，指纹图像的偏移度是指纹图像的有效面积的质心相对于指纹图像的质心的偏移程度，指静脉图像的偏移度是指静脉图像的有效面积的质心相对于指纹图像的质心的偏移程度。
其中，指纹图像的干湿度是从录入手指的干湿情况角度去衡量指纹图像质量的一个参数。手指过干或过湿会造成录入的指纹纹路不清晰、特征点数量少、方向信息混乱等问题。手指过干时，录入的指纹图像以白像素为主，其灰度方差较小而灰度均值较大；手指过湿时，录入的指纹图像以黑像素为主，其灰度方差和灰度均值均较小。
其中，指静脉图像的对比度是从光照角度去衡量指静脉图像质量的一个参数。指静脉图像采集过程中，由于光照不均匀的影响，会导致图像偏亮或偏暗，从而不利于后续图像处理。指静脉图像的对比度可以通过指静脉图像的均方差确定。
其中，指纹图像的特征点提供了指纹唯一性的确认信息，指纹图像的特征点例如有核心点、三角点、纹数、分叉点、分歧点、孤立点、环点、短纹等。
其中，指静脉图像的特征点提供了指静脉唯一性的确认信息，指静脉图像的特征点例如有端点、交叉点、纹线等。
步骤203：基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值。
在本申请的一实现方式中，所述指纹特征信息包括多个第一信息，所述指静脉特征信息包括多个第二信息，每个第一信息对应一个第一数值，每个第二信息对应一个第二数值，每个第一信息对应一个第一权重，每个第二信息对应一个第二权重，所述基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值，包括：
基于所述多个第一信息对应的多个第一权重，所述多个第一信息对应的多个第一数值和质量评价公式进行计算，得到所述指纹图像的第一质量评价值；
基于所述多个第二信息对应的多个第二权重，所述多个第二信息对应的多个第二数值和所述质量评价公式进行计算，得到所述指静脉图像的第二质量评价值。
在本申请的一实现方式中，指纹图像的有效面积对应的第一数值基于第一公式确定，第一公式为q1＝s0/s，其中，q1为指纹图像的有效面积对应的第一数值，s0为指纹图像的有效面积，s为指纹图像的总面积，s＝s0+s1，s0为指纹图像的无效面积。
在本申请的一实现方式中，指纹图像的偏移度对应的第一数值基于第二公式确定，第二公式为q2＝1-(xc-w/2)/(w/2)或q2＝1-(yc-h/2)/(h/2)，其中，q2为指纹图像的偏移度对应的第一数值，xc和yc分别为指纹图像的有效面积区域的质心的横坐标和纵坐标，w和h分别为指纹图像的宽度和长度。
在本申请的一实现方式中，指纹图像的干湿度对应的第一数值基于第三公式确定，第三公式为q3＝1-nd/n-nw/n，其中，q3为指纹图像的干湿度对应的第一数值，nd、nw、n分别为指纹图像的干图像块数、湿图像块数和前景块总数。
在本申请的一实现方式中，指纹图像的特征点对应的第一数值基于第四公式确定，第四公式为q4＝pt/p，其中，q4为指纹图像的特征点对应的第一数值，pt、p分别为指纹图像的特征点数量数和预设指纹图像中的特征点数量。
在本申请的一实现方式中，指静脉图像的对比度对应的第二数值基于第五公式确定，第五公式为q5＝cδ/c，其中，q5为指静脉图像的对比度对应的第一数值，cδ、c分别为指静脉图像的均方差和标准均方差。
需要说明的是，所述指静脉图像的有效面积对应的第二数值与所述指纹图像的有效面积对应的第一数值确定方式相同，所述指静脉图像的偏移度对应的第二数值与所述指纹图像的偏移度对应的第一数值确定方式相同，所述指静脉图像的特征点对应的第二数值与所述指纹图像的特征点对应的第一数值确定方式相同，在此不再重复说明。
在本申请的一实现方式中，所述质量评价公式基于第六公式确定，所述第六公式为：
步骤204：基于所述第一质量评价值和所述第二质量评价值确定第一比例和第二比例，所述第一比例用于表征所述指纹特征信息在总的生物特征信息中的占比，所述第二比例用于表征所述指静脉特征信息在总的生物特征信息中的占比。
在本申请的一实现方式中，所述基于所述第一质量评价值和所述第二质量评价值确定第一比例和第二比例，包括：
基于第七公式确定第一比例和基于第八公式确定第二比例，所述第七公式为m1＝q6/(q6+q7)，所述第八公式为m2＝q7/(q6+q7)，所述m1和所述m2分别为所述第一比例和所述第二比例，所述q6和所述q7分别为所述第一质量评价值和所述第二质量评价值。
步骤205：基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别。
可以看出，在本申请实施例中，先通过生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像；然后解析该指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析该指静脉图像，得到指静脉特征信息；基于该指纹特征信息确定指纹图像的第一质量评价值，以及基于该指静脉特征信息确定指静脉图像的第二质量评价值；基于第一质量评价值和第二质量评价值确定第一比例和第二比例，以及基于第一比例和第二比例进行身份识别，这种融合指纹识别和指静脉识别的多模式识别，采集到的特征信息多于单模式识别采集到的特征信息，能够弥补单模式识别下由于采集到的特征信息过少而导致识别失败的问题，从而提升身份识别的成功率；同时，指纹识别和指静脉识别共用一套生物识别模组，解决了多模式识别中采用两套生物识别模组导致需占用电子设备更大的空间问题。
在本申请的一实现方式中，所述基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别，包括：
将所述指纹图像与预定指纹图像进行匹配，以得到第一匹配度；
将所述指静脉图像与预定指静脉图像进行匹配，以得到第二匹配度；
在所述第一匹配度和所述第二匹配度均大于或等于第一阈值时，基于所述第一匹配度、所述第一比例、所述第二匹配度、所述第二比例和匹配度公式确定第三匹配度；
在所述第三匹配度大于或等于第二阈值时，确定身份识别成功。
在本申请的一实现方式中，所述匹配度公式为n＝m1n1+m2n2，所述n为所述第三匹配度，所述n1和n2分别为所述第一匹配度和所述第二匹配度。
其中，第一阈值例如为50％、60％、70％，或是其他值，在此不作限定。
其中，第二阈值例如为80％、85％、90％，或是其他值，在此不作限定。
在本申请的一实现方式中，所述方法还包括：
在所述第一匹配度或所述第二匹配度小于所述第一阈值时，或者，在所述第三匹配度小于所述第二阈值时，确定所述身份识别失败。
举例说明，第一匹配度为0，第二匹配度为100％，第一比例为1/2，第二比例为1/2，第一阈值为60％，由于第一匹配度小于第一阈值，仍然确定身份识别失败。
又举例说明，第一匹配度为70％，第二匹配度为90％，第一比例为1/2，第二比例为1/2，第一阈值为60％，第二阈值为80％，计算出的第三匹配度为80％，确定身份识别成功。
在本申请的一实现方式中，所述将所述指静脉图像与预定指静脉图像进行匹配，包括：
分析所述指静脉图像的特征点分布；
按照m个不同圆心对所述指静脉图像进行圆形图像截取，得到m个圆形静脉区域图像，所述m为大于3的整数；
从所述m个圆形静脉区域图像中选出目标圆形静脉区域图像，所述目标圆形静脉区域图像所包含的特征点的数量大于所述m个圆形静脉区域图像中的其他圆形静脉区域图像；
将所述目标圆形静脉区域图像划分得到n个圆环，所述n个圆环的环宽相同；
从所述n个圆环中半径最小的圆环开始，将所述n个圆环依次与预定指静脉图像进行特征点匹配，并累计已匹配圆环的匹配值。
可以看出，在本申请实施例中，只有在第一匹配度和所述第二匹配度均大于或等于第一阈值时，才进行身份识别，避免了由于指纹识别图像或指静脉图像为复制的图像造成身份识别成功的情况，提高了身份识别的安全性。
在本申请的一实现方式中，所述电子设备还包括生物识别区域，所述生物识别模组包括发射器和生物识别传感器，所述发射器用于发射红外光信号，所述通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像，包括：
控制所述发射器发射第一红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指纹识别，得到指纹图像；
控制所述发射器发射第二红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指静脉识别，得到指静脉图像；
所述第一红外光信号和所述第二红外光信号的频率不同，手指静脉血液对所述第一红外光信号的吸收率小于对所述第二红外光信号的吸收率。
其中，流经指静脉血液的血红蛋白对700nm～1000nm附近的红外光信号会有吸收作用。例如，第一红外光信号的频率为500ghz，第二红外光信号的频率为375ghz。
可以看出，在本申请实施例中，采集指纹图像和指静脉图像的光信号均为红外光信号，不需点亮生物识别区域就可进行生物特征信息的采集，节约了功耗。
在本申请的一实现方式中，所述指静脉信息包括第三信息，所述第三信息包括手指静脉血液的明暗变化程度和/或手指静脉的伸张变化程度，所述基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别之前，所述方法还包括：
基于所述第三信息确定手指静脉血液的流动速度；
在所述手指静脉血液的流动速度大于或等于第一速度时，确定所述指纹图像和所述指静脉图像关联的手指为活体手指。
其中，第一速度例如可以为0.1mm/s、0.2mm/s、0.3mm/s，或是其他值，在此不作限定。
举例说明，每隔0.1ms获取一张指静脉图像，确定每张指静脉图像中同一位置的伸张变化程度，假定第一张指静脉图像的伸张变化程度为0，第二张指静脉图像的伸张变化程度为0.01mm，第三张指静脉图像的伸张变化程度为0.02mm，第四张指静脉图像的伸张变化程度为0.03mm，则可确定手指静脉血液的流动速度为0.1mm/s。
可以看出，在本申请实施例中，在进行身份识别之前，先进行活体验证，进一步提高了身份识别的安全性。
在本申请的一实现方式中，所述控制所述发射器发射第一红外光信号照射所述生物识别区域之前，所述方法还包括：
确定所述指纹图像和所述指静脉图像关联的手指与所述生物识别传感器的第一距离和所述手指的移动速度；
基于所述第一距离和所述移动速度确定所述发射器的工作参数，所述工作参数包括以下至少一种：发射功率、发射时间、光信号强度。
举例说明，如表1所示，表1为第一距离、移动速度与工作参数的映射关系表。
表1
可以看出，在本申请实施例中，通过第一距离和移动速度确定发射功率，既可以提高生物特征信息的采集速度，同时还更够节约功耗。
与所述图2所示的实施例一致的，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图，应用于包括生物识别模组的电子设备，所述电子设备还包括生物识别区域，所述生物识别模组包括发射器和生物识别传感器，所述发射器用于发射红外光信号，本身份识别方法包括：
步骤301：确定手指与所述生物识别传感器的第一距离和所述手指的移动速度。
步骤302：基于所述第一距离和所述移动速度确定所述发射器的工作参数，所述工作参数包括以下至少一种：发射功率、发射时间、光信号强度。
步骤303：控制所述发射器基于所述工作参数发射第一红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指纹识别，得到指纹图像。
步骤304：控制所述发射器基于所述工作参数发射第二红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指静脉识别，得到指静脉图像，所述第一红外光信号和所述第二红外光信号的频率不同，手指静脉血液对所述第一红外光信号的吸收率小于对所述第二红外光信号的吸收率。
步骤305：解析所述指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析所述指静脉图像，得到指静脉特征信息，所述指纹特征信息包括多个第一信息，所述指静脉特征信息包括多个第二信息，每个第一信息对应一个第一数值，每个第二信息对应一个第二数值，每个第一信息对应一个第一权重，每个第二信息对应一个第二权重，所述指静脉信息包括第三信息，所述第三信息包括手指静脉血液的明暗变化程度和/或手指静脉的伸张变化程度。
步骤306：基于所述第三信息确定手指静脉血液的流动速度。
步骤307：确定所述手指静脉血液的流动速度是否大于或等于第一速度。
若是，则执行步骤308；
若否，则执行步骤318。
步骤308：确定所述手指为活体手指。
步骤309：基于所述多个第一信息对应的多个第一权重，所述多个第一信息对应的多个第一数值和质量评价公式进行计算，得到所述指纹图像的第一质量评价值。
步骤310：基于所述多个第二信息对应的多个第二权重，所述多个第二信息对应的多个第二数值和所述质量评价公式进行计算，得到所述指静脉图像的第二质量评价值。
步骤311：基于所述第一质量评价值和所述第二质量评价值确定第一比例和第二比例，所述第一比例用于表征所述指纹特征信息在总的生物特征信息中的占比，所述第二比例用于表征所述指静脉特征信息在总的生物特征信息中的占比。
步骤312：将所述指纹图像与预定指纹图像进行匹配，以得到第一匹配度，以及将所述指静脉图像与预定指静脉图像进行匹配，以得到第二匹配度。
步骤313：确定所述第一匹配度和所述第二匹配度是否均大于或等于第一阈值。
若是，则执行步骤314；
若否，则执行步骤318。
步骤314：在所述第一匹配度和所述第二匹配度均大于或等于第一阈值时，基于所述第一匹配度、所述第一比例、所述第二匹配度、所述第二比例和匹配度公式确定第三匹配度。
步骤315：确定所述第三匹配度是否大于或等于第二阈值。
若是，则执行步骤316。
若否，则执行步骤317。
步骤316：确定身份识别成功。
步骤317：确定所述身份识别失败。
需要说明的是，本实施例的具体实现过程可参见上述方法实施例所述的具体实现过程，在此不再叙述。
与上述图2和图3所示的实施例一致的，请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图所示，该电子设备包括存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：
通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像；
解析所述指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析所述指静脉图像，得到指静脉特征信息；
基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值；
基于所述第一质量评价值和所述第二质量评价值确定第一比例和第二比例，所述第一比例用于表征所述指纹特征信息在总的生物特征信息中的占比，所述第二比例用于表征所述指静脉特征信息在总的生物特征信息中的占比；
基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别。
在本申请的一实现方式中，所述指纹特征信息包括多个第一信息，所述指静脉特征信息包括多个第二信息，每个第一信息对应一个第一数值，每个第二信息对应一个第二数值，每个第一信息对应一个第一权重，每个第二信息对应一个第二权重，在基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
基于所述多个第一信息对应的多个第一权重，所述多个第一信息对应的多个第一数值和质量评价公式进行计算，得到所述指纹图像的第一质量评价值；
基于所述多个第二信息对应的多个第二权重，所述多个第二信息对应的多个第二数值和所述质量评价公式进行计算，得到所述指静脉图像的第二质量评价值。
在本申请的一实现方式中，在基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
将所述指纹图像与预定指纹图像进行匹配，以得到第一匹配度；
将所述指静脉图像与预定指静脉图像进行匹配，以得到第二匹配度；
在所述第一匹配度和所述第二匹配度均大于或等于第一阈值时，基于所述第一匹配度、所述第一比例、所述第二匹配度、所述第二比例和匹配度公式确定第三匹配度；
在所述第三匹配度大于或等于第二阈值时，确定身份识别成功。
在本申请的一实现方式中，在基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
在所述第一匹配度或所述第二匹配度小于所述第一阈值时，或者，在所述第三匹配度小于所述第二阈值时，确定所述身份识别失败。
在本申请的一实现方式中，所述电子设备还包括生物识别区域，所述生物识别模组包括发射器和生物识别传感器，所述发射器用于发射红外光信号，在通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
控制所述发射器发射第一红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指纹识别，得到指纹图像；
控制所述发射器发射第二红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指静脉识别，得到指静脉图像；
所述第一红外光信号和所述第二红外光信号的频率不同，手指静脉血液对所述第一红外光信号的吸收率小于对所述第二红外光信号的吸收率。
在本申请的一实现方式中，所述指静脉信息包括第三信息，所述第三信息包括手指静脉血液的明暗变化程度和/或手指静脉的伸张变化程度，在基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别之前，上述程序包括还用于执行以下步骤的指令：
基于所述第三信息确定手指静脉血液的流动速度；
在所述手指静脉血液的流动速度大于或等于第一速度时，确定所述指纹图像和所述指静脉图像关联的手指为活体手指。
在本申请的一实现方式中，在控制所述发射器发射第一红外光信号照射所述生物识别区域之前，上述程序包括还用于执行以下步骤的指令：
确定所述指纹图像和所述指静脉图像关联的手指与所述生物识别传感器的第一距离和所述手指的移动速度；
基于所述第一距离和所述移动速度确定所述发射器的工作参数，所述工作参数包括以下至少一种：发射功率、发射时间、光信号强度。
需要说明的是，本实施例的具体实现过程可参见上述方法实施例所述的具体实现过程，在此不再叙述。
上述实施例主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据所述方法示例对电子设备进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。所述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
下面为本申请装置实施例，本申请装置实施例用于执行本申请方法实施例所实现的方法。请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种身份识别装置的结构示意图，应用于包括生物识别模组的电子设备，所述装置包括：
图像采集单元501，用于通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像；
解析单元502，用于解析所述指纹图像，得到指纹特征信息，以及解析所述指静脉图像，得到指静脉特征信息；
确定单元503，用于基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值；基于所述第一质量评价值和所述第二质量评价值确定第一比例和第二比例，所述第一比例用于表征所述指纹特征信息在总的生物特征信息中的占比，所述第二比例用于表征所述指静脉特征信息在总的生物特征信息中的占比；
身份识别单元504，用于基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别。
在本申请的一实现方式中，所述指纹特征信息包括多个第一信息，所述指静脉特征信息包括多个第二信息，每个第一信息对应一个第一数值，每个第二信息对应一个第二数值，每个第一信息对应一个第一权重，每个第二信息对应一个第二权重，在基于所述指纹特征信息确定所述指纹图像的第一质量评价值，以及基于所述指静脉特征信息确定所述指静脉图像的第二质量评价值方面，确定单元503，具体用于基于所述多个第一信息对应的多个第一权重，所述多个第一信息对应的多个第一数值和质量评价公式进行计算，得到所述指纹图像的第一质量评价值；基于所述多个第二信息对应的多个第二权重，所述多个第二信息对应的多个第二数值和所述质量评价公式进行计算，得到所述指静脉图像的第二质量评价值。
在本申请的一实现方式中，在基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别方面，身份识别单元504，具体用于将所述指纹图像与预定指纹图像进行匹配，以得到第一匹配度；将所述指静脉图像与预定指静脉图像进行匹配，以得到第二匹配度；在所述第一匹配度和所述第二匹配度均大于或等于第一阈值时，基于所述第一匹配度、所述第一比例、所述第二匹配度、所述第二比例和匹配度公式确定第三匹配度；在所述第三匹配度大于或等于第二阈值时，确定身份识别成功。
在本申请的一实现方式中，在基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别方面，身份识别单元504，具体用于在所述第一匹配度或所述第二匹配度小于所述第一阈值时，或者，在所述第三匹配度小于所述第二阈值时，确定所述身份识别失败。
在本申请的一实现方式中，所述电子设备还包括生物识别区域，所述生物识别模组包括发射器和生物识别传感器，所述发射器用于发射红外光信号，在通过所述生物识别模组进行生物识别，得到指纹图像和指静脉图像方面，图像采集单元501，具体用于控制所述发射器发射第一红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指纹识别，得到指纹图像；控制所述发射器发射第二红外光信号照射所述生物识别区域，以及通过所述生物识别模组进行指静脉识别，得到指静脉图像；所述第一红外光信号和所述第二红外光信号的频率不同，手指静脉血液对所述第一红外光信号的吸收率小于对所述第二红外光信号的吸收率。
在本申请的一实现方式中，所述指静脉信息包括第三信息，所述第三信息包括手指静脉血液的明暗变化程度和/或手指静脉的伸张变化程度，在基于所述第一比例和所述第二比例进行身份识别之前，确定单元503，还用于基于所述第三信息确定手指静脉血液的流动速度；在所述手指静脉血液的流动速度大于或等于第一速度时，确定所述指纹图像和所述指静脉图像关联的手指为活体手指。
在本申请的一实现方式中，在控制所述发射器发射第一红外光信号照射所述生物识别区域之前，确定单元503，还用于确定所述指纹图像和所述指静脉图像关联的手指与所述生物识别传感器的第一距离和所述手指的移动速度；基于所述第一距离和所述移动速度确定所述发射器的工作参数，所述工作参数包括以下至少一种：发射功率、发射时间、光信号强度。
需要说明的是，图像采集单元501、解析单元502、确定单元503和身份识别单元504可通过处理器实现。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括电子设备。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
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