一种指纹验证方法及装置与流程

本申请涉及生物识别技术领域，尤其涉及一种指纹验证方法及装置。

背景技术

指纹(fingerprint，FP)识别是重要的身份识别方法之一。相比于脱氧核糖核酸(deoxyribo nucleic acid，DNA)与虹膜识别，指纹识别具有简便易用的特点，因此在我们的日常生活中得到了广泛的应用。随着智能手机的发展，屏下光学指纹采集与识别技术因为实现方便、成本较低等特点，得到了较快应用。

然而目前的屏下光学指纹采集技术通常无法区分正常手指上的指纹与纸质或者硅胶等非手指材质上打印的假指纹，因此容易对这些假指纹作出错误的认证结论，存在较大的安全隐患。

技术实现要素：

本申请提供一种指纹验证方法及装置，用以提高指纹采集过程的可靠性。

第一方面，本申请提供一种指纹验证方法，该方法可由电子设备实施或由电子设备中的芯片实施。该电子设备可包括手机、平板电脑等。该方法中，电子设备可响应于第一操作，通过触控传感器获取指纹对象的输入触控数据。以及可根据该输入触控数据和目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指。其中，第一操作可以用于触发采集所述指纹对象上的指纹。该目标触控数据可以包括手指的触控数据和/或非手指的触控数据。

采用以上方法，可通过实时采集的指纹对象的输入触控数据和目标触控数据的比对，识别指纹对象是否为手指。如果通过比对确定指纹对象是非手指，则说明从该指纹对象上采集的指纹是假指纹，比如，该指纹可能是打印在假手指上的指纹，因此可以防止假指纹对指纹采集和后续认证过程的干扰，提高指纹采集的可靠性。

在一种可能的设计中，可以获取指纹对象的m帧输入触控数据，其中，m为正整数且m大于1，且每帧输入触控数据对应于不同时刻。m帧输入触控数据可表征指纹采集过程中触控数据的变化规律，该变化规律往往与指纹对象的材质相关，因此通过多帧输入触控数据之间的变化也是能够区分手指和非手指指纹对象的，从而将m帧输入触控数据与目标触控数据进行比对，可以进一步提高识别指纹对象为手指和非手指的准确度。

具体的，可以根据采集到指纹对象上的指纹的时刻，获取指纹对象的m帧输入触控数据。比如，可以获取采集该指纹的时刻，指纹对象的输入触控数据。此外，还可以获取采集到该指纹的时刻之前的n帧输入触控数据，和/或，获取采集到指纹的时刻之后的n帧输入触控数据，n为正整数。m小于等于2n。再比如，可以获取采集到指纹的时刻之前或之后，该指纹对象的n帧输入触控数据，m小于等于n。

在一种可能的示例中，可以确定指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度，并根据该相似度确定指纹对象为手指或非手指。具体可以通过深度学习，确定该输入触控数据与目标触控数据的相似度。

若目标触控数据包括手指的触控数据，则可在指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度不低于第一相似度门限时，确定指纹对象为手指。或者，若所述目标触控数据包括非手指的触控数据，则可在指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度不低于第二相似度门限时，确定指纹对象为非手指。

一种可能的设计中，若确定指纹对象为手指，则还可以确定指纹与用户的基准指纹匹配，并确定指纹通过指纹认证。反之，若确定指纹对象为非手指，则不需要再确定指纹与用户的基准指纹匹配，以降低功耗。

另外，还可以在根据输入触控数据以及目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指之前，确定指纹与用户的基准指纹匹配。反之，若确定指纹与用户的基准指纹不匹配，则不需要再根据输入触控数据以及目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指，以降低功耗。

第二方面，本申请提供一种指纹验证装置。该指纹验证装置可包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序；其中，一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当计算机程序被指纹验证装置执行时，可实现本申请实施例上述第一方面以及第一方面涉及的任一可能设计的方法。比如，在指纹验证装置中可以设置与上述各方法中的功能或步骤或操作相对应的功能模块来支持所述电子设备执行上述方法。该指纹验证装置可以为电子设备或为电子设备中的芯片。该电子设备可包括手机、平板电脑等。

在通过硬件组件实现第二方面所示指纹验证装置时，该指纹验证装置可包括处理器和触控传感器。可由触控传感器采集指纹对象输入的触控数据，由处理器根据触控传感器采集的指纹对象输入的触控数据，执行以上第一方面中或第一方面的任一可能的设计所示的步骤。该指纹验证装置还可包括收发器，收发器可用于支持指纹验证装置的通信，比如，接收来自于外界设备(如传感器)的数据、信息。该指纹验证装置还可包括存储器，存储器中可存储有程序指令，程序指令可供处理器调用并执行，以实现第一方面中或第一方面的任一可能的设计所示的步骤。

在执行上述第一方面以及第一方面涉及的任一可能设计的方法时，处理器可用于响应于第一操作，获取指纹对象的输入触控数据。以及可根据该输入触控数据和目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指。

应理解，输入触控数据可由触控传感器(比如触控屏)采集，并存储在存储器中。应理解，处理器获取指纹对象的输入触控数据，可以是处理器从触控传感器获取该输入触控数据，也可以是处理器从存储器获取该输入触控数据。

一种可能的设计中，处理器可以获取指纹对象的m帧输入触控数据，其中，m为正整数且m大于1，且每帧输入触控数据对应于不同时刻。具体的，处理器可以根据采集到指纹对象上的指纹的时刻，获取指纹对象的m帧输入触控数据。比如，处理器可以获取采集该指纹的时刻，指纹对象的输入触控数据。此外，处理器还可以获取采集到该指纹的时刻之前的n帧输入触控数据，和/或，获取采集到指纹的时刻之后的n帧输入触控数据，n为正整数。m小于等于2n。再比如，处理器可以获取采集到指纹的时刻之前或之后，该指纹对象的n帧输入触控数据，m小于等于n。

此外，处理器可以确定指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度，并根据该相似度确定指纹对象为手指或非手指。具体的，处理器可以通过深度学习，确定该输入触控数据与目标触控数据的相似度。

若目标触控数据包括手指的触控数据，则处理器可在指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度不低于第一相似度门限时，确定指纹对象为手指。或者，若所述目标触控数据包括非手指的触控数据，则处理器可以在指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度不低于第二相似度门限时，处理器可以确定指纹对象为非手指。

一种可能的设计中，若确定指纹对象为手指，则处理器还可以确定指纹与用户的基准指纹匹配，并确定指纹通过指纹认证。反之，若确定指纹对象为非手指，则不需要再匹配指纹，以降低功耗。示例性的，处理器可以在根据输入触控数据以及目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指之前，确定指纹与用户的基准指纹匹配。

此外，该指纹验证装置可由软件模块实现。比如，该指纹验证装置可包括相互耦合的通信模块以及处理模块，其中，通信模块可用于支持通信装置进行信息、数据的收发，处理模块可用于执行处理操作，如生成需要发送的信息/消息，或对接收的信号进行处理以得到信息/消息。具体的，通信模块可响应于第一操作，获取指纹对象的输入触控数据。处理模块可用于根据该输入触控数据和目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指。

第三方面，本申请提供一种指纹验证装置，包括用于执行如第一方面或第一方面任一可能的设计中所述的方法的单元或模块。

第四方面，本申请提供一种指纹验证设备，包括触控传感器、一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序。一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，该一个或多个计算机程序包括指令，当该指令被该指纹验证设备执行时，使得指纹验证设备触发该触控传感器采集指纹对象的输入触控数据，并根据采集的指纹对象的输入触控数据执行如第一方面或第一方面任一可能的设计中所述的方法。

第五方面，本申请提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面的任意一种可能的设计中所述的方法。

第六方面，本申请提供一种计算机程序产品，该计算基础产品可包含指令，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面的任意一种可能的设计中所述的方法。

第七方面，本申请提供一种芯片或包含芯片的芯片系统，该芯片可包括处理器。该芯片还可以包括存储器(或存储模块)和/或收发器(或通信模块)。该芯片可用于执行上述第一方面或第一方面的任意一种可能的设计中所述的方法。该芯片系统可以由上述芯片构成，也可以包含上述芯片和其他分立器件，如存储器(或存储模块)和/或收发器(或通信模块)。

上述第二方面至第七方面及其可能的设计中的有益效果可以参考对第一方面及其任一可能的设计中所述方法的有益效果的描述。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的触控数据的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种指纹验证方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种输入触控数据与指纹的时序示意图；

图6为本申请实施例提供的一种输入触控数据与指纹的时序示意图；

图7为本申请实施例提供的手指的触控数据与非手指的触控数据的示意图；

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述。方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。

示例性的，本申请实施例提供的指纹验证方法可由图1所示的电子设备实施。该电子设备包括但不限于智能手机、智能终端、笔记本电脑、指纹打卡机或者取款机等具备指纹采集需求的设备，或包括上述设备中的部分组件，如传感器、芯片等等。

如图1所示，该电子设备可包括指纹传感器、触控传感器以及计算单元，各个器件的具体作用在下述介绍。

指纹传感器可用于采集用户指纹。具体的，指纹传感器可设置于电子设备的显示屏、指纹采集窗口等区域，用于在用户的手指触摸到上述区域时，在指纹传感器的传感区域内采集用户的手指指纹。

触控传感器或称触摸传感器、压力传感器等，其可用于在传感区域内采集触控数据。触控传感器可以具备显示功能，例如触控传感器可以是触控屏(touch panel，TP)(比如电容触控屏、电阻触控屏或者其他类型的触控屏)，或者，触控传感器也可以不具备显示功能，比如触控传感器可以是电容触控传感器、电阻触控传感器或者其他类型的触控传感器。

触控数据可以是某一时刻由触控传感器采集的用户对于触控传感器进行触控操作的数据。图2为触控数据的示意图。可见，触控数据可包括由p*q个数据单元组成的数据矩阵。每个数据单元可用于指示用户对于该数据单元对应的触控传感器的传感区域进行触控的可能性，p、p为正整数。其中，每个数据单元可对应于面积约为2*2平方毫米(mm²)(也可为其他数值)的传感区域，表示该传感区域内存在触控操作的可能性的高低。以触控屏为例，图2所示的触控数据可表示面积约为15至16mm²的传感区域内的可能存在触控操作的位置。

具体的，数据单元的数值越大，表示用户接触到触控屏上该数据单元对应区域的可能性越高，或者可以理解为，用户按压该区域的力度越大。具体的，触控传感器可设置于与指纹传感器对应的区域，例如，触控传感器可设置于指纹传感器的上方或下方，使得触控传感器的传感区域与指纹传感器的传感区域重合。

计算单元也可被称为计算模块、处理模块或者处理器等等。计算单元可用于获取指纹传感器的数据和/或触控传感器的数据，并对数据进行处理，例如，可根据数据执行本申请实施例提供的指纹验证方法。

下面说明本申请实施例提供的指纹验证方法可以应用到的一种电子设备101的结构。如图3所示，电子设备101又可称之为用户设备(user equipment，UE)、移动台(mobile station，MS)、移动终端(mobile terminal，MT)、智能终端等。例如，具有无线连接功能的手持式设备、车载设备或车载设备等。电子设备101还可包括但不限于搭载安卓、微软或者其它操作系统的便携式电子设备。上述便携式电子设备也可以是诸如具有触敏表面(例如触控面板)的膝上型计算机(laptop)等。目前，一些电子设备的举例为：手机(mobile phone)、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(mobile internet device，MID)、可穿戴设备，虚拟现实(virtual reality，VR)设备、增强现实(augmented reality，AR)设备、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self driving)中的无线终端、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等。应理解，在本申请中，可以将终端称为终端设备、终端装置或电子设备等等。

应理解，如图3所示的电子设备101的硬件结构仅是一个示例。并且，电子设备101可以具有比图3中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图3中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。

如图3所示，电子设备101可包括处理器110、内部存储器121、外部存储器接口122、天线1、移动通信模块131、天线2、无线通信模块132、音频模块140、扬声器140A、受话器140B、麦克风140C、耳机接口140D、显示屏151、用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口152、摄像头153、按键154、传感器模块160、通用串行总线(universal serial bus，USB)接口170、充电管理模块180、电源管理模块181和电池182。在另一些实施例中，电子设备101还可以包括马达、指示器等。

其中，处理器110可以包括一个或多个处理单元。例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)、调制解调处理器、图形处理器(graphics processing unit，GPU)、图像信号处理器(image signal processor，ISP)、控制器、视频编解码器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、基带处理器、和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。

在一些实施例中，处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。示例的，处理器110中的存储器可以为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从该存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。

应理解，在本申请中，以上处理器110可实现图1所示的计算单元的功能。

内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，从而执行电子设备101的各种功能应用以及数据处理。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。存储数据区可存储电子设备101使用过程中所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。

示例性的，内部存储器121可分别提供用于可信执行环境(trusted execution environment，TEE)以及用于富执行环境(rich execution environment，REE)的相互独立的存储空间。REE，或者称之为普通执行环境，是指终端中不具备特定安全功能的运行环境。例如，安卓操作系统就是一种富执行环境。TEE，是与REE共同存在于终端中的运行环境。例如，TEE可认为是一个安全操作系统。

电子设备101中，TEE访问的软硬件资源(其中，软件资源例如程序、数据，硬件资源例如硬盘、访问接口等)与REE访问的软硬件资源是相互隔离的，电子设备101上的软硬件资源可以分别标识为这两种执行环境状态，标识为安全执行状态的软硬件资源只能由TEE执行环境所访问，标识为非安全执行状态的软硬件资源则可以被TEE执行环境和REE执行环境所访问。从而TEE构造了一个与REE隔离的安全运行环境，可以为授权的可信软件提供安全的执行环境。

基于独立的存储空间，TEE(或称TEE中的应用程序)可以访问REE的内存，REE(或称REE中的应用程序)无法访问受硬件保护的TEE内存。相应地，处理器110可包括与TEE以及REE分别对应的处理器，分别用于执行TEE和REE中的指令(或称代码、程序)，例如，与TEE以及REE分别对应的处理器可分别执行TEE和REE中的指令，分别在TEE和REE中运行应用程序。其中，在TEE中的可执行指令被执行前，需经过验证(validate)，而REE中的可执行指令在执行前不需要被验证。另外，运行于REE中的应用程序，只能通过调用特定的接口，如特定的应用程序编程接口(application programming interface，API)，与TEE进行通信，并且这些REE须经过TEE的安全认证。目前，电子设备中广泛采用TEE与REE结合的运行方案，来增强电子设备整体运行环境的可靠性。

对于指纹识别，目前已有的技术中可在TEE中执行指纹匹配以保证指纹识别的可靠性。此外，指纹识别的相关数据，也需要由TEE进行加密或存储于TEE中，以防止外泄。其中，指纹识别的相关数据包括指纹传感器采集到的用户的基准指纹，和/或，包括每次进行指纹认证前新采集的实时指纹。其中，基准指纹是指，每次进行指纹比对所参照的指纹，如果新采集的实时指纹与基准指纹不匹配，则指纹认证将失败。

此外，图3所示的外部存储器接口122可以用于连接外部存储卡(例如，Micro SD卡)，实现扩展电子设备101的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口122与处理器110通信，实现数据存储功能。例如将音乐、视频等文件保存在外部存储卡中。

天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备101中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。

移动通信模块131可以提供应用在电子设备101上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块131可以包括至少一个滤波器、开关、功率放大器、低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)等。移动通信模块131可以由天线1接收电磁波信号，并对接收的电磁波信号进行滤波、放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块131还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块131的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块131的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。

调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器140A、受话器140B等)输出声音信号，或通过显示屏151显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器110，与移动通信模块131或其他功能模块设置在同一个器件中。

无线通信模块132可以提供应用在电子设备101上的包括无线局域网(wireless local area networks，WLAN)(如WIFI网络)、蓝牙(bluetooth，BT)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)、调频(frequency modulation，FM)、近距离无线通信技术(near field communication，NFC)、红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块132可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块132可经由天线2接收电磁波信号，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块132还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。

在一些实施例中，电子设备101的天线1和移动通信模块131耦合，天线2和无线通信模块132耦合，使得电子设备101可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。

电子设备101可以通过音频模块140、扬声器140A、受话器140B、麦克风140C、耳机接口140D以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放、录音等。

电子设备101可以通过GPU、显示屏151、以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏151和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏151可以用于显示图像、视频等。显示屏151可以包括显示面板。

电子设备101可以通过ISP、摄像头153、视频编解码器、GPU、显示屏151以及应用处理器等实现拍摄功能。

ISP可以用于处理摄像头153反馈的数据。

摄像头153可以用于捕获静态图像或视频。

按键154可以包括开机键、音量键等。按键154可以是机械按键。也可以是触摸式按键。电子设备101可以接收按键输入，产生与电子设备101的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。

传感器模块160可以包括一个或多个传感器。例如，触控传感器160A、指纹传感器160B、陀螺仪传感器160C、压力传感器160D、加速度传感器160E等。在一些实施例中，传感器模块160还可以包括环境传感器、距离传感器、接近光传感器、骨传导传感器等。

触控传感器160A，也可称为“触控面板”。该触控传感器160A可对应于图1所示的触控传感器。触控传感器160A可以设置于显示屏151中。或者，触控传感器160A可设置于显示屏151下方，并由触控传感器160A与显示屏151组成触摸屏，也称“触控屏”。电子设备101也可以根据触控传感器180A的检测信号计算触摸可能的发生位置，例如，电子设备101可通过触控传感器180A获图2所示的触控数据。

指纹传感器160B可以用于采集指纹。电子设备101可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁、访问应用锁、指纹拍照、指纹接听来电等。该指纹传感器160B可对应于图1所示的指纹传感器。示例性的，该指纹传感器160B可设置于显示屏151或显示屏151的下方。

陀螺仪传感器160C可以用于确定电子设备101的运动姿态。在一些实施例中，可以通过陀螺仪传感器160C确定电子设备101围绕三个轴(即，x，y和z轴)的角速度。

压力传感器160D可用于感受用户触控产生的触控信号(如压力信号)。该指纹传感器160B可对应于图1所示的指纹传感器。示例性的，该指纹传感器160B可设置于显示屏151或显示屏151的下方。

压力传感器160D的种类很多，如电阻式压力传感器、电感式压力传感器、电容式压力传感器等。以电容式压力传感器为例，当有压力作用于压力传感器，压力传感器的电容发生变化，电子设备101根据电容的变化确定压力的强度。

加速度传感器160E可检测电子设备101在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。当电子设备101静止时可检测出重力的大小及方向。还可以用于识别电子设备姿态，应用于横竖屏切换，计步器等应用。

在另一些实施例中，处理器110还可以包括一个或多个接口。例如，接口可以为SIM卡接口152。又例如，接口还可以为USB接口170。再例如，接口还可以为集成电路(inter-integrated circuit，I2C)接口、集成电路内置音频(inter-integrated circuit sound，I2S)接口、脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM)接口、通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)接口、移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，MIPI)、通用输入输出(general-purpose input/output，GPIO)接口等。可以理解的是，本申请实施例可以通过接口连接电子设备101的不同模块，从而使得电子设备101能够实现不同的功能。例如拍照、处理等。需要说明的是，本申请实施例对电子设备101中接口的连接方式不作限定。

充电管理模块180可用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器，本申请不予具体限定。

电源管理模块181可用于连接电池182，充电管理模块180与处理器110。电源管理模块181接收电池182和/或充电管理模块180的输入，为处理器110、内部存储器121、外部存储器、显示屏151、摄像头153、移动通信模块131和无线通信模块132等供电。在其他一些实施例中，电源管理模块181也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中，电源管理模块181和充电管理模块180也可以设置于同一个器件中。

基于上述图1至图3所示的实施环境和实施背景的介绍，下面详细描述本申请实施例提出的指纹验证方法的实现过程。本申请实施例涉及的至少一个，包括一个或者多个；其中，多个是指大于或者等于两个。另外，需要理解的是，在本申请的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。

以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本申请的限制。如在本申请的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一个”、“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括例如“一个或多个”这种表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解，在本申请实施例中，“一个或多个”是指一个、两个或两个以上；“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系；例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A、B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

如图4所示，本申请实施例提供的指纹验证方法可包括如下步骤：

S101：电子设备响应于第一操作，获取指纹对象的输入触控数据，该第一操作用于触发电子设备采集指纹对象上的指纹。

这里的第一操作，可以是用户向电子设备发出的指纹采集操作或指纹认证操作。具体的，第一操作可以是用户通过电子设备的触控操作触发的，比如，当指纹对象通过点击、长按等方式触摸电子设备的显示屏的特定区域(例如指纹传感器所在的区域)，就会触发电子设备采集指纹对象上的指纹。或者，第一操作也可以是用户通过电子设备的输入装置触发的，比如，用户按压电子设备的按键，令电子设备采集指纹对象上的指纹。

以上指纹对象在本申请中是指指纹的载体。一般来说，电子设备采集的是用户手指的指纹，因此指纹对象可以是用户的手指。但如果将假指纹打印在纸质或其他材质的介质上，并通过打印的假指纹进行指纹采集，则本申请并不排除将承载假指纹的介质也视为指纹对象，比如，若假指纹打印在纸质介质上，则可将该纸质介质视为指纹对象。应理解，本申请中可将承载假指纹的介质称为非手指指纹对象。

获取指纹对象的输入触控数据，可以理解为电子设备通过自身的触控传感器，采集指纹对象在电子设备的显示屏上的输入触控数据；或者可以理解为，电子设备接收来自其他设备中的指纹传感器采集的触控数据或接收电子设备外部的其他指纹传感器采集的触控数据。也就是说，触控数据并不一定是电子设备自身的触控传感器采集的。以图3为例，以上触控数据可由触控传感器160A采集。

此外，电子设备还可响应于第一操作，获取指纹对象上的指纹。其中，指纹对象上的指纹可由图3中的指纹传感器160B采集。同理，指纹并不一定限制为电子设备自身的指纹传感器160B采集的，比如，指纹对象上的指纹也可由电子设备之外的其他指纹传感器采集并反馈给电子设备，或由电子设备之外的其他设备中的指纹传感器采集并反馈给电子设备。输入触控数据可包括采集到指纹的时刻指纹对象的输入触控数据。

S102：电子设备根据获取的输入触控数据以及目标触控数据，确定指纹对象为手指或非手指。

由于手指的软硬程度和三维形状等特征较为固定，而采集到手指的输入触控数据可以体现指纹对象的力度或者体现指纹对象与触控传感器或指纹传感器之间存在接触的区域的形状等因素，根据这些因素可识别指纹对象是否为手指。

采用以上方法，可通过实时采集的指纹对象的输入触控数据和目标触控数据的比对，识别指纹对象是否为手指。如果通过比对确定指纹对象是非手指，则说明从该指纹对象上采集的指纹是假指纹，比如，该指纹可能是打印在假手指上的指纹，因此可以防止假指纹对指纹采集和后续认证过程的干扰，提高指纹采集的可靠性。

在S101的具体实施中，电子设备可响应于第一操作，由触控传感器获取指纹对象的m帧输入触控数据。其中，m为正整数且m大于1。其中，每帧输入触控数据对应于不同时刻。如图5所示，m帧输入触控数据可表征指纹采集过程中触控数据的变化规律，该变化规律往往与指纹对象的材质相关，例如，如果相邻的两帧输入触控数据中全部数据的数值都存在较大的突变，可以说明指纹对象的硬度较高，不符合手指的硬度；如果相邻的两帧输入触控数据中，只有部分数据单元的数值存在较大突变，可能是因为指纹对象的三维形状与手指不符。因此，通过输入触控数据的变化也是能够区分手指和非手指指纹对象的，从而将m帧输入触控数据与目标触控数据进行比对，可以进一步提高识别手指和非手指指纹对象的准确度。

示例性的，本申请中可根据第i帧输入触控数据的采集时刻与指纹的采集时刻，确定第i帧输入触控数据的时刻，i＝1、2、3……m。例如图5所示，若第1帧指纹对象的输入触控数据的采集时刻在指纹对象上指纹的采集时刻之前的50毫秒(ms)，则第1帧指纹对象的输入触控数据的时刻为-50ms。

应理解，第i帧输入触控数据的采集时刻，是指触控传感器采集到的第i帧输入触控数据的时刻，比如，触控传感器在采集到第i帧输入触控数据的时刻，将该时刻触控传感器的时间信息存储为第i帧输入触控数据的采集时刻；指纹的采集时刻(或称指纹的时刻)是指指纹传感器采集到指纹的时间，指纹传感器在采集到指纹的时刻，将该时刻的指纹传感器的时间信息存储为指纹的采集时刻。此外，在例如图1所示的电子设备中，指纹传感器、触控传感器与计算单元之间可保持时间信息同步。

示例性的，电子设备可以根据采集到的指纹对象上的指纹的时刻，获取指纹对象的m帧输入触控数据。具体的，指纹对象的m帧输入触控数据，可从采集到所述指纹的时刻指纹对象的触控数据(或称，当前采集到指纹的时刻对应的输入触控数据)、采集到指纹的时刻之前指纹对象的n帧输入触控数据(或称，当前采集到指纹的时刻之前的n帧输入触控数据)或者采集到指纹的时刻之后指纹对象的n帧输入触控数据(或称，当前采集到指纹的时刻之后的n帧输入触控数据中确定，n为正整数。

举例来说，电子设备可以获取采集到指纹对象上的指纹的时刻之前指纹对象的n帧输入触控数据，和采集到的指纹对象上的指纹的时刻之后指纹对象的n帧输入触控数据，m小于等于2n(或m小于2n)，从以上输入触控数据中选择m帧输入触控数据。或者，电子设备可以获取指纹对象上的指纹的时刻之前，指纹对象的n帧输入触控数据，m小于等于n(或m小于n)，从该n帧输入触控数据中选择m帧输入触控数据。或者，电子设备可以获取指纹对象上的指纹的时刻之后，指纹对象的n帧输入触控数据，m小于等于n(或m小于n)，从该n帧输入触控数据中选择m帧输入触控数据。

在一种可能的示例中，m帧输入触控数据可以是间隔第一时间间隔获取的。其中，第一时间间隔可以是预设值，或者可根据电子设备当前的功耗确定。示例性的，m帧输入触控数据可以20ms为时间间隔采集。

下面通过图6，对指纹对象的m帧输入触控数据的采集方法进行举例说明。应理解，以下所举例的实现方式不应理解为全部可行的实现方式。

应理解，图6所示为采集到输入触控数据和指纹的时序示意图，表示的是触控传感器采集到输入触控数据和指纹传感器采集到指纹的时序，并不代表计算单元获取到这些数据的时序，比如，输入触控数据与指纹可按照该时序获取，并同时或分别发送至计算单元。

方式一、如图6中编号(a)所示，电子设备可确定采集到指纹对象上的指纹的时刻，获取该时刻指纹对象的输入触控数据；并且，电子设备可以将T1作为时间间隔，获取该时刻之前采集的m-1帧输入触控数据。

方式二、如图6中编号(b)所示，电子设备可确定采集到指纹对象上的指纹的时刻，获取该时刻指纹对象的输入触控数据；并且，电子设备可以将T2作为时间间隔，获取该时刻之后采集的m-1帧输入触控数据。

方式三、如图6中编号(c)所示，电子设备可确定采集到指纹对象上的指纹的时刻，获取该时刻指纹对象的输入触控数据。并且，电子设备可以T3为时间间隔获取该时刻之前的n帧输入触控数据，以及获取该时刻之后的n帧输入触控数据，n＝(m-1)/2。示例性的，T＝可取20ms，n取10。

以上所列举的实现方式中，m帧输入触控数据中均包含采集到指纹对象上的指纹的时刻指纹对象的输入触控数据。应理解，电子设备获取的m帧输入触控数据，可不包含采集到指纹的时刻指纹对象的输入触控数据。具体比如，m帧输入触控数据可以是采集到指纹之前采集的m帧输入触控数据，或者可以是采集到指纹之后采集的m帧输入触控数据；或者再如图5所示，m帧输入触控数据可包含采集到指纹之前采集的多帧输入触控数据和采集到指纹之后采集的多帧输入触控数据。

在S102的实施中，获取输入触控数据之后，可对输入触控数据和目标触控数据进行比对。目标触控数据可包括如图7中编号(a)所示的非手指的触控数据和/或图7中编号(b)所示的手指的触控数据。具体的，电子设备可确定输入触控数据与目标触控数据的相似度，根据该相似度确定指纹对象是否为手指。

应理解，手指的触控数据可以是采集的一个或多个手指的一个或多个触控数据，或者是根据大量手指的触控数据综合确定的一个或多个基准触控数据(例如，对手指的多个触控数据的一个数据单元的值取平均，作为基准触控数据中该数据单元的取值，对每个数据单元进行相同的处理，得到手指的基准触控数据)。同理，非手指的触控数据可以是采集的一个或多个非手指的一个或多个触控数据，或者是根据大量手指的触控数据综合确定的一个或多个非手指的基准触控数据。手指的触控数据可以体现手指的软硬程度和三维形状等特征，比如图7所示，非手指的触控数据中数据单元的值整体会偏小。如果该触控数据与手指的触控数据相似度较高(比如高于或不低于第一相似度门限)，或者，该触控数据与非手指触控对象的触控数据相似度较低(比如低于或不高于第三相似度门限)，则可确定指纹对象为手指。如果该触控数据与非手指的触控数据相似度较高(比如高于或不低于第二相似度门限)，或者，该触控数据与手指的触控数据相似度较低(比如低于或不高于第四相似度门限)，则可确定指纹对象为非手指。

此外，非手指指纹对象的触控数据可与该指纹对象的材质类型对应，指纹对象的类型例如纸质、塑料、硅胶等材质类型。若能够确定触控数据与哪类非手指指纹对象的触控数据的相似度最高，则可确定该指纹对象的材质类型。例如，通过比对确定触控数据与纸质指纹对象的触控数据的相似度最高，则可认定该指纹对象为纸质指纹对象。后续可根据材质识别结果进行告警等操作；以及可根据该识别结果，通过非手指指纹对象的触控数据更新目标触控数据。

此外，若电子设备获取m帧输入触控数据，则电子设备可将m帧输入触控数据与m帧目标触控数据进行逐帧比对，根据每帧的比对结果确定综合的比对结果以确定相似度，比如，对每帧的比对结果取平均或加权平均后确定相似度。其中，m帧目标触控数据的时间间隔与m帧输入触控数据的时间间隔相同，例如均为t0；和/或，m帧目标触控数据分别的采集时刻与m帧输入触控数据分别的采集时刻相同。比如，可预先确定m帧目标触控数据，根据m帧目标触控数据的两两之间的时间间隔，以及根据m帧目标触控数据分别的采集时刻，采集指纹对象的m帧输入触控数据。

在一种可能的示例中，可通过深度学习方法，确定指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度，以提高识别准确度。具体的，可将大量手指的触控数据和非手指的触控数据输入神经网络进行训练，当采集到指纹对象的触控数据后，将触控数据输入神经网络，就能够识别该触控数据与手指触控数据或者非手指的触控数据的相似度，用于识别指纹对象是手指还是非手指；或者通过神经网络直接输出对指纹对象的识别结果，从而通过深度学习更为准确地识别该指纹对象是手指还是非手指。

另外，也可通过深度学习方法，深度学习方法，训练大量手指的触控数据和非手指的触控数据，从而获得手指的触控特征和非手指的触控特征，在进行识别时，可根据指纹对象的输入触控数据获得指纹对象的触控特征，比对手指和/或非手指触控数据的触控特征与指纹对象的触控特征，进而识别指纹对象为手指或非手指。其中，以上输入触控数据和/或目标触控数据的触控特征例如，指纹采集时刻触控数据的数值幅度，不同时刻采集的触控数据的数据单元的取值范围、不同帧的触控数据的同一数据单元取值的变化幅度、数值高于或不低于设定数值的数据单元的数量和位置(数值高于或不低于设定数值的数据单元可被视为该数据单元对应的区域存在有效触控)或者触控数据中数据单元之间数值的变化幅度等等。

具体的，若电子设备识别指纹对象的触控特征与手指的触控数据的触控特征匹配，则可认定指纹对象为手指。若电子设备识别指纹对象的触控特征与非手指的触控数据的触控特征匹配，则可认定指纹对象为手指。这里认定是否匹配的方式，可以是比对指纹对象的触控特征与手指或非手指的触控特征之间的相似程度，相似程度高于或不低于某个阈值，则认定二者匹配。

在S102中，若电子设备确定指纹对象为手指，则确定该指纹有效。若指纹有效，则电子设备可根据该指纹进行指纹识别，比如，在确定指纹有效后，将该指纹与此前采集的用户基准指纹进行比对，或者，可将该指纹作为用户的基准指纹。反之，若电子设备确定该指纹对象为非手指，则确定该指纹无效。此外，电子设备还可对该指纹的数据进行删除处理，或提示用户重新录入指纹。

另外，电子设备可在识别指纹对象为手指，并确定采集的指纹与用户的基准指纹匹配后，确定该指纹通过指纹认证(或称，指纹认证成功)。从而电子设备可响应于该指纹通过指纹认证的判断结果，对用户开放特定功能的权限，例如，对电子设备的屏幕进行解锁，或，允许用户对电子设备进行特定操作，特定操作例如查看加密数据(如手机中的相册、短信息等)，登陆用户账户(如社交、游戏、金融等类别的应用程序的用户账户，或银行账户等等)，查询银行卡余额、取款、转账、上下班打卡等等操作。

在一种可能的示例中，电子设备可获取采集的指纹和输入的触控数据，在确定指纹与用户的基准指纹匹配后，根据指纹对象的输入触控数据以及目标触控数据，确定该指纹对象为手指或非手指。在采集的指纹与用户的基准指纹不匹配的情况下，无须再识别指纹对象是否为手指，从而降低电子设备的功耗。此外，电子设备也可在确定采集的指纹与用户的基准指纹匹配后，再获取指纹对象的输入触控数据，并根据输入触控数据识别该指纹对象为手指或非手指，以降低电子设备的功耗。

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的逻辑架构示意图。如图8所示，该电子设备可部署有TEE，由TEE负责执行S102所示步骤。应理解，图8所示电子设备101的逻辑架构可通过图3所示电子设备101的硬件组件和/或软件(如应用程序)实现。

基于图8所示的逻辑架构，指纹传感器可用于采集指纹，并将采集的指纹发送至TEE中的指纹驱动。触控传感器可用于采集指纹对象的输入触控数据，并将输入触控数据通过智能传感集线器驱动(sensor hub driver)中的触控传感器驱动以及通过智能传感集线器(sensor hub)的触控传感器模块发送至智能传感集线器的指纹模块。触控传感器与指纹传感器可分别由图3所示的触控传感器160A和指纹传感器160B实现。

该指纹模块可用于识别输入触控数据是否是指纹对象的输入触控数据。比如，当识别该输入触控数据的采集区域与指纹数据的采集区域对应时，可以确定输入触控数据是指纹对象的输入触控数据。该输入触控数据的采集区域与指纹数据的采集区域对应，可以是指该输入触控数据的采集区域与指纹数据的采集区域存在重叠。如果指纹模块识别该输入触控数据时指纹对象的输入触控数据，则指纹模块将输入触控数据发送至TEE中的指纹驱动；指纹模块还可通知硬件抽象层(hardware abstraction layer，HAL)中的FP HAL，由FP HAL向认证模块发送命令(command)，该命令用于请求(或指示)认证模块验证指纹的有效性，即用于请求(或指示)认证模块验证指纹是否有效。此外，该命令还可用于指示认证模块将指纹是否效的第一认证结果和/或指纹是否通过指纹认证的第二认证结果发送至FP HAL。

认证模块在接收到来自于FP HAL的命令后，可根据来自于TEE中指纹驱动的输入触控数据，采取本申请实施例提供的指纹验证方法验证该指纹是否有效，获得第一认证结果。该输入触控数据可来自于智能传感集线器的指纹模块。认证模块还可用于认证指纹是否与基准指纹匹配，获得第二认证结果。其中，在指纹有效且指纹与基准指纹匹配的情况下，认证模块可确定指纹通过指纹认证，否则，若指纹无效，或指纹与基准指纹不匹配，则认证模块确定指纹未通过指纹认证。

认证模块还可将指纹是否有效的第一认证结果和/或指纹是否通过指纹认证的第二认证结果发送至FP HAL，由FP HAL将该第一认证结果和/或第二认证结果发送至应用层，应用层例如安卓应用程序包(android application package，APK)。应用层可根据该第二认证结果执行后续操作。例如，若第一认证结果指示指纹无效或第二认证结果指示指纹未通过指纹认证，应用层可触发对用户进行重新录入指纹的提示，应用层还可删除该指纹和输入触控数据。或者，若第一认证结果指示指纹有效，则应用层可存储该指纹，比如，将该指纹存储为基准指纹等等。或者，若第二认证结果指示指纹通过指纹认证，则应用层可对用户开放特定功能的权限，例如解锁电子设备的显示屏、允许用户修改密码等等操作。

基于与以上方法实施例相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种指纹识别装置，该装置可具备上述方法实施例中的电子设备功能，并可用于执行上述方法实施例提供的由电子设备执行的步骤。该功能可以通过硬件实现，也可以通过软件或者硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。

在一种可能的实现方式中，如图9所示的电子设备900可作为上述方法实施例所涉及的电子设备，并执行上述方法实施例中由电子设备执行的步骤。示例性的，电子设备可包括图1所示电子设备或图8所示电子设备。如图9所示，该电子设备900可包括通信模块901以及处理模块902，以上通信模块901以及处理模块902之间相互耦合。该通信模块901可用于支持电子设备900进行通信，比如执行S101所示动作。处理模块902可用于支持该电子设备900执行上述方法实施例中的处理动作，包括但不限于执行S102所示步骤。

具体的，通信模块901可响应于第一操作，获取指纹对象的输入触控数据。处理模块902可用于根据该输入触控数据和目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指。

一种可能的设计中，通信模块901可以获取指纹对象的m帧输入触控数据，其中，m为正整数且m大于1，且每帧输入触控数据对应于不同时刻。具体的，处理器可以根据采集到指纹对象上的指纹的时刻，获取指纹对象的m帧输入触控数据。比如，通信模块901可以获取采集该指纹的时刻，指纹对象的输入触控数据。此外，通信模块901还可以获取采集到该指纹的时刻之前的n帧输入触控数据，和/或，获取采集到指纹的时刻之后的n帧输入触控数据，n为正整数。m小于等于2n。再比如，通信模块901可以获取采集到指纹的时刻之前或之后，该指纹对象的n帧输入触控数据，m小于等于n。

此外，处理模块902可以确定指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度，并根据该相似度确定指纹对象为手指或非手指。具体的，处理模块902可以通过深度学习，确定该输入触控数据与目标触控数据的相似度。

若目标触控数据包括手指的触控数据，则处理模块902可在指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度不低于第一相似度门限时，确定指纹对象为手指。或者，若所述目标触控数据包括非手指的触控数据，则处理模块902可以在指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度不低于第二相似度门限时，处理模块902可以确定指纹对象为非手指。

一种可能的设计中，若确定指纹对象为手指，则处理模块902还可以确定指纹与用户的基准指纹匹配，并确定指纹通过指纹认证。反之，若确定指纹对象为非手指，则不需要再匹配指纹，以降低功耗。

另外，处理模块902可以在根据输入触控数据以及目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指之前，确定指纹与用户的基准指纹匹配。

基于相同的构思，图10所示为本申请提供的一种电子设备1000。电子设备1000可包括至少一个处理器1010。该电子设备1000还可包括至少一个存储器1020或外接于至少一个存储器1020。其中，处理器1010与存储器1020耦合，本申请实施例中的耦合是装置、单元或模块之间的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式，用于装置、单元或模块之间的信息交互。

具体的，存储器1020可用于存储程序指令。处理器1010可用于调用存储器1020中存储的程序指令，使得电子设备1000执行本申请实施例提供的指纹验证方法。

示例性的，处理器1010以及存储器1020可以提供TEE以及REE。其中，TEE与REE具有相互相隔离的运行机制。例如，TEE与REE具备相互独立的存储空间(如，TEE以及REE可分别对应不同的存储器1020)，以及，部署于TEE的应用程序与部署于REE的应用程序具备不同的调用接口等等。存储器1020中存储的程序包括但不限于TEE OS和安全位置TA等部署于TEE的应用程序，以及安全位置服务和通信协议服务等部署于REE的应用程序。处理器1010可在TEE中执行本申请提供的指纹验证方法。

电子设备1000还可具备指纹传感器和/或触控传感器。其中，指纹传感器可用于采集指纹对象上的指纹，触控传感器可用于采集指纹对象的触控数据。示例性的，指纹传感器和触控传感器的采集区域可以重合。可选地，电子设备1000还可具备显示屏或外接于显示屏，指纹传感器和触控传感器可以分别设置于显示屏下方。指纹传感器可在采集以上指纹后，将指纹发送至存储器1020中保存，或将指纹发送至处理器1010。同理，触控数据可以在采集到的触控数据后，将触控数据发送至存储器1020中保存，或将触控数据发送至处理器1010。

示例性的，电子设备1000可由如图1所示电子设备101实现。具体的，电子设备101的处理器110可用于实现处理器1010。电子设备101的内部存储器121可用于实现存储器1020。触控传感器与指纹传感器可分别由电子设备101的触控传感器160A和指纹传感器160B实现。

处理器1010可用于响应于第一操作，触发触控传感器获取指纹对象的输入触控数据。以及可根据该输入触控数据和目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指。应理解，输入触控数据可由触控传感器(比如触控屏)采集，并存储在存储器中。应理解，处理器1010获取指纹对象的输入触控数据，可以是处理器1010从触控传感器获取该输入触控数据，也可以是处理器1010从存储器获取该输入触控数据。

一种可能的设计中，处理器1010可以获取指纹对象的m帧输入触控数据，其中，m为正整数且m大于1，且每帧输入触控数据对应于不同时刻。具体的，处理器1010可以根据采集到指纹对象上的指纹的时刻，获取指纹对象的m帧输入触控数据。比如，处理器1010可以获取采集该指纹的时刻，指纹对象的输入触控数据。此外，处理器1010还可以获取采集到该指纹的时刻之前的n帧输入触控数据，和/或，获取采集到指纹的时刻之后的n帧输入触控数据，n为正整数。m小于等于2n。再比如，处理器1010可以获取采集到指纹的时刻之前或之后，该指纹对象的n帧输入触控数据，m小于等于n。

此外，处理器1010可以确定指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度，并根据该相似度确定指纹对象为手指或非手指。具体的，处理器1010可以通过深度学习，确定该输入触控数据与目标触控数据的相似度。

若目标触控数据包括手指的触控数据，则处理器1010可在指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度不低于第一相似度门限时，确定指纹对象为手指。或者，若所述目标触控数据包括非手指的触控数据，则处理器1010可以在指纹对象的输入触控数据与目标触控数据的相似度不低于第二相似度门限时，处理器1010可以确定指纹对象为非手指。

一种可能的设计中，若确定指纹对象为手指，则处理器1010还可以确定指纹与用户的基准指纹匹配，并确定指纹通过指纹认证。反之，若确定指纹对象为非手指，则不需要再匹配指纹，以降低功耗。另外，处理器1010可以在根据输入触控数据以及目标触控数据确定指纹对象为手指或非手指之前，确定指纹与用户的基准指纹匹配。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到本申请实施例可以用硬件实现，或固件实现，或它们的组合方式来实现。当使用软件实现时，可以将上述功能存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于：计算机可读介质可以包括RAM、ROM、电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read only memory，EEPROM)、只读光盘(compact disc read-Only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外。任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线(digital subscriber line，DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中。如本申请实施例所使用的，盘(disk)和碟(disc)包括压缩光碟(compact disc，CD)、激光碟、光碟、数字通用光碟(digital video disc，DVD)、软盘和蓝光光碟，其中盘通常磁性的复制数据，而碟则用激光来光学的复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。

总之，以上所述仅为本申请的实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡根据本申请的揭露，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。