技术特征：
1.一种指纹生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的多张指纹图像，提取每张所述指纹图像的纹理特征，根据所述纹理特征，计算每张所述指纹图像中每个像素点是指纹像素点的概率值，选择概率值大于预设阈值的像素点作为指纹像素点；从所述指纹像素点中识别边缘指纹像素点，根据所述边缘指纹像素点计算得到每张所述指纹图像的裁剪矩形框，根据所述裁剪矩形框，对每张所述指纹图像执行裁剪操作，得到每张所述指纹图像对应的轻量化的指纹图像；根据每张所述轻量化的指纹图像中的指纹像素点的数量生成对应的传输优先级；根据所述传输优先级将每张所述轻量化的指纹图像传输至预设的指纹识别处理器进行拼接操作，生成所述用户的有效指纹。2.如权利要求1所述指纹生成方法，其特征在于，所述提取每张所述指纹图像的纹理特征，包括：在每张所述指纹图像中，依次以其中一个像素点为中心点，利用n
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n的图像窗口对所述每张指纹图像进行区域选择，得到每张所述指纹图像中的多个图像区域，其中，所述n为正奇数；根据每个所述图像区域的中心像素点的像素值以及所述中心像素点的邻域像素点的像素值，利用预设纹理特征提取算法计算每个所述图像区域的纹理特征值；将每个所述图像区域的纹理特征值进行向量转换及组合操作，得到每张所述指纹图像的纹理特征。3.如权利要求1所述的一种指纹生成方法，其特征在于，所述根据所述边缘指纹像素点计算得到每张所述指纹图像的裁剪矩形框，包括：在每张所述指纹图像中，从所述边缘像素点中计算得到上、下、左、右四个极值点的坐标；根据所述四个极值点的坐标，生成每张所述指纹图像的裁剪矩形框。4.如权利要求1所述的一种指纹生成方法，其特征在于，所述根据每张所述轻量化的指纹图像中的指纹像素点的数量生成对应的传输优先级，包括：统计每张所述轻量化的指纹图像的指纹像素点的数量；按照所述指纹像素点数量从大到小的顺序，对每张所述轻量化的指纹图像进行排序，将所述排序的顺序作为每张所述轻量化的指纹图像的传输优先级。5.如权利要求1所述的一种指纹生成方法，其特征在于，所述根据所述传输优先级将每张所述轻量化的指纹图像传输至预设的指纹识别处理器进行拼接操作，包括：利用h264技术，对每张所述轻量化的指纹图像进行编码，得到h264格式的指纹图像帧；根据所述传输优先级，将每张所述轻量化的指纹图像对应的h264格式的指纹图像帧传输到预设的指纹识别处理器进行拼接操作。6.如权利要求1所述的一种指纹生成方法，其特征在于，所述提取每张指纹图像的纹理特征之前，所述方法还包括：利用预构建的图像去噪模型对所述每张指纹图像进行去噪处理；利用预设的图像灰度化处理方法对去噪后的每张指纹图像进行灰度化处理。7.如权利要求2所述的一种指纹生成方法，其特征在于，所述利用n
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n的图像窗口对所
述每张指纹图像进行区域选择之前，所述方法还包括：根据所述n
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n的图像窗口的大小，对所述每张指纹图像的边缘进行填充，使所述每张指纹图像中任一像素点均可以作为所述n
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n的图像窗口中心点。8.一种指纹生成装置，其特征在于，所述装置包括：指纹图像特征提取模块：用于获取用户的多张指纹图像，提取每张所述指纹图像的纹理特征，根据所述纹理特征，计算每张所述指纹图像中每个像素点是指纹像素点的概率值，选择概率值大于预设阈值的像素点作为指纹像素点；指纹图像剪裁模块：用于从所述指纹像素点中识别边缘指纹像素点，根据所述边缘指纹像素点计算得到每张所述指纹图像的裁剪矩形框，根据所述裁剪矩形框，对每张所述指纹图像执行裁剪操作，得到每张所述指纹图像对应的轻量化的指纹图像；指纹图像传输模块：用于根据每张所述轻量化的指纹图像中的指纹像素点的数量生成对应的传输优先级；指纹图像拼接模块：根据所述传输优先级将每张所述轻量化的指纹图像传输至预设的指纹识别处理器进行拼接操作，生成所述用户的有效指纹。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的一种指纹生成方法。10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种指纹生成方法。
技术总结
本发明涉及生物识别技术，揭露一种指纹生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取用户的多张指纹图像，识别每张所述指纹图像中的指纹像素点及边缘指纹像素点，利用所述边缘指纹像素点生成每张所述指纹图像的裁剪矩形框，根据所述裁剪矩形框对每张所述指纹图像进行裁剪，得到轻量化的指纹图像，利用每张所述指纹图像的指纹像素点的数量生成对应的传输优先级，根据所述传输优先级将每张所述轻量化的指纹图像传输至预设的指纹识别处理器进行指纹的拼接操作。本发明可以提高指纹生成的效率。生成的效率。生成的效率。
技术研发人员：王玉坚 张贺云 刘振波
受保护的技术使用者：深圳市亚略特生物识别科技有限公司
技术研发日：2021.10.15
技术公布日：2022/2/6