指纹识别的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明实施例涉及电子设备应用技术，尤其涉及一种指纹识别的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着电子设备的发展，指纹识别技术被广泛应用到智能终端中。用户通过指纹识 别对智能终端进行解锁等操作。
[0003] 现有技术中，使用电容式指纹传感器进行指纹识别。由于人体为导体，因此当手指 按压电容式指纹传感器时，指纹传感器可获得手指的纹理，进而根据该纹理进行后续的指 纹识别操作。
[0004] 当智能终端放入到口袋中时，口袋上的面料纹理将被智能终端中的指纹传感器捕 获并进行识别，造成不必要的识别，浪费系统资源。
【发明内容】
[0005] 本发明提供一种指纹识别的方法及装置，以实现对捕获的图像进行有效识别，提 高智能终端的资源利用率。
[0006] 第一方面，本发明实施例提供了一种指纹识别的方法，包括：
[0007] 从捕获的纹理图像中获取目标图像；
[0008] 根据所述目标图像中每行像素点的像素值确定行方差，和/或，根据所述目标图 像中每列像素点的像素值确定列方差；
[0009] 如果所述行方差和/或所述列方差大于预设方差，则确定所述纹理图像为指纹图 像。
[0010] 第二方面，本发明实施例还提供了一种指纹识别的装置，包括：
[0011] 目标图像获取单元，用于获取目标图像，所述目标图像包含于纹理图像中；
[0012] 方差计算单元，用于根据所述目标图像获取单元获取的所述目标图像中每行像素 点的像素值确定行方差，和/或，根据所述目标图像获取单元获取的所述目标图像中每列 像素点的像素值确定列方差；
[0013] 确定单元，用于如果所述方差计算单元得到的所述行方差和/或列方差大于预设 方差，则确定所述纹理图像为指纹图像。
[0014] 本发明通过在进行指纹识别之前，获取纹理图像中目标图像中的行方差和/或列 方差，当行方差和/或列方差大于预设方差时，确定纹理图像为指纹图像，并启动后续的指 纹识别流程。与现有技术直接对获取的纹理图像进行指纹识别相比，本发明能够在进行指 纹识别之前判断获取的纹理图像是否为指纹图像，当确定为指纹图像时，在进行指纹识别， 减少不必要的指纹识别，提高系统资源的利用率以及识别效率。
【附图说明】
[0015] 图1是本发明实施例一中的一个指纹识别的方法的流程图；
[0016] 图2是本发明实施例一中的一个纹理图像的坐标示意图；
[0017] 图3是本发明实施例二中的第一个指纹识别的方法的流程图；
[0018] 图4是本发明实施例二中的第二个指纹识别的方法的流程图；
[0019] 图5是本发明实施例二中的一个纹理图像的划分示意图；
[0020] 图6是本发明实施例二中的另一个纹理图像的划分示意图；
[0021] 图7是本发明实施例二中的第三个指纹识别的方法的流程图；
[0022] 图8是本发明实施例二中的预设位置区域的位置示意图；
[0023] 图9是本发明实施例二中的第四个指纹识别的方法的流程图；
[0024] 图10是本发明实施例三中的第一个指纹识别的装置的结构示意图；
[0025] 图11是本发明实施例三中的第二个指纹识别的装置的结构示意图；
[0026] 图12是本发明实施例三中的第三个指纹识别的装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0027] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描 述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便 于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
[0028] 实施例一
[0029] 图1为本发明实施例一提供的指纹识别的方法的流程图，本实施例可适用于通过 智能终端进行指纹识别的情况，该方法可以由具有指纹识别功能的智能终端来执行，智能 终端如智能手机、平板电脑等，该方法具体包括如下步骤：
[0030] 步骤110、从捕获的纹理图像中获取目标图像。
[0031] 智能终端通过指纹传感器获取纹理图像。纹理图像可以为灰度图。目标图像可以 为纹理图像，也可以为纹理图像中的子图像。
[0032] 步骤120、根据目标图像中每行像素点的像素值确定行方差，和/或，根据目标图 像中每列像素点的像素值确定列方差。
[0033] 具体可通过下述方式进行实施：
[0034] 计算所述目标图像中每行像素点的像素值之和，根据所述每行像素点的像素值之 和确定行方差；和/或，计算所述目标图像中每列像素点的像素值之和，根据所述每列像素 点的像素值之和确定列方差。
[0035] 灰度图中每个像素点的色彩由红绿蓝RGB三元组表示。为了方便计算，将每个像 素的（R，G，B)三元组通过下述任意一种转换方式得到与（R，G，B)三元组对应的灰度值（即 像素值）Gray :
[0036] 方式一：浮点算法：Gray = RXO. 3+GXO. 59+BX0. 11
[0037] 方式二：整数方法：Gray = (RX30+GX59+BX11) +100
[0038] 方式三：平均值法：Gray = (R+G+B) +3
[0039] 方式四：仅取绿色：Gray = G
[0040] 通过上述任意一种方式可得到像素点对应的灰度值，即像素点的像素值。纹理图 像中的每个坐标点对应一个像素点，每个像素点具有唯一的像素值，如灰度值Gray。为了方 便说明，本实施例及后续实施例中采用图3所示的纹理图像坐标进行说明，如图2所示，纹 理图像由m行η列的像素点矩阵组成，共包含mXn个像素点，位于m行η列的像素点（xn， ym)对应的像素值为Gnm。可选的，m = η = 480。
[0041] 在一种确定行方差的实现方式中，以行为单元，分别计算位于同一行的像素点的 像素值的和。首先获取第一行中的全部像素点[( Xl，yi)、（x2, yi)··· (xn，Y1)]及其像素值 [Gn、G12-G ln],并计算第一行各像素点像素值[Gn、G12-G1J的和A 1。然后，获取第二行中 的全部像素点[(Xp y2)、（X2, y2)··· (xn，y；!)]及其像素值[621、622*"6211]，并计算第二行各像 素点像素值[G 21、G22-G2J的和A2。以此类推，得到第三行至第m行各像素点像素值[A 3、 A4 …AJ 0
[0042] 在计算行方差时，首先根据公式一计算每行像素点的和的平均值M。然后将公式一 得到该平均值M代入到公式二中计算行方差。
[0043] 公式一：
[0045] 其中，M为每行像素点的和的平均值，4至4"依次表示第一行至第m行每行的像 素点像素值的和。
[0048] 其中，H2为行方差，A 1至A "依次表示第一行至第m行每行的像素点像素值的和。
[0049] 在一种确定列方差的实现方式中，以列为单元，分别计算位于同一列的像素点的 像素值的和。首先获取第一列中的全部像素点[( Xl，yi)、（Xl，y2)··· (Xl，yj]及其像素值 [Gn、G21-Gnil],并计算第一列各像素点像素值[G n、G21…Gnil]的和B1。然后，获取第二列中 的全部像素点[(x 2, yi)、（x2, y2)…（Xy ym)]及其像素值[g12、g22··· Gm2]，并计算第二列各像 素点像素值[GpG22-GlJ的和B