[发明专利]一种屏下指纹图像的生成方法和生成装置

说明书

一种屏下指纹图像的生成方法和生成装置，涉及图像处理的技术领域。生成方法：训练一个生成对抗神经网络，用于非屏下指纹图像与屏下指纹图像相互转换风格；利用训练完成的生成对抗神经网络进行图像转换，将输入的非屏下指纹图像转换为生成的屏下指纹图像。生成装置依次设有获取单元、转换单元和输出单元；获取单元用于获取非屏下指纹图像；获取单元的输出端接转换单元，转换单元用于将获取的屏下指纹图像转换为生成的屏下指纹图像；转换单元的输出端接输出单元，输出单元用于输出生成的屏下指纹图像。该方法利用已有的大量非屏下指纹图像来生成屏下指纹图像，缓解了在指纹识别领域中现有的屏下指纹图像样本数量不足、采集困难、隐私泄露等问题。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，具体是涉及一种屏下指纹图像的生成方法和生成装置。

背景技术

目前，指纹采集方式有光学式、超声波式、电容式采集。在近几年来，由于全屏智能手机的发展，屏下指纹传感器开始被使用。屏下指纹传感器也是基于光学式的指纹生物特征信息采集传感器。但是，由于屏下指纹传感器成像过程与非屏下指纹传感器有所不同，屏下指纹传感器采集到的屏下指纹图像和非屏下指纹传感器采集到的非屏下指纹图像在图像质量、图像特征上有所不同。屏下指纹传感器由于没有光学透镜的辅助，导致采集到的屏下指纹图像成像模糊、亮度不均匀。同时，屏下指纹传感器感光元件和指纹之间隔着OLED屏幕像素单元，采集到的屏下指纹图像带有规律的网格状噪声干扰。上述的屏下指纹图像网格状噪声特征是特有的，非屏下指纹图像并不具备。

随着人工智能技术的兴起，基于神经网络算法的指纹识别设备开始被应用；该种设备在研制过程中需要使用大量的指纹样本对算法进行训练，采用的指纹样本越多，训练出来的算法性能越好；但是，屏下指纹图像采集设备相对于非屏下指纹图像采集设备普及率低，屏下指纹图像带有个人生物特征隐私信息而难以采集、采集成本高。

中国专利CN201880001637.9公开一种基于多传感器的屏下指纹采集方法、系统和电子设备，该方法应用于包括多个指纹传感器的屏下指纹采集系统，包括：获取所述多个指纹传感器采集的用户的指纹信息，其中，每个指纹传感器对应一个感应区域，所述多个指纹传感器对应的感应区域组成所述屏下指纹采集系统的指纹采集区域；根据所述用户的指纹信息，确定所述多个指纹传感器中被有效按压的指纹传感器，其中，所述被有效按压的指纹传感器采集的所述用户的指纹信息用于所述用户的指纹认证。

中国专利CN201911058968.9公开一种屏下指纹图像的处理方法、装置和电子设备，包括：获取屏下指纹图像和与屏下指纹图像对应的屏上指纹图像；确定任意两张屏上指纹图像之间的第一几何映射关系；通过手眼标定的方法确定屏上指纹图像的坐标系和屏下指纹图像的坐标系之间的第二几何映射关系；基于第一几何映射关系和第二几何映射关系确定任意两张屏下指纹图像之间的目标几何映射关系。

现有的屏下指纹图像样本比非屏下指纹图像少。屏下指纹图像样本数量的不足会导致基于神经网络的指纹识别算法性能下降。由于屏下指纹图像特征与非屏下指纹图像特征存在差别，直接利用非屏下指纹图像替代屏下指纹图像来训练基于神经网络的指纹识别算法，会导致指纹识别性能不佳。

综上，屏下指纹图像的训练样本数量不足，会导致基于神经网络指纹识别算法的性能不加。为了提高屏下指纹识别设备的性能，需要解决屏下指纹图像训练样本不足的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供可以利用现有的、大量的非屏下指纹图像来生成屏下指纹图像，解决基于神经网络的指纹识别设备在算法训练过程中屏下指纹图像训练样本不足等问题的一种屏下指纹图像的生成方法及其装置。

所述屏下指纹图像的生成方法，包括以下步骤：

1)训练一个生成对抗神经网络，用于非屏下指纹图像与屏下指纹图像相互转换风格；

2)利用步骤1)训练完成的生成对抗神经网络进行图像转换，将输入的非屏下指纹图像转换为生成的屏下指纹图像。