[发明专利]指纹识别方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供了一种指纹识别方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：当接收到对当前用户进行指纹识别的指令时，获取当前用户输入的待识别指纹；对待识别指纹进行图像预处理，获得对应的预处理指纹；通过已构建的卷积神经网络模型识别预设指纹库中是否存在与该预处理指纹相匹配的目标指纹；若预设指纹库中存在目标指纹，则确定当前用户是否为目标指纹对应的认证用户；若当前用户为目标指纹对应的认证用户，则确定当前用户通过指纹识别。应用本发明的方法，基于卷积神经网络模型进行指纹识别，避免了识别过程中对指纹特征点的依赖，对于难以获取特征点的指纹亦有良好的识别能力，提高了识别准确性。其次，开发过程较为方便快捷。

技术领域

本发明涉及生物验证技术领域，特别是涉及一种指纹识别方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着智能设备技术的发展，生物识别已成为了广泛使用的个人验证方式，其中，指纹识别便是常用的生物识别方式之一。

现有的指纹识别方法，通常是基于特征点的识别算法进行指纹识别，其识别过程主要是获取指纹的特征点，通过指纹的特征点对指纹进行识别匹配，例如扫描待识别指纹的特征点，从起始的特征点开始，将待识别指纹的各个特征点逐个与标准指纹的指纹特征点进行对比，以进行指纹识别。

发明人经研究发现，在实际的应用场景中，指纹输入环境十分多变，待识别的指纹的质量是不稳定的。而现有的指纹识别方法十分依赖于指纹特征点，在指纹质量较差的情况下，识别所需的指纹特征点通常难以获取，使得识别的准确性较差。其次，现有的指纹识别方法的开发过程中需要使用大量数据做分析，开发周期长，开发难度大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种指纹识别方法，以解决现有指纹识别方法对于指纹质量的依赖性较高，识别准确性较差的问题。

本发明实施例还提供了一种指纹识别装置，用以保证上述方法实际中的实现及应用。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种指纹识别方法，包括：

当接收到对当前用户进行指纹识别的指令时，获取所述当前用户输入的待识别指纹；

对所述待识别指纹进行图像预处理，获得所述待识别指纹对应的预处理指纹；

通过已构建的卷积神经网络模型识别预设指纹库中是否存在目标指纹；所述预设的指纹库中包含每个认证用户对应的预留指纹，所述目标指纹为与所述预处理指纹相匹配的预留指纹；

若所述预设指纹库中存在所述目标指纹，则确定所述当前用户是否为所述目标指纹对应的认证用户；

若所述当前用户为所述目标指纹对应的认证用户，则确定所述当前用户通过指纹识别。

上述的方法，可选的，所述卷积神经网络模型的构建过程，包括：

获取指纹样本集合，所述指纹样本集合包括多个指纹样本；

对所述指纹样本集合中的每个所述指纹样本进行图像预处理，得到每个所述指纹样本对应的训练样本；

基于各个所述训练样本对预构建的残差神经网络模型进行训练，将完成训练的残差神经网络模型作为所述卷积神经网络模型。

上述的方法，可选的，所述卷积神经网络模型的损失函数为附加角边距损失函数。

上述的方法，可选的，所述对所述待识别指纹进行图像预处理，获得所述待识别指纹对应的预处理指纹，包括：

对所述待识别指纹进行指纹提取处理，获得所述待识别指纹对应的二值化指纹；

对所述二值化指纹进行图像精细化处理，将经过图像精细化处理的二值化指纹作为所述待识别指纹对应的预处理指纹。