[发明专利]指纹的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质

说明书

本申请提供一种指纹的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可应用于人工智能领域、大数据领域或金融领域，所述指纹的识别方法包括：获取采集到的用户指纹信息；然后，将所述用户指纹信息输入至指纹识别模型，输出得到指纹识别结果；其中，所述指纹识别模型由至少一个训练样本数据对神经网络模型进行训练得到；所述训练样本数据包括所述训练样本用户的指纹信息以及训练样本用户的指纹真实识别结果。可以有效的可以对指纹进识别。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种指纹的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

一个人可以通过唯一的用户名和密码在安全系统中被识别，但很容易被盗。指纹识别是最早的生物识别成像的方式之一，它比其他生物识别方式更准确、更便宜。指纹识别技术被广泛运用于银行系统中，极大了提高了银行系统的安全性。

指纹识别系统的主要问题之一是它们的高处理复杂性，解决此问题的一种方法是对数据库中的指纹进行分类来压缩搜索空间。当使用相同的传感器记录时，现有的分类方法是有效的。但是，由于银行的工作人员，在工作中存在使用不同的传感器验证指纹的情况，因此会导致指纹分类性能变差；即使是对通一个人的手指的验证也会被降级。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种指纹的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可以有效的可以对指纹进识别。

本申请第一方面提供了一种指纹的识别方法，包括：

获取采集到的用户指纹信息；

将所述用户指纹信息输入至指纹识别模型，输出得到指纹识别结果；其中，所述指纹识别模型由至少一个训练样本数据对神经网络模型进行训练得到；所述训练样本数据包括所述训练样本用户的指纹信息以及训练样本用户的指纹真实识别结果。

可选的，所述将所述用户指纹信息输入至指纹识别模型，输出得到指纹识别结果之后，还包括：

利用所述指纹识别结果完成指纹验证。

可选的，所述指纹识别模型的构建方法，包括：

构建训练样本集；其中，所述训练样本集包括至少一个训练样本数据；所述训练样本数据包括所述训练样本用户的指纹信息以及训练样本用户的指纹真实识别结果；

将所述训练样本用户的指纹信息输入至神经网络模型中，输出得到所述训练样本用户的指纹预测识别结果；

利用所述训练样本用户的指纹预测识别结果与所述训练样本用户的指纹真实识别结果之间的误差对所述神经网络模型中的参数进行调整，直至所述训练样本用户的指纹预测识别结果与所述训练样本用户的指纹真实识别结果之间的误差满足预设的收敛条件，将所述神经网络模型作为指纹识别模型。

可选的，所述指纹的识别方法，还包括：

通过迭代算法确定出所述神经网络模型的卷积层数量以及每一个所述卷积层中的过滤器数量。

本申请第二方面提供了一种指纹的识别装置，包括：

获取单元，用于获取采集到的用户指纹信息；

第一输入单元，用于将所述用户指纹信息输入至指纹识别模型，输出得到指纹识别结果；其中，所述指纹识别模型由至少一个训练样本数据对神经网络模型进行训练得到；所述训练样本数据包括所述训练样本用户的指纹信息以及训练样本用户的指纹真实识别结果。

可选的，所述指纹的识别装置，还包括：

验证单元，用于利用所述指纹识别结果完成指纹验证。

可选的，所述指纹识别模型的构建单元，包括：