[发明专利]一种指纹识别方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请提供了一种指纹识别方法及装置、存储介质及电子设备，可应用于人工智能领域或金融领域，通过对指纹图像进行图像预处理，得到目标指纹图像，接着对目标指纹图像进行特征点识别，并基于识别出的各个特征点，在目标指纹图像上的对应位置进行特征点标注，然后利用预先构建的指纹识别模型，对携带特征点标注的目标指纹图像进行指纹识别，得到用于表征是否识别成功的指纹识别结果。可见，本申请方案，预先构建指纹识别模型，从而通过指纹识别模型可以实现了快速识别指纹，并提高了指纹识别的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其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

随着计算机技术的飞速发展和生物识别技术的广泛应用，人们越来越多地关注身份认证的安全，指纹识别因其隐私性和便捷性，已经成为当前发展最成熟的身份认证技术，在各个行业领域中都得到了广泛应用。

现有技术中，在设备上进行指纹识别时，经常出现识别效率低，识别速度慢的情况，因此，如何提供一种能够实现快速识别指纹的技术方案，是目前本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种指纹识别方法及装置、存储介质及电子设备，目的在于实现快速识别指纹。

为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

一种指纹识别方法，包括：

获取对指纹进行采集得到的指纹图像；

对所述指纹图像进行图像预处理，得到目标指纹图像；

对所述目标指纹图像进行特征点识别，并基于识别出的各个特征点，在所述目标指纹图像上的对应位置进行特征点标注；

利用预先构建的指纹识别模型，对携带特征点标注的目标指纹图像进行指纹识别，得到用于表征是否识别成功的指纹识别结果。

上述的方法，可选的，所述获取对指纹进行采集得到的指纹图像，包括：

获取安装于设备上的指纹传感器对指纹进行采集得到的指纹图像。

上述的方法，可选的，所述图像预处理至少包括均衡化处理、归一化处理、脊线分割处理、方向场估计处理、盖博Gabor滤波处理、二值化处理和细化处理中的一种。

上述的方法，可选的，所述对所述目标指纹图像进行特征点识别，包括：

利用预设的特征模板，对所述目标指纹图像进行邻域分析，得到所述目标指纹图像中每个像素点的新像素值；

利用预设函数，对每个像素点的所述新像素值进行计算，得到每个像素点的计算值；

针对每个像素点，若所述像素点的计算值等于第一预设数值，则将所述像素点确定为端点，若所述像素点的计算值等于第二预设数值，则将所述像素点确定为分叉点；

针对任意一对端点，若该对端点的切线角度的差值在预设的第一角度范围内，则确定该对端点均为伪特征点，否则，确定该对端点均为特征点；

针对任意一个分叉点，若所述分叉点对应的三个分支中的任意一个分支的角度与其他两个分支的角度的差值均在预设的第二角度范围内，则确定所述分叉点为伪特征点，否则，确定所述分叉点为特征点。

上述的方法，可选的，所述指纹识别模型的预先构建过程，包括：

获取训练样本数据集；所述训练样本数据集包括多个训练样本数据，所述训练样本数据为携带特征点标注的指纹图像；

基于所述训练样本数据集包括的各个训练样本数据，利用深度学习方法，对卷积神经网络进行训练；

将完成训练的卷积神经网络作为指纹识别模型。