07确定指纹图像

手指按住硬件设备触发指纹采集确认，其实要走分开2步。

第一步，确定触碰硬件设备的物体是否是人类手指，也有可能是手掌、异物。

只有在所述之物确认为手指时，系统才会进行指纹采集，得到2D指纹图像。

这一步如何操作专利未具体解释，只是简单描述了过程。过程如下：

1）通过所述光学器件进行接近检测；2）在检测到接近物体与所述光学器件之间的距离小于预设距离时，获取所述接近物体的目标图像；3）对所述目标图像进行轮廓提取，得到目标轮廓图像；4）在所述目标轮廓图像满足预设要求时，确认所述接近物体为手指，否则，确认所述接近物体不为手指。

按知情郎的理解，大概那些光学器件能够检测手指性状，判断接近物体是手指的准确率很高。

第二步，超声波指纹识别模组，用于进行指纹采集，得到3D指纹图像。

整个流程总结就是：

该电子设备包括超声波指纹识别模组和光学器件，通过光学器件检测接近物体是否为手指，在接近物体为手指时，通过光学器件进行指纹采集，得到2D指纹图像，以及通过超声波指纹识别模组进行指纹采集，得到3D指纹图像，依据2D指纹图像和3D指纹图像进行指纹识别，得到指纹识别结果，在指纹识别结果为指纹识别成功时，执行解锁操作。

如此，光学器件能够进行手指识别，在识别到手指的前提下，才进行指纹采集，因此，具备一定的防误触功能。

另外，采集2D指纹图像和3D指纹图像用于指纹识别，有助于提升设备安全性。

知情郎的理解是，其实就是做了不同技术下的2次指纹采集、匹配来确认样本真实性，加了次验证流程，提高了准确性。

08如何确认2D指纹与3D指纹图像都匹配

匹配度其实是整个专利是最难的点。

算法复杂，并不简洁。

在知情郎看来，这也是整个专利最核心的部分，如何通过算法，判定指纹图像匹配。

OPPO工程师提供了前置条件以及多个算法。

首先，电子设备中可以预先存储至少一个预设指纹模板，该至少一个预设指纹模板包括：第一预设指纹模板、第二预设指纹模板和预设合成指纹模板。

其中，第一预设指纹模板由光学器件进行指纹采集得到，第二预设指纹模板由超声波指纹识别模组进行指纹采集得到，预设合成指纹模板由第一预设指纹模板和第二预设指纹模板进行图像融合得到。

具体实现中，电子设备可以依据2D指纹图像（由光学器件采集）和3D指纹图像（由超声波指纹识别模组）进行指纹识别，得到指纹识别结果，指纹识别结果可以为指纹识别成功或者指纹识别失败。

OPPO工程师举了多个实践操作范例，知情郎选了个流程最简单的案例，步骤如下：

1、将所述2D指纹图像与第一预设指纹模板进行匹配；2、在所述2D指纹图像与所述第一预设指纹模板匹配成功时，将所述3D指纹图像与所述第二预设指纹模板进行匹配；3、在所述3D指纹图像与所述第二预设指纹模板匹配成功时，确认指纹识别结果为指纹识别成功。

其中，具体实现中，可以先将2D指纹图像与第一预设指纹模板进行匹配，在该2D指纹图像与第一预设指纹模板匹配成功时，可以将3D指纹图像与第二预设指纹模板进行匹配，在3D指纹图像与第二预设指纹模板匹配成功时，则确认指纹识别结果为指纹识别成功。

比较核心的细节是，电子设备可以对2D指纹图像进行图像分割，得到目标指纹区域图像，进而，分析该目标指纹区域图像的特征点分布，按照M个不同圆心对该目标指纹区域图像进行圆形图像截取，得到M个圆形指纹区域图像，M为大于3的整数，从M个圆形指纹区域图像中选出目标圆形指纹区域图像，目标圆形指纹区域图像所包含的特征点的数量大于M个圆形指纹区域图像中的其他圆形指纹区域图像，将目标圆形指纹区域图像划分得到N个圆环，N个圆环的环宽相同，从N个圆环中半径最小的圆环开始，将N个圆环依次与预设指纹模板进行特征点匹配，并累计已匹配圆环的匹配值。

如此，在指纹识别过程中，可以将不同位置或者不同指纹的特征点用于匹配，相当于对整个指纹图像进行采样，且该采样能够覆盖整个指纹区域，从而，从每个区域中均可以找到相应的达标性特征以用于匹配，当累计的匹配值大于预设匹配阈值时立即停止进行特征点匹配，并输出2D指纹图像指纹识别成功的提示消息，如此，能够快速且精准识别指纹识别。

OPPO工程师在指纹匹配算法上举个多个例子，有几个知情郎看的一头雾水，所以就不拿出来举例了，找个上面找个最容易理解的。

有兴趣的朋友可以下载相关PDF，指纹识别硬件设备方面，如今都普及了，现在指纹识别率要提高要靠工程师对样本匹配度算法构思上的细腻度。

还是那句话老话，样本资料无穷尽，谁的算法、算力优秀，优化得出的结果才准确。

       原文标题 : OPPO手机指纹识别技术专利解读：2重指纹采集匹配提高安全性