CN107463818B - 解锁控制方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种解锁控制方法及相关产品，应用于包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP的移动终端，方法包括：控制摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给AP，控制AP在摄像头的检测结果为用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知虹膜识别装置进行虹膜采集，控制虹膜识别装置获取虹膜图像，并将虹膜图像发送给AP，控制AP将虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在虹膜图像与预设虹膜模板之间的匹配值大于第一识别阈值时，执行下一解锁流程。本发明实施例可在眯眼状态下，降低虹膜识别阈值，进而，在不影响安全性的情况下，虹膜识别通过率提高，提升了多生物识别的效率。

Description

解锁控制方法及相关产品

技术领域

本发明涉及移动终端技术领域，具体涉及一种解锁控制方法及相关产品。

背景技术

随着移动终端(手机、平板电脑等)的大量普及应用，移动终端能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，移动终端向着多样化、个性化的方向发展，成为用户生活中不可缺少的电子用品。

目前来看，多生物识别越来越受到移动终端生产厂商的青睐，虹膜识别由于其自身的安全性，更加受到各产厂商的重视。但是，在实际应用中，尤其是在强光环境下，用户处于眯眼状态，这时候虹膜识别成功率较低，因而，降低了多生物识别的效率。

发明内容

本发明实施例提供了一种解锁控制方法及相关产品，以期提高眯眼情况下的多生物识别效率。

第一方面，本发明实施例提供一种解锁控制方法，应用于包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器(Application Processor，AP)的移动终端，所述方法包括：

控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP；

控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

第二方面，本发明实施例提供了一种移动终端，包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP，其中：

所述摄像头，用于检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP；

所述AP，用于在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

所述虹膜识别装置，用于获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

所述AP，还用于将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

第三方面，本发明实施例提供了一种解锁控制装置，应用于包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP的移动终端，所述解锁控制装置包括：检测单元、降低单元、第一获取单元、匹配单元和执行单元，其中，

所述检测单元，用于控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP；

所述降低单元，用于控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

所述第一获取单元，用于控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

所述匹配单元，用于控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配；

所述执行单元，用于控制所述AP在所述匹配单元的匹配结果为所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

第四方面，本发明实施例提供了一种移动终端，包括：应用于包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于如第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第五方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本发明实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第六方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本发明实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本发明实施例中，控制摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给AP，控制AP在摄像头的检测结果为用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知虹膜识别装置进行虹膜采集，控制虹膜识别装置获取虹膜图像，并将虹膜图像发送给AP，控制AP将虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在虹膜图像与预设虹膜模板之间的匹配值大于第一识别阈值时，执行下一解锁流程，因而，在眯眼状态下，可降低虹膜识别阈值，进而，在不影响安全性的情况下，虹膜识别通过率提高，提升了多生物识别的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是本发明实施例提供的一种示例智能手机的架构示意图；

图1B是本发明实施例提供的眼睛状态对比演示示意图；

图1C是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图；

图1D是本发明实施例提供的一种移动终端的另一结构示意图；

图1E是本发明实施例公开的一种解锁控制方法的流程示意图；

图1F是本发明实施例公开的人眼图像的闭合轮廓的演示示意图；

图1G是本发明实施例公开的虹膜识别的流程示意图；

图1H是本发明实施例公开的另一种解锁控制方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种解锁控制方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种移动终端的另一结构示意图；

图4A是本发明实施例提供的一种解锁控制装置的结构示意图；

图4B是本发明实施例提供的图4A所描述的解锁控制装置的降低单元的结构示意图；

图4C是本发明实施例提供的图4A所描述的解锁控制装置的检测单元的结构示意图；

图4D是本发明实施例提供的图4A所描述的解锁控制装置的第一获取单元的结构示意图；

图4E是本发明实施例提供的一种解锁控制装置的另一结构示意图；

图5是本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明实施例所涉及到的移动终端可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(User Equipment，UE)，移动台(Mobile Station，MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为移动终端。

需要说明的是，本发明实施例中的移动终端可安装有多生物识别装置，即多个生物识别装置，该多个生物识别装置除了包括虹膜识别装置，还可包括但不仅限于：指纹识别装置、人脸识别装置、静脉识别装置、脑电波识别装置、心电图识别装置等等，每一生物识别装置均有对应的识别算法以及识别阈值，另外，每一生物识别装置均有与之对应的并由用户预先录入的模板，例如，指纹识别装置有与之对应的预设指纹模板，进一步地，指纹识别装置可采集指纹图像，在指纹图像与预设指纹模板之间的匹配值大于其对应的识别阈值时，则识别通过。本发明实施例中的虹膜图像可为单指虹膜区域的图像，或者，包含虹膜区域的图像(例如，一只人眼图像)。例如，在用户使用移动终端时，可通过虹膜识别装置获取虹膜图像。

进一步地，本发明实施例中的多生物识别模式可包含两种或者两种以上的识别步骤，例如，先指纹识别，在指纹识别通过后再人脸识别，又或者，指纹识别和人脸识别同步进行。多生物识别模式与单生物识别模式(例如，仅进行指纹识别则可实现解锁)相比较，其安全性更高，因而，多生物识别模式越来越受欢迎。

下面对本发明实施例进行详细介绍。如图1A所示的一种示例智能手机1000，该智能手机1000的虹膜识别装置可以包括红外补光灯21和红外摄像头22，在虹膜识别装置工作过程中，红外补光灯21的光线打到虹膜上之后，经过虹膜反射回红外摄像头22，虹膜识别装置采集虹膜图像，前置摄像头23可作为人脸识别装置，本发明实施例中可用于检测用户的眼睛是否处于眯眼状态。具体实现中，对虹膜识别装置而言，其识别成功率在一定程度上决定了用户眼睛的状态，例如，用户在眯眼状态下，此时，识别面积较小，较难准确识别到用户的虹膜。如图1B所示，图1B示出了正常状态和眯眼状态下眼睛面积大小明显不同，眯眼状态下，眼睛面积较小，对应的虹膜面积较小，增加了虹膜识别难度。

请参阅图1C，图1C是所示的一种移动终端100的结构示意图，所述移动终端100包括：应用处理器AP110、摄像头120、虹膜识别装置130，其中，虹膜识别装置130可与摄像头120集成在一起，或者，虹膜识别装置与摄像头120可独立存在，其中，所述AP110通过总线150连接摄像头120和虹膜识别装置130，进一步地，请参阅图1D，图1D为图1C所描述的移动终端100的一种变型结构，相对于图1C而言，图1D还包括环境光传感器160。

请参阅图1E，为本发明实施例提供的一种解锁控制方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的解锁控制方法，应用于包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP的移动终端，其实物图以及结构图可参见图1A-图1D，其包括以下步骤：

101、控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP。

其中，移动终端可通过摄像头对用户进行拍摄，进而获取人脸图像，从人脸图像中提取人眼图像，根据该人眼图像判断用户是否处于眯眼状态，当然，在执行步骤101的过程中，也可以确定虹膜区域，即虹膜所在区域。

可选地，上述步骤101中，控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，可包括如下步骤：

A1、控制所述摄像头确定当前人眼图像面积大小；

A2、控制所述摄像头在所述面积大小处于第一预设范围，则确认所述用户处于眯眼状态。

其中，可获取人脸图像，从该人脸图像中，提取出人眼图像，进而，可计算该人眼图像的面积大小，具体地，可对人眼图像进行轮廓提取，得到一个闭合轮廓，计算该闭合轮廓内所包含的区域的面积大小。上述第一预设范围可由用户自行设置或者系统默认。在上述面积大小处于第一预设范围时，则确认用户处于眯眼状态。

可选地，上述步骤A1中，控制所述摄像头确定当前人眼图像面积大小，可包括如下步骤：

A11、控制所述摄像头获取人脸图像；

A12、控制所述摄像头将所述人脸图像的尺寸进行调整，使得所述人脸图像的尺寸大小符合预设尺寸；

A13、控制所述摄像头从调整尺寸后的所述人脸图像中提取所述当前人眼图像。

其中，预设尺寸可由用户自行设置或者系统默认。可通过虹膜识别装置获取人脸图像，进而，对该人脸图像的尺寸进行调整，此处，对人脸图像的尺寸进行调整可采用两种方式，一种是变焦处理，确定将上述人脸图像调整为预设尺寸对应的变焦系数，进而，根据该变焦系数再次进行拍摄得到人脸图像，另一种是图像拉伸，在得到人脸图像之后，获取该人脸图像的尺寸大小与预设尺寸之间的比例系数，根据该比例系数对人脸图像进行拉伸处理。进而，可从调整了尺寸后的人脸图像中提取当前人眼图像。当然，上述步骤A11与A12之间，还可以包括如下步骤：对人脸图像的角度进行调整，步骤A12中，则可对角度调整之后的人脸图像的尺寸进行调整。其主要考虑在于，不同的角度的话，在确定人眼图像面积的时候也会有一定的影响，为了消除该因素的影响，则可以调整人脸图像的角度。

可选地，上述步骤101中，控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，可包括如下步骤：

B1、控制所述摄像头获取当前人眼图像；

B2、控制所述摄像头对所述当前人眼图像进行轮廓提取，得到一个闭合轮廓，所述闭合轮廓由第一弧线和第二弧线构成；

B3、控制所述摄像头确定所述第一弧线与所述第二弧线之间的最大竖直距离；

B4、控制所述摄像头在所述最大竖直距离处于第二预设范围时，确认所述用户处于眯眼状态。

其中，可获取当前人眼图像，进而，对该当前人眼图像进行轮廓提取，得到一个闭合轮廓，该闭合轮廓包括第一弧线和第二弧线，如图1F，图1F示出了第一弧线和第二弧线，其中，第一弧线和第二弧线构成了人眼的外围轮廓，如此，可进一步确定第一弧线与第二弧线之间的最大竖直距离，例如，可将第一弧线与第二弧线投影到坐标系，利用数学计算方式可得到多个竖直距离，从中选取最大竖直距离。上述第二预设范围可由用户自行设置或者系统默认，在最大竖直距离处于第二预设范围时，则可确认用户处于眯眼状态。

其中，上述B1具体实现方式可参考上述步骤A11-A13。

102、控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集。

其中，由于用户在眯眼状态下，虹膜面积较小，采集的虹膜面积有限，因而，可适当降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值。

可选地，上述步骤102中，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，可包括如下步骤：

21、控制所述AP计算所述当前人眼图像的面积大小与预设人眼图像的面积大小之间的比例值；

22、控制所述AP根据所述比例值降低所述虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值。

其中，上述预设人眼图像为用户在执行本发明实施例之前预先存储的人眼图像，可计算当前人眼图像的面积大小，以及预设人眼图像的面积大小，再计算两者之间的比例值，依据该比例值降低识别阈值，得到第一识别阈值。该比例值可与识别阈值之间成正比。例如，比例值为0.5，则可将识别阈值降低为原来的一半。

可选地，上述步骤102中，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，可包括如下步骤：

C1、控制所述AP计算所述当前人眼图像的最大竖直距离与预设人眼图像的最大竖直距离之间的第二比例值；

C2、控制所述AP根据所述第二比例值降低所述虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值。

其中，上述预设人眼图像为用户在执行本发明实施例之前预先存储的人眼图像，可计算当前人眼图像的最大竖直距离，以及预设人眼图像的最大竖直距离，再计算两者之间的比例值，得到第二比例值，依据该第二比例值降低识别阈值，得到第一识别阈值。该第二比例值可与识别阈值之间成正比。例如，比例值为0.5，则可将识别阈值降低为原来的一半。

103、控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP。

其中，本发明实施例中的虹膜图像可为单指虹膜区域的图像，或者，包含虹膜区域的图像(例如，一只人眼图像)。例如，在用户使用移动终端时，可通过虹膜识别装置获取虹膜图像。通常情况下，人眼睛也会分为左眼和右眼，因而，在获取虹膜图像的过程中，虹膜也会分为左眼虹膜还是右眼虹膜，在获取虹膜图像的时候，也可以先确定是获取左眼虹膜还是右眼虹膜，可先确定移动终端中存储了哪只眼睛的虹膜，例如，存储了右眼虹膜的模板，在可以获取右眼的虹膜图像，存储了左眼虹膜的模板，则可以获取左眼的虹膜图像，若存储了左眼、右眼的模板，则可随便获取哪只眼睛的虹膜图像，或者，依据采集因素(眼睛是否被遮挡、角度等)确定采集哪只眼睛的虹膜，或者，同时获取两者眼睛的虹膜图像。

可选地，上述步骤103中，控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，可包括如下步骤：

31、控制所述虹膜识别装置对虹膜区域进行聚焦；

32、控制所述虹膜识别装置对聚焦后的所述虹膜区域进行变焦处理，得到所述虹膜图像。

其中，可对虹膜所在区域进行聚焦，进而，对聚焦后的虹膜区域进行变焦处理，得到虹膜图像，此时可得到更清晰的虹膜图像。

104、控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

其中，预设虹膜模板可执行上述步骤101之前预先存储，通过虹膜识别装置采集用户的虹膜图像实现，预设虹膜模板可保存在虹膜模板库中。

可选地，在执行上述步骤104的过程中，控制AP将虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，在虹膜图像与预设虹膜模板之间的匹配值大于第一识别阈值时，则匹配成功，进而，执行以下解锁流程，在虹膜图像与预设虹膜模板之间的匹配值小于或等于第一识别阈值时，可结束多生物识别的整个流程，或者，提示用户重新进行多生物识别，例如，原来是指纹识别+虹膜识别，指纹识别通过了，虹膜识别失败了，则重新开始进行指纹识别。

具体地，在执行上述步骤104的过程中，可分别对虹膜图像以及预设虹膜模板进行特征提取，再将特征提取后得到的特征进行特征匹配。上述特征提取可采用如下算法实现：Harris角点检测算法、尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)、SUSAN角点检测算法等等，在此不再赘述。如图1G所示，在执行步骤104过程中，可先对虹膜图像进行预处理，预处理可包括但不仅限于：图像增强处理、二值化处理、平滑处理、彩色图像转化为灰度图像等等，再对预处理之后的虹膜图像进行特征提取，得到虹膜图像的特征集，再从虹膜模板库中选择至少一个虹膜模板，该虹膜模板可以是原始虹膜图像，或者，是一组特征集合，进而，将虹膜图像的特征集合与虹膜模板的特征集合进行特征匹配，得到匹配结果，依据该匹配结果判断是否匹配成功，当然，在多生物识别过程中，指纹识别、人脸识别等也可以采用与虹膜识别类似原理实现生物识别。

其中，在虹膜图像与预设虹膜模板之间的匹配值大于第一识别阈值时，则可执行下一解锁流程，下一解锁流程可包括但不仅限于：实现解锁，以进入主页面，或者，某个应用的指定页面，或者，进入下一步生物识别步骤(例如，指纹识别，具体地，由多生物识别模式的具体流程决定)，例如，人脸识别或者指纹识别等等，或者，提示用户虹膜识别成功等等。

举例说明下，上述本发明实施例可应用于包含虹膜识别步骤的多生物识别模式，如：指纹识别+虹膜识别+人脸识别，在指纹识别完成后，可进行虹膜识别，虹膜识别可采取上述本发明实施例，进而，虹膜识别通过后，可进行人脸识别。由于本发明实施例可针对眯眼状态，对虹膜识别阈值进行合理调整，进而，提高了虹膜识别成功率，即提升了多生物识别成功率。在具体实现中，若当前多生物识别模式不包括虹膜识别这一步骤，可不执行上述本发明实施例，若当前多生物识别模式存在虹膜识别这一步骤，可执行上述本发明实施例。

举例说明下，上述本发明实施例可应用于仅仅虹膜识别，在这种情况下，可直接按照上述本发明实施例执行流程进行虹膜识别，虹膜识别成功后，可进行解锁操作。

可选地，上述步骤104中，控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，可包括如下步骤：

D1、控制所述AP采用多尺度分解算法对所述虹膜图像进行多尺度分解，得到所述虹膜图像的第一高频分量图像，并对所述第一高频分量图像进行特征提取，得到第一特征集；

D2、控制所述AP采用所述多尺度分解算法对所述预设虹膜模板进行多尺度分解，得到所述预设虹膜模板的第二高频分量图像，并对所述第二高频分量图像进行特征提取，得到第二特征集；

D3、控制所述AP对所述第一特征集和所述第二特征集进行筛选，得到第一稳定特征集和所述第二稳定特征集；

D4、控制所述AP将所述第一稳定特征集与所述第二稳定特征集进行特征匹配，并在所述第一稳定特征集与所述第二稳定特征集之间匹配的特征点数目大于预设数量阈值时，确认所述虹膜图像与预设虹膜模板匹配成功。

其中，可采用多尺度分解算法对虹膜图像进行多尺度分解，得到低频分量图像和多个高频分量图像，上述第一高频分量图像可为多个高频分量图像中的一个，上述多尺度分解算法可包括但不仅限于：小波变换、拉普拉斯变换、轮廓波变换(ContourletTransform，CT)、非下采样轮廓波变换(Non-subsampled Contourlet Transform，NSCT)、剪切波变换等等，以轮廓波为例，采用轮廓波变换对虹膜图像进行多尺度分解，可以得到一个低频分量图像和多个高频分量图像，并且该多个高频分量图像中每一图像的尺寸大小不一，以NSCT为例，采用NSCT对虹膜图像进行多尺度分解，可以得到一个低频分量图像和多个高频分量图像，并且该多个高频分量图像中每一图像的尺寸大小一样。对于高频分量图像而言，其包含了较多原始图像的细节信息。同理，可采用多尺度分解算法对预设虹膜模板进行多尺度分解，得到低频分量图像和多个高频分量图像，上述第二高频分量图像可为多个高频分量图像中的一个，上述第一高频分量图像与上述第二高频分量之间的位置相对应，即其两者之间的层次位置与尺度位置相同，例如，第一高频分量图像位于第2层、第3尺度，则第二高频分量图像也位于第2层、第3尺度。上述步骤D3中，对第一特征集和第二特征集进行筛选，得到第一稳定特征集和所述第二稳定特征集，筛选过程可采用如下方式，第一特征集中可包含多个特征点，第二特征集中也包含多个特征点，每个特征点为一个矢量，其包含大小和方向，因而，可计算每一特征点的模，若模大于某一阈值，则保留该特征点，如此，可实现对特征点进行筛选，上述预设数量阈值可由用户自行设置或者系统默认，第一稳定特征集与第二稳定特征集之间匹配的特征点数目可理解为两者之间的匹配值，预设数量阈值可理解为上述第一识别阈值。上述步骤D1-D4，主要考虑实现对虹膜图像与预设虹膜图像之间的精细特征进行匹配，可提高虹膜识别的精度，往往情况下，越是细节性的特征，越难伪造，如此，可提升多生物识别的安全性。

可选地，在上述步骤103与步骤104之间，还可以包含如下步骤：

控制所述AP对所述虹膜图像进行图像增强处理。

其中，图像增强处理可包括但不仅限于：图像去噪(例如，小波变换进行图像去噪)、图像复原(例如，维纳滤波)、暗视觉增强算法(例如，直方图均衡化、灰度拉伸等等)，在对虹膜图像进行图像增强处理之后，虹膜图像的质量可在一定程度上得到提升。

可选地，在上述步骤103与步骤104之间，还可以包含如下步骤：

E1、控制所述AP对所述虹膜图像进行图像质量评价，得到图像质量评价值；

E2、控制所述AP在所述图像质量评价值低于预设质量阈值时，对所述虹膜图像进行图像增强处理。

其中，上述预设质量阈值可由用户自行设置或者系统默认，可先对虹膜图像进行图像质量评价，得到一个图像质量评价值，通过该图像质量评价值判断该虹膜图像的质量是好还是坏，在图像质量评价值大于或等于预设质量阈值时，可认为虹膜图像质量好，在图像质量评价值小于预设质量阈值时，可认为虹膜图像质量差，进而，可对虹膜图像进行图像增强处理。

其中，上述步骤E1中，可采用至少一个图像质量评价指标对虹膜图像进行图像质量评价，从而，得到图像质量评价值。

具体匹配中，对虹膜图像进行评价时，可包含多个图像质量评价指标，每一图像质量评价指标也对应一个权重，如此，每一图像质量评价指标对图像进行图像质量评价时，均可得到一个评价结果，最终，进行加权运算，也就得到最终的图像质量评价值。图像质量评价指标可包括但不仅限于：均值、标准差、熵、清晰度、信噪比等等。

需要说明的是，由于采用单一评价指标对图像质量进行评价时，具有一定的局限性，因此，可采用多个图像质量评价指标对图像质量进行评价，当然，对图像质量进行评价时，并非图像质量评价指标越多越好，因为图像质量评价指标越多，图像质量评价过程的计算复杂度越高，也不见得图像质量评价效果越好，因此，在对图像质量评价要求较高的情况下，可采用2～10个图像质量评价指标对图像质量进行评价。具体地，选取图像质量评价指标的个数及哪个指标，依据具体实现情况而定。当然，也得结合具体地场景选取图像质量评价指标，在暗环境下进行图像质量评价和亮环境下进行图像质量评价选取的图像质量指标可不一样。

可选地，在对图像质量评价精度要求不高的情况下，可用一个图像质量评价指标进行评价，例如，以熵对待处理图像进行图像质量评价值，可认为熵越大，则说明图像质量越好，相反地，熵越小，则说明图像质量越差。

可选地，在对图像质量评价精度要求较高的情况下，可以采用多个图像质量评价指标对图像进行评价，在多个图像质量评价指标对图像进行图像质量评价时，可设置该多个图像质量评价指标中每一图像质量评价指标的权重，可得到多个图像质量评价值，根据该多个图像质量评价值及其对应的权重可得到最终的图像质量评价值，例如，三个图像质量评价指标分别为：A指标、B指标和C指标，A的权重为a1，B的权重为a2，C的权重为a3，采用A、B和C对某一图像进行图像质量评价时，A对应的图像质量评价值为b1，B对应的图像质量评价值为b2，C对应的图像质量评价值为b3，那么，最后的图像质量评价值＝a1b1+a2b2+a3b3。通常情况下，图像质量评价值越大，说明图像质量越好。

可以看出，本发明实施例中，控制摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给AP，控制AP在摄像头的检测结果为用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知虹膜识别装置进行虹膜采集，控制虹膜识别装置获取虹膜图像，并将虹膜图像发送给AP，控制AP将虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在虹膜图像与预设虹膜模板之间的匹配值大于第一识别阈值时，执行下一解锁流程，因而，在眯眼状态下，可降低虹膜识别阈值，进而，在不影响安全性的情况下，虹膜识别通过率提高，提升了多生物识别的效率。

图1H从移动终端100的内部处理流程说明了本发明实施例涉及的主要处理过程。其中，具体参见如下步骤F1-F4：

F1、摄像头120检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给AP110；

F2、AP110在摄像头120的检测结果为用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知虹膜识别装置130进行虹膜采集；

F3、虹膜识别装置130获取虹膜图像，并将虹膜图像发送给AP110；

F4、AP110将虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在匹配成功时，执行下一解锁流程。

请参阅图2，为本发明实施例提供的一种解锁控制方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的解锁控制方法，应用于包括虹膜识别装置、环境光传感器、摄像头以及应用处理器AP的移动终端，其实物图以及结构图可参见图1A-图1D，包括以下步骤：

201、通过所述环境光传感器获取环境光线强度值，并将所述环境光强度值发送给所述AP。

其中，移动终端可安装有环境光传感器，该环境光传感器可用于检测环境光线强度，进而，可获取环境光线强度值。

202、控制所述AP在所述环境光线强度值大于预设光强阈值时，通知所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态。

其中，预设光强阈值可由用户自行设置或者系统默认。在环境光线强度值小于或等于预设光强阈值时，可不执行步骤203。具体应用中，往往在强光环境下，用户眯眼可能性较大，因而，在强光环境下，可执行本发明实施例。

203、控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP。

204、控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集。

205、控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP。

206、控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

其中，上述步骤203-步骤206的具体描述可参照图1E所描述的解锁控制方法的对应步骤，在此不再赘述。

可以看出，本发明实施例中，通过环境光传感器获取环境光线强度值，并将所述环境光强度值发送给AP，控制AP在环境光线强度值大于预设光强阈值时，通知摄像头检测用户是否处于眯眼状态，控制摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给AP，控制AP在摄像头的检测结果为用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知虹膜识别装置进行虹膜采集，控制虹膜识别装置获取虹膜图像，并将虹膜图像发送给AP，控制AP将虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在虹膜图像与预设虹膜模板之间的匹配值大于第一识别阈值时，执行下一解锁流程，因而，在眯眼状态下，可降低虹膜识别阈值，进而，在不影响安全性的情况下，虹膜识别通过率提高，提升了多生物识别的效率。

请参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种移动终端，包括：应用处理器AP和存储器，当然，移动终端还包括虹膜识别装置、摄像头；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP；

控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

在一个可能的示例中，在所述检测用户是否处于眯眼状态方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

控制所述摄像头确定当前人眼图像面积大小，在所述面积大小处于第一预设范围，则确认所述用户处于眯眼状态。

在一个可能的示例中，在所述降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

控制所述AP计算所述当前人眼图像的面积大小与预设人眼图像的面积大小之间的比例值，根据所述比例值降低所述虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值。

在一个可能的示例中，在所述检测用户是否处于眯眼状态方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

控制所述摄像头获取当前人眼图像，对所述当前人眼图像进行轮廓提取，得到一个闭合轮廓，所述闭合轮廓由第一弧线和第二弧线构成，确定所述第一弧线与所述第二弧线之间的最大竖直距离，在所述最大竖直距离处于第二预设范围时，确认所述用户处于眯眼状态。

在一个可能的示例中，在所述控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：

控制所述虹膜识别装置对虹膜区域进行聚焦，对聚焦后的所述虹膜区域进行变焦处理，得到所述虹膜图像。

在一个可能的示例中，所述移动终端还设置有环境光传感器，所述程序还还包括用于执行以下步骤的指令：

通过所述环境光传感器获取环境光线强度值，并将所述环境光强度值发送给所述AP，并在所述环境光线强度值大于预设光强阈值时，通知所述摄像头执行所述检测用户是否处于眯眼状态的步骤。

请参阅图4A，图4A是本实施例提供的一种解锁控制装置的结构示意图。该解锁控制装置应用于移动终端，解锁控制装置包括检测单元401、降低单元402、第一获取单元403、匹配单元404和执行单元405，其中，

所述检测单元401，用于控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP；

所述降低单元402，用于控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

所述第一获取单元403，用于控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

所述匹配单元404，用于控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配；

所述执行单元405，用于控制所述AP在所述匹配单元404的匹配结果为所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

可选地，所述检测单元401具体用于：

控制所述摄像头确定当前人眼图像面积大小，在所述面积大小处于第一预设范围，则确认所述用户处于眯眼状态。

可选地，如图4B，图4B是图4A所描述的解锁控制装置的降低单元402的具体细节结构，所述降低单元402可包括：计算模块4021和降低模块4022，具体如下：

计算模块4021，用于控制所述AP计算所述当前人眼图像的面积大小与预设人眼图像的面积大小之间的比例值；

降低模块4022，用于，根据所述比例值降低所述虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值。

可选地，如图4C，图4C是图4A所描述的解锁控制装置的检测单元401的具体细节结构，所述检测单元401可包括：获取模块4011、提取模块4012、确定模块4013，具体如下：

获取模块4011，用于控制所述摄像头获取当前人眼图像；

提取模块4012，用于对所述当前人眼图像进行轮廓提取，得到一个闭合轮廓，所述闭合轮廓由第一弧线和第二弧线构成；

确定模块4013，用于确定所述第一弧线与所述第二弧线之间的最大竖直距离，在所述最大竖直距离处于第二预设范围时，确认所述用户处于眯眼状态。

可选地，如图4D，图4D是图4A所描述的解锁控制装置的第一获取单元403的具体细节结构，所述第一获取单元403可包括：聚焦模块4031和处理模块4032，具体如下：

聚焦模块4031，用于控制所述虹膜识别装置对虹膜区域进行聚焦；

处理模块4032，用于，对聚焦后的所述虹膜区域进行变焦处理，得到所述虹膜图像。

可选地，如图4E，图4E为图4A所描述的解锁控制装置的变型结构，所述装置还可包括：第二获取单元406，具体如下：

第二获取单元406，用于通过所述环境光传感器获取环境光线强度值，并将所述环境光强度值发送给所述AP，并在所述环境光线强度值大于预设光强阈值时，通知所述检测单元401控制所述摄像头执行所述检测用户是否处于眯眼状态的步骤。

可以看出，本发明实施例中所描述的解锁控制装置，控制摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给AP，控制AP在摄像头的检测结果为用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知虹膜识别装置进行虹膜采集，控制虹膜识别装置获取虹膜图像，并将虹膜图像发送给AP，控制AP将虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在虹膜图像与预设虹膜模板之间的匹配值大于第一识别阈值时，执行下一解锁流程，因而，在眯眼状态下，可降低虹膜识别阈值，进而，在不影响安全性的情况下，虹膜识别通过率提高，提升了多生物识别的效率。

可以理解的是，本实施例的解锁控制装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了另一种移动终端，如图5所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该移动终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备，以移动终端为手机为例：

图5示出的是与本发明实施例提供的移动终端相关的手机的部分结构的框图。参考图5，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路910、存储器920、输入单元930、传感器950、音频电路960、无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)模块970、应用处理器AP980、以及电源990等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图5对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

输入单元930可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元930可包括触控显示屏933、多生物识别装置931以及其他输入设备932。多生物识别装置931具体结构组成可参照上述描述，在此不过多赘述。输入单元930还可以包括其他输入设备932。具体地，其他输入设备932可以包括但不限于物理按键、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

其中，所述AP980，用于执行如下步骤：

控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP；

控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

AP980是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器920内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器920内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，AP980可包括一个或多个处理单元，该处理单元可为人工智能芯片、量子芯片；优选的，AP980可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到AP980中。

此外，存储器920可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

RF电路910可用于信息的接收和发送。通常，RF电路910包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路910还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobilecommunication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。

手机还可包括至少一种传感器950，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节触控显示屏的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭触控显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路960、扬声器961，传声器962可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路960可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器961，由扬声器961转换为声音信号播放；另一方面，传声器962将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路960接收后转换为音频数据，再将音频数据播放AP980处理后，经RF电路910以发送给比如另一手机，或者将音频数据播放至存储器920以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块970可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图5示出了WiFi模块970，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

手机还包括给各个部件供电的电源990(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与AP980逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

前述图1E或图2所示的实施例中，各步骤方法流程可以基于该手机的结构实现。

前述图3、图4A～图4E所示的实施例中，各单元功能可以基于该手机的结构实现。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种解锁控制方法的部分或全部步骤。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种解锁控制方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (11)

1.一种解锁控制方法，其特征在于，应用于包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP的移动终端，所述方法包括：

控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP；包括控制所述摄像头确定当前人眼图像面积大小；控制所述摄像头在所述面积大小处于第一预设范围，则确认所述用户处于眯眼状态；

控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，包括控制所述AP计算所述当前人眼图像的面积大小与预设人眼图像的面积大小之间的比例值；控制所述AP根据所述比例值降低所述虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值；通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程；

所述控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，包括控制所述AP采用多尺度分解算法对所述虹膜图像进行多尺度分解，得到所述虹膜图像的第一高频分量图像，并对所述第一高频分量图像进行特征提取，得到第一特征集；

控制所述AP采用所述多尺度分解算法对所述预设虹膜模板进行多尺度分解，得到所述预设虹膜模板的第二高频分量图像，并对所述第二高频分量图像进行特征提取，得到第二特征集；

控制所述AP对所述第一特征集和所述第二特征集进行筛选，得到第一稳定特征集和第二稳定特征集；

控制所述AP将所述第一稳定特征集与所述第二稳定特征集进行特征匹配，并在所述第一稳定特征集与所述第二稳定特征集之间匹配的特征点数目大于预设数量阈值时，确认所述虹膜图像与预设虹膜模板匹配成功。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，包括：

控制所述摄像头获取当前人眼图像，对所述当前人眼图像进行轮廓提取，得到一个闭合轮廓，所述闭合轮廓由第一弧线和第二弧线构成，确定所述第一弧线与所述第二弧线之间的最大竖直距离，在所述最大竖直距离处于第二预设范围时，确认所述用户处于眯眼状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，包括：

控制所述虹膜识别装置对虹膜区域进行聚焦，对聚焦后的所述虹膜区域进行变焦处理，得到所述虹膜图像。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述移动终端还设置有环境光传感器，所述方法还包括：

通过所述环境光传感器获取环境光线强度值，并将所述环境光强度值发送给所述AP，并在所述环境光线强度值大于预设光强阈值时，通知所述摄像头执行所述检测用户是否处于眯眼状态的步骤。

5.一种移动终端，其特征在于，包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP，其中：

所述摄像头，用于检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP，包括控制所述摄像头确定当前人眼图像面积大小；控制所述摄像头在所述面积大小处于第一预设范围，则确认所述用户处于眯眼状态；

所述AP，用于在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，包括控制所述AP计算所述当前人眼图像的面积大小与预设人眼图像的面积大小之间的比例值；控制所述AP根据所述比例值降低所述虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值；通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

所述虹膜识别装置，用于获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

所述AP，还用于将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，并在所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程；

所述将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，包括采用多尺度分解算法对所述虹膜图像进行多尺度分解，得到所述虹膜图像的第一高频分量图像，并对所述第一高频分量图像进行特征提取，得到第一特征集；

采用所述多尺度分解算法对所述预设虹膜模板进行多尺度分解，得到所述预设虹膜模板的第二高频分量图像，并对所述第二高频分量图像进行特征提取，得到第二特征集；

对所述第一特征集和所述第二特征集进行筛选，得到第一稳定特征集和第二稳定特征集；

将所述第一稳定特征集与所述第二稳定特征集进行特征匹配，并在所述第一稳定特征集与所述第二稳定特征集之间匹配的特征点数目大于预设数量阈值时，确认所述虹膜图像与预设虹膜模板匹配成功。

6.根据权利要求5所述的移动终端，其特征在于，在所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态方面，所述摄像头具体用于：

获取当前人眼图像，对所述当前人眼图像进行轮廓提取，得到一个闭合轮廓，所述闭合轮廓由第一弧线和第二弧线构成，确定所述第一弧线与所述第二弧线之间的最大竖直距离，在所述最大竖直距离处于第二预设范围时，确认所述用户处于眯眼状态。

7.根据权利要求5至6任一项所述的移动终端，其特征在于，在所述虹膜识别装置获取虹膜图像，包括：

控制所述虹膜识别装置对虹膜区域进行聚焦，对聚焦后的所述虹膜区域进行变焦处理，得到所述虹膜图像。

8.根据权利要求5至6任一项所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括环境光传感器；

所述环境光传感器具体用于：

通过所述环境光传感器获取环境光线强度值，并将所述环境光强度值发送给所述AP，并在所述环境光线强度值大于预设光强阈值时，通知所述摄像头执行所述检测用户是否处于眯眼状态的步骤。

9.一种解锁控制装置，其特征在于，应用于包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP的移动终端，所述解锁控制装置包括：检测单元、降低单元、第一获取单元、匹配单元和执行单元，其中，

所述检测单元，用于控制所述摄像头检测用户是否处于眯眼状态，并将检测结果发送给所述AP，包括控制所述摄像头确定当前人眼图像面积大小；控制所述摄像头在所述面积大小处于第一预设范围，则确认所述用户处于眯眼状态；

所述降低单元，用于控制所述AP在所述摄像头的检测结果为所述用户处于眯眼状态时，降低虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值，包括控制所述AP计算所述当前人眼图像的面积大小与预设人眼图像的面积大小之间的比例值；控制所述AP根据所述比例值降低所述虹膜识别操作对应的识别阈值，得到第一识别阈值；通知所述虹膜识别装置进行虹膜采集；

所述第一获取单元，用于控制所述虹膜识别装置获取虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述AP；

所述匹配单元，用于控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配；所述控制所述AP将所述虹膜图像与预设虹膜模板进行匹配，包括控制所述AP采用多尺度分解算法对所述虹膜图像进行多尺度分解，得到所述虹膜图像的第一高频分量图像，并对所述第一高频分量图像进行特征提取，得到第一特征集；

控制所述AP采用所述多尺度分解算法对所述预设虹膜模板进行多尺度分解，得到所述预设虹膜模板的第二高频分量图像，并对所述第二高频分量图像进行特征提取，得到第二特征集；

控制所述AP对所述第一特征集和所述第二特征集进行筛选，得到第一稳定特征集和第二稳定特征集；

控制所述AP将所述第一稳定特征集与所述第二稳定特征集进行特征匹配，并在所述第一稳定特征集与所述第二稳定特征集之间匹配的特征点数目大于预设数量阈值时，确认所述虹膜图像与预设虹膜模板匹配成功；

所述执行单元，用于控制所述AP在所述匹配单元的匹配结果为所述虹膜图像与所述预设虹膜模板之间的匹配值大于所述第一识别阈值时，执行下一解锁流程。

10.一种移动终端，其特征在于，包括：应用于包括虹膜识别装置、摄像头以及应用处理器AP和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述AP执行，所述程序包括用于如权利要求1-4任一项方法的指令。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-4任一项所述的方法。

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