屏下指纹识别技术的实现方法,光学屏下指纹解决方案

• Gabor参数介绍

λ：正弦函数波长

θ：Gabor核函数的方向

ψ：相位偏移

σ：高斯函数的标准差

γ：空间的宽高比

这几个参数后面我们在代码中会先固定写好，看下实际的效果。

• Gabor滤波流程

开发语言：Python

开源库 ：Opencv, Matplotlib, Numpy

• 示例代码：

• 实验结果

从图像看，针对局部沾水和脏污导致的纹理不清晰，经过Gabor预处理后，可以一定程度上进行纹理增强。

目前来看，几种指纹识别各有优势，经典的电容式指纹解锁速度快、识别率高、成本低、安全性较高，但比较影响全面屏手机的外观。屏幕光学指纹的解锁速度、精度都还有所欠缺，不过更具有科技感，也有发展性。指纹组这边，会秉承用户至上的理念，吸纳各种不同方案的指纹种类来增加指纹的整体可选性，满足市场上来自不同人群的需求。在指纹的算法上，也会持续扎根，加大本模块的核心竞争力。