本公開涉及指紋識別技術領域，尤其涉及一種指紋識別測試方法及裝置。

背景技術：

指紋識別技術已經(jīng)是智能手機上的主流技術。在智能手機上，指紋技術主要用于指紋解鎖，指紋支付等功能。解鎖和支付都是對安全性有極高要求的功能，所以指紋識別技術定義了兩個指標來定義安全性，一個是FAR，即錯誤手指正確解鎖的概率，對FAR的要求一般是要低于五萬分之一。還有一個是FRR，即正確的手指識別錯誤的概率，F(xiàn)RR一般要求低于百分之三。

由于指紋模組供應商有很多家，目前所有的廠商都是基于PC開發(fā)FARFRR計算工具，用手機上的軟件調(diào)用指紋模組采集指紋圖像，然后把圖像拷貝到PC，用工具軟件進行計算來確認是否滿足指標要求。

現(xiàn)有方案的缺點是：

1.PC上軟件不透明，無法確認計算流程的正確性，可能有些廠商為了通過驗收估計在軟件上作弊。

2.PC上軟件計算過程中用到的算法無法及時和手機上的指紋算法同步更新。由于在項目開發(fā)和維護過程中，指紋識別算法可能會數(shù)次進行優(yōu)化和升級，但PC上軟件很少會同步更新，那么新的優(yōu)化是否會對FARFRR是否有影響就無法確認。

技術實現(xiàn)要素：

本公開實施例提供一種用于移動終端的指紋識別測試方法及裝置，包括如下技術方案：

根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種指紋識別測試方法，用于移動終端，包括：

應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令時，經(jīng)中間層發(fā)送所述測試指令至硬件實現(xiàn)層；

硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令后，采集指紋圖像信息，并調(diào)用算法庫中的預設算法根據(jù)算法庫中的指紋參數(shù)進行指紋圖像信息識別，以計算指紋識別的出錯率；

硬件實現(xiàn)層將所述指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至所述應用層；

應用層輸出所述指紋識別出錯率。

在一個實施例中，在所述應用層、所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層中均設置有擴展接口，通過所述擴展接口實現(xiàn)所述應用層和所述中間層之間的相互通信、及實現(xiàn)所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層之間的相互通信。

在一個實施例中，所述硬件實現(xiàn)層采集指紋圖像信息，包括：

通過所述移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息；或者

從安全數(shù)碼卡中采集指紋圖像信息。

在一個實施例中，應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令之前，還包括：

所述硬件實現(xiàn)層通過所述移動終端的圖像采集裝置進行指紋圖像采集，并將采集的指紋圖像信息存儲到安全數(shù)碼卡中。

在一個實施例中，在硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令，通過所述移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息后，還包括：

將采集的指紋圖像保存到安全數(shù)碼卡中。

在一個實施例中，所述指紋識別的出錯率包括拒識率和/或誤識率。

在一個實施例中，所述方法還包括：

應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令后，確定是否經(jīng)所述中間層成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層；

在確定未成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層時，輸出報錯提示信息，所述報錯提示信息用于提示用戶檢查所述擴展接口是否存在。

在一個實施例中，所述方法還包括：

接收輸入的參數(shù)設置命令；

根據(jù)所述參數(shù)設置命令，設置算法庫中的預設算法和指紋參數(shù)。

根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種指紋識別測試裝置，用于移動終端，包括：

第一發(fā)送模塊，用于控制應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令時，經(jīng)中間層發(fā)送所述測試指令至硬件實現(xiàn)層；

處理模塊，用于控制所述硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令后，采集指紋圖像信息，并調(diào)用算法庫中的預設算法根據(jù)算法庫中的指紋參數(shù)進行指紋圖像信息識別，以計算指紋識別的出錯率；

第二發(fā)送模塊，用于控制所述硬件實現(xiàn)層將所述指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至所述應用層；

輸出模塊，用于控制所述應用層輸出所述指紋識別出錯率。

在一個實施例中，在所述應用層、所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層中均設置有擴展接口，通過所述擴展接口實現(xiàn)所述應用層和所述中間層之間的相互通信、及實現(xiàn)所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層之間的相互通信。

在一個實施例中，所述處理模塊包括：

采集子模塊，用于通過所述移動終端的圖像采集裝置采集所述指紋圖像信息；或者

獲取子模塊，用于從安全數(shù)碼卡中采集所述指紋圖像信息。

在一個實施例中，所述裝置還包括：

存儲模塊，用于應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令之前，所述硬件實現(xiàn)層通過所述移動終端的圖像采集裝置進行指紋圖像采集，并將采集的指紋圖像信息存儲到安全數(shù)碼卡中。

在一個實施例中，所述裝置還包括：

保存模塊，用于在硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令，通過所述移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息后，將采集的指紋圖像保存到安全數(shù)碼卡中。

在一個實施例中，所述指紋識別的出錯率包括拒識率和/或誤識率。

在一個實施例中，所述裝置還包括：

確定模塊，用于當所述應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令后，確定是否經(jīng)所述中間層成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層；

提示模塊，用于在確定未成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層時，輸出報錯提示信息，所述報錯提示信息用于提示用戶檢查所述擴展接口是否存在。

在一個實施例中，所述裝置還包括：

接收模塊，用于接收輸入的參數(shù)設置命令；

設置模塊，用于根據(jù)所述參數(shù)設置命令，設置算法庫中的預設算法和指紋參數(shù)。

根據(jù)本公開實施例的第三方面，提供一種指紋識別測試裝置，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為：

應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令時，經(jīng)中間層發(fā)送所述測試指令至硬件實現(xiàn)層；

硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令后，采集指紋圖像信息，并調(diào)用算法庫中的預設算法根據(jù)算法庫中的指紋參數(shù)進行指紋圖像信息識別，以計算指紋識別的出錯率；

硬件實現(xiàn)層將所述指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至所述應用層；

應用層輸出所述指紋識別出錯率。

本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：

上述技術方案，可以實現(xiàn)在移動終端上計算指紋識別的出錯率，即計算指紋識別的拒識率和/或誤識率，這樣，不再需要在PC端進行指紋識別的出錯率計算，從而可以避免PC軟件無法實時更新算法庫導致無法確認最新算法優(yōu)化和升級是否滿足FAR/FRR規(guī)范，并且可以兼容所有供應商，實現(xiàn)跨平臺應用。

應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

附圖說明

此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。

圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種指紋識別測試方法的流程圖。

圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的一種指紋識別測試方法中步驟S102的流程圖。

圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種指紋識別測試方法中步驟S102的流程圖。

圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種指紋識別測試方法的流程圖。

圖5是根據(jù)一示例性實施例示出的又一種指紋識別測試方法的流程圖。

圖6是根據(jù)一示例性實施例示出的一種指紋識別測試裝置的框圖。

圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的一種指紋識別測試裝置中處理模塊的框圖。

圖8是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種指紋識別測試裝置框圖。

圖9是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種指紋識別測試裝置中處理模塊的框圖。

圖10是根據(jù)一示例性實施例示出的又一種指紋識別測試裝置框圖。

圖11是根據(jù)一示例性實施例示出的再一種指紋識別測試裝置框圖。

圖12是根據(jù)一示例性實施例示出的再一種指紋識別測試裝置框圖。

圖13是根據(jù)一示例性實施例示出的一種用于指紋識別測試裝置的框圖。

具體實施方式

這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種指紋識別測試方法的流程圖。

本公開實施例提供了一種指紋識別測試方法，該方法可用于移動終端設備中，如圖1所示，該方法包括步驟S101-S104：

在步驟S101中，應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令時，經(jīng)中間層發(fā)送測試指令至硬件實現(xiàn)層；

在步驟S102中，硬件實現(xiàn)層接收到測試指令后，采集指紋圖像信息，并調(diào)用算法庫中的預設算法根據(jù)算法庫中的指紋參數(shù)進行指紋圖像信息識別，以計算指紋識別的出錯率；

硬件實現(xiàn)層接收到應用層發(fā)送的測試指令后，根據(jù)算法庫中的預設算法采集指紋圖像信息，如根據(jù)算法庫中配置的每個手指的圖像采集次數(shù)、采集手指數(shù)、用戶構造模板的圖像數(shù)等根據(jù)采集人序號、左右手和手指序號等進行指紋圖像信息采集。

這樣，基于移動終端中的算法庫直接驗證指紋識別的出錯率的正確性，確保了測試用的算法庫就是用戶所用的算法庫。

在步驟S103中，硬件實現(xiàn)層將指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至應用層；

在步驟S104中，應用層輸出指紋識別出錯率。

硬件實現(xiàn)層在計算處指紋識別的出錯率之后，將指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至應用層，應用層輸出指紋識別出錯率，這樣，測試人員可以直接在移動終端上查看指紋識別出錯率。其中，輸出指紋識別出錯率時，可以在測試工具的界面顯示出來，當然，還可以以log的方式打印出來。

在一個實施例中，指紋識別的出錯率包括拒識率和/或誤識率。即指紋識別的出錯率包括FAR和FRR。

在一個實施例中，在應用層、中間層和硬件實現(xiàn)層中均設置有擴展接口，通過擴展接口實現(xiàn)應用層和中間層之間的相互通信、及實現(xiàn)中間層和硬件實現(xiàn)層之間的相互通信。

其中，擴展接口可以采用移動終端通用的標準擴展接口，從而實現(xiàn)在所有移動終端上均可以采用本公開的技術方案。

通過上述技術方案，可以實現(xiàn)在移動終端上計算指紋識別的出錯率，即計算指紋識別的拒識率和/或誤識率，這樣，不再需要在PC端進行指紋識別的出錯率計算，從而可以避免PC軟件無法實時更新算法庫導致無法確認最新算法優(yōu)化和升級是否滿足FAR/FRR規(guī)范，并且可以兼容所有供應商，實現(xiàn)跨平臺應用。

圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的一種指紋識別測試方法中步驟S102的流程圖。

如圖2所示，在一個實施例中，上述步驟S102中硬件實現(xiàn)層采集指紋圖像信息，包括步驟S201：

在步驟S201中，通過移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息。

在該實施例中，在硬件實現(xiàn)層接收到應用層發(fā)送的指紋識別出錯率的測試指令時，可以直接通過調(diào)用移動終端上的圖像采集裝置采集指紋圖像信息，進而對采集的指紋圖像信息進行識別。

在一個實施例中，在硬件實現(xiàn)層接收到測試指令，通過移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息后，還包括：

將采集的指紋圖像保存到安全數(shù)碼卡中。

在該實施例中，移動終端的圖像采集裝置在采集了指紋圖像信息之后，可以將其存儲到安全數(shù)碼卡中，從而方便測試人員分析指紋圖像信息。

當然，除了通過圖像采集裝置采集指紋圖像信息之外，還可以根據(jù)離線指紋圖像數(shù)據(jù)直接計算指紋識別出錯率。

圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種指紋識別測試方法中步驟S102的流程圖。

如圖3所示，在一個實施例中，上述步驟S102中硬件實現(xiàn)層采集指紋圖像信息，包括步驟S301：

在步驟S301中，從安全數(shù)碼卡中采集指紋圖像信息。

在該實施例中，測試人員可以直接將一組測試數(shù)據(jù)放置到安全數(shù)碼卡中，這樣，移動終端即可根據(jù)該測試數(shù)據(jù)直接計算指紋識別出錯率，從而方便測試人員進行測試。

在一個實施例中，應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令之前，還包括：

硬件實現(xiàn)層通過移動終端的圖像采集裝置進行指紋圖像采集，并將采集的指紋圖像信息存儲到安全數(shù)碼卡中。

在該實施例中，測試人員可以事先將指紋圖像信息存儲到安全數(shù)碼卡中，從而便于直接根據(jù)存儲好的指紋圖像信息計算指紋識別出錯率。

圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種指紋識別測試方法的流程圖。

如圖4所示，在一個實施例中，上述方法還包括步驟S401-S402：

在步驟S401中，應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令后，確定是否經(jīng)中間層成功發(fā)送測試指令至硬件實現(xiàn)層；

在步驟S402中，在確定未成功發(fā)送測試指令至硬件實現(xiàn)層時，輸出報錯提示信息，報錯提示信息用于提示用戶檢查擴展接口是否存在。

在該實施例中，如果應用層不能成功發(fā)送測試指令至硬件實現(xiàn)層，則輸出報錯提示信息，從而提示用戶檢查擴展接口是否存在。

圖5是根據(jù)一示例性實施例示出的又一種指紋識別測試方法的流程圖。

如圖5所示，在一個實施例中，方法還包括步驟S501-S502：

在步驟S501中，接收輸入的參數(shù)設置命令；

在步驟S502中，根據(jù)參數(shù)設置命令，設置算法庫中的預設算法和指紋參數(shù)。

在該實施例中，廠商或者測試人員可以預先設置算法庫中的預設算法和指紋參數(shù)，從而便于后續(xù)進行指紋識別出錯率的計算時進行使用。

下述為本公開裝置實施例，可以用于執(zhí)行本公開方法實施例。

圖6是根據(jù)一示例性實施例示出的一種指紋識別測試裝置的框圖，該裝置可以通過軟件、硬件或者兩者的結合實現(xiàn)成為移動終端設備的部分或者全部。如圖6所示，該指紋識別測試裝置包括：

第一發(fā)送模塊61，被配置為控制應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令時，經(jīng)中間層發(fā)送所述測試指令至硬件實現(xiàn)層；

處理模塊62，被配置為控制所述硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令后，采集指紋圖像信息，并調(diào)用算法庫中的預設算法根據(jù)算法庫中的指紋參數(shù)進行指紋圖像信息識別，以計算指紋識別的出錯率；

硬件實現(xiàn)層接收到應用層發(fā)送的測試指令后，根據(jù)算法庫中的預設算法采集指紋圖像信息，如根據(jù)算法庫中配置的每個手指的圖像采集次數(shù)、采集手指數(shù)、用戶構造模板的圖像數(shù)等根據(jù)采集人序號、左右手和手指序號等進行指紋圖像信息采集。

這樣，基于移動終端中的算法庫直接驗證指紋識別的出錯率的正確性，確保了測試用的算法庫就是用戶所用的算法庫。

第二發(fā)送模塊63，被配置為控制所述硬件實現(xiàn)層將所述指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至所述應用層；

輸出模塊64，被配置為控制所述應用層輸出所述指紋識別出錯率。

硬件實現(xiàn)層在計算處指紋識別的出錯率之后，將指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至應用層，應用層輸出指紋識別出錯率，這樣，測試人員可以直接在移動終端上查看指紋識別出錯率。其中，輸出指紋識別出錯率時，可以在測試工具的界面顯示出來，當然，還可以以log的方式打印出來。

在一個實施例中，所述指紋識別的出錯率包括拒識率和/或誤識率。即指紋識別的出錯率包括FAR和FRR。

在一個實施例中，在所述應用層、所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層中均設置有擴展接口，通過所述擴展接口實現(xiàn)所述應用層和所述中間層之間的相互通信、及實現(xiàn)所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層之間的相互通信。

其中，擴展接口可以采用移動終端通用的標準擴展接口，從而實現(xiàn)在所有移動終端上均可以采用本公開的技術方案。

通過上述技術方案，可以實現(xiàn)在移動終端上計算指紋識別的出錯率，即計算指紋識別的拒識率和/或誤識率，這樣，不再需要在PC端進行指紋識別的出錯率計算，從而可以避免PC軟件無法實時更新算法庫導致無法確認最新算法優(yōu)化和升級是否滿足FAR/FRR規(guī)范，并且可以兼容所有供應商，實現(xiàn)跨平臺應用。

圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的一種指紋識別測試裝置中處理模塊的框圖。

如圖7所示，在一個實施例中，所述處理模塊62包括：

采集子模塊71，被配置為通過所述移動終端的圖像采集裝置采集所述指紋圖像信息。

在該實施例中，在硬件實現(xiàn)層接收到應用層發(fā)送的指紋識別出錯率的測試指令時，可以直接通過調(diào)用移動終端上的圖像采集裝置采集指紋圖像信息，進而對采集的指紋圖像信息進行識別。

圖8是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種指紋識別測試裝置框圖。

如圖8所示，在一個實施例中，上述裝置還包括：

保存模塊81，被配置為在硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令，通過所述移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息后，將采集的指紋圖像保存到安全數(shù)碼卡中。

在該實施例中，移動終端的圖像采集裝置在采集了指紋圖像信息之后，可以將其存儲到安全數(shù)碼卡中，從而方便測試人員分析指紋圖像信息。

當然，除了通過圖像采集裝置采集指紋圖像信息之外，還可以根據(jù)離線指紋圖像數(shù)據(jù)直接計算指紋識別出錯率。

圖9是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種指紋識別測試裝置中處理模塊的框圖。

如圖9所示，在一個實施例中，所述處理模塊62包括：

獲取子模塊91，被配置為從安全數(shù)碼卡中采集所述指紋圖像信息。

在該實施例中，測試人員可以直接將一組測試數(shù)據(jù)放置到安全數(shù)碼卡中，這樣，移動終端即可根據(jù)該測試數(shù)據(jù)直接計算指紋識別出錯率，從而方便測試人員進行測試。

圖10是根據(jù)一示例性實施例示出的又一種指紋識別測試裝置框圖。

如圖10所示，在一個實施例中，上述裝置還包括：

存儲模塊1001，被配置為應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令之前，所述硬件實現(xiàn)層通過所述移動終端的圖像采集裝置進行指紋圖像采集，并將采集的指紋圖像信息存儲到安全數(shù)碼卡中。

在該實施例中，測試人員可以事先將指紋圖像信息存儲到安全數(shù)碼卡中，從而便于直接根據(jù)存儲好的指紋圖像信息計算指紋識別出錯率。

圖11是根據(jù)一示例性實施例示出的再一種指紋識別測試裝置框圖。

如圖11所示，在一個實施例中，上述裝置還包括：

確定模塊1101，被配置為當所述應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令后，確定是否經(jīng)所述中間層成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層；

提示模塊1102，被配置為在確定未成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層時，輸出報錯提示信息，所述報錯提示信息用于提示用戶檢查所述擴展接口是否存在。

在該實施例中，如果應用層不能成功發(fā)送測試指令至硬件實現(xiàn)層，則輸出報錯提示信息，從而提示用戶檢查擴展接口是否存在。

圖12是根據(jù)一示例性實施例示出的再一種指紋識別測試裝置框圖。

如圖12所示，在一個實施例中，上述裝置還包括：

接收模塊1201，被配置為接收輸入的參數(shù)設置命令；

設置模塊1202，被配置為根據(jù)所述參數(shù)設置命令，設置算法庫中的預設算法和指紋參數(shù)。

在該實施例中，廠商或者測試人員可以預先設置算法庫中的預設算法和指紋參數(shù)，從而便于后續(xù)進行指紋識別出錯率的計算時進行使用。

根據(jù)本公開實施例的第三方面，提供一種指紋識別測試裝置，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為：

應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令時，經(jīng)中間層發(fā)送所述測試指令至硬件實現(xiàn)層；

硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令后，采集指紋圖像信息，并調(diào)用算法庫中的預設算法根據(jù)算法庫中的指紋參數(shù)進行指紋圖像信息識別，以計算指紋識別的出錯率；

硬件實現(xiàn)層將所述指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至所述應用層；

應用層輸出所述指紋識別出錯率。

上述處理器還可被配置為：

在所述應用層、所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層中均設置有擴展接口，通過所述擴展接口實現(xiàn)所述應用層和所述中間層之間的相互通信、及實現(xiàn)所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層之間的相互通信。

上述處理器還可被配置為：

所述硬件實現(xiàn)層采集指紋圖像信息，包括：

通過所述移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息；或者

從安全數(shù)碼卡中采集指紋圖像信息。

上述處理器還可被配置為：

應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令之前，還包括：

所述硬件實現(xiàn)層通過所述移動終端的圖像采集裝置進行指紋圖像采集，并將采集的指紋圖像信息存儲到安全數(shù)碼卡中。

上述處理器還可被配置為：

在硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令，通過所述移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息后，還包括：

將采集的指紋圖像保存到安全數(shù)碼卡中。

上述處理器還可被配置為：

所述指紋識別的出錯率包括拒識率和/或誤識率。

上述處理器還可被配置為：

應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令后，確定是否經(jīng)所述中間層成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層；

在確定未成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層時，輸出報錯提示信息，所述報錯提示信息用于提示用戶檢查所述擴展接口是否存在。

上述處理器還可被配置為：

接收輸入的參數(shù)設置命令；

根據(jù)所述參數(shù)設置命令，設置算法庫中的預設算法和指紋參數(shù)。

圖13是根據(jù)一示例性實施例示出的一種用于指紋識別測試裝置的框圖，該裝置適用于移動終端設備。例如，裝置1300可以是移動電話，計算機，數(shù)字廣播終端，消息收發(fā)設備，游戲控制臺，平板設備，醫(yī)療設備，健身設備，個人數(shù)字助理等。

裝置1300可以包括以下一個或多個組件：處理組件1302，存儲器1304，電源組件1306，多媒體組件1308，音頻組件1310，輸入/輸出(I/O)的接口1312，傳感器組件1314，以及通信組件1316。

處理組件1302通?？刂蒲b置1300的整體操作，諸如與顯示，電話呼叫，數(shù)據(jù)通信，相機操作和記錄操作相關聯(lián)的操作。處理組件1302可以包括一個或多個處理器1320來執(zhí)行指令，以完成上述的方法的全部或部分步驟。此外，處理組件1302可以包括一個或多個模塊，便于處理組件1302和其他組件之間的交互。例如，處理組件1302可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件1308和處理組件1302之間的交互。

存儲器1304被配置為存儲各種類型的數(shù)據(jù)以支持在設備1300的操作。這些數(shù)據(jù)的示例包括用于在裝置1300上操作的任何應用程序或方法的指令，聯(lián)系人數(shù)據(jù)，電話簿數(shù)據(jù)，消息，圖片，視頻等。存儲器1304可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設備或者它們的組合實現(xiàn)，如靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)，電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)，可擦除可編程只讀存儲器(EPROM)，可編程只讀存儲器(PROM)，只讀存儲器(ROM)，磁存儲器，快閃存儲器，磁盤或光盤。

電源組件1306為裝置1300的各種組件提供電力。電源組件1306可以包括電源管理系統(tǒng)，一個或多個電源，及其他與為裝置1300生成、管理和分配電力相關聯(lián)的組件。

多媒體組件1308包括在所述裝置1300和用戶之間的提供一個輸出接口的屏幕。在一些實施例中，屏幕可以包括液晶顯示器(LCD)和觸摸面板(TP)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可以被實現(xiàn)為觸摸屏，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關的持續(xù)時間和壓力。在一些實施例中，多媒體組件1308包括一個前置攝像頭和/或后置攝像頭。當設備1300處于操作模式，如拍攝模式或視頻模式時，前置攝像頭和/或后置攝像頭可以接收外部的多媒體數(shù)據(jù)。每個前置攝像頭和后置攝像頭可以是一個固定的光學透鏡系統(tǒng)或具有焦距和光學變焦能力。

音頻組件1310被配置為輸出和/或輸入音頻信號。例如，音頻組件1310包括一個麥克風(MIC)，當裝置1300處于操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音識別模式時，麥克風被配置為接收外部音頻信號。所接收的音頻信號可以被進一步存儲在存儲器1304或經(jīng)由通信組件1316發(fā)送。在一些實施例中，音頻組件1310還包括一個揚聲器，用于輸出音頻信號。

I/O接口1312為處理組件1302和外圍接口模塊之間提供接口，上述外圍接口模塊可以是鍵盤，點擊輪，按鈕等。這些按鈕可包括但不限于：主頁按鈕、音量按鈕、啟動按鈕和鎖定按鈕。

傳感器組件1314包括一個或多個傳感器，用于為裝置1300提供各個方面的狀態(tài)評估。例如，傳感器組件1314可以檢測到設備1300的打開/關閉狀態(tài)，組件的相對定位，例如所述組件為裝置1300的顯示器和小鍵盤，傳感器組件1314還可以檢測裝置1300或裝置1300一個組件的位置改變，用戶與裝置1300接觸的存在或不存在，裝置1300方位或加速/減速和裝置1300的溫度變化。傳感器組件1314可以包括接近傳感器，被配置用來在沒有任何的物理接觸時檢測附近物體的存在。傳感器組件1314還可以包括光傳感器，如CMOS或CCD圖像傳感器，用于在成像應用中使用。在一些實施例中，該傳感器組件1314還可以包括加速度傳感器，陀螺儀傳感器，磁傳感器，壓力傳感器或溫度傳感器。

通信組件1316被配置為便于裝置1300和其他設備之間有線或無線方式的通信。裝置1300可以接入基于通信標準的無線網(wǎng)絡，如WiFi，2G或3G，或它們的組合。在一個示例性實施例中，通信部件1316經(jīng)由廣播信道接收來自外部廣播管理系統(tǒng)的廣播信號或廣播相關信息。在一個示例性實施例中，所述通信部件1316還包括近場通信(NFC)模塊，以促進短程通信。例如，在NFC模塊可基于射頻識別(RFID)技術，紅外數(shù)據(jù)協(xié)會(IrDA)技術，超寬帶(UWB)技術，藍牙(BT)技術和其他技術來實現(xiàn)。

在示例性實施例中，裝置1300可以被一個或多個應用專用集成電路(ASIC)、數(shù)字信號處理器(DSP)、數(shù)字信號處理設備(DSPD)、可編程邏輯器件(PLD)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子組件實現(xiàn)，用于執(zhí)行上述方法。

在示例性實施例中，還提供了一種包括指令的非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，例如包括指令的存儲器1304，上述指令可由裝置1300的處理器1320執(zhí)行以完成上述方法。例如，所述非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)可以是ROM、隨機存取存儲器(RAM)、CD-ROM、磁帶、軟盤和光數(shù)據(jù)存儲設備等。

一種非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，當所述存儲介質(zhì)中的指令由裝置1300的處理器執(zhí)行時，使得裝置1300能夠執(zhí)行上述指紋識別測試方法，所述方法包括：

應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令時，經(jīng)中間層發(fā)送所述測試指令至硬件實現(xiàn)層；

硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令后，采集指紋圖像信息，并調(diào)用算法庫中的預設算法根據(jù)算法庫中的指紋參數(shù)進行指紋圖像信息識別，以計算指紋識別的出錯率；

硬件實現(xiàn)層將所述指紋識別出錯率通過中間層發(fā)送至所述應用層；

應用層輸出所述指紋識別出錯率。

在一個實施例中，在所述應用層、所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層中均設置有擴展接口，通過所述擴展接口實現(xiàn)所述應用層和所述中間層之間的相互通信、及實現(xiàn)所述中間層和所述硬件實現(xiàn)層之間的相互通信。

在一個實施例中，所述硬件實現(xiàn)層采集指紋圖像信息，包括：

通過所述移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息；或者

從安全數(shù)碼卡中采集指紋圖像信息。

在一個實施例中，應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令之前，還包括：

所述硬件實現(xiàn)層通過所述移動終端的圖像采集裝置進行指紋圖像采集，并將采集的指紋圖像信息存儲到安全數(shù)碼卡中。

在一個實施例中，在硬件實現(xiàn)層接收到所述測試指令，通過所述移動終端的圖像采集裝置采集指紋圖像信息后，還包括：

將采集的指紋圖像保存到安全數(shù)碼卡中。

在一個實施例中，所述指紋識別的出錯率包括拒識率和/或誤識率。

在一個實施例中，所述方法還包括：

應用層接收到指紋識別出錯率的測試指令后，確定是否經(jīng)所述中間層成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層；

在確定未成功發(fā)送所述測試指令至所述硬件實現(xiàn)層時，輸出報錯提示信息，所述報錯提示信息用于提示用戶檢查所述擴展接口是否存在。

在一個實施例中，所述方法還包括：

接收輸入的參數(shù)設置命令；

根據(jù)所述參數(shù)設置命令，設置算法庫中的預設算法和指紋參數(shù)。

本領域技術人員在考慮說明書及實踐這里公開的公開后，將容易想到本公開的其它實施方案。本申請旨在涵蓋本公開的任何變型、用途或者適應性變化，這些變型、用途或者適應性變化遵循本公開的一般性原理并包括本公開未公開的本技術領域中的公知常識或慣用技術手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本公開的真正范圍和精神由下面的權利要求指出。

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