1.一种指纹提取方法，其特征在于，包括：

当检测到手指触摸时，获取指纹感应区域中每个像素点的感应像素值；

根据每个所述像素点的感应像素值与预设的每个所述像素点的混合高斯背景模型，识别每个所述像素点对应的纹路特征；

根据每个所述像素点对应的纹路特征，生成所述手指的指纹图像。

2.根据权利要求1所述的指纹提取方法，其特征在于，在所述根据每个所述像素点的感应像素值与预设的每个所述像素点的混合高斯背景模型，识别每个所述像素点对应的纹路特征中，具体包括：对于每个所述像素点，判断所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型是否匹配；

当所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型匹配时，将所述像素点的纹路特征识别为凹纹路。

3.根据权利要求2所述的指纹提取方法，其特征在于，在所述根据每个所述像素点的感应像素值与预设的每个所述像素点的混合高斯背景模型，识别每个所述像素点对应的纹路特征中，还包括：当所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型不匹配时，判断所述像素点的感应像素值是否满足预设的凸纹路匹配条件；

当所述像素点的感应像素值满足所述凸纹路匹配条件时，将所述像素点的纹路特征识别为凸纹路；

当所述像素点的感应像素值不满足所述凸纹路匹配条件时，将所述像素点的纹路特征识别为所述凹纹路。

4.根据权利要求3中所述的指纹提取方法，其特征在于，所述混合高斯背景模型包括依次排列的若干个高斯成分；所述判断所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型是否匹配中，具体为：将所述像素点的感应像素值与所述若干个高斯成分依次比对，判断是否存在一个与所述像素点的感应像素值匹配的高斯成分；

其中，当存在一个与所述像素点的感应像素值匹配的高斯成分时，判定所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型匹配；当不存在与所述像素点的感应像素值相匹配的高斯成分时，判定所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型不匹配。

5.根据权利要求4所述的指纹提取方法，其特征在于，所述将所述像素点的感应像素值与所述若干个高斯成分依次比对，判断是否存在一个与所述像素点的感应像素值匹配的高斯成分中，具体包括：计算所述像素点的感应像素值与每个所述高斯成分中的样本均值的差值，并获取绝对值最小的差值作为匹配参数；

判断所述匹配参数是否小于或等于预设的第一阈值；

其中，当所述匹配参数小于或等于预设的第一阈值时，判定存在一个与所述像素点的感应像素值匹配的高斯成分；当所述匹配参数大于所述第一阈值时，判定不存在与所述像素点的感应像素值匹配的高斯成分；

所述凸纹路匹配条件包括：所述匹配参数大于预设的第二阈值；所述第二阈值大于所述第一阈值。

6.根据权利要求1中所述的指纹提取方法，其特征在于，在所述根据每个所述像素点对应的纹路特征，生成所述手指的指纹图像之后，还包括：当检测到无手指触摸时，更新每个所述像素点的混合高斯背景模型。

7.根据权利要求1所述的指纹提取方法，其特征在于，所述每个所述像素点的混合高斯背景模型的预设方式，具体包括：创建所述像素点的混合高斯模型；所述混合高斯模型包括依次排列的多个高斯成分；

根据多次获取的所述像素点的基础像素值，对所述混合高斯模型进行多次学习更新；

其中，所述像素点的基础像素值为在无手指触摸时获取；

对多次学习更新后的所述混合高斯模型中的所述多个高斯成分的权值进行归一化处理；

根据预设选取规则，从归一化处理后的所述多个高斯成分中选取若干个高斯成分，以形成所述混合高斯背景模型。

8.根据权利要求7中所述的指纹提取方法，其特征在于，所述学习更新的方式，具体包括：将所述像素点的基础像素值与依次排列的所述多个高斯成分依次比对，判断是否存在一个与所述像素点的基础像素值匹配的高斯成分；

当存在一个与所述像素点的基础像素值匹配的高斯成分时，根据预设的权值增量更新所述高斯成分的权值，并根据所述像素点的基础像素值更新所述高斯成分的样本均值与样本方差；

按照预设排序规则对所述多个高斯成分进行重新排序。

9.根据权利要求8中所述的指纹提取方法，其特征在于，在所述按照预设排序规则对所述多个高斯成分进行重新排序之前，还包括：当不存在与所述像素点的基础像素值相匹配的高斯成分时，删除所述混合高斯模型中排在最后的高斯成分；

根据所述像素点的基础像素值，在所述混合高斯模型中增加一个新的高斯成分；

根据预设的权值减量更新所述混合高斯模型中新增加的所述高斯成分以外的高斯成分的权值。

10.一种指纹提取装置，其特征在于，包括：

像素值获取模块，用于在检测到手指触摸时，获取指纹感应区域中每个像素点的感应像素值；

纹路特征识别模块，用于根据每个所述像素点的感应像素值与预设的每个所述像素点的混合高斯背景模型，识别每个所述像素点对应的纹路特征；

指纹图像生成模块，用于根据每个所述像素点对应的纹路特征，生成所述手指的指纹图像。

11.根据权利要求10所述的指纹提取装置，其特征在于，所述纹路特征识别模块包括：第一匹配单元，用于判断每个判断所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型是否相匹配；

其中，当所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型相匹配时，所述第一匹配单元将所述像素点的纹路特征识别为凹纹路。

12.根据权利要求11所述的指纹提取装置，其特征在于，所述纹路特征识别模块还包括：第二匹配单元，用于在所述第一匹配单元判定所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型不匹配时，判断所述像素点的感应像素值是否满足预设的凸纹路匹配条件；

其中，当所述像素点的感应像素值满足所述凸纹路匹配条件时，所述第二匹配单元将所述像素点的纹路特征识别为凸纹路；当所述像素点的感应像素值不满足所述凸纹路匹配条件时，所述第二匹配单元将所述像素点的纹路特征识别为所述凹纹路。

13.根据权利要求12所述的指纹提取装置，其特征在于，所述混合高斯背景模型包括依次排列的若干个高斯成分；

所述第一匹配单元具体用于将所述像素点的感应像素值与所述若干个高斯成分依次比对，判断是否存在一个与所述像素点的感应像素值相匹配的高斯成分；

其中，当存在一个与所述像素点的感应像素值相匹配的高斯成分时，所述第一匹配单元判定所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型相匹配；当不存在与所述像素点的感应像素值相匹配的高斯成分时，所述第一匹配单元判定所述像素点的感应像素值与所述像素点的混合高斯背景模型不匹配。

14.根据权利要求13所述的指纹提取装置，其特征在于，所述第一匹配单元包括：计算子单元，用于计算所述像素点的感应像素值与每个所述高斯成分中的样本均值的差值，并获取绝对值最小的差值作为所述像素点的感应像素值对应的匹配参数；

判断子单元，用于判断所述匹配参数是否小于或等于预设的第一阈值；

其中，当所述匹配参数小于或等于预设的第一阈值时，所述判断子单元判定存在一个与所述像素点的感应像素值相匹配的高斯成分；当所述匹配参数大于预设的第一阈值时，所述判断子单元判定不存在与所述像素点的感应像素值相匹配的高斯成分；

所述凸纹路匹配条件包括：所述像素点的感应像素值大于预设的第二阈值；所述第二阈值大于所述第一阈值。

15.根据权利要求10所述的指纹提取装置，其特征在于，所述指纹提取装置还包括：模型预设模块，用于在检测到无手指触摸时，更新每个所述像素点的混合高斯背景模型。

16.根据权利要求15所述的指纹提取装置，其特征在于，所述模型预设模块包括：创建单元，用于创建所述像素点的混合高斯模型；所述混合高斯模型包括依次排列的多个高斯成分；

学习更新单元，用于根据多次获取的所述像素点的基础像素值，对所述混合高斯模型进行多次学习更新；其中，所述像素点的基础像素值通过像素值获取模块在无手指触摸时获取；

归一化处理单元，用于对多次学习更新后的所述混合高斯模型中的所述多个高斯成分的权值进行归一化处理；

选取单元，用于根据预设选取规则，从归一化处理后的所述多个高斯成分中选取若干个高斯成分，以形成所述混合高斯背景模型。

17.根据权利要求16所述的指纹提取装置，其特征在于，所述学习更新单元具体包括：匹配子单元，用于将所述像素点的基础像素值与依次排列的所述多个高斯成分依次比对，判断是否存在一个与所述像素点的基础像素值匹配的高斯成分；

第一更新子单元，用于在所述匹配子单元判定存在一个与所述像素点的基础像素值匹配的高斯成分时，根据预设的权值增量更新所述高斯成分的权值，并根据所述像素点的基础像素值更新所述高斯成分的样本均值与样本方差；

排序子单元，用于按照预设排序规则对所述多个高斯成分进行重新排序。

18.根据权利要求17所述的指纹提取装置，其特征在于，所述学习更新单元还包括：第二更新子单元，用于在所述匹配子单元判定不存在与所述像素点的基础像素值匹配的高斯成分时，删除所述混合高斯模型中排在最后的高斯成分；根据所述像素点的基础像素值，在所述混合高斯模型中增加一个新的高斯成分；根据预设的权值减量更新所述混合高斯模型中新增加的所述高斯成分以外的高斯成分的权值。