CN109740438A - 身份验证方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种身份验证方法、装置、系统及存储介质。所述方法包括:获取用于指示用户生物特征的第一信息;根据所述第一信息确定与所述第一信息对应的第一特征值;分别确定所述第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度,其中,各个所述预设特征值为与各种预设生物特征信息对应的特征值;根据所述目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对所述用户进行身份验证。这样,可以提升身份验证的准确率,避免误识别的情况发生。
Description
技术领域
本公开涉及生物识别技术,具体地,涉及一种身份验证方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
随着信息化技术的发展,生物识别技术的应用越来越广泛,特别是基于生物特征(例如,人脸、指纹、声纹、虹膜等)进行身份验证,例如,指纹门禁、人脸考勤等。现有技术中,身份验证只能够基于预先采集的用户生物特征进行验证,灵活性不强且准确性不高。在实际应用时,由于用户在进行身份验证时其本身或者所处的环境等可变因素导致该用户的生物特征与预先采集时略有区别,常常会出现身份验证不通过的情况,导致验证出错,影响用户体验。
发明内容
本公开的目的是提供一种身份验证方法、装置、系统及存储介质,以对用户进行身份验证。
为了实现上述目的,根据本公开的第一方面,提供一种身份验证方法。所述方法包括:
获取用于指示用户生物特征的第一信息;
根据所述第一信息确定与所述第一信息对应的第一特征值;
分别确定所述第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度,其中,各个所述预设特征值为与各种预设生物特征信息对应的特征值;
根据所述目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对所述用户进行身份验证。
可选地,所述根据所述目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对所述用户进行身份验证,包括:
若所述目标匹配度小于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证失败;
若所述目标匹配度大于或者等于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证成功。
可选地,所述目标匹配度为所述第一特征值与目标预设特征值之间的匹配度;
所述方法还包括:
若所述目标匹配度大于或者等于第二预设匹配度阈值,对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,其中,所述第二预设匹配度阈值大于所述第一预设匹配度阈值。
可选地,所述对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,包括:
确定更新信息,所述更新信息包括所述目标匹配度、所述目标预设特征值、所述第一特征值和所述第一信息;
根据所述更新信息中的所述目标预设特征值,确定所述数据库中与所述目标预设特征值对应的目标预设生物特征信息;
根据所述目标预设生物特征信息和所述第一信息,计算第二特征值;
根据所述第二特征值对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新。
可选地,所述方法还包括:
在确定所述更新信息后,将所述更新信息添加至缓存;
在缓存中存在更新信息、且计算单元处于非繁忙状态的情况下,执行所述根据所述目标预设生物特征信息和所述第一信息,计算第二特征值,以及所述根据所述第二特征值对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新的步骤,其中,所述计算单元用于计算所述第二特征值;
在更新所述目标预设特征值后,删除所述缓存中与所述目标预设特征值对应的更新信息。
根据本公开的第二方面,提供一种身份验证装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取用于指示用户生物特征的第一信息;
第一确定模块,用于根据所述第一信息确定与所述第一信息对应的第一特征值;
第二确定模块,用于分别确定所述第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度,其中,各个所述预设特征值为与各种预设生物特征信息对应的特征值;
验证模块,用于根据所述目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对所述用户进行身份验证。
可选地,所述验证模块用于若所述目标匹配度小于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证失败;若所述目标匹配度大于或者等于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证成功。
可选地,所述目标匹配度为所述第一特征值与目标预设特征值之间的匹配度;
所述装置还包括:
更新模块,用于若所述目标匹配度大于或者等于第二预设匹配度阈值,对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,其中,所述第二预设匹配度阈值大于所述第一预设匹配度阈值。
可选地,所述更新模块包括:
第一确定子模块,用于确定更新信息,所述更新信息包括所述目标匹配度、所述目标预设特征值、所述第一特征值和所述第一信息;
第二确定子模块,用于根据所述更新信息中的所述目标预设特征值,确定所述数据库中与所述目标预设特征值对应的目标预设生物特征信息;
计算子模块,用于根据所述目标预设生物特征信息和所述第一信息,计算第二特征值;
更新子模块,用于根据所述第二特征值对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新。
可选地,所述更新模块还包括:
添加子模块,用于在确定所述更新信息后,将所述更新信息添加至缓存;
所述更新模块用于在缓存中存在更新信息、且计算单元处于非繁忙状态的情况下,触发所述计算子模块根据所述目标预设生物特征信息和所述第一信息,计算第二特征值,以及触发所述更新子模块根据所述第二特征值对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,其中,所述计算单元用于计算所述第二特征值;
删除子模块,用于在更新所述目标预设特征值后,删除所述缓存中与所述目标预设特征值对应的更新信息。
根据本公开的第三方面,提供一种身份验证系统,所述系统包括:
终端,用于采集用于指示用户生物特征的第一信息;以及,
服务器,包括本公开第二方面所述的身份验证装置。
根据本公开的第四方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
通过上述技术方案,获取用于指示用户生物特征的第一信息,并根据第一信息确定与第一信息对应的第一特征值,而后分别确定第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度,再根据该目标匹配度和第一预设匹配度阈值对用户进行身份验证。由此,将用户与数据库中匹配程度最高的匹配度作为目标匹配度,并将目标匹配度作为身份验证的依据,将目标匹配度与第一预设匹配度阈值进行比较,从而对用户进行身份验证。这样,可以提升身份验证的准确率,避免误识别的情况发生。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本公开,但并不构成对本公开的限制。在附图中:
图1是根据本公开的一种实施方式提供的身份验证方法的流程图;
图2是根据本公开的另一种实施方式提供的身份验证方法的流程图;
图3是个根据本公开的一种实施方式提供的身份验证装置的框图;
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图;
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开,并不用于限制本公开。
图1是根据本公开的一种实施方式提供的身份验证方法的流程图。示例地,本公开提供的方法可以应用于终端,或者,本公开提供的方法可以应用于服务器。如图1所示,本公开提供的方法可以包括以下步骤。
在步骤11中,获取第一信息。
第一信息可以是用于指示用户生物特征的信息,例如,人脸信息、指纹信息、声纹信息、虹膜信息等。第一信息可以通过生物特征信息采集设备进行采集,示例地,该生物特征采集设备可以设置在用于对用户进行身份识别的终端。
在一种情况中,若本公开提供的方法应用于终端,该终端可以是用于对用户进行身份验证的终端。终端上可以设置有生物特征信息采集设备,并通过该生物特征信息采集设备获取第一信息。
在另一种情况中,若本公开提供的方法应用于服务器,服务器可以与用于对用户进行身份验证的终端进行通信,并可以获取该终端通过生物特征信息采集设备采集到的第一信息。
在步骤12中,根据第一信息确定与第一信息对应的第一特征值。
根据获取到的第一信息可以确定出与第一信息对应的第一特征值。示例地,若获取到的第一信息为用户的指纹信息,那么可以通过指纹识别技术从获取到的指纹信息中确定出该指纹信息对应的特征值。再例如,若获取到的第一信息为用户的人脸信息(例如,人脸图像),那么可以通过面部识别技术确定出该人脸图像对应的特征值。
在一种情况中,若本公开提供的方法应用于终端,终端可以根据获取到的第一信息确定出与第一信息对应的第一特征值。
在另一种情况中,若本公开提供的方法应用于服务器,服务器可以根据获取到的第一信息确定出与第一信息对应的第一特征值。
在步骤13中,分别确定第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度。
在数据库中可以存储有多个预设特征值,用于用户进行身份验证,其中,各个预设特征值为与各种预设生物特征信息对应的特征值,示例地,预设特征值可以与预设生物特征信息一一对应。示例地,若本公开提供的方法应用于某公司的员工识别,且用于识别的生物特征为指纹,那么,可以预先收集该公司每个员工的指纹信息,并根据指纹信息提取出各个员工的指纹特征值,以作为上述多个预设特征值存储至数据库中,以便进行针对员工的身份验证,其中,指纹信息与指纹特征值一一对应。根据各个预设特征值,可以分别计算第一特征值与各个预设特征值之间的匹配度,从而可以得到多个匹配度值,将多个匹配度中的最高者确定为目标匹配度。
在一种情况中,若本公开提供的方法应用于终端,在一种可能的实施例中,在终端的数据库中可以存储有多个预设特征值,从而可以直接计算第一特征值与各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度。在另一种可能的实施例中,终端可以与服务器的数据库进行通信,从而可以从服务器的数据库中获取其中存储的多个预设特征值,在获取到多个预设特征之后,可以分别确定第一特征值与各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度。
在另一种情况中,若本公开提供的方法应用于服务器,在服务器的数据库中可以存储有多个预设特征值,从而服务器可以计算出第一特征值与各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度。
在步骤14中,根据目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对用户进行身份验证。
在一种可能的实施方式中,可以将目标匹配度与第一预设匹配度阈值的大小进行比较,并根据比较结果对用户进行身份验证。在这种实施方式中,本公开提供的方法可以包括以下步骤:
若目标匹配度小于第一预设匹配度阈值,确定用户身份验证失败;
若目标匹配度大于或者等于第一预设匹配度阈值,确定用户身份验证成功。
示例地,第一预设匹配度阈值可以为两种生物特征匹配成功所对应的临界值,当匹配度小于该第一预设匹配度阈值时,可以认为比较的两种生物特征是不同的,即匹配失败;当匹配度大于或者等于第一预设匹配度阈值时,可以认为比较的两种生物特征是相同的,即匹配成功。
若目标匹配度小于第一预设匹配度阈值,说明第一特征值与数据库中已存预设特征值的最高匹配度,仍无法满足匹配成功的条件,可以认为该第一信息与数据库中所包含的预设生物特征信息均不相同,因此,可以确定该用户身份验证失败。
若目标匹配度大于或者等于第一预设匹配度阈值,说明第一特征值与数据库中已存预设特征值的最高匹配度,是可以满足匹配成功条件的,因此可以认为该第一信息与数据库中某一预设生物特征信息是相同的,因此,可以确定该用户身份验证成功。
通过上述方式,确定用户目标匹配度与第一预设匹配度阈值之间的大小关系,对用户进行身份验证,通过设置第一预设匹配度阈值,可以提升身份验证判定条件的精确度,从而有利于提升身份验证的准确率。
在一种情况中,若本公开提供的方法应用于终端,终端可以根据目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对用户进行身份验证。
在另一种情况中,若本公开提供的方法应用于服务器,服务器可以根据目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对用户进行身份验证。
通过上述方案,获取用于指示用户生物特征的第一信息,并根据第一信息确定与第一信息对应的第一特征值,而后分别确定第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度,再根据该目标匹配度和第一预设匹配度阈值对用户进行身份验证。由此,将用户与数据库中匹配程度最高的匹配度作为目标匹配度,并将目标匹配度作为身份验证的依据,将目标匹配度与第一预设匹配度阈值进行比较,从而对用户进行身份验证。这样,可以提升身份验证的准确率,避免误识别的情况发生。
另外,本公开提供的方法中还可以包括以下步骤:输出身份验证结果。
示例地,身份验证结果可以为用于指示身份验证成功或身份验证失败的信息。
在一种情况中,若本公开提供的方法应用于终端,终端可以输出身份验证结果,例如,通过显示设备(例如,终端的显示屏)显示身份验证结果。或者,终端可以将身份验证结果输出至控制设备,例如,输出身份验证结果至门禁系统,以便门禁系统确定是否为用户开门。
在另一种情况中,若本公开提供的方法应用于服务器,服务器可以将身份验证结果输出至相应的终端,该终端可以设置有显示设备(例如,显示屏),以便终端通过显示设备显示该身份验证结果。或者,服务器可以将身份验证结果输出至相应的控制设备,例如,门禁系统,以便门禁系统根据身份验证结果确定是否为用户开门
通过上述方案,可以将身份验证结果输出,以便用户知晓,或者,便于控制设备以身份验证结果为依据进行相应的控制。
图2是根据本公开的另一种实施方式提供的身份验证方法的流程图。如图2所示,在图1所示的方法的基础上,该方法还可以包括以下步骤:
在步骤21中,若目标匹配度大于或者等于第二预设匹配度阈值,对数据库中的目标预设特征值进行更新。
其中,目标匹配度可以为第一特征值与目标预设特征值之间的匹配度。第二预设匹配度阈值可以大于第一预设匹配度阈值。
在一种实施方式中,步骤21可以包括以下步骤:
确定更新信息;
根据更新信息中的目标预设特征值,确定数据库中与目标预设特征值对应的目标预设生物特征信息;
根据目标预设生物特征信息和第一信息,计算第二特征值;
根据第二特征值对数据库中的目标预设特征值进行更新。
其中,更新信息可以包括目标匹配度、目标预设特征值、第一特征值和第一信息。示例地,更新信息可以表现为一数据条目,该数据条目包括目标匹配度、目标预设特征值、第一特征值和第一信息四个数据项。
根据更新信息中的目标预设特征值,可以确定数据库中与目标预设特征值对应的目标预设生物特征信息。如前文中所述,数据库中可以存储有多个预设特征值,且各个预设特征值各自对应一个预设生物特征信息。因此,根据目标预设特征值,可以确定出与其对应的预设生物特征信息,即为目标预设生物特征信息。
根据目标预设生物特征信息和第一信息,可以计算第二特征值。目标预设生物特征信息为数据库中已存储的与该用户相关的生物特征信息,第一信息为该用户当前的生物特征信息。示例地,可以将目标预设生物特征信息对应的特征值和第一信息对应的特征值取平均值作为第二特征值。再例如,可以将目标预设生物特征信息对应的特征值和第一信息对应的特征值按照各自对应的权重进行计算,并将计算结果作为第二特征值。
在确定出第二特征值后,可以根据该第二特征值对数据库中的目标预设特征值进行更新。
通过上述方式,可以在对用户进行身份验证成功的情况下,以用户当前的生物特征为依据,并结合数据库中已有的与该用户有关的生物特征,更新该用户对应的预设特征值,以实现针对用户生物特征值的自动更新,从而可以对后续的身份验证的准确率提供保障。
另外,在上述方法的基础上,本公开提供的方法还可以包括以下步骤:
在确定更新信息后,将更新信息添加至缓存;
在缓存中存在更新信息、且计算单元处于非繁忙状态的情况下,执行上述根据目标预设生物特征信息和第一信息,计算第二特征值,以及上述根据第二特征值对数据库中的目标预设特征值进行更新的步骤;
在更新目标预设特征值后,删除缓存中与目标预设特征值对应的更新信息。
在确定更新信息后,可以不必立即对数据库中的相应数据进行更新,例如,可以将更新信息添加至缓存。示例地,在缓存中存在多个更新信息的情况下,可以按照更新信息被添加至缓存的顺序对相应的预设特征值进行更新。
计算单元可以用于计算第二特征值。计算单元可以处于繁忙状态或者非繁忙状态。这两种状态可以通过计算单元当前的线程数确定,若计算单元当前的线程数大于或者等于预设的线程数阈值,那么可以认为计算单元处于繁忙状态;而若计算单元当前的线程数小于预设的线程数阈值,可以认为计算单元处于非繁忙状态。
示例地,在缓存中存在更新信息的情况下,可以周期性地确定计算单元的状态。在计算单元处于繁忙状态的情况下,可以等待预设时间,再次确定计算单元的状态,直至计算单元处于非繁忙状态。
因此,在缓存中存在更新信息、且计算单元处于非繁忙状态的情况下,可以执行上述根据目标预设生物特征信息和第一信息,计算第二特征值,以及上述根据第二特征值对数据库中的目标预设特征值进行更新的步骤,其中具体的实施方式在上文中已有说明,再次不进行重复叙述。
在更新目标预设特征之后,可以将相应的更新信息从缓存中删除,便于后续的预设特征值更新,避免缓存占用。
采用上述方式,在计算单元处于非繁忙状态时,才会对相应的预设特征值进行更新,避免发生同时更新的情况,防止资源拥堵,可有效提升资源利用率,从而提升用户体验。
图3是根据本公开的一种实施方式提供的身份验证装置的框图。如图3所示,所述装置30包括:
获取模块31,用于获取用于指示用户生物特征的第一信息;
第一确定模块32,用于根据所述第一信息确定与所述第一信息对应的第一特征值;
第二确定模块33,用于分别确定所述第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度,其中,各个所述预设特征值为与各种预设生物特征信息对应的特征值;
验证模块34,用于根据所述目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对所述用户进行身份验证。
可选地,所述验证模块34用于若所述目标匹配度小于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证失败;若所述目标匹配度大于或者等于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证成功。
可选地,所述目标匹配度为所述第一特征值与目标预设特征值之间的匹配度;
所述装置30还包括:
更新模块,用于若所述目标匹配度大于或者等于第二预设匹配度阈值,对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,其中,所述第二预设匹配度阈值大于所述第一预设匹配度阈值。
可选地,所述更新模块包括:
第一确定子模块,用于确定更新信息,所述更新信息包括所述目标匹配度、所述目标预设特征值、所述第一特征值和所述第一信息;
第二确定子模块,用于根据所述更新信息中的所述目标预设特征值,确定所述数据库中与所述目标预设特征值对应的目标预设生物特征信息;
计算子模块,用于根据所述目标预设生物特征信息和所述第一信息,计算第二特征值;
更新子模块,用于根据所述第二特征值对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新。
可选地,所述更新模块还包括:
添加子模块,用于在确定所述更新信息后,将所述更新信息添加至缓存;
所述更新模块用于在缓存中存在更新信息、且计算单元处于非繁忙状态的情况下,触发所述计算子模块根据所述目标预设生物特征信息和所述第一信息,计算第二特征值,以及触发所述更新子模块根据所述第二特征值对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,其中,所述计算单元用于计算所述第二特征值;
删除子模块,用于在更新所述目标预设特征值后,删除所述缓存中与所述目标预设特征值对应的更新信息。
示例地,计算单元可以与计算子模块相同。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
本公开还提供一种身份验证系统,所述系统包括:
终端,用于采集用于指示用户生物特征的第一信息;以及,
服务器,包括本公开任意实施例所提供的身份验证装置。
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。例如,电子设备700可以被提供为一终端。如图4所示,该电子设备700可以包括:处理器701,存储器702。该电子设备700还可以包括多媒体组件703,输入/输出(I/O)接口704,以及通信组件705中的一者或多者。
其中,处理器701用于控制该电子设备700的整体操作,以完成上述的身份验证方法中的全部或部分步骤。存储器702用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备700的操作,这些数据例如可以包括用于在该电子设备700上操作的任何应用程序或方法的指令,以及应用程序相关的数据,例如用户生物特征信息等。该存储器702可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,例如静态随机存取存储器(Static RandomAccess Memory,简称SRAM),电可擦除可编程只读存储器(Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory,简称EEPROM),可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory,简称EPROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,简称PROM),只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。多媒体组件703可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏,音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如,音频组件可以包括一个麦克风,麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器702或通过通信组件705发送。音频组件还包括至少一个扬声器,用于输出音频信号。I/O接口704为处理器701和其他接口模块之间提供接口,上述其他接口模块可以是键盘,鼠标,按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件705用于该电子设备700与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信,例如Wi-Fi,蓝牙,近场通信(Near Field Communication,简称NFC),2G、3G、4G或5G,NB-IOT(Narrow Band Internet of Things,窄带物联网),或者它们中一种或者多种的组合,因此相应的该通信组件705可以包括:Wi-Fi模块,蓝牙模块,NFC模块。
在一示例性实施例中,电子设备700可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述的身份验证方法。
在另一示例性实施例中,还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质,该程序指令被处理器执行时实现上述的身份验证方法的步骤。例如,该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器702,上述程序指令可由电子设备700的处理器701执行以完成上述的身份验证方法。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。例如,电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图5,电子设备1900包括处理器1922,其数量可以为一个或多个,以及存储器1932,用于存储可由处理器1922执行的计算机程序。存储器1932中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理器1922可以被配置为执行该计算机程序,以执行上述的身份验证方法。
另外,电子设备1900还可以包括电源组件1926和通信组件1950,该电源组件1926可以被配置为执行电子设备1900的电源管理,该通信组件1950可以被配置为实现电子设备1900的通信,例如,有线或无线通信。此外,该电子设备1900还可以包括输入/输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统,例如WindowsServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM等等。
在另一示例性实施例中,还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质,该程序指令被处理器执行时实现上述的身份验证方法的步骤。例如,该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器1932,上述程序指令可由电子设备1900的处理器1922执行以完成上述的身份验证方法。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式,但是,本公开并不限于上述实施方式中的具体细节,在本公开的技术构思范围内,可以对本公开的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复,本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外,本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本公开的思想,其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (10)
1.一种身份验证方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用于指示用户生物特征的第一信息;
根据所述第一信息确定与所述第一信息对应的第一特征值;
分别确定所述第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度,其中,各个所述预设特征值为与各种预设生物特征信息对应的特征值;
根据所述目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对所述用户进行身份验证。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对所述用户进行身份验证,包括:
若所述目标匹配度小于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证失败;
若所述目标匹配度大于或者等于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证成功。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标匹配度为所述第一特征值与目标预设特征值之间的匹配度;
所述方法还包括:
若所述目标匹配度大于或者等于第二预设匹配度阈值,对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,其中,所述第二预设匹配度阈值大于所述第一预设匹配度阈值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,包括:
确定更新信息,所述更新信息包括所述目标匹配度、所述目标预设特征值、所述第一特征值和所述第一信息;
根据所述更新信息中的所述目标预设特征值,确定所述数据库中与所述目标预设特征值对应的目标预设生物特征信息;
根据所述目标预设生物特征信息和所述第一信息,计算第二特征值;
根据所述第二特征值对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在确定所述更新信息后,将所述更新信息添加至缓存;
在缓存中存在更新信息、且计算单元处于非繁忙状态的情况下,执行所述根据所述目标预设生物特征信息和所述第一信息,计算第二特征值,以及所述根据所述第二特征值对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新的步骤,其中,所述计算单元用于计算所述第二特征值;
在更新所述目标预设特征值后,删除所述缓存中与所述目标预设特征值对应的更新信息。
6.一种身份验证装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取用于指示用户生物特征的第一信息;
第一确定模块,用于根据所述第一信息确定与所述第一信息对应的第一特征值;
第二确定模块,用于分别确定所述第一特征值与数据库中存储的各个预设特征值之间的匹配度,并将其中最高的匹配度确定为目标匹配度,其中,各个所述预设特征值为与各种预设生物特征信息对应的特征值;
验证模块,用于根据所述目标匹配度和第一预设匹配度阈值,对所述用户进行身份验证。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述验证模块用于若所述目标匹配度小于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证失败;若所述目标匹配度大于或者等于所述第一预设匹配度阈值,确定所述用户身份验证成功。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述目标匹配度为所述第一特征值与目标预设特征值之间的匹配度;
所述装置还包括:
更新模块,用于若所述目标匹配度大于或者等于第二预设匹配度阈值,对所述数据库中的所述目标预设特征值进行更新,其中,所述第二预设匹配度阈值大于所述第一预设匹配度阈值。
9.一种身份验证系统,其特征在于,所述系统包括:
终端,用于采集用于指示用户生物特征的第一信息;以及,
服务器,包括权利要求6-8中任一项所述的身份验证装置。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN111859000A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-30 | 天津大学 | 一种深度学习模型下的人脸特征数据库构建和更新方法 |
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2018
- 2018-12-06 CN CN201811488676.4A patent/CN109740438A/zh active Pending
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