CN105262758A - 一种身份验证方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种身份验证方法和装置；本发明实施例采用获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息，然后，对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息，根据该融合特征信息进行身份验证；该方案通过对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合得到一种新的融合特征信息，由于获取该融合特征信息是眼球特征信息和人脸特征信息生成的，因此，即使在用户的眼球特征信息泄露或者被盗取的情况下，其他用户也无法仿制该融合特征信息进行身份验证，提升了身份验证的可靠性和安全性。

Description

一种身份验证方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种身份验证方法和装置。

背景技术

身份验证技术，是一种利用收集的用户数据对用户身份进行验证的技术。该项技术的应用领域之一为金融领域，如在利用支付终端对进行金融交易的用户进行身份验证时，需要采集用户的数据信息，并将该数据信息发送至服务器，由服务器将采集到的数据信息与用户预存的信息进行比较，从而实现对用户身份的验证。

目前普通的身份验证方式只需收集用户的账号和密码信息，从而完成身份验证，其安全性和可靠性较低。为了提高身份验证的安全性和可靠性，技术人员发明了采用虹膜信息对用户身份进行验证的验证方法，然而，随着科技的发展，用户的虹膜信息也有可能被盗取或者泄漏，其他用户可以利用盗取的虹膜信息通过身份验证，从而导致利用虹膜信息进行身份验证的安全性和可靠性也将降低。

发明内容

本发明实施例提供一种身份验证方法和装置，可以解决现有利用虹膜信息进行身份验证的安全性和可靠性低的技术问题。

本发明实施例提供一种身份验证方法，包括：

获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息；

对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息；

根据上述融合特征信息进行身份验证。

对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理的步骤具体包括：

建立眼球特征信息与所述人脸特征信息之间的关联关系；

根据关联关系对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息。

根据关联关系对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理的步骤具体包括：

获取眼球特征信息对应的第一融合权重，人脸特征信息对应的第二融合权重；

根据上述关联关系、第一融合权重、和第二融合权重对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理。

获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息的步骤具体包括：

采集人脸三维图像和眼球图像；

根据人脸三维图像和眼球图像信息形成组合三维图像；

从组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息。

从所述组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息的步骤具体包括：

从上述组合三维图像中提取眼球特征信息；

根据眼球特征信息从所述组合三维图像中提取人脸特征信息。

根据眼球特征信息从所述组合三维图像中提取人脸特征信息的步骤具体包括：

根据眼球特征信息确定所述组合三维图像中待提取特征的图像区域；

从所述图像区域中提取人脸特征信息。

本发明实施例还提供了一种身份验证装置，包括：获取模块、信息融合模块和发送模块。

获取模块，用于获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息；

信息融合模块，用于对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息；

验证模块，用于根据融合特征信息进行身份验证。

信息融合模块具体包括：关联子模块和融合子模块；

关联子模块，用于建立所述眼球特征信息与所述人脸特征信息之间的关联关系；

融合子模块，用于根据所述关联关系对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息。

本发明的身份验证装置中，所述信息融合模块还包括：获取子模块；

获取子模块，用于获取所述眼球特征信息对应的第一融合权重，所述人脸特征信息对应的第二融合权重；

融合子模块，具体用于根据所述关联关系、第一融合权重、和第二融合权重对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理。

本发明的身份验证装置中所述获取模块具体包括：采集子模块、组合子模块和提取子模块；

采集子模块，用于采集人脸三维图像和眼球图像；

组合子模块，用于根据所述人脸三维图像和所述眼球三维图像信息形成组合三维图像；

提取子模块，用于从所述组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息。

提取子模块具体用于：

从所述组合三维图像中提取眼球特征信息；

根据眼球特征信息从所述组合三维图像中提取人脸特征信息。

提取子模块具体用于：

根据眼球特征信息确定所述组合三维图像中待提取特征的图像区域；

从所述图像区域中提取人脸特征信息。

本发明实施例采用获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息，然后，对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息，根据该融合特征信息进行身份验证；该方案通过对眼球特征信息(比如虹膜信息)和人脸特征信息进行融合得到一种新的融合特征信息，由于获取该融合特征信息是眼球特征信息和人脸特征信息生成的，因此，即使在用户的眼球特征信息(比如虹膜信息)泄露或者被盗取的情况下，其他用户也无法仿制该融合特征信息进行身份验证，提升了身份验证的可靠性和安全性；另外，在利用该融合特征信息进行身份验证的过程中，即使该融合特征信息被盗取，那么也无法从该融合特征信息中得到用户的虹膜信息，从而防止了用户的虹膜信息泄露，提升用户的虹膜信息的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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1为本发明实施例一提供的一种身份验证方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的一种身份验证方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三提供的第一种身份验证装置的结构示意图；

图4为本发明实施例三提供的第二种身份验证装置的结构示意图；

图5为本发明实施例三提供的第三种身份验证装置的结构示意图。

具体实施方式

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。

本发明实施例提供一种身份验证方法和装置。以下将分别进行详细说明。

实施例一、

本实施例提供了一种身份验证方法，如图1所示，该身份验证方法可以包括：

步骤S101，获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息。

在本实施例中，第一眼球特征信息可以为用户左眼或者右眼的眼球特征信息，该眼球特征信息具体可以包括：虹膜信息、巩膜信息或者眼球转动信息等，比如左眼的虹膜信息或者右眼的虹膜信息。同样的，本实施例中的人脸特征信息可以具体包括：人脸的曲面特征信息或是人脸各器官的形状位置信息等等，比如人脸的眼睛、眉毛、鼻子、嘴的大小和位置来构成人脸特征信息。

在本实施例中，所述眼球特征信息和人脸特征信息可以通过用户终端上的摄像设备获取，例如通过手机或者平板电脑上面的摄像头，对用户的眼球及脸部进行拍摄，以获取用户的眼球特征信息和人脸特征信息，具体地，可以通过手机上红外摄像头获取虹膜信息和脸部轮廓信息。

步骤S102，对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息。

具体的，将人眼的眼球特征信息与脸部的特征信息相融合，利用计算机技术将获得的眼球特征信息和脸部特征信息加以自动分析、综合处理、得到最终的融合特征信息。

例如，计算机将用户的虹膜信息与用户的脸部轮廓信息通过特定算法融合在一起，所得到的融合特征信息既有用户的虹膜信息也有用户的脸部轮廓信息。

优选的，将所述眼球特征信息和人脸特征信息融合后，无法通过其他分离技术对融合特征信息进行分离，也就是无法通过用户的融合特征信息获取用户的眼球特征信息和人脸特征信息。

步骤S103，根据融合特征信息进行身份验证。

具体的，在对用户的眼球特征信息和人脸特征信息融合后，所述身份验证的步骤可以由服务器来完成，比如向服务器发送身份验证请求，所述身份验证请求携带了用户的融合特征信息，该身份验证请求还可以带一个用户名，例如用户“1234”，所述服务器将接收到的验证请求中的融合特征信息后与在服务器中存储的与用户名对应的融合特征信息进行匹配验证。

优选地，步骤“向服务器发送身份验证请求，所述身份验证请求携带了用户的融合特征信息”具体可以包括：根据该请求指令调用对应的请求发送进程，根据请求发送进程向验证目标对应的服务器发送验证请求。例如，可以通过无线网络，如无线保真(WIFI，WirelessFidelity)等方式发送验证请求。

可选地，所述身份验证也可以由用户终端完成，比如终端将接收到的用户的融合特征信息在数据库中进行匹配验证。

由上可知，本发明实施例采用获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息，然后，对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息，根据所述融合特征信息进行身份验证；该方案通过对眼球特征信息(比如虹膜信息)和人脸特征信息进行融合得到一种新的融合特征信息，由于获取该融合特征信息是眼球特征信息和人脸特征信息生成的，因此，即使在用户的眼球特征信息(比如虹膜信息)泄露或者被盗取的情况下，其他用户也无法仿制该融合特征信息进行身份验证，提升了身份验证的可靠性和安全性；另外，在利用该融合特征信息进行身份验证的过程中，即使该融合特征信息被盗取，那么也无法从该融合特征信息中得到用户的虹膜信息，从而防止了用户的虹膜信息泄露，提升用户的虹膜信息的安全性。

实施例二、

本实施例将在实施例一描述的方法基础上，对本发明的身份验证方法做进一步介绍。参考图2，为本实施例提供的一种身份验证方法，其包括：

步骤S201，采集人脸三维图像和眼球图像。

在本实施例中，眼球图像可以为用户左眼或者右眼的眼球图像，该眼球图像具体可以包括：虹膜图像、巩膜图像或者眼球转动图像等，比如左眼的虹膜图像或者右眼的虹膜图像。同样的，本实施例中的人脸三维图像可以具体包括：人脸的曲面三维图像或是人脸各器官的形状位置三维图像等等，比如人脸的眼睛、眉毛、鼻子、嘴的大小和位置来构成人脸三维图像。

在本实施例中，所述眼球图像和人脸三维图像可以通过用户终端上的摄像设备获取，例如通过手机或者平板电脑上面的摄像头，对用户的眼球及脸部进行拍摄扫描，以获取用户的眼球图像和人脸三维图像，具体地，可以通过手机上红外摄像头获取虹膜图像和脸部轮廓三维图像。

步骤S202，根据人脸三维图像和眼球图像形成组合三维图像。

优选的，可以先对人脸三维图像和眼球图像进行预处理，例如图像归一化：将图像的大小调整到识别系统设置的固定尺寸；图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像的识别率，然后对处理后的人脸三维图像和眼球图像进行组合，形成组合三维图像，所述组合三维图像包含了用户的人脸三维图像和眼球图像。

步骤S203，从组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息。

在本实施例中，在从组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息的步骤中可以具体包括：从所述组合三维图像中提取眼球特征信息，根据眼球特征信息从所述组合三维图像中提取人脸特征信息。

例如眼球特征信息为虹膜的时候，先在上述组合三维图像中提取虹膜信息，然后根据虹膜信息提取三维组合图像中的人脸的特征信息；又例如眼球特征信息包括虹膜信息和眼球位置信息，先通过眼球的位置信息确定人脸特征信息需要提取的区域，然后在该区域提取人脸特征信息。

优选的，本发明实施例还可以根据眼球特征信息确定所述组合三维图像中待提取特征的图像区域，从所述图像区域中提取人脸特征信息。优选的，可以将组合三维图像分成多个图像区域，每种眼球特征信息对应一个或多个图像区域，例如若提取左眼的虹膜信息，就从组合三维图像中提取左半边区域的人脸特征信息，若提取右眼的虹膜信息，就从组合三维图像中提取右半边区域的人脸特征信息。

步骤S204，建立眼球特征信息与人脸特征信息之间的关联关系。

具体的，由计算机对眼球特征信息与人脸特征信息进行关联分析，从大量的信息中发现并提取上述两个信息之间的相关联系，可以通过特定的算法建立所述关联关系。

步骤S205，获取眼球特征信息对应的第一融合权重，人脸特征信息的第二融合权重。

在本实施例中，所述眼球特征信息对应的第一融合权重和人脸特征信息的第二融合权重可以是由用户定义的，也可以的由计算机通过计算得到的。例如，经计算机通过计算得到眼球特征信息对应的第一融合权重为60％，人脸特征信息的第二融合权重为40％；或者也可以由用户定义眼球特征信息对应的第一融合权重为70％，人脸特征信息对应的第二融合权重为30％。

步骤S206，根据关联关系、第一融合权重和第二融合权重对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息。

具体的在融合处理的过程中，由计算机通过对眼球特征信息和人脸特征信息按照一定的准则，加以自动分析、综合处理，以完成所需的信息的处理过程，上述准则包括：眼球特征信息与所述人脸特征信息之间的关联关系、眼球特征信息对应的第一融合权重以及所述人脸特征信息对应的第二融合权重。上述得到的融合特征信息包括眼球特征信息和人脸特征信息。

优选的，将所述眼球特征信息和人脸特征信息融合后，无法通过其他分离技术对融合特征信息进行分离，也就是无法通过用户的融合特征信息获取用户的眼球特征信息和人脸特征信息。

步骤S207，根据融合特征信息进行身份验证。所述融合特征信息包括用户的眼球特征信息和人脸特征信息。

在本实施例中，在对用户的眼球特征信息和人脸特征信息融合后，向服务器发送一验证信息，该验证信息携带上述融合特征信息。

优选的，所述身份验证的步骤可以由服务器来完成，也可以由用户终端来完成；例如，终端将接收到的用户的融合特征信息在数据库中进行匹配验证，并将验证结果返回给用户；也可以通过向服务器发送携带融合特征信息的验证请求，由服务器进行验证。

优选的，在所述服务器对融合特征信息进行验证后，还可以将一个标识信息发送至用户终端，所述标识信息用于告知用户验证结果。

在实际应用中，该验证过程可以用于终端应用程序或者网站，例如手机游戏APP、社交APP，或者购物网站等等；本实施例中所述服务器为应用程序或者网站的网络服务器，用于进行数据的处理与验证。

由上可知，本发明实施例采用获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息，然后，对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息，根据所述融合特征信息进行身份验证；该方案通过对眼球特征信息(比如虹膜信息)和人脸特征信息进行融合得到一种新的融合特征信息，由于获取该融合特征信息是眼球特征信息和人脸特征信息生成的，因此，即使在用户的眼球特征信息(比如虹膜信息)泄露或者被盗取的情况下，其他用户也无法仿制该融合特征信息进行身份验证，提升了身份验证的可靠性和安全性；另外，在利用该融合特征信息进行身份验证的过程中，即使该融合特征信息被盗取，那么也无法从该融合特征信息中得到用户的虹膜信息，从而防止了用户的虹膜信息泄露，提升用户的虹膜信息的安全性。

实施例三、

本实施例提供了一种身份验证装置，该装置可以集成在终端设置中，比如集成在手机中。

如图3所示，本发明实施例的身份验证装置具体包括：获取模块301、信息融合模块302和验证模块303；

获取模块301，用于获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息；

具体的，眼球特征信息和人脸特征信息可以通过用户终端上的摄像设备获取，例如通过手机或者平板电脑上面的摄像头，对用户的眼球及脸部进行拍摄。

信息融合模块302，用于对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息。

比如，将由获取模块301获取到的用户的虹膜信息与用户的脸部轮廓信息通过特定算法融合在一起，所得到的融合特征信息既有用户的虹膜信息也有用户的脸部轮廓信息。

验证模块303，用于根据融合特征信息进行身份验证。

具体的，将信息融合模块302生成的融合特征信息与服务器预先存储的融合特征信息进行匹配验证，若匹配结果相同，则确定对融合特征结果验证通过，若匹配结果不相同，则确定融合特征结果验证不通过。

优选的，如图4所示，在上述装置基础上，获取模块301具体包括：采集子模块3011、组合子模块3012和提取子模块3013；

采集子模块3011，用于采集人脸三维图像和眼球图像。

在本实施例中，眼球图像可以为用户左眼或者右眼的眼球图像，该眼球图像具体可以包括：虹膜图像、巩膜图像或者眼球转动图像等，比如左眼的虹膜图像或者右眼的虹膜图像。同样的，本实施例中的人脸三维图像可以具体包括：人脸的曲面三维图像或是人脸各器官的形状位置三维图像等等，比如人脸的眼睛、眉毛、鼻子、嘴的大小和位置来构成人脸三维图像。

组合子模块3012，用于根据人脸三维图像和所述眼球三维图像信息形成组合三维图像。

具体的，在上述采集子模块3011采集到人脸三维图像和眼球图像，通过特定的算法将上述两种图像进行融合，得到组合三维图像，所述组合三维图像包含了用户的人脸三维图像和眼球图像。

提取子模块3013，用于在组合子模块3012形成组合三维图像后，从所述组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息。

在本发明实施例中，所述提取子模块3013具体用于：从所述组合三维图像中提取眼球特征信息；根据眼球特征信息从所述组合三维图像中提取人脸特征信息。例如眼球特征信息为虹膜的时候，先在上述组合三维图像中提取虹膜信息，然后根据虹膜信息提取三维组合图像中的人脸的特征信息。

优选的，提取子模块3013还可以用于：根据眼球特征信息确定所述组合三维图像中待提取特征的图像区域，从所述图像区域中提取人脸特征信息。例如若提取左眼的虹膜信息，就从组合三维图像中提取左半边区域的人脸特征信息，若是提取右眼的虹膜信息，就从组合三维图像中提取右半边区域的人脸特征信息。

优选的，如图5所示，信息融合模块具体包括：关联子模块3021、融合子模块3022和获取子模块3023；

关联子模块3021，用于在获取模块301获取到眼球特征信息与人脸特征信息之后，建立所述眼球特征信息与所述人脸特征信息之间的关联关系。

融合子模块3022，用于根据所述关联关系对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息。

获取子模块3023，用于获取所述眼球特征信息对应的第一融合权重，所述人脸特征信息对应的第二融合权重。

上述融合子模块3022具体用于根据所述关联关系、第一融合权重、和第二融合权重对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，得到融合特征信息。所述融合特征信息包括用户的眼球特征信息和人脸特征信息。

优选的，将所述眼球特征信息和人脸特征信息融合后，无法通过其他分离技术对融合特征信息进行分离，也就是无法通过用户的融合特征信息获取用户的眼球特征信息和人脸特征信息。

具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。

由上可知，本发明实施例采用获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息，然后，对眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息，根据所述融合特征信息进行身份验证；该方案通过对眼球特征信息(比如虹膜信息)和人脸特征信息进行融合得到一种新的融合特征信息，由于获取该融合特征信息是眼球特征信息和人脸特征信息生成的，因此，即使在用户的眼球特征信息(比如虹膜信息)泄露或者被盗取的情况下，其他用户也无法仿制该融合特征信息进行身份验证，提升了身份验证的可靠性和安全性；另外，在利用该融合特征信息进行身份验证的过程中，即使该融合特征信息被盗取，那么也无法从该融合特征信息中得到用户的虹膜信息，从而防止了用户的虹膜信息泄露，提升用户的虹膜信息的安全性。

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介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，ReadOnlyMemory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccessMemory)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的一种身份验证方法和装置进行了详细介绍，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 (12)

1.一种身份验证方法，其特征在于，包括：

获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息；

对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息；

根据所述融合特征信息进行身份验证。

2.如权利要求1所述的身份验证方法，其特征在于，所述对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理的步骤具体包括：

建立所述眼球特征信息与所述人脸特征信息之间的关联关系；

根据所述关联关系对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息。

3.如权利要求2所述的身份验证方法，其特征在于，

所述根据所述关联关系对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理的步骤具体包括：

获取所述眼球特征信息对应的第一融合权重，所述人脸特征信息对应的第二融合权重；

根据所述关联关系、第一融合权重、和第二融合权重对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理。

4.如权利要求1-3任一项所述的身份验证方法，其特征在于，

所述获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息的步骤具体包括：

采集人脸三维图像和眼球图像；

根据所述人脸三维图像和所述眼球图像信息形成组合三维图像；

从所述组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息。

5.如权利要求4所述的身份验证方法，其特征在于，

所述从所述组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息的步骤具体包括：

从所述组合三维图像中提取眼球特征信息；

根据眼球特征信息从所述组合三维图像中提取人脸特征信息。

6.如权利要求5所述的身份验证方法，其特征在于，

所述根据眼球特征信息从所述组合三维图像中提取人脸特征信息的步骤具体包括：

根据眼球特征信息确定所述组合三维图像中待提取特征的图像区域；

从所述图像区域中提取人脸特征信息。

7.一种身份验证装置，其特征在于，包括：获取模块、信息融合模块和验证模块。

所述获取模块，用于获取终端当前用户的眼球特征信息和人脸特征信息；

所述信息融合模块，用于对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息；

所述验证模块，用于根据所述融合特征信息进行身份验证。

8.如权利要求7所述的身份验证装置，其特征在于，所述信息融合模块具体包括：关联子模块和融合子模块；

所述关联子模块，用于建立所述眼球特征信息与所述人脸特征信息之间的关联关系；

所述融合子模块，用于根据所述关联关系对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理，以得到融合特征信息。

9.如权利要求8所述的身份验证装置，其特征在于，所述信息融合模块还包括：获取子模块；

所述获取子模块，用于获取所述眼球特征信息对应的第一融合权重，所述人脸特征信息对应的第二融合权重；

所述融合子模块，具体用于根据所述关联关系、第一融合权重、和第二融合权重对所述眼球特征信息和人脸特征信息进行融合处理。

10.如权利要求7-9任一项所述的身份验证装置，其特征在于，所述获取模块具体包括：采集子模块、组合子模块和提取子模块；

所述采集子模块，用于采集人脸三维图像和眼球图像；

所述组合子模块，用于根据所述人脸三维图像和所述眼球三维图像信息形成组合三维图像；

所述提取子模块，用于从所述组合三维图像中提取眼球特征信息和人脸特征信息。

11.如权利要求10所述的身份验证装置，其特征在于，所述提取子模块具体用于：

从所述组合三维图像中提取眼球特征信息；

根据眼球特征信息从所述组合三维图像中提取人脸特征信息。

12.如权利要求11所述的身份验证装置，其特征在于，所述提取子模块具体用于：

根据眼球特征信息确定所述组合三维图像中待提取特征的图像区域；

从所述图像区域中提取人脸特征信息。