CN106529354B - 身份识别键盘及根据身份识别键盘进行身份验证的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了身份识别键盘及根据身份识别键盘进行身份验证的方法，指纹识别区用于录入用户指纹，生成每个手指的完整指纹图像；蓝光感应板用于采集手掌信息，手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法；按键上设有采集按键信息的数据采集器，按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间；学习单元对手掌信息和按键信息进行训练和学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型。本发明通过在键盘上设置指纹识别区、蓝光感应板、数据采集器，实现用户指纹的录入及匹配；根据录入的用户指纹可通过键盘实现电脑的加密，当只有该用户的指纹敲击键盘时才能实现电脑密码锁的开启、键盘的正常使用及用户的身份验证。
Description
技术领域
本发明涉及身份验证技术领域，尤其涉及身份识别键盘及根据身份识别键盘进行身份验证的方法。
背景技术
随着计算机技术的快速发展计算机在人们日常生活中使用越来越广泛，在计算机为了人们的信息获取提供便捷途径的同时也增加了对信息泄露和数据安全保护威胁，保证使用计算机人员的身份成为当今炙手可热的研究话题，在现有技术中对计算机使用人员的身份验证的主要方法就是用户名、密码等传统的身份验证方法。由于用户名与密码是真是存在的数据很容易被获取盗用，尽管有实时的更新这种方法安全性不高而且实时更新密码的方法会对使用人对密码造成模糊记忆。
发明内容
针对上述问题中存在的不足之处，本发明提供身份识别键盘及根据身份识别键盘进行身份验证的方法。
为实现上述目的，本发明提供一种身份识别键盘，包括键盘主体及设置在键盘主体上的多个按键，还包括设置在键盘主体上的指纹识别区、蓝光感应板及设置在键盘主体内的学习单元；
所述指纹识别区用于录入用户指纹，生成每个手指的完整指纹图像；
所述蓝光感应板用于采集手掌信息，所述手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法；
每个所述按键上设有数据采集器，所述数据采集器用于采集按键信息，所述按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间；
所述学习单元用于接收手掌信息、按键信息和完整指纹图像，对手掌信息和按键信息进行训练和学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型。
作为本发明的进一步改进，所述指纹识别区包括LED光源、指纹采集镜头和图像处理器；
所述指纹采集镜头在LED光源的照射下对用户的每个手指进行至少三次拍照采集，生成至少三幅指纹图像；
所述图像处理器包括预处理单元和合成单元；
所述预处理单元用于对生成的指纹图像进行预处理，所述预处理包括指纹图像去水痕、去汗渍的处理；
所述合成单元将预处理后的指纹图像根据纹心的像素点和纹心周围的像素点一致的方向进行垂直投影，并对指纹图像进行微移，使得预处理后的指纹图像的纹心像素精确重合，从而生成该手指的完整指纹图像。
作为本发明的进一步改进，所述学习单元根据用户敲击键盘的行为习惯对手掌信息和按键信息进行模糊映像，建立身份认证模型。
本发明还提供一种根据身份识别键盘进行身份验证的方法，包括：
步骤1、指纹录入
在指纹识别区进行用户指纹的录入，生成每个手指的完整指纹图像；
步骤2、建立身份认证模型
学习单元接收蓝光感应板采集的手掌信息、数据采集器采集的按键信息、指纹识别区生成的完整指纹图像，对手掌信息和按键信息进行训练和学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型；所述手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法，所述按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间；
步骤3、指纹识别
手指在按键上敲击，根据数据采集器获取的指纹与身份认证模型中的完整指纹图像进行匹配，判断指纹识别是否灵敏；
若出现三次及以上的识别错误，返回步骤1；否则，进入步骤4；
步骤4、身份验证
手指在按键上敲击，根据蓝光感应板采集的手掌信息、数据采集器采集的按键信息与建立的身份认证模型进行匹配，实现用户身份验证。
作为本发明的进一步改进，所述步骤1包括：
步骤11、对用户的每个手指进行至少三次拍照采集，生成至少三幅指纹图像；
步骤12、对生成的指纹图像分别进行预处理；
步骤13、将预处理后的指纹图像根据纹心的像素点和纹心周围的像素点一致的方向进行垂直投影，并对指纹图像进行微移，使得预处理后的指纹图像的纹心像素精确重合，从而生成该手指的完整指纹图像。
作为本发明的进一步改进，在步骤12中，所述预处理包括指纹图像去水痕、去汗渍的处理。
作为本发明的进一步改进，所述学习单元根据用户敲击键盘的行为习惯对手掌信息和按键信息进行模糊映像，建立身份认证模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明公开的身份识别键盘及根据身份识别键盘进行身份验证的方法，通过设置指纹识别区及数据采集器，实现用户指纹的录入及匹配；根据录入的用户指纹可通过键盘实现电脑的加密，当只有该用户的指纹敲击键盘时才能实现电脑密码锁的开启、键盘的正常使用及用户的身份验证；
本发明通过蓝光感应板来采集用户在敲击键盘时双手在按键上工作的基本弧度和指法，通过指纹识别区来采集用户指纹、按键力度、停留时间；通过学习单元对用户的行为习惯进行大量的训练及学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型；使用时，将采集的用户指纹、按键力度、停留时间、双手在按键上工作的基本弧度和指法与身份认证模型进行相匹配来进行身份验证，通过四重身份认证更加清晰的描述用户的身份。
附图说明
图1为本发明一种实施例公开的身份识别键盘的框架图；
图2为图1中指纹采集器的框架图；
图3为本发明一种实施例公开的根据身份识别键盘进行身份验证方法的流程图。
图中：
10、键盘主体；20、按键；30、指纹识别区；31、LED光源；32、指纹采集镜头；33、图像处理器；34、预处理单元；35、合成单元；40、数据采集器；50、蓝光感应板；60、学习单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的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。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：
实施例1：如图1-2所示，发明提供一种身份识别键盘，包括键盘主体10及设置在键盘主体10上的多个按键20(其结构为常用的键盘结构)，还包括设置在键盘主体10上的指纹识别区30、蓝光感应板50及设置在键盘主体10内的学习单元60；
指纹识别区30用于录入用户指纹，生成每个手指的完整指纹图像；其中：指纹识别区30包括LED光源31、指纹采集镜头32和图像处理器33；指纹采集镜头32在LED光源31的照射下对用户的每个手指进行至少三次拍照采集，生成至少三幅指纹图像，并将生成的至少三幅指纹图像传输至图像处理器33中；图像处理器33包括预处理单元34和合成单元35；预处理单元34用于对生成的指纹图像进行预处理，预处理包括指纹图像去水痕、去汗渍的处理；合成单元35将预处理后的指纹图像根据纹心的像素点和纹心周围的像素点一致的方向进行垂直投影，并对指纹图像进行微移，使得预处理后的指纹图像的纹心像素精确重合，从而生成该手指的完整指纹图像；即：将多张指纹图像转动相应的角度保证上下图像的纹心的像素点和纹心周围的像素点的方向一致，生成该手指的完整指纹图像。
本发明通过上述方法，在指纹识别区30生成用户所有手指的完整指纹图像。
蓝光感应板50用于采集手掌信息，手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法；其中，在长期对历史数据进行分析统计时候，因为键盘可以实现指纹识别的功能所以对本人双手的工作区域有模糊的映象在此映象中可以计算用电脑人员的手掌弧度；例如想在键盘上敲击“工”的拼音“gong”右手食指按g中指按o，以此类推实现电脑使用人员在使用键盘时手掌的工作弧度。为了实现键盘对手形状弧度的采集来识别使用键盘人的身份，在键盘的组装设计时候用蓝光感应板作为键盘上面表层的材料，使用键盘之前在键盘通电进入工作状态的时候，用鼠标单机键盘安装的启动键盘光感应程序，这是键盘的使用者本人将双手的手指并拢放到键盘上侧，电脑屏幕会显示获取手掌的图像以及参数信息(例如：手掌宽度、手掌弧度等数据信息)。这样的使用者手掌参数获取方式根据机器学习的方法，模糊查询匹配是否与以前键盘操作者为同一个使用者。当用户安装并获取此程序，在后期的使用中若用户长时间(5分钟)对键盘没有操作的时候，键盘的按键功能自动锁闭，同时电脑进入锁屏状态。任凭他人对键盘的任何敲击都不能更改电脑中的任何信息，想解锁电脑使其进入工作状态，可以通过下面描述的指纹开锁或者手掌弧度识别的开锁方式。
每个按键20上设有数据采集器40，数据采集器用于采集按键信息，按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间。其中，A、对用户的指纹采集认证，首先对在键盘的指纹采集区进行指纹采集认证左手，右手依次采集存储。在键盘上敲击测试验证灵敏度，若有三次及三次以上失败的指纹识别到指纹采集出进行重新输入。指纹采集对身份验证的方法可以模糊的，就像每个按键可以存储多个指纹作为识别机制，因为根据敲击的单词不同会有不同的手指落在同一个按键上，根据敲击次数平均指纹的采集值进行统计。B、根据每个按键指纹的采集来获取本指纹在本键盘上敲击的速度和力度。例如右手的中指在K字幕上的敲打的力度。C、手指在键盘上的停留时间，键盘在正常工作汉子输入的时候同一时刻只能获取一个按键的信息，在用户使用时双手十指只有一个在做按键的动作，两个按键动作之间停歇的时间，用这个来判断按键的速度。在一个字符的敲击过程中下一个字符的内容会影响打字的速度。例如:在按下A之输入O(输入0因为便利用时1s)和输入数字4(因为不能连续按键用时2s)时间是不同的。这样在数据库中为每个字符的下一个字母设置一个存储单元，分别记录本字母与键盘上的其他按键的停留时间；或者直接通过采集手指按下按键的时间作为手指在键盘上的停留时间。
学习单元60用于接收手掌信息、按键信息和完整指纹图像，根据用户敲击键盘的行为习惯对手掌信息和按键信息进行模糊映像的训练和学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型。
本发明提供的身份识别键盘先通过蓝光感应板来大量采集用户在敲击键盘时双手在按键上工作的基本弧度和指法，通过指纹识别区来大量采集用户指纹、按键力度、停留时间；然后通过学习单元对用户的行为习惯进行大量的训练及学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型；该用户的身份认证模型建立后，在使用时蓝光感应板及数据采集器会将采集的用户指纹、按键力度、停留时间、双手在按键上工作的基本弧度和指法与身份认证模型相匹配来进行身份验证，若全部或部分匹配(可通过后台设置满足用户指纹、按键力度、停留时间、双手在按键上工作的基本弧度和指法的部分则表示验证通过)则证明是该用户在使用键盘，从而才能启动键盘正常的工作。
实施例2：本发明提供一种根据身份识别键盘进行身份验证的方法，包括：
S101、指纹录入：在指纹识别区进行用户指纹的录入，生成并存储每个手指的完整指纹图像；其中：
步骤11、对用户的每个手指进行至少三次拍照采集，生成至少三幅指纹图像；
步骤12、对生成的指纹图像分别进行预处理，预处理包括指纹图像去水痕、去汗渍的处理；
步骤13、将预处理后的指纹图像根据纹心的像素点和纹心周围的像素点一致的方向进行垂直投影，并对指纹图像进行微移，使得预处理后的指纹图像的纹心像素精确重合，从而生成该手指的完整指纹图像。
S102、建立身份认证模型
学习单元接收蓝光感应板采集的手掌信息、数据采集器采集的按键信息、指纹识别区生成的完整指纹图像，根据用户敲击键盘的行为习惯对手掌信息和按键信息进行模糊映像的训练和学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型；手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法，按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间；
S103、指纹识别
手指在按键上敲击，根据数据采集器获取的指纹与身份认证模型中的完整指纹图像进行匹配，判断指纹识别是否灵敏；
若出现三次及以上的识别错误，返回S101；否则，进入S104；
S104、身份验证
手指在按键上敲击，根据蓝光感应板采集的手掌信息、数据采集器采集的按键信息与建立的身份认证模型进行匹配，实现用户身份验证。
其中：
本发明对键盘获取的数据进行分析，对获取的历史数据建立模型，根据键盘的敲击获取进行数据实时更新模型的历史信息；保持信息对身份验证的准确性。
本发明公开的身份识别键盘及根据身份识别键盘进行身份验证的方法，通过设置指纹识别区及数据采集器，实现用户指纹的录入及匹配；根据录入的用户指纹可通过键盘实现电脑的加密，当只有该用户的指纹敲击键盘时才能实现电脑密码锁的开启、键盘的正常使用及用户的身份验证；本发明通过蓝光感应板来采集用户在敲击键盘时双手在按键上工作的基本弧度和指法，通过指纹识别区来采集用户指纹、按键力度、停留时间；通过学习单元对用户的行为习惯进行大量的训练及学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型；使用时，将采集的用户指纹、按键力度、停留时间、双手在按键上工作的基本弧度和指法与身份认证模型进行相匹配来进行身份验证，通过四重身份认证更加清晰的描述用户的身份。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种身份识别键盘，包括键盘主体及设置在键盘主体上的多个按键，其特征在于，还包括设置在键盘主体上的指纹识别区、蓝光感应板及设置在键盘主体内的学习单元；
所述指纹识别区用于录入用户指纹，生成每个手指的完整指纹图像；
所述蓝光感应板用于采集手掌信息，所述手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法；
每个所述按键上设有数据采集器，所述数据采集器用于采集按键信息，所述按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间；
所述学习单元用于接收手掌信息、按键信息和完整指纹图像，根据用户敲击键盘的行为习惯对手掌信息和按键信息进行模糊映像，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型；用户的身份认证模型建立后，在使用时蓝光感应板及数据采集器会将采集的用户指纹、按键力度、停留时间、双手在按键上工作的基本弧度和指法与身份认证模型相匹配来进行身份验证。
2.如权利要求1所述的身份识别键盘，其特征在于，所述指纹识别区包括LED光源、指纹采集镜头和图像处理器；
所述指纹采集镜头在LED光源的照射下对用户的每个手指进行至少三次拍照采集，生成至少三幅指纹图像；
所述图像处理器包括预处理单元和合成单元；
所述预处理单元用于对生成的指纹图像进行预处理，所述预处理包括指纹图像去水痕、去汗渍的处理；
所述合成单元将预处理后的指纹图像根据纹心的像素点和纹心周围的像素点一致的方向进行垂直投影，并对指纹图像进行微移，使得预处理后的指纹图像的纹心像素精确重合，从而生成该手指的完整指纹图像。
3.一种根据如权利要求1～2任一项所述的身份识别键盘进行身份验证的方法，其特征在于，包括：
步骤1、指纹录入
在指纹识别区进行用户指纹的录入，生成每个手指的完整指纹图像；
步骤2、建立身份认证模型
学习单元接收蓝光感应板采集的手掌信息、数据采集器采集的按键信息、指纹识别区生成的完整指纹图像，对手掌信息和按键信息进行训练和学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型；所述手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法，所述按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间；
步骤3、指纹识别
手指在按键上敲击，根据数据采集器获取的指纹与身份认证模型中的完整指纹图像进行匹配，判断指纹识别是否灵敏；
若出现三次及以上的识别错误，返回步骤1；否则，进入步骤4；
步骤4、身份验证
手指在按键上敲击，根据蓝光感应板采集的手掌信息、数据采集器采集的按键信息与建立的身份认证模型进行匹配，实现用户身份验证。
4.如权利要求3所述的根据身份识别键盘进行身份验证的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤11、对用户的每个手指进行至少三次拍照采集，生成至少三幅指纹图像；
步骤12、对生成的指纹图像分别进行预处理；
步骤13、将预处理后的指纹图像根据纹心的像素点和纹心周围的像素点一致的方向进行垂直投影，并对指纹图像进行微移，使得预处理后的指纹图像的纹心像素精确重合，从而生成该手指的完整指纹图像。
5.如权利要求4所述的根据身份识别键盘进行身份验证的方法，其特征在于，在步骤12中，所述预处理包括指纹图像去水痕、去汗渍的处理。
6.如权利要求3所述的根据身份识别键盘进行身份验证的方法，其特征在于，所述学习单元根据用户敲击键盘的行为习惯对手掌信息和按键信息进行模糊映像，建立身份认证模型。
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