CN107045744A - 一种智能别墅门禁认证方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种智能别墅门禁认证方法及系统，包括：获取使用者指纹、至少两种不同的生物特征，进行活体检测和识别，若指纹、至少两种的生物特征全部通过，则身份认证通过，否则身份认证失败，通过上述特征识别，从而极大的阻止了非法用户的闯入，从而解决了现有技术单一生物特征识别技术的不足，进而提高了身份认证的准确性、安全性和可靠性。

Description

一种智能别墅门禁认证方法及系统

技术领域

本发明涉及智能家居领域，特别涉及一种智能别墅门禁认证方法及系统。

背景技术

近年来，随着信息网络技术的高速发展，众多行业对于门禁系统有着愈来愈严格的要求，其中，关系到人们生活质量的家居生活最为典型，现有的家用的门禁装置种类很多，其大多结构简单，操作不方便，操作机械化，使用呆板，增加了操作的繁复性，由此，为了提升家庭安全感，越来越多的人群开始注重门禁的安全可靠性。

近年来，随着传感器制作技术和模式识别、机器学习技术的进步，生物特征识别技术得到了更加广泛的普及和发展，并开始在人们日常生活领域得到应用，其中通过在门禁系统中使用多种生物联合的方法来进行身份验证，然而，通过伪造和复制各种生物特征，仍然可以欺骗门禁系统中的身份识别，因此，需要一种智能化的别墅门禁识别方法和系统来保证别墅区域的安全。

发明内容

本发明提供一种智能别墅门禁认证方法及系统，以解决现有技术中存在别墅门禁验证不准确和安全性差的问题。

为了解决上述问题，本申请公开了一种智能别墅门禁认证方法；

步骤1：采集两个指纹信息；

步骤2：检测所述两个指纹信息是否通过验证，如果都通过验证，则采集至少两种不同的生物特征信息，进入步骤3，如果一个或者两个指纹信息验证不通过，则返回步骤1；

步骤3：检测所述两种不同的生物特征信息是否通过验证，如果都通过验证，则进入步骤4；如果一个或两个所述生物特征信息验证不通过，则返回步骤1；；

步骤4：根据步骤3中的验证结果确定身份认证结果。

优选地，所述步骤2中所述的检测所述两个指纹信息是否通过验证，包括分别采用第一指纹匹配规则和第二指纹匹配规则验证所述两个指纹，两个指纹信息都验证通过后，才判断是否接收两种不同的生物特征信息。

优选地，所述指纹验证包括在第一指纹匹配规则验证成功后，再执行第二指纹匹配规则的验证。

优选地，第一指纹匹配规则包括纹理验证和纹线匹配验证，第二指纹匹配规则是汗孔匹配规则。

优选地，所述生物特征信息包括人脸、掌纹、血管、虹膜、视网膜、心电、脑电、脉搏、血压、心音、胸或腹运动、人体导电性中之一。

优选地，所述步骤3中，同时检测所述两种不同的生物特征信息，包括判断所述至少两种生物特征信息是否来自同一真实生物体。

优选地，所述步骤2中包括根据指纹识别结果提取该指纹对应的人员的生物特征信息。

优选地，所述步骤3中验证生物特征信息包括人脸图像验证：首先门禁系统发送人脸动态认证提示信息，进行人脸静态认证和人脸动态认证；采用红外感应模块，间隔检测用户人脸姿态发生变化时的红外温差图像，从而根据获取的图像检测该人脸是否是活体；当门禁系统在验证姿态识别信息与人脸动态认证提示信息一致并且活体验证通过时，确定用户通过人脸身份认证。

优选地，所述步骤3中验证生物特征信息包括采集手指图像，并对该采集的手指图像进行预处理，得到处理后的手指静脉血管图像；提取血管图像的特征点，所述特征点包括端点和交叉结点，根据特征点利用MDH距离算法血管图像和已经获取的人员生物特征中的血管图像中的特征点，并通过Hausdorff相似度来进行计算两者之间的相似度；当对比值大于一定阈值时，该手指静脉血管图像通过验证。

本申请还提供了一种智能别墅门禁认证系统，该系统包括手指指纹识别模块、图像采集模块、生物特征验证模块、场景联动模块、门禁控制模块、电源模块、存储模块、中央控制模块、红外感应模块；所述场景联动模块包括灯光控制模块，语音提示模块、显示控制模块；所述存储模块用于存储生物特征模板；所述生物特征验证模块包括人脸特征识别模块、血管识别模块、掌纹识别模块、虹膜识别模块；其中，中央控制模块用于接收和控制传送指令；图像采集模块用于采集用户的指纹信息；生物特征验证模块用于判断所述指纹信息是否正确，若正确，则通知中央控制模块获取至少两种不同与指纹的生物特征信息，中央控制模块向图像采集模块发出指令，获取所述至少两种不同于指纹的生物特征信息，并将该生物特征信息发送给生物特征验证模块，生物特征验证模块同时验证上述生物特征信息，并将验证结果返还给中央控制模块，若验证通过，中央控制模块向门禁控制模块与场景联动模块发出指令，门禁控制模块打开房门，灯光控制模块打开灯光或语音提示模块语音提示或显示控制模块呈现欢迎字样。

本申请将获取的指纹信息和对至少两种生物特征信息进行识别，根据验证前后顺序全部通过后，则该使用者的身份认证通过，否则认证失败，通过上述信息验证，极大的阻止了非法用户的闯入，通过对使用者的生物特征的多重检测，从而解决了现有技术单一生物特征识别技术的不足，进而提高了身份认证的准确性、安全性和可靠性。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本申请实施例一种智能别墅门禁认证方法的流程图；

图2是本申请实施例指纹匹配流程图；

图3是本申请实施例人脸特征认证流程图；

图4是本申请实施例血管特征认证流程图；

图5是本申请实施例生物特征验证流程图；

图6是本申请实施例一种智能别墅门禁认证系统结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本申请公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本申请公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

如附图1所示：本发明公开了一种智能别墅门禁认证方法，其中包括以下步骤：

步骤1：监听是否采集到两个不同手指的指纹信息；

门禁系统监测用户是否将手指放入到指纹识别区域，若用户位置放置错误或未放置，则进行语音提示。

优选的，门禁系统监测是否有用户靠近，并根据用户靠近的距离启动指纹输入区域提示灯。

步骤2：检测所述两个指纹信息是否通过验证，如果都通过验证，则采集至少两种不同的生物特征信息，如果一个或者两个所述指纹信息验证不通过，则返回步骤1；

在指纹自动识别的过程中，由于手指本身的因素(干燥、潮湿、伤疤、脱皮、油污等)和采集条件等各种原因的影响，从指纹传感器上采集的原始指纹质量会不同程度的降低，图像中会夹杂很多噪声，为后续的处理造成困难。

由此，为了更加准确的识别指纹，通过不同的指纹识别算法对采集到的指纹进行识别，以增强身份验证的效果。

优选的，如附图2所示，分别利用两种不同的指纹匹配规则，对不同的指纹进行匹配；先采用第一指纹识别匹配规则对第一个待识别指纹图像进行匹配；

第一种指纹识别匹配规则分成二个步骤：A：采用规格化距离来判断二者是否匹配：所述规格化距离ND的定义为：

其中T，Q分别表示模版指纹和待定指纹，W_T表示模版指纹的纹理特征，W_Q表示待定指纹的纹理特征，k＝min(k₁,k₂)，k₁,k₂分别是提取纹理特征时的取点步长，i，j为自然数，λ是常数，W_T(i,j)表示模版指纹纹理坐标(i，j)处的特征值，W_Q'(i,j)表示待定指纹纹理坐标(i，j)处的特征值，ω为加权参数。通过匹配规格化距离ND与设定的阈值比较，判断二者之间是否匹配。若ND数值大于预定阈值，则表明二者指纹匹配，若ND数值小于预定阈值，则表示二者之间不匹配。

B，对A步骤中匹配的指纹采用纹线匹配规则进行细点匹配。

获取指纹的中心点作为两幅指纹图像的参考点，找到参考点之后，根据对应中心点的方向偏差，获取待识别指纹图像相对于模版图像的偏转调度，对待识别指纹图像的特征点集进行校准。获取指纹特征点到指纹中心点的纹线数量，设定一个变量var，然后判断模版指纹图像和待定指纹图像中指纹特征点到中心点的纹线数是否相同，如果相同，则该变量var加1，当var大于一个设定阈值的时候，表示两者匹配。

优选地，第一个待识别指纹图像匹配成功后，再采用第二种指纹匹配规则对第二待识别指纹图像进行匹配。

第二种指纹匹配规则，利用汗孔特征对指纹进行匹配。识别模版指纹和待定指纹中的汗孔，设定一个匹配分值Score，通过Score来判断是否大于预定的阈值，大于一定阈值，则表示两者匹配。Score的判断公式如下：

其中W_m，W_h分别表示汗孔数量和汗孔密度；M，N分别表示模版指纹图像中和输入指纹图像中提取的汗孔个数。

当指纹验证通过后，根据别墅门禁系统中存储的人员与指纹的对应关系，寻找到对应人员特征标识，根据该特征标识在数据库中获取对应的人员生物特征，作为待匹配的生物特征信息。

步骤3：采集至少两种不同的生物特征信息，通过与步骤2中所述待匹配的生物特征信息进行匹配度检测，检测所采集的两种不同的生物特征信息是否通过验证，以加快验证速度，获得良好用户体验；如果都通过验证，则步骤4，如果一个或者多个所采集的生物特征信息验证不通过，则返回步骤1；

优选的，所述至少两种不同的生物特征信息是同时采集的，并同时验证所采集到的生物特征信息。所述生物特征信息包括以下至少一项：生物特征是表征生物体的身体或行为特性的特征，例如人脸、掌纹、血管、虹膜、视网膜、心电、脑电、脉搏、血压、心音、胸或腹运动、人体导电性等。相应地，生物特征信号可以包括人脸图像、指纹图像、掌纹图像、血管图像、虹膜图像、视网膜图像、心电信号、脑电信号、光电容积脉搏波(PPG，PhotoPlethysmoGraphy)信号、血压信号、心音信号、人体调制的电磁波信号、胸或腹运动信号、人体导电性信号以及其他未列举的包含生物特征的信号。本领域技术人员可以理解，上述示例是非穷尽性的，还可以有其他现在已知或者未来开发的各种生物特征信号。

在一个实施例中，步骤2所采集的待匹配的生物特征信息为根据对应人员特征标识从数据库中获得的待匹配的人脸特征信息以及手指静脉血管图像信息，其后进行人脸图像验证和血管图像验证。

其中所述人脸图像验证包括如下步骤，如附图3所示：

步骤301：门禁系统发送人脸认证提示信息。

在门禁系统发送人脸认证提示信息之后，先进行人脸静态认证，即门禁系统采集用户的人脸特征信息，将所述采集的人脸特征信息作为用户的首个人脸特征信息，门禁系统对该首个人脸特征信息与步骤2中从数据库获得的待匹配的人脸特征信息进行验证比对。如果特征比较值在预设的相似度范围内，则可以确定所述首个人脸特征信息与步骤2中从数据库获得的待匹配的人脸特征信息相匹配，进入步骤302。如果不在相似度范围内，则表明人脸图像验证失败，返回步骤1。

步骤302：门禁系统通过视窗向用户显示人脸动态认证提示信息，进行人脸动态认证。所述人脸动态认证提示信息可以包括表情动作提示，例如，转头、低头，倾斜等。

用户可以根据表情动作提示信息呈现相应的人脸姿态，门禁系统对用户进行人脸跟踪，获得人脸跟踪信息，该人脸跟踪信息可以包括面部关键点位置信息和人头姿态信息中的至少一种信息。门禁系统将获取的人脸跟踪信息通过图像处理得出相对应的用户表情动作，验证该用户表情动作与人脸动态认证提示信息所包括的表情动作提示是否一致，如果一致，执行步骤303，如果不一致则返回步骤302。

步骤303：采用红外感应模块，间隔检测用户人脸姿态发生变化时的红外温差图像，从而根据获取的图像检测该人脸是否是活体。

步骤304：步骤301和步骤302均通过验证且步骤303中活体验证通过后，确定用户通过人脸身份认证。

所述血管图像验证包括如下步骤，如附图4所示：

步骤305：采集手指图像，并对该采集的手指图像进行预处理，得到处理后的手指静脉血管图像；

步骤306：将处理后的手指血管图像与步骤2中已经获取的待匹配的生物特征信息中的手指静脉血管图像进行对比；

手指静脉血管图像匹配规则包括：

提取血管图像的特征点，所述特征点包括端点和交叉结点，根据MHD距离算法对比提取的血管图像和和已经获取的人员生物特征中的血管图像中的特征点，手指静脉特征是一个同特征点组成的二维点集，通过计算两个点集之间的Hausdorff相似度来进行计算两者之间的匹配值。

步骤307：当匹配值大于一定阈值时，该手指静脉血管图像通过验证。

步骤4：根据识别结果确定身份认证结果；

当步骤304和步骤307都通过验证后，确认用户通过综合身份认证，并在门禁系统显示屏幕上显示“欢迎回家”等字样，同时控制门庭灯光开启。

优选的，在步骤3中，还包括验证所采集的两种生物特征信号是否来自同一生命体，包括对生理特征进行形式转换，特征分析，相似性分析处理。当提取到的至少两种生物特征信号具有不同的表示形式时，可以首先将其转换为具有相同的表示形式的信号，然后基于转化后的生理特征确认所述的至少两种生物特征信号是否来自同一真实生物体。

本发明还包括一种智能别墅门禁认证系统，如附图5所示，其中包括：手指指纹识别模块、图像采集模块、生物特征验证模块、场景联动模块、门禁控制模块、电源模块、存储模块、中央控制模块、红外感应模块。

所述场景联动模块包括灯光控制模块，语音提示模块、显示控制模块；

所述存储模块用于存储诸如指纹特征模板之类的生物特征模板。生物特征模板是在注册阶段进行获取、图像预处理和特征提取而生成的。在本发明的实施例中，存储模块2301可以为非易失性存储器，例如闪存Flash、电可擦可编程只读存储器EEPROM、可擦可编程只读存储器EPROM、可编程只读存储器PROM或其他的在断电情况下能继续保留数据的磁、电存储介质。

所述生物特征验证模块包括人脸特征识别模块以及血管识别模块；

优选地，所述生物特征验证模块还可包括其他生物验证模块，如人脸、指纹、掌纹、血管、虹膜、视网膜、心电、脑电、脉搏、血压、心音、胸或腹运动、人体导电性等识别模块；

所述红外感应模块用于感应门禁系统监测用户是否将手指放入到指纹识别区域，若用户位置放置错误或未放置手指，则红外感应模块向中央控制模块传送指令，由中央控制模块向灯光控制模块或语音提示模块传送控制指令。

优选的，门禁系统监测是否有用户靠近，并根据用户靠近的距离启动指纹输入区域提示灯。

所述图像采集模块采集用户指纹后，将该获取的指纹发送到生物特征验证模块。生物特征验证模块中的指纹识别模块对获取的指纹信息进行预处理，预处理可以包括例如图像归一化、指纹有效区域分割处理、指纹方向图处理、指纹增强处理、指纹二值化处理和指纹细化处理等，从中提取指纹特征的特征点以获得与指纹特征的特征点有关的特征数据。然后提取存储模块中的不同的指纹匹配规则和已经存储的用户指纹特征进行匹配验证。

在指纹自动识别的过程中，由于手指本身的因素(干燥、潮湿、伤疤、脱皮、油污等)和采集条件等各种原因的影响，从指纹传感器上采集的原始指纹质量会不同程度的降低，图像中会夹杂很多噪声，为后续的处理造成困难。

由此，为了更加准确的识别指纹，通过不同的指纹识别算法对采集到的指纹进行识别，以增强身份验证的效果。

优选的，分别利用两种不同的指纹匹配规则，对不同的指纹进行匹配；先采用第一指纹识别匹配规则对第一个待识别指纹图像进行匹配；

第一种指纹识别匹配规则分成二个步骤：A：采用规格化距离来判断二者是否匹配：所述规格化距离ND的定义为：

其中T，Q分别表示模版指纹和待定指纹，W_T表示模版指纹的纹理特征，W_Q表示待定指纹的纹理特征，k＝min(k₁,k₂)，k₁,k₂分别是提取纹理特征时的取点步长，i，j为自然数，λ是常数，W_T(i,j)表示模版指纹纹理坐标(i，j)处的特征值，W_Q'(i,j)表示待定指纹纹理坐标(i，j)处的特征值，ω为加权参数。通过匹配规格化距离ND与设定的阈值比较，判断二者之间是否匹配。若ND数值大于预定阈值，则表明二者指纹匹配，若ND数值小于预定阈值，则表示二者之间不匹配。

B，对A步骤中匹配的指纹采用纹线匹配规则进行细点匹配。

获取指纹的中心点作为两幅指纹图像的参考点，找到参考点之后，根据对应中心点的方向偏差，获取待识别指纹图像相对于模版图像的偏转调度，对待识别指纹图像的特征点集进行校准。获取指纹特征点到指纹中心点的纹线数量，设定一个变量var，然后判断模版指纹图像和待定指纹图像中指纹特征点到中心点的纹线数是否相同，如果相同，则该变量var加1，当var大于一个设定阈值的时候，表示两者匹配。

如果，第一个待识别指纹图像匹配成功后，采用第二种指纹匹配规则对第二待识别指纹图像进行匹配。

第二种指纹匹配规则，利用汗孔特征对指纹进行匹配。识别模版指纹和待定指纹中的汗孔，设定一个匹配分值Score，通过Score来判断是否大于预定的阈值，大于一定阈值，则表示两者匹配。Score的判断公式如下：

其中W_m，W_h分别表示汗孔数量和汗孔密度；M，N分别表示模版指纹图像中和输入指纹图像中提取的汗孔个数。

在指纹验证通过后，根据别墅门禁系统中存储的人员与指纹的对应关系，寻找到对应人员特征标识，根据该特征标识从数据库获取对应的人员生物特征，作为待匹配的生物特征信息。中央控制模块会根据预置规则选择不同的验证模块进行进一步的验证检测，这里的模块至少包括2个以上的生物特征验证模块。

一个实施例中，中央控制模块向人脸特征识别模块和血管识别模块发送获取验证指令，本发明在此不做生物识别模块数量上的限定。

门禁系统的人脸特征识别模块发送人脸认证提示信息。在人脸特征识别模块发送的人脸认证提示信息之后，先进行人脸静态认证，即人脸特征识别模块通过门禁系统采集用户的人脸特征信息，将所述采集的人脸特征信息作为用户的首个人脸特征信息，人脸特征识别模块对该首个人脸特征信息与从数据库获得的待匹配的人脸特征信息进行验证比对。如果特征比较值在预设的相似度范围内，则可以确定所述首个人脸特征信息与从数据库获得的待匹配的人脸特征信息相匹配。

人脸特征识别模块通过门禁系统视窗向用户显示人脸动态认证提示信息，进行人脸动态认证。所述人脸动态认证提示信息可以包括表情动作提示，例如，转头、低头，倾斜等。用户可以根据表情动作提示信息呈现相应的人脸姿态，人脸特征识别模块通过门禁系统对用户进行人脸跟踪，获得人脸跟踪信息，该人脸跟踪信息可以包括面部关键点位置信息和人头姿态信息中的至少一种信息。人脸特征识别模块将获取的人脸跟踪信息通过图像处理得出相对应的用户表情动作，验证该用户表情动作与人脸动态认证提示信息所包括的表情动作提示是否一致。

采用红外感应模块，间隔检测用户人脸姿态发生变化时的红外温差图像，从而根据获取的图像检测该人脸是否是活体。

当门禁系统在人脸特征识别模块所进行的人脸静态认证与人脸动态认证都通过并且红外感应模块所进行的活体验证也通过时，确定用户通过人脸身份认证。

所述血管识别模块用于：采集手指图像，并对该采集的手指图像进行预处理，得到处理后的手指静脉血管图像；将处理后的手指静脉血管图像与步骤2中已经获取的人员生物特征中的静脉血管图像进行对比；

手指静脉血管图像匹配规则包括：

根据MHD距离算法对比提取的血管图像和和已经获取的人员生物特征中的血管图像中的特征点，手指静脉特征是一个同特征点组成的二维点集，通过计算两个点集之间的Hausdorff相似度来进行计算两者之间的匹配值

当匹配值大于一定阈值时，该手指静脉血管图像通过验证。

优选的，所述生物特征验证模块还包括特征来源检测模块。该模块验证要采集的两种生物特征信号是否来自同一生命体。其对生理特征进行形式转换，特征分析，相似性分析处理。当提取到的至少两种生物特征信号具有不同的表示形式时，可以首先将其转换为具有相同的表示形式的信号，然后基于转化后的生理特征确认至少两种生物特征信号是否来自同一真实生物体。

在人脸特征识别模块和血管识别模块均验证通过后，向中央控制模块发送最终验证通过指令，中央控制模块接收到该指令后向场景联动模块及门禁控制模块发送联动指令，并在门禁系统显示模块上显示“欢迎回家”等字样，同时控制门庭灯光开启。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种智能别墅门禁认证方法，其特征在于，该方法包括：

步骤1：采集两个指纹信息；

步骤2：检测所述两个指纹信息是否通过验证，如果都通过验证，则采集至少两种不同的生物特征信息，进入步骤3，如果一个或者两个所述指纹信息验证不通过，则返回步骤1；

步骤3：检测所述两种不同的生物特征信息是否通过验证，如果都通过验证，则进入步骤4，如果一个或者两个所述生物特征信息验证不通过，则返回步骤1；

步骤4：根据步骤3中的验证结果确定身份认证结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2中所述的检测所述两个指纹信息是否通过验证，包括分别采用第一指纹匹配规则和第二指纹匹配规则验证所述两个指纹，其中在第一指纹匹配规则验证成功后，再执行第二指纹匹配规则的验证；第一指纹匹配规则包括纹理验证和纹线匹配验证，第二指纹匹配规则是汗孔匹配规则。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述生物特征信息包括人脸、掌纹、血管、虹膜、视网膜、心电、脑电、脉搏、血压、心音、胸或腹运动、人体导电性中的一项或多项。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在步骤3中，检测所述两种不同的生物特征信息是否通过验证，包括判断所述至少两种生物特征信息是否来自同一真实生物体。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于根据指纹识别结果提取该指纹对应的人员的待匹配的生物特征信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：验证生物特征信息包括人脸图像验证：门禁系统发送人脸认证提示信息，进行人脸静态认证和人脸动态认证；采用红外感应模块，间隔检测用户人脸姿态发生变化时的红外温差图像，从而根据获取的图像检测该人脸是否是活体；当门禁系统在人脸静态认证与人脸动态认证都通过并且活体验证通过时，确定用户通过人脸身份认证。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：验证生物特征信息包括采集手指图像，并对该采集的手指图像进行预处理，得到处理后的手指静脉血管图像；根据MHD距离算法对比提取的血管图像和和已经获取的人员生物特征中的血管图像中的特征点，手指静脉特征是一个同特征点组成的二维点集，通过计算两个点集之间的Hausdorff相似度来进行计算两者之间的匹配值，当匹配值大于一定阈值时，该手指静脉图像通过验证。

8.一种智能别墅门禁认证系统，其用于实现权利要求1-7中任一项的方法，其特征在于：该系统包括手指指纹识别模块、图像采集模块、生物特征验证模块、场景联动模块、门禁控制模块、电源模块、存储模块、中央控制模块、红外感应模块；所述场景联动模块包括灯光控制模块，语音提示模块、显示控制模块；所述存储模块用于存储生物特征模板；所述生物特征验证模块包括人脸特征识别模块、血管识别模块、掌纹识别模块、虹膜识别模块；其中，中央控制模块用于接收和控制传送指令；图像采集模块用于采集用户的指纹信息；生物特征验证模块用于判断所述指纹信息是否正确，若正确，则通知中央控制模块获取至少两种不同与指纹的生物特征信息，中央控制模块向图像采集模块发出指令，获取所述至少两种不同于指纹的生物特征信息，并将该生物特征信息发送给生物特征验证模块，生物特征验证模块同时验证上述生物特征信息，并将验证结果返还给中央控制模块，若验证通过，中央控制模块向门禁控制模块与场景联动模块发出指令，门禁控制模块打开房门，灯光控制模块打开灯光或语音提示模块语音提示或显示控制模块呈现欢迎字样。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于生物特征验证模块还包括特征来源检测模块，验证采集的两种生物特征信号是否来自同一生命体。