CN107391985B - 一种解密图像验证方法、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种解密图像验证方法、终端及计算机可读存储介质，该方法在采集用于解密的解密图像，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。

Description

一种解密图像验证方法、终端及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及终端技术领域，尤其涉及一种解密图像验证方法、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
随着手机等终端系统的健硕与壮大，用户使用终端进行日常活动，这样就需要对数据及应用进行加密等保护，对应的，在使用这些数据及应用时就要求用户输入解密参数。
在现有技术中，为了便于用户输入，终端提供了指纹解密、人脸识别、虹膜识别等方式，其原理大致都是将新采集到的解密图像与终端内存储的标准图像进行匹配，在匹配度大于一个参数时，进行解密。这种方式存在这样的问题：若用户在后期因为种种原因导致指纹损伤、人脸伤疤、眼睛损伤等情况出现时，会因为终端采集到的解密图像与标准图图像匹配度较低而解锁失败。
针对这种情况，现有技术的解决方案包括两种：
1、放弃原始的标准图像，输入新的标准图像，这样导致用户不能继续使用原始的标准图像进行解密；
2、降低对匹配度要求，这样虽然可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，但是由于降低了对匹配度要求，使得解密图像的安全性大大降低。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种解密图像验证方法、终端及计算机可读存储介质，旨在提供一种新的解密图像验证方法以在可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密的同时也不会降低对匹配度要求。
为实现上述目的，本发明提出一种解密图像验证方法，包括：
采集用于解密的解密图像；
获取解密图像与标准图像之间的差异参数；
调用差异模型，比对差异参数与差异模型；
在比对结果满足解密条件时，进行解密。
在一些实施例中，采集用于解密的解密图像包括：使用指纹传感器和/或摄像头采集解密图像。
在一些实施例中，在获取解密图像与标准图像之间的差异参数之前，还包括：
匹配解密图像与标准图像，确定匹配度；
在匹配度满足解密要求时，直接解密；
在匹配度不满足解密要求时，获取差异参数。
在一些实施例中，获取差异参数包括：在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的差异参数；此时，在比对结果满足解密条件时，进行解密包括：若存在任意一个差异参数与差异模型的比对结果满足解密条件时，即进行解密。
在一些实施例中，在标准图像为多个时，获取差异参数包括：
分别计算解密图像与多个标准图像之间的匹配度；
选择匹配度满足预设条件的标准图像作为计算目标；
比对解密图像与计算目标，获取差异参数。
在一些实施例中，在比对差异参数与差异模型之后，还包括：
在比对结果不满足解密条件时，提醒用户输入解密密码；
对解密密码进行验证；
在验证通过时，进行解密，并根据解密图像，修正差异模型。
在一些实施例中，在调用差异模型之前，还包括：
采集多个图像，分成测试图像及训练图像；
调用图像复原方法，对训练图像进行图像复原，生成复原图像；
比对测试图像与复原图像，确定差异参数变化趋势；
根据差异参数变化趋势，生成差异模型。
在一些实施例中，图像复原方法包括：基于正则化因子进行图像复原的方法。
同时，本发明提供了一种终端，终端包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的解密图像验证程序，解密图像验证程序被处理器执行时实现本发明提供的解密图像验证方法的步骤。
同时，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有解密图像验证程序，解密图像验证程序被处理器执行时实现本发明提供的解密图像验证方法的步骤。
本发明实施例所提出的一种解密图像验证方法、终端及计算机可读存储介质，该方法在采集用于解密的解密图像，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。
附图说明
图1为实现本发明各个实施例一个可选的移动终端的硬件结构示意图；
图2为本发明涉及的网格示意图；
图3为本发明解密图像验证方法第一实施例的流程图；
图4为本发明解密图像验证方法第二实施例的流程图；
图5为本发明终端第一实施例的结构示意图；
图6为本发明终端第二实施例的结构示意图；
图7为本发明实施例涉及的标准指纹的示意图；
图8为本发明实施例涉及的残缺指纹的示意图；
图9为本发明实施例涉及的复原指纹的示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。
后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：
射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。
WiFi属于短距离无线传输技术，移动终端通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。
A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置获得的静态图片或视频的图像数据进行处理，如本发明涉及的摄像头，其用来采集人脸或者虹膜数据等等。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。
移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；指纹传感器包括电容式按压指纹传感器以及红外感应指纹传感器等，可以采集到用户指纹；至于手机还可配置的压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1061。
用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。
进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。
存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。
为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所涉及的图像复原方法进行描述。
在本发明中，图像复原方法的目标是从采集到的降质图像(如图8)恢复到最佳图像(如图9)，其过程可以用下面线性模型来描述，其中图像g中估计最佳图像f用数学模型表述为：
g＝Hf+n (1)
其中,g为降质图像,f为原图像，n为噪声按行堆叠而成的1×N2列向量，H为模糊算子(N2×N2矩阵)。正则化图像恢复，可以看做是约束最优化问题，即，原图像f的最优估值为f’为：
f'＝argmin{||Hf-g||2+μ||Cf||2} (2)
其中，μ为正则化参数，C为正则算子，通常为一高通滤波算子以实现噪声平滑，f'为正则解。
对于给定正则化算子C，适当选取正则化参数μ，可求的正则化解f':
f'＝(HTH+μCTC)-1HTg (3)
HT为H的转置矩阵。
这时，其信噪比SNR最大，信噪比公式为：
Figure BDA0001328354240000081
其中，f(0)为未污染的模糊图像(不是原图像)，
Figure BDA0001328354240000082
和
Figure BDA0001328354240000083
分别表示正则化图像f'和f'-f(0)的方差，使信噪比SNR最大的正则化参数成为最优正则化参数，记为：μopt，这时的最大信噪比记为：SNRopt。
SNRopt＝maxSNR(μ) (5)
这时的正则化残量Hnf(regularized residue),可表示为：
μ'＝argmin{||S1f||2+σ2(2J-N2)} (6)
其中S1为逼近算子，r1为正则化解的逼近残量，S2为噪声传播算子，r2为正则化解的噪声传播残量。
通过最小化Hnf的能量求正则化参数恢复效果将是最好的。
通过小波变换，可以得到，Hnf最小化等价于求||Hnf||2最小值，这里通过求解||Hnf||2的最小化期望值E[||Hnf||2]来确定正则化参数μ。
当模糊图像f(0)平稳，噪声n为白噪声且与f(0)不相关，σ2为噪声n的方差，则：
E[||Hnf||2]＝||S1f||2+σ2(2J-N2) (7)
其中，J为噪声传播算子S2的迹，迹为方阵的对角线元素之和。
综上所述，正则化方法求解最优值可以转化为如下最小化问题：
Figure BDA0001328354240000091
这里的S1，S2的迹J都与μ有关，求解出μ'，代入(3)即可得到相应的正则化解。
在实际应用中，为了便于终端调用，本实施例涉及的图像复原方法被编写为软件模块，集成在终端内。
基于上述移动终端硬件结构以及图像复原方法，提出本发明各个实施例。
如图3所示，提出本发明解密图像验证方法第一实施例，在本实施例中，解密图像验证方法包括以下步骤：
S301：采集用于解密的解密图像；
S302：获取解密图像与标准图像之间的差异参数；
S303：调用差异模型，比对差异参数与差异模型；
S304：在比对结果满足解密条件时，进行解密。
在实际应用中，本发明涉及的解密图像可以是指纹、人脸、虹膜中的任意一种或者多种的组合，指纹可以通过终端内的指纹传感器来采集，而人脸则可以由摄像头等采集；与解密图像对应的，标准图像也就是存储在终端内安全区域的指纹、人脸、虹膜等，下文将以指纹为例进行详细说明，人脸及虹膜与此类似，不再赘述。此时，步骤S301包括：在需要进行解密的界面，如锁屏界面、支付界面、应用下载安装界面等，使用指纹传感器和/或摄像头采集解密图像，具体的，可以是使用指纹传感器采集指纹，使用摄像头采集指纹、人脸及虹膜等图像数据，作为解密图像，进行后续验证处理。
在实际应用中，本发明涉及的差异参数包括不同特征参数下的差异值，特征参数可以是能量、小波分解系数等，这些参数是图像的常用参数，不再赘述。那么，差异模型就是这些特征参数的变化趋势。
在实际应用中，为了兼容现有的图像验证流程，本发明在获取解密图像与标准图像之间的差异参数之前，还包括：匹配解密图像与标准图像，确定匹配度；在匹配度满足解密要求时，直接解密；在匹配度不满足解密要求时，获取差异参数；本实施例涉及的匹配技术是现有的匹配技术，不再赘述。
在实际应用中，本发明涉及的解密条件及解密要求都属于解密参数的一种，解密参数可以如下表1所示：
Figure BDA0001328354240000101
表1
在实际应用中，用户往往会设置多个标准图像，如用户设置多个解密指纹，不同指纹对应不同的操作/用户等，此时，获取差异参数包括：在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的差异参数；对应的，在比对结果满足解密条件时，进行解密包括：若存在任意一个差异参数与差异模型的比对结果满足解密条件时，即进行解密。本实施例提供的计算方式虽然繁杂，但是对所有的标准图像都进行了计算，更准确。
在实际应用中，在标准图像为多个时，获取差异参数包括：分别计算解密图像与多个标准图像之间的匹配度；选择匹配度满足预设条件的标准图像作为计算目标；比对解密图像与计算目标，获取差异参数。本实施例提供的计算方式可以仅计算一个标准图像或少数的标准图像，计算速度更快。本实施例涉及的预设条件可以是一个绝对值，如针对指纹，可以为75％，略低于对应的解密要求即可，对应的，预设条件可以是一个筛选规则，如匹配度最高的图像作为计算目标图像等。
在实际应用中，为了兼容现有的图像验证流程，本发明在比对差异参数与差异模型之后，还包括：在比对结果不满足解密条件时，提醒用户输入解密密码；对解密密码进行验证；在验证通过时，进行解密，并根据解密图像，修正差异模型。本实施例提供了差异模型的自学习修正机制，这样，随着用户使用次数的增加，验证结果将越来越准确。
在实际应用中，为了使得差异模型的调用成为可能，本发明在调用差异模型之前，还包括：采集多个图像，分成测试图像及训练图像；调用图像复原方法，对训练图像进行图像复原，生成复原图像；比对测试图像与复原图像，确定差异参数变化趋势；根据差异参数变化趋势，生成差异模型。具体的，图像复原方法包括：基于正则化因子进行图像复原的方法。
具体的，以解密图像为指纹为例，假定某用户的食指手指指纹因为某次事故，部分指纹模糊不清；这时，用户可以按照以下步骤操作，即可实现手机对模糊指纹的验证处理：
数据采集、首先用户需要通过手机指纹模块采集该用户的残缺或者模糊的指纹，这里将手机上指纹模块平面按照图2所示，分割成一个个小方框。在实际应用中，以按下一次为采集一次，每采集一次，手机中的程序会按将采集到的指纹图像，按照图2所示的网格中的小方框进行分割，并计算所有分割后小方框里的像素值，并计算其指纹图像特征，根据图像特征抽取特征向量，这里所抽取的特征向量，包括能量，小波分解系数等，同时按照采集的次数，对图像进行编号，依次为1,2,3……，以供后续计算使用。
模糊指纹数据分类、接着将所采集到的所有图像，根据随机算法，将其按照1:9等比例分为测试集A和训练集B，单独存储。
图像复原功能集成、将前述图像复原算法，编写成为模块代码，集成到用户的手机上。
特征提取、用户经过数据采集完模糊指纹图像之后，将训练集B的数据，通过所编写代码模块的处理，拿到复原后的指纹图像，并根据数据采集的步骤中数据采集时抽取的特征项量方式，提取复原处理之后图像的特征向量。
模型训练、将测试集A中的数据按照前述特征向量的编号与复原后的指纹图像特征向量进行比对，计算出不同特征下的差异，并将差异值的变化趋势保存为数据模型，即差异模型，这一步相当于监督学习的过程。
指纹识别、当用户已经完成上述所有步骤之后，就可以使用手机指纹模块进行解锁手机的操作，此时，手机识别用户指纹之后，会将数据按照像素点分解并通过监督学习的结果进行识别，当发现差异在一定程度上相同的时候，就判断指纹识别正确，否则指纹识别不予用过，并要求用户输入密码解锁手机。
综上所述，本发明实施例所提出的一种解密图像验证方法，该方法在采集用于解密的解密图像，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。
现以解密图像为指纹为例进行说明，人脸及虹膜与此类似；如图4所示，提出本发明解密图像验证方法第二实施例，在本实施例中，解密图像验证方法包括以下步骤：
S401：用户解密，采集模糊指纹；
用户弄伤手指，使用数字密码解密，开启模糊指纹验证功能，终端采集100个如图8所示的残缺指纹图像；在实际应用中，采集模糊指纹的方式可以是连续采集，即不需要用户反复将手指离开指纹传感器。
S402：确定测试集和训练集；
本步骤采用随机算法，将S401采集到的模糊指纹，按照1:9的比例分为测试集A及训练集B。
S403：对训练集内的指纹进行图像复原处理；
本步骤采用前述的图像复原方法对训练集B中的残缺指纹分别进行图像复原处理，生成对应的如图9所示的复原指纹。
S404：对比测试集和训练集的图像复原结果，输出差异模型；
对测试集A内的每个残缺指纹、以及训练集B复原指纹，按照图2所示的网格中的小方框进行分割，并计算所有分割后小方框里的像素值，并计算其指纹图像特征，根据图像特征抽取特征向量，这里所抽取的特征向量，包括能量，小波分解系数等。将测试集A中的数据按照前述特征向量的编号与复原后的指纹图像特征向量进行比对，计算出不同特征下的差异，并将差异值的变化趋势保存为差异模型。
S405：在解密界面，采集解密指纹；
在实际应用中，如锁屏界面、支付界面、应用下载安装界面等解密界面，触发指纹传感器开启工作，采集如图8所示的解密指纹。
S406：计算解密指纹与标准指纹的匹配度；
调用如图7所示的标准指纹，计算解密指纹与标准指纹的匹配度，在本实施例中，假设图8与图7的匹配度为75％。
S407：判断匹配度是否满足解密要求；若满足，则执行S408，若不满足，则执行S409；
在本实施例中，假设图8与图7的匹配度为75％，如表1所示，解密要求为95％，不满足。
S408：解密终端；
S409：提醒用户输入解密密码；
通过提醒解密提醒用户输入数字密码；
S410：对解密密码进行验证；在验证通过时，执行S411，在验证未通过时，执行S412；
S411：解密终端，并根据解密图像，修正差异模型；
S412：提醒用户解密失败。
本实施例提出了一种解密图像验证方法，该方法在采集用于解密的解密图像，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。
如图5所示，基于上述移动终端硬件结构，提出本发明的终端的实施例，具体的，本发明提供的终端包括：
采集模块51，用于采集用于解密的解密图像；
获取模块52，用于获取解密图像与标准图像之间的差异参数；
比对模块53，用于调用差异模型，比对差异参数与差异模型；
解密模块54，用于在比对结果满足解密条件时，进行解密。
在实际应用中，本发明涉及的解密图像可以是指纹、人脸、虹膜中的任意一种或者多种的组合，指纹可以通过终端内的指纹传感器来采集，而人脸则可以由摄像头等采集；与解密图像对应的，标准图像也就是存储在终端内安全区域的指纹、人脸、虹膜等，下文将以指纹为例进行详细说明，人脸及虹膜与此类似，不再赘述。此时，采集模块51用于：在需要进行解密的界面，如锁屏界面、支付界面、应用下载安装界面等，使用指纹传感器和/或摄像头采集解密图像，具体的，可以是使用指纹传感器采集指纹，使用摄像头采集指纹、人脸及虹膜等图像数据，作为解密图像，进行后续验证处理。
在实际应用中，本发明涉及的差异参数包括不同特征参数下的差异值，特征参数可以是能量、小波分解系数等，这些参数是图像的常用参数，不再赘述。那么，差异模型就是这些特征参数的变化趋势。
在实际应用中，为了兼容现有的图像验证流程，获取模块52在获取解密图像与标准图像之间的差异参数之前，还用于：匹配解密图像与标准图像，确定匹配度；在匹配度满足解密要求时，直接解密；在匹配度不满足解密要求时，获取差异参数；本实施例涉及的匹配技术是现有的匹配技术，不再赘述。
在实际应用中，用户往往会设置多个标准图像，如用户设置多个解密指纹，不同指纹对应不同的操作/用户等，此时，获取模块52用于：在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的差异参数；对应的，解密模块54用于：若存在任意一个差异参数与差异模型的比对结果满足解密条件时，即进行解密。本实施例提供的计算方式虽然繁杂，但是对所有的标准图像都进行了计算，更准确。
在实际应用中，在标准图像为多个时，获取模块52用于：分别计算解密图像与多个标准图像之间的匹配度；选择匹配度满足预设条件的标准图像作为计算目标；比对解密图像与计算目标，获取差异参数。本实施例提供的计算方式可以仅计算一个标准图像或少数的标准图像，计算速度更快。本实施例涉及的预设条件可以是一个绝对值，如针对指纹，可以为75％，略低于对应的解密要求即可，对应的，预设条件可以是一个筛选规则，如匹配度最高的图像作为计算目标图像等。
在实际应用中，为了兼容现有的图像验证流程，比对模块53在比对差异参数与差异模型之后，还用于：在比对结果不满足解密条件时，提醒用户输入解密密码；对解密密码进行验证；在验证通过时，进行解密，并根据解密图像，修正差异模型。本实施例提供了差异模型的自学习修正机制，这样，随着用户使用次数的增加，验证结果将越来越准确。
在实际应用中，为了使得差异模型的调用成为可能，比对模块53在调用差异模型之前，还用于：采集多个图像，分成测试图像及训练图像；调用图像复原方法，对训练图像进行图像复原，生成复原图像；比对测试图像与复原图像，确定差异参数变化趋势；根据差异参数变化趋势，生成差异模型。具体的，图像复原方法包括：基于正则化因子进行图像复原的方法。
综上所述，本发明实施例所提出的一种终端，在采集用于解密的解密图像后，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。
在本发明一实施例中，图1中的处理器110可以包括图5所示实施例中的所有功能模块的功能。此时，上述实施例可以为：
首先，处理器110采集用于解密的解密图像；
然后，处理器110获取解密图像与标准图像之间的差异参数；
最后，处理器110调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密。
在实际应用中，处理器110用于：在需要进行解密的界面，如锁屏界面、支付界面、应用下载安装界面等，使用指纹传感器和/或摄像头采集解密图像，具体的，可以是使用指纹传感器采集指纹，使用摄像头采集指纹、人脸及虹膜等图像数据，作为解密图像，进行后续验证处理。
在实际应用中，处理器110用于：在获取解密图像与标准图像之间的差异参数之前，匹配解密图像与标准图像，确定匹配度；在匹配度满足解密要求时，直接解密；在匹配度不满足解密要求时，获取差异参数。
在实际应用中，处理器110用于：在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的差异参数；若存在任意一个差异参数与差异模型的比对结果满足解密条件时，即进行解密。
在实际应用中，处理器110用于：在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的匹配度；选择匹配度满足预设条件的标准图像作为计算目标；比对解密图像与计算目标，获取差异参数。
在实际应用中，处理器110用于：在比对结果不满足解密条件时，提醒用户输入解密密码；对解密密码进行验证；在验证通过时，进行解密，并根据解密图像，修正差异模型。
在实际应用中，处理器110用于：采集多个图像，分成测试图像及训练图像；调用图像复原方法，对训练图像进行图像复原，生成复原图像；比对测试图像与复原图像，确定差异参数变化趋势；根据差异参数变化趋势，生成差异模型。
综上所述，本发明实施例所提出的一种终端，在采集用于解密的解密图像后，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。
如图6所示，提出本发明终端第二实施例，在本实施例中，终端至少包括：输入输出(IO)总线61、处理器62、存储器63、内存64、指纹传感器65、摄像头66及存储在存储器63上并可在处理器62上运行的解密图像验证程序，解密图像验证程序被处理器执行时实现本发明提供的解密图像验证方法的步骤；其中，
输入输出(IO)总线61分别与自身所属的终端的其它部件(处理器62、RAM 63、内存64、指纹传感器65及摄像头66)连接，并且为其它部件提供传送线路。
处理器62通常控制自身所属的终端的总体操作。例如，处理器62执行计算和确认等操作。其中，处理器62可以是中央处理器(CPU)。
存储器63存储处理器可读、处理器可执行的软件代码，其包含用于控制处理器62执行本文描述的功能的指令(即软件执行功能)。在本实施例中，RAM63至少需要存储有实现处理器62执行上述功能需要的程序。
其中，本发明提供的终端控制装置中，实现图5所有模块功能的软件代码可存储在存储器63中，并由处理器62执行或编译后执行。
内存64，一般采用半导体存储单元，包括随机存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，以及高速缓存(CACHE)，RAM是其中最重要的存储器。内存44是计算机中重要的部件之一，它是与CPU进行沟通的桥梁，计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据，只要计算机在运行中，CPU就会把需要运算的数据调到内存中进行运算，当运算完成后CPU再将结果传送出来，内存的运行也决定了计算机的稳定运行。
指纹传感器65，用于采集用户指纹，并传输到处理器62。
摄像头66，用于采集用户指纹、人脸及虹膜等，并传输到处理器62。
在图6所示的终端构件基础上，本实施例提供的解密图像验证程序被处理器执行时实现以下步骤：
采集用于解密的解密图像；
获取解密图像与标准图像之间的差异参数；
调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密。
在实际应用中，解密图像验证程序被处理器执行时实现步骤：在需要进行解密的界面，如锁屏界面、支付界面、应用下载安装界面等，使用指纹传感器和/或摄像头采集解密图像，具体的，可以是使用指纹传感器采集指纹，使用摄像头采集指纹、人脸及虹膜等图像数据，作为解密图像，进行后续验证处理。
在实际应用中，解密图像验证程序被处理器执行时实现步骤：在获取解密图像与标准图像之间的差异参数之前，匹配解密图像与标准图像，确定匹配度；在匹配度满足解密要求时，直接解密；在匹配度不满足解密要求时，获取差异参数。
在实际应用中，解密图像验证程序被处理器执行时实现步骤：在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的差异参数；若存在任意一个差异参数与差异模型的比对结果满足解密条件时，即进行解密。
在实际应用中，解密图像验证程序被处理器执行时实现步骤：在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的匹配度；选择匹配度满足预设条件的标准图像作为计算目标；比对解密图像与计算目标，获取差异参数。
在实际应用中，解密图像验证程序被处理器执行时实现步骤：在比对结果不满足解密条件时，提醒用户输入解密密码；对解密密码进行验证；在验证通过时，进行解密，并根据解密图像，修正差异模型。
在实际应用中，解密图像验证程序被处理器执行时实现步骤：采集多个图像，分成测试图像及训练图像；调用图像复原方法，对训练图像进行图像复原，生成复原图像；比对测试图像与复原图像，确定差异参数变化趋势；根据差异参数变化趋势，生成差异模型。
综上所述，本发明实施例所提出的一种终端，在采集用于解密的解密图像后，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。
同时，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有解密图像验证程序，解密图像验证程序被处理器执行时实现以下步骤：
采集用于解密的解密图像；
获取解密图像与标准图像之间的差异参数；
调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密。
在实际应用中，解密图像验证程序被执行时实现步骤：
在需要进行解密的界面，如锁屏界面、支付界面、应用下载安装界面等，使用指纹传感器和/或摄像头采集解密图像，具体的，可以是使用指纹传感器采集指纹，使用摄像头采集指纹、人脸及虹膜等图像数据，作为解密图像，进行后续验证处理。
在实际应用中，解密图像验证程序被执行时实现步骤：
在获取解密图像与标准图像之间的差异参数之前，匹配解密图像与标准图像，确定匹配度；在匹配度满足解密要求时，直接解密；在匹配度不满足解密要求时，获取差异参数。
在实际应用中，解密图像验证程序被执行时实现步骤：
在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的差异参数；若存在任意一个差异参数与差异模型的比对结果满足解密条件时，即进行解密。
在实际应用中，解密图像验证程序被执行时实现步骤：
在标准图像为多个时，分别计算解密图像与多个标准图像之间的匹配度；选择匹配度满足预设条件的标准图像作为计算目标；比对解密图像与计算目标，获取差异参数。
在实际应用中，解密图像验证程序被执行时实现步骤：
在比对结果不满足解密条件时，提醒用户输入解密密码；对解密密码进行验证；在验证通过时，进行解密，并根据解密图像，修正差异模型。
在实际应用中，解密图像验证程序被执行时实现步骤：
采集多个图像，分成测试图像及训练图像；调用图像复原方法，对训练图像进行图像复原，生成复原图像；比对测试图像与复原图像，确定差异参数变化趋势；根据差异参数变化趋势，生成差异模型。
综上所述，本发明实施例所提出的一种存储介质，其内存储的程序在运行时，在采集用于解密的解密图像后，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。
本发明实施例所提出的一种解密图像验证方法、终端及计算机可读存储介质，该方法在采集用于解密的解密图像后，获取解密图像与标准图像之间的差异参数，调用差异模型，比对差异参数与差异模型，在比对结果满足解密条件时，进行解密；该方式使用标准图像计算差异参数，然后基于差异模型对差异参数进行比对，进而实现对解密图像的验证，在该过程中，可以使得用户继续使用原始的标准图像进行解密，同时也不会降低对匹配度要求，增强了用户的使用体验。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种解密图像验证方法，其特征在于，包括：
采集用于解密的解密图像；
获取所述解密图像与标准图像之间的差异参数；
调用差异模型，比对所述差异参数与所述差异模型；
在比对结果满足解密条件时，进行解密；
所述比对所述差异参数与所述差异模型包括：判断所述差异参数是否符合所述差异模型；
所述差异参数为所述解密图像与所述标准图像在不同特征参数下的差异值；
所述调用差异模型之前包括：采集多个图像，分成测试图像及训练图像；
调用图像复原方法，对所述训练图像进行图像复原，生成复原图像；
比对所述测试图像与所述复原图像的特征向量，计算出不同特征参数下的差异值，根据不同特征参数下的差异值的变化趋势形成差异模型。
2.如权利要求1所述的解密图像验证方法，其特征在于，所述采集用于解密的解密图像包括：使用指纹传感器和/或摄像头采集所述解密图像。
3.如权利要求1所述的解密图像验证方法，其特征在于，在获取所述解密图像与标准图像之间的差异参数之前，还包括：
匹配所述解密图像与标准图像，确定匹配度；
在所述匹配度满足解密要求时，直接解密；
在所述匹配度不满足所述解密要求时，获取所述差异参数。
4.如权利要求1所述的解密图像验证方法，其特征在于：
所述获取所述差异参数包括：在所述标准图像为多个时，分别计算所述解密图像与多个所述标准图像之间的差异参数；
此时，所述在比对结果满足解密条件时，进行解密包括：若存在任意一个差异参数与所述差异模型的比对结果满足解密条件时，即进行解密。
5.如权利要求1所述的解密图像验证方法，其特征在于，在所述标准图像为多个时，所述获取所述差异参数包括：
分别计算所述解密图像与多个所述标准图像之间的匹配度；
选择匹配度满足预设条件的标准图像作为计算目标；
比对所述解密图像与所述计算目标，获取所述差异参数。
6.如权利要求1所述的解密图像验证方法，其特征在于，在比对所述差异参数与所述差异模型之后，还包括：
在比对结果不满足解密条件时，提醒用户输入解密密码；
对所述解密密码进行验证；
在验证通过时，进行解密，并根据所述解密图像，修正所述差异模型。
7.如权利要求1所述的解密图像验证方法，其特征在于，所述图像复原方法包括：基于正则化因子进行图像复原的方法。
8.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的解密图像验证程序，所述解密图像验证程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的解密图像验证方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有解密图像验证程序，所述解密图像验证程序被执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的解密图像验证方法的步骤。
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