CN108027852A - 用于验证受信任用户的电子设备和方法 - Google Patents

Abstract

用于验证电子设备的受信任用户的方法，该电子设备(10)包括专用于用户(100)手指的应用的输入表面(12)，例如，按键(15)上的输入表面；用户输入数据传感器系统，其包括连接至输入表面以用于检测用户输入的指纹数据的指纹传感器(16)，以及用于检测用户输入的颤动数据的颤动传感器(28)；对与受信任用户相对应的存储的(25)用户输入数据的数据访问；以及主处理器系统(22)，其配置为将检测到的用户输入数据与存储的输入数据进行匹配，以用于受信任用户的验证。触发算法可以在子传感器系统(26)中运行，以用于感测设备操作，并且将感测到的设备操作与存储的(27)数据进行比较。如果比较揭示了用户输入可能要发生，则命令被发送至主处理器系统(22)以触发颤动感测和匹配的激活。

Description

用于验证受信任用户的电子设备和方法

技术领域

本发明涉及一种配置有用户数据输入、配置有用于验证受信任用户的传感器的电子设备。用户输入数据传感器包括用于检测用户输入的指纹数据的指纹传感器和用于检测用户输入的颤动数据的颤动传感器。来自两个传感器的数据都可以用于通过与存储的数据进行比较来验证受信任用户。方法还涉及一种用于操作这种电子设备的方法。

背景技术

用于认证用户的生物计量传感器(biometric sensor)已经在各个领域采用了数十年。众所周知的事实是，某些生物计量数据对每个人来说是基本唯一的，这使得其成为识别这样一个人有希望的起始点。最值得注意的是，已经为了检测指纹以及将这样检测到的指纹与已知数据进行匹配的目的而开发了指纹传感器，而且还使用语音识别、视网膜扫描。作为示例，Precise Biometrics拥有美国专利6,241,288，其涉及一种使用存储的指纹的位图来与输入指纹的位图进行相关的光学指纹识别/认证系统。

可以采用各种类型的生物计量传感器以便将对信息的访问或者例如对安全区域的通道仅给予受信任用户。通常，这样的用户验证与用于用户识别的其他手段(诸如，通过示出适当的打印标识凭证或者代码的输入)相组合。用于验证受信任用户的手段的使用的一个领域是电子设备(诸如，移动电话和计算机)中的用户输入检测。在这样的设备中，可能期望具有一些形式的屏幕锁定，以禁止对某些信息的访问或者使得该设备对受信任用户之外的任何人完全不可操作。另一方面，这样的设备通常由受信任用户频繁地操作，并且任何类型的解锁特征因此应当不仅是安全的，而且优选地也是快速和简单的。用于登录例如移动电话的指纹生物计量学正在成为事实标准，并且目前市场上的设备具有3％的错误拒绝率(FRR)，这意味着当用户试图打开电话时，即使她是正确的受信任用户，100次中有3次系统也将拒绝该用户。这样的拒绝，无论发生的频率如何，都是差的用户体验。

发明内容

本发明的目的是提供一种可以用于以对用户来说既安全又简单的方式来认证受信任用户的用户输入检测解决方案。这借助于在输入区域处检测用户指纹数据，而且还收集用户颤动数据的方式来提供。这些数据集合然后用于通过与存储的数据进行匹配来认证已经由受信任用户进行输入。

根据第一方面，本发明涉及一种电子设备，该电子设备包括输入表面，其专用于用户手指的应用；用户输入数据传感器系统，其包括指纹传感器，其连接至所述输入表面、用于检测用户输入指纹数据，以及颤动传感器，其用于检测用户输入颤动数据；对与受信任用户相对应的存储的用户输入数据的数据访问；以及主处理器系统，其被配置为将检测到的用户输入数据与存储的输入数据进行匹配以用于验证受信任用户。

在一个实施方式中，所述主处理器系统被配置为响应于受信任用户的验证而将所述电子设备从第一模式转换到第二模式。

在一个实施方式中，所述电子设备包括用于激活所述设备的按键，该按键响应于施加到所述输入表面上、超过输入力水平的力而是可移位的(displaceable)。

在一个实施方式中，所述主处理器系统被配置为基于存储的指纹数据和颤动数据与在用户手指应用于所述输入表面的常见情况下检测到的输入指纹数据和颤动数据的匹配来验证受信任用户。

在一个实施方式中，所述主处理器系统被配置为，如果在至少交叠的时间段期间检测到指纹数据和颤动数据，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。

在一个实施方式中，所述主处理器系统被配置为，如果在预定时间间隔内检测到指纹数据和颤动数据，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。

在一个实施方式中，所述电子设备包括接触传感器，所述接触传感器联接至所述输入表面，其中，所述主处理器系统被配置为，如果所述接触传感器在检测到指纹数据和检测到颤动数据之间检测到接触不间断接触(contact uninterrupted contact)，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。

在一个实施方式中，所述电子设备包括触发机构，其包括子传感器系统，所述子传感器系统被配置为感测设备操作，其中，所述触发机构被配置为响应于基于感测到的设备操作确定所述用户输入可能发生而触发所述颤动传感器的激活。

在一个实施方式中，所述主处理器系统被配置为操作将检测到的用户输入数据与存储的输入数据进行匹配的计算机过程，而所述触发机构在不涉及所述主处理器系统的情况下在所述传感器子系统单元中运行。

在一个实施方式中，所述触发机构的所述传感器单元包括：运动检测器，其被配置为检测绝对运动；环境检测器，其被配置为响应于由所述运动检测器感测到的运动而检测所述设备是否处于未覆盖环境中；以及手势检测器，其被配置为响应于检测到用户可能准备激活所述设备而触发所述颤动传感器的激活。

根据第二方面，本发明涉及一种用于验证具有主处理器系统的电子设备的受信任用户的方法，所述包括以下步骤：

在用户手指应用于输入表面的常见情况下：

利用连接至所述电子设备的输入表面的指纹传感器来检测用户输入指纹数据，以及

利用颤动传感器来检测用户输入颤动数据；

将检测到的用户输入数据与存储的输入数据进行匹配以用于验证受信任用户。

在一个实施方式中，所述方法包括以下步骤：响应于受信任用户的验证而将所述电子设备从第一模式转换到第二模式。

在一个实施方式中，所述专用输入表面被定位在按键上，所述按键被操作以激活所述电子设备。

在一个实施方式中，所述方法包括以下步骤：

在子传感器系统中运行触发算法，所述触发算法包括：

感测设备操作，以及

将感测到的设备操作与存储的数据进行比较；

响应于基于所述比较确定所述按键上的用户输入可能发生而向所述主处理器系统发送命令以触发所述颤动传感器的激活。

在一个实施方式中，感测设备操作的步骤包括：

在所述传感器子系统中使用环境检测器来检测设备是否处于未覆盖环境中，以及

在所述传感器子系统中检测所述设备的移动；

其中，将感测到的设备操作与存储的数据进行比较的步骤包括：将感测到的移动数据与存储的移动数据进行比较，所述存储的移动数据表示指示用户正处于按下按键的过程中的手势或者姿势。

附图说明

现在在参考附图的同时将详细地描述实施方式，其中

图1示意性地例示了用于受信任用户的验证的、手指在电子设备上的用户输入；

图2例示了电子设备，在该设备的按键上提供了专用输入表面；

图3示意性地例示了根据示例性实施方式的组合的指纹和颤动检测系统；

图4例示了如由申请人使用和训练的、针对颤动检测传感器的受试者操作特性曲线；以及

图5示意性地例示了根据实施方式的用于触发颤动检测以用于受信任用户的验证的算法的流程图。

具体实施方式

现在将参考附图概述各种实施方式。应当理解，许多不同类型的电子设备可以包括根据本文描述的实施方式的用于验证受信任用户的解决方案。这样的电子设备例如可以实现为通过检测器，用于解锁门或者出入口、投票系统、用于登录到银行、政府机构的计算机系统的计算机配件等。本文将给出为便携式通信装置(诸如，移动电话或者计算机)的电子设备的具体参考。然而，技术人员将理解这仅是实施方式的一种类型，并且权利要求也将包括其他类型的实施方式。

所提供和要求保护的解决方案针对用于识别受信任用户的指纹传感器的使用。然而，不是提供对这样的指纹传感器技术的改进，所提出的有益解决方案要将指纹感测和颤动感测相组合。本文提出的解决方案基于申请人对颤动生物计量所做出的研究成果。由发明人做出的调查、训练和测试示出了虽然颤动生物计量可能处于开发的早期阶段，但是在与指纹生物计量系统适当组合的情况下，其可以实际上降低总体FRR。原理可以这样描述：如果在颤动系统中有多于50％的生物计量，其中，50％表示抛硬币，则其可以与指纹生物计量相结合并且使总体系统更好。

已经这样提出了用于用户的识别的颤动感测的使用。美国专利7,236,156公开了一种手持设备(诸如，遥控器)，所述手持设备包括能够生成与所述手持设备的移动相关联的数据的运动传感器、以及用于基于所述移动数据来检测手部颤动数据以及用于基于所述手部颤动数据来识别用户的处理单元。处理单元执行训练操作，其中，与持有所述手持设备而不向其引入有意移动的不同用户相关联的数据被记录和处理。虽然该专利是十多年前的，但是几乎没有证据表明颤动数据检测足够重要或者已经变得足够重要以用于该目的。

然而，在数月的工作以及至少60个人帮助训练该系统之后，申请人已经查明存在良好的生物计量用于使用，当添加到指纹检测系统时，其可以有助于降低FRR。该工作背后的目标是找到一种在除了按下电子设备的单个按键(诸如，按钮)之外没有其他用户交互的情况下降低FRR的方式。颤动检测工作的结果提供了对该目标的解决方案，也就是将推动按键时的指纹感测生物计量与在推动按键时来自一个或多个加速度计的颤动感测相结合。通过这种方式，专用用户输入表面可以用于两个目的，增加了效果但没有增加用户交互。现在将解释与该结合有关的示例性实施方式。

图1通过示例的方式例示了电子设备10，在电子设备10上具有输入表面12，输入表面12专用于用户手指的应用，借助于具有放置在输入表面12处的手指的手来指示用户100。电子设备10可以另外地包括用于数据反馈的输出接口(诸如，显示器11和/或扬声器13)。图1的电子设备例如可以被实现为用于设施入口处的访问控制的目的的固定面板，或者被实现为移动或者便携式设备，其被配置为控制对电子设备10中的或者以其他方式通过电子设备10可访问(例如，通过到用于存储特权数据的外部存储器(未示出)无线电或者有线连接)的数据的访问。

图2示意性地例示了根据本文提出的解决方案具体体现的便携式电子设备10(诸如，移动电话)的实施方式。电子设备10可以包括显示器11、麦克风14和扬声器13。对技术人员明显的是，如果电子设备10是移动电话，则其还将包括图2的图中未示出的某些元件(诸如，无线电接口)。但是此类元件的某些方面将参考以下图3而进行概述。图2另外例示了输入表面12，在该实施方式中，其位于设备10的一侧。在操作电子设备以用于验证受信任用户时，用户100(图2中未示出)将需要把手指放置在输入表面12处，用户输入数据传感器连接到所述输入表面12。虽然该图中没有详细示出，但是该用户输入数据传感器包括用于检测用户输入指纹数据的指纹传感器，以及用于检测用户输入颤动数据的颤动传感器。电子设备10被配置有对与受信任用户相对应的存储的用户输入数据的数据访问，例如，借助于电子设备10的内部存储器，或者借助于用于连接至诸如网络服务器的外部存储的通信机构。电子设备中的处理器系统被配置为通过将检测到的用户输入数据与所存储的输入数据进行匹配来验证受信任用户。成功的匹配(即，验证在输入表面上应用手指的用户是受信任的)例如可以导致电子设备从第一模式转换到第二模式(诸如，解锁该设备10)。更具体地，验证可以导致提供对电子设备10的全部操作的访问或者对某个应用或者某个存储数据的访问。

图3更加详细地例示了电子设备的实施方式。在该实施方式中，电子设备包括按钮15形式的按键，其响应于施加在上面的、超过一定输入力水平的力而是可移位的。专用输入表面12包括按键15的至少一部分，但是还可以包括紧挨着按键15或者按键15周围的区域。在图中，按键15被指示为配置有弹簧20，所述弹簧20限定用于使按键15移位要克服的一定力水平。然而，这仅是用于指示该功能的示例性图示。在另选实施方式中，根据所建立的领域，例如可以由穹顶型按钮来提供相应的效果。优选地，按键15可操作地连接以激活设备10中的一个或多个功能(诸如，点亮屏幕11)。在一个实施方式中，按键15还可以例如响应于长按而充当开/关键。

指纹传感器16被提供为与输入表面12连接，作为用户输入数据传感器的一部分。多种不同类型的指纹传感器可商购，并且其具体功能对于所提出的针对电子设备10的解决方案的操作不是必要的。在图中，指纹传感器16被提供在可移位按键15中在其上表面之下或者在其上表面处。在另选实施方式中，其中，专用输入表面12包括按键15旁边或者周围的至少一部分，指纹传感器可以被设置在按键15的旁边，例如，周向地围绕按键15。指纹传感器16连接至处理器系统22，所述处理器系统22能够控制由传感器16检测的数据与存储的指纹数据的指纹匹配的过程。这种存储的指纹数据可以从本地存储器25访问，或者借助于数据收发器23和网络接口24从远程存储器(未示出)访问。这种网络接口可以包括调制解调器，并且网络接口可以包括无线电天线。

用户输入数据传感器还包括颤动传感器28，所述颤动传感器28用于检测来自用户100的颤动数据。如本文使用的，颤动是指人身体(诸如，手)的无意识的移动。颤动可能需要摇手，这是对于其他人清晰可见的，但是也可能需要正常人类感觉没有真实察觉或者注意的更精细的移动。在利用敏感检测器测量时，这样的精细肌肉颤动可能相对于例如频率、重复率、幅度和较复杂的移动(如手势模式)对某些用户显示为特性的某些部分。在这方面，还可以参考可区分特征值的示例，如前述美国专利7,236,156中教导的。在一个实施方式中，颤动传感器包括一个或多个加速度计28，诸如布置为检测不同维度中的加速度的三个单轴加速度计。过去已经示出和测试了加速度计的这种使用，例如，麻省理工学院的BrianBarkley Graham在2000年5月11日提交的“Using an Accelerometer Sensor to MeasureHuman Hand Motion”。另外，本申请的发明人已经在申请人的品牌的移动电话中成功使用了现有技术水平的加速度计。在基于颤动的识别系统的训练之后，发明人已经表明可以清楚地获得区分受信任用户与冒充者的识别。此时，这样的基于颤动的识别比指纹感测的准确性要差，但是基本上好于抛硬币。因此，提出了将相对有效的基于指纹的识别与不太有效的基于颤动的识别相结合，并且从而与单独使用指纹检测相比例如在FRR方面获得改进。

图4例示了称为ROC(受试者或者相对操作特性)的测量，生物计量系统经常与其进行比较。ROC图是FAR(错误接受率)与FRR之间的权衡的视觉表征。生物计量系统包括匹配算法，所述匹配算法通常基于阈值来执行决策，该阈值确定输入需要多接近样板才被认为是匹配。如果阈值减小，则将有较少的错误非匹配而较多的错误接受，而较高的阈值将减小FAR而增加FRR。本申请的发明人迄今已获得图4中绘制的ROC曲线。ROC曲线以下的面积最佳是1.0，而0.5意味着抛硬币(运气)。目前，所获得的结果是大约0.8，其远小于指纹匹配，但是仍然不错。

返回图3，在一个实施方式中，颤动传感器28可以连接至传感器子系统26，所述传感器子系统26转而借助于数字接口连接至主处理器系统22。用于指纹传感器16以及用于颤动传感器28的匹配算法分别作为在主处理器系统22中执行的代码与存储在本地存储器25中的数据相结合地驻留。匹配算法的操作可以由传感器子系统中执行的一个或多个步骤的结果来触发，如下文将参考图5进一步概述的。

优选地，处理器22被配置为基于存储的指纹数据和颤动数据与输入指纹数据和颤动数据的匹配来验证受信任用户100，所述输入指纹数据和颤动数据在用户的手指应用于输入表面的常见情况下检测到。以这种方式，可以查明指纹数据和颤动数据从同一用户获得。

在一个实施方式中，处理器22被配置为，如果在至少交叠的时间段期间检测到指纹数据和颤动数据，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。作为另选方案，处理器22可以被配置为，如果在预定的时间间隔内检测到指纹数据和颤动数据，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。在这些实施方式中的任何实施方式中，定时数据例如可以基于处理器系统22的系统时钟。

在一个实施方式中，接触传感器18可以联接至输入表面12，以用于检测物体与输入表面12相连接。接触传感器可以是电容式的，以便检测用户100的有意触摸，而例如在口袋中触动到衣料将不会在接触传感器18上产生读数。在另一实施方式中，接触传感器18可以对压力敏感。这样的接触传感器例如可以是机械开关，其被连接以响应于按键15的下压而给出电信号，或者是压电元件，其被连接以根据按键15上的压力而给出电信号。在一个实施方式中，处理器可以被配置为，如果接触传感器18在检测到指纹数据与检测到颤动数据之间检测到接触不间断接触，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。

处理器系统22优选地被配置为使用存储器25中本地存储的数据来执行匹配，但是在另选实施方式中，其可以被配置为经由收发器23和天线24发送检测到的指纹数据以用于网络匹配并且接收匹配的结果，以便验证用户是否为受信任的。在任何情况下，减少颤动传感器28的噪声/错误情况都将是有益的。

发明人提出了通过采用智能触发算法而为系统添加另外优点，以便在用户100做出拾取电话按下开关键的故意动作时仅执行颤动扫描和匹配。现在将针对手持电子设备10(诸如，移动电话)描述这样的实施方式。参考图3和图5，并且基于使用绝对运动跟踪、活动识别和覆盖环境检测的意图，来确定用户100何时拾取手持电子设备10并且即将按下按键15，以触发颤动扫描作为指纹FRR辅助。

在优选实施方式中，通过任何现代手持移动电话中存在的相对低技术含量的传感器来执行电子设备的手持的预备检测和测量，并且这是在最小系统影响和功耗的情况下进行的。本质上，目标是使与子序列指纹扫描一起使用以便确定用户的ID的颤动检测序列最小化。

图3示出了用于该实施方式的系统概况的示意表示。更具体地，用于判定有效运动何时被执行以便激活颤动检测的触发算法以卸载方式(offloading manner)实现，其中，触发在传感器子系统26中运行。以这种方式，主处理器系统22将仅在检测到有效运动时才涉及。这意味着颤动跟踪/记录/匹配算法将对有意数据执行，由此增强了实际颤动检测算法的性能。另外，通过避免主处理器系统22的过度使用而提高了系统功率性能。

图5示出了用于触发手持电子设备10中的颤动检测的算法的流程图，该算法在用户100即将按下具有指纹传感器16的按键15(诸如，电源键)时使用。

在步骤50中，其中，设备10是空闲的，传感器子系统26处理针对绝对运动检测器(AMD)的不定时发生的中断。AMD可以利用任何3轴加速度计来实现，优选地与用于颤动扫描的传感器28相同，其中，每个轴可以被配置有用于检测设备10何时完全静止或者在运动中的重力阈值。传感器28的AMD功能的输出可以是颤动检测激活算法中的第一触发。这应当优选地通过中断驱动设置来进行，其中，加速度计本身如果被配置有轴阈值，并且在静止/移动检测时生成硬件中断。

在步骤51中，检测AMD 28是否指示静止或者运动。如果静止，则图中为“是”，传感器子系统26返回活跃AMD状态，并且在再次检测之前等待预定时段。如果检测到运动，则图中为“否”，算法进行到下一状态；覆盖环境检测。

在步骤52中，当已经检测到运动时，接近传感器32被激活以便确定设备是否在口袋或者其他覆盖环境中。在一个实施方式中，如图3中指示的，接近传感器32包括光源33，光源33与光传感器34一起操作，光传感器34用于检测来自光源33的光的附近反射。这样的接近传感器优选地以短突发间隔操作。但是也可以使用如移动电话领域内已知的其他类型的接近传感器。

步骤53指示接近检测的结果。直到设备10被确定处于未覆盖环境中，才需要启动颤动检测序列。所以，如果设备10被视作被覆盖(“是”)，则算法可以继续到活动为识别的状态，如下文将描述的。如果设备10基于接近检测步骤被认为是没有被覆盖(“否”)，则已经执行第一相对简单的步骤以用于确定用户100可能处于按下按键15的过程中。算法然后可以继续到手势和姿势检测的状态。

步骤54包括设备10的手势和姿势检测，设备10被视作处于运动中并且没有被覆盖(即，不在包、口袋、可折叠盖等中)。在一个实施方式中，可以通过同时对传感器子系统26中的3轴加速度计28和陀螺仪30进行采样来实现手势和姿势检测。这应当优选地在短时段内完成，例如，在30-60秒的范围内，以便使传感器漂移和功耗最小化。然后，可以将来自检测器28、30的所采样的输出在传感器子系统26中匹配到(例如，存储在本地存储器27中的)手势/姿势的预定义集合，这被定义为指示即将按下按键15。作为示例，这样的手势可以是在水平面上将电子设备10从显示器下部位置翻转到显示器上部位置。另一示例可以是位置和定向从第一位置到第二位置的改变，指示用户从包、口袋或者静止表面将设备10拉到看似用户的脸部前方的位置。这样的手势例如可以从移动的范围、相对开始定向和相对结束定向中收集，并且本领域中存在用于对传感器数据进行采样并且将其与手势/姿势进行匹配的若干已知过程。

在步骤55中，确定手势和姿势检测的结果。如果在采样时段期间的任何时刻，检测到电子设备10已经经历了针对用户100正处于拾取设备10以按下按键15的过程中的运动和/或姿势(“是”)，则开始颤动检测序列。否则，如果为“否”，则算法进入到下一状态；活动识别。在优选实施方式中，可以发起活动识别56。

步骤56指示活动识别的算法步骤。存在能够仅通过使用诸如传感器28的3轴加速度计来进行基本活动识别(例如，行走、跑步、骑自行车、坐在车中等)的许多已知的活动识别算法。为了较高的准确度度和较多活动类别的检测，这些算法可以由其他运动传感器来辅助，其他运动传感器诸如陀螺仪30以及甚至类似于磁力计和大气压力传感器(图3中未示出)的更多的传感器。然而，为了该触发检测算法的目的，加速度计28输出将是足够的。

一旦设备在运动中，如步骤51中所确定的，但是尚未按键15被按下，则在步骤56中激活活动识别算法，并且可以跟踪用户行为，而不管设备是否被视作处于覆盖环境中，如图5中所指示的。以这种方式，当用户在覆盖环境(包或者口袋)中携带设备或者在手中携带设备时，算法可以跟踪/分析加速度计28数据。然后，该数据可以用作用于在行走/跑步/骑自行车时在步骤54中检测手势/姿势的基线，并且可以用作在步骤55中不激活颤动检测序列(即，仅仅行走并且没有有意的将要按下按键移动)时的鉴别器。另外，可以对活动识别进行采样以便与实际按下按键15的动作一起用于训练目的，以便确定什么手势或姿势应当被视作指示步骤55中的即将按下按键15。

在步骤57中，如果确定设备10相对静止(“是”)，则在遵循移动活动(诸如，驾驶车辆、行走等)的已知模式的意义上，设备可以返回准备步骤50中的空闲模式，算法从该空闲模式可以如上文所述的继续。然而，如果确定除了一般移动偏移之外，设备10在手中并且即将使用(“否”)，则算法可以返回以在步骤54中对手势和姿势进行采样，此时陀螺仪30优选地被子序列地激活，以便捕捉潜在的手势/姿势检测。

步骤58示出了从传感器子系统26向主处理器系统22发送命令以开始颤动检测序列的步骤。然后，可以执行检测器28的颤动检测以及主处理器系统22中执行的匹配，并且将其与指纹检测和匹配相结合，如所描述的，以便改进如仅由指纹检测和匹配执行的用户识别和验证。在一个实施方式中，如果捕获到来自步骤56的确定的活动还可以被传送至主处理器系统22。该数据可以用作用于主处理器系统22中的颤动检测算法的基线，以便改进用户100的精细颤动移动的检测精度。

如所指出的，指纹数据和颤动数据与所存储的数据的匹配可以在主处理器系统22中执行，或者在电子设备10所连接到的网络中实现。将两个不同的匹配算法(也即，在这种情况下是指纹和颤动)的分数进行组合的步骤可以按照不同的方式执行。该步骤基于这样的概念：基于来自指纹传感器16的良好分数的用户识别(其具有例如3％的FRR)，在与来自颤动传感器28的不太好但是比机会好的分数相结合时，实际上可以更好。执行分数的这种结合的精确方式不是本申请的目标，相反，参考用于执行此类处理的现有技术手段。仅作为示例，可以应用基于总和、加权总和、乘积、最小/最大、似然比乘积的任何一个或多个规则的结合算法。另一已知另选方案是应用基于例如支持向量机的所谓的分类器。另选的分类器可以包括逻辑回归、k最近邻、决策树等。在应用融合算法之前，可能需要使用若干方法中的一种对分数进行归一化，诸如最小-最大归一化、z计分(z-scoring)、Tanh归一化(Tanhnormalization)等。用于组合生物计量系统的过程、规则和算法的示例例如可以在AnilJain,Karthik Nandakumar and Arun Ross在模式识别38(2005)2270-2285中发表的“Score normalization in multimodal biometric systems”中找到。使用归一化方法和融合算法的哪种组合取决于实际使用情况，并且通常以经验为主决定。

所提出的解决方案的一个益处在于，取决于设置，有可能通过需要指纹和颤动传感器二者检测同一的受信任用户来减少FAR，或者通过仅需要指纹和颤动中的一个检测受信任用户来增加可用性。第一种设置例如可以应用于高安全性访问检测，诸如用于访问银行账户明细。另一方面，第二种设置可以用于较不敏感的访问检测，诸如解锁特征以打开移动电话的至少基本操作(例如，用于呼叫或者浏览)。

总之，独立设置的颤动生物计量系统对于安全应用来说不够好。前述专利描述了使用颤动在远程控制单元的已知用户之间进行区分，以便调整媒介系统的设置；换言之，在没有安全要求的情况下，这是舒适的使用。然而，将颤动用于安全应用不是显而易见的，并且将颤动检测与指纹检测相结合使得总体系统更好由此是非显而易见的。将指纹生物计量与颤动生物计量相结合还具有另外的较大优点，因为针对按下按键的实施方式，二者被相同的事件触发。诸如步法识别、触摸模式、语音和面部识别的其他系统不是被与指纹系统相同的事件触发，并且因为其高延迟(例如，针对步法识别，以若干秒的量级)而需要另外的动作或者连续/周期性的监视。

就一般情况而言，包括但不限于那些标记或者描述为“计算机”、“处理器”或者“控制器”的、包括功能块的各种元件的功能可以通过使用诸如电路硬件的硬件和/或能够执行存储在计算机可读介质上的编码指令形式的软件的硬件来提供。由此，这种功能和所例示的功能块要被理解为硬件实现的和/或计算机实现的，并且由此是机器实现的。在硬件实现方面，功能块可以包括或者包含但不限于数字信号处理器(DSP)硬件、精简指令集处理器、硬件(例如，数字或模拟)电路(其包括但不限于专用集成电路(ASIC))以及(在适当情况下)能够执行此类功能的状态机。在计算机实现方面，计算机通常被理解为包括一个或多个处理器或者一个或多个控制器，并且术语计算机和处理器以及控制器在本文中可以互换采用。在由计算机或处理器或控制器提供时，可以通过单个专用计算机或处理器或控制器、通过单个共享计算机或处理器或控制器或者通过多个个体计算机或处理器或控制器来提供功能，所述计算机或处理器或控制器中的一些可以是共享的或者分布式的。另外，术语“处理器”或“控制器”的使用应当也被解释为是指能够执行这种功能和/或执行软件的其他硬件(诸如，上文提到的示例硬件)。

Claims (15)

1.一种电子设备，所述电子设备包括：

输入表面，所述输入表面专用于用户手指的应用，

用户输入数据传感器系统，所述用户输入数据传感器系统包括：

指纹传感器，所述指纹传感器连接至所述输入表面以用于检测用户输入指纹数据，以及

颤动传感器，所述颤动传感器用于检测用户输入颤动数据，

对与受信任用户相对应的存储的用户输入数据的数据访问，

主处理器系统，所述主处理器系统被配置为将检测到的用户输入数据与存储的输入数据进行匹配以用于受信任用户的验证。

2.根据权利要求1所述的电子设备，其中，所述主处理器系统被配置为响应于受信任用户的验证而将所述电子设备从第一模式转换到第二模式。

3.根据权利要求1或2所述的电子设备，所述电子设备包括用于激活所述设备的按键，所述按键响应于施加到所述输入表面上、超过输入力水平的力而是可移位的。

4.根据前述权利要求中任一项所述的电子设备，其中，所述主处理器系统被配置为基于存储的指纹数据和颤动数据与在用户手指应用于所述输入表面的常见情况下检测到的输入指纹数据和颤动数据的匹配来验证受信任用户。

5.根据权利要求4所述的电子设备，其中，所述主处理器系统被配置为，如果在至少交叠的时间段期间检测到指纹数据和颤动数据，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。

6.根据权利要求4所述的电子设备，其中，所述主处理器系统被配置为，如果在预定时间间隔内检测到指纹数据和颤动数据，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。

7.根据权利要求4所述的电子设备，所述电子设备包括接触传感器，所述接触传感器联接至所述输入表面，其中，所述主处理器系统被配置为，如果所述接触传感器在检测到指纹数据与检测到颤动数据之间检测到接触不间断接触，则确定存在检测到指纹数据和颤动数据的常见情况。

8.根据前述权利要求中任一项所述的电子设备，所述电子设备包括触发机构，所述触发机构包括子传感器系统，所述子传感器系统被配置为感测设备操作，其中，所述触发机构被配置为响应于基于感测到的设备操作确定所述用户输入可能发生而触发所述颤动传感器的激活。

9.根据权利要求8所述的电子设备，其中，所述主处理器系统被配置为操作将检测到的用户输入数据与存储的输入数据进行匹配的计算机过程，而所述触发机构在不涉及所述主处理器系统的情况下在所述传感器子系统单元中运行。

10.根据权利要求8或9所述的电子设备，其中，所述触发机构的传感器单元包括：

运动检测器，所述运动检测器被配置为检测绝对运动，

环境检测器，所述环境检测器被配置为响应于由所述运动检测器感测到的运动而检测所述设备是否处于未覆盖环境中，以及

手势检测器，所述手势检测器被配置为响应于检测到用户可能准备激活所述设备而触发所述颤动传感器的激活。

11.一种用于验证具有主处理器系统的电子设备的受信任用户的方法，所述方法包括以下步骤：

在用户手指应用于输入表面的常见情况下：

利用连接至所述电子设备的输入表面的指纹传感器来检测用户输入指纹数据，以及

利用颤动传感器来检测用户输入颤动数据；

将检测到的用户输入数据与存储的输入数据进行匹配以便受信任用户的验证。

12.根据权利要求13所述的方法，所述方法包括以下步骤：响应于受信任用户的验证而将所述电子设备从第一模式转换到第二模式。

13.根据权利要求11或12所述的方法，其中，所述专用输入表面被定位在按键上，所述按键被操作以激活所述电子设备。

14.根据权利要求13所述的方法，所述方法包括以下步骤：

在子传感器系统中运行触发算法，所述触发算法包括

感测设备操作，以及

将感测到的设备操作与存储的数据进行比较；

响应于基于所述比较确定所述按键上的用户输入可能发生而向所述主处理器系统发送命令以触发所述颤动传感器的激活。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，感测设备操作的步骤包括：

在所述传感器子系统中使用环境检测器来检测设备是否处于未覆盖环境中，以及

在所述传感器子系统中检测所述设备的移动；

其中，将感测到的设备操作与存储的数据进行比较的步骤包括：将感测到的移动数据与存储的移动数据进行比较，所述存储的移动数据表示指示用户正处于按下按键的过程中的手势或者姿势。