CN109784174A - 一种用户账户的登录方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明适用于数据处理技术领域，提供了一种用户账户的登录方法及设备，包括：若接收到账户登录指令，则获取当前操作的用户的指静脉图像；从静脉模板库中提取账户标识的标准静脉图像，并计算指静脉图像与标准静脉图像之间的匹配度；若匹配度大于预设的匹配阈值，则以预设的采集频率获取用户的多个手指图像；基于多个手指图像，确定用户的生物特征参数；若生物特征参数与用户的标准生物参数相匹配，则响应账户登录指令。本发明采集用户手指内的静脉图像，无法通过佩戴指纹套的方式进行伪造，从而能够提高账户验证的可靠性，以及采集用户的生物特征参数，从而对当前认证的用户进行活体检测，进一步避免用户通过伪造工具来冒充合法用户进行账户登录。

Description

一种用户账户的登录方法及设备

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种用户账户的登录方法及设备。

背景技术

随着应用程序以及服务系统数量的不断增加，用户需要执行登录操作的次数也越来越频繁，用户账户内包含了用户的隐私信息，因此在用户登录的过程中如何能够安全且高效地进行身份验证则显得尤为重要。现有的用户账户的登录技术，一般是采用指纹识别或手动输入密码等的方式进行登录，然而指纹信息可以通过指纹套来进行伪造，用户密码也会有泄露的风险，因此现有的用户账户的安全风险较大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种用户账户的登录方法及设备，以解决现有的用户账户的登录技术，一般是采用指纹识别或手动输入密码等的方式进行登录，然而指纹信息可以通过指纹套来进行伪造，用户密码也会有泄露的风险，因此现有的用户账户的安全风险较大的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种用户账户的登录方法，包括：

若接收到账户登录指令，则获取当前操作的用户的指静脉图像；所述账户登录指令包含所述用户的账户标识；

从静脉模板库中提取所述账户标识的标准静脉图像，并计算所述指静脉图像与所述标准静脉图像之间的匹配度；

若所述匹配度大于预设的匹配阈值，则以预设的采集频率获取所述用户的多个手指图像；

基于多个所述手指图像，确定所述用户的生物特征参数；

若所述生物特征参数与所述用户的标准生物参数相匹配，则响应所述账户登录指令。

本发明实施例的第二方面提供了一种用户账户的登录设备，包括：

指静脉图像获取单元，用于若接收到账户登录指令，则获取当前操作的用户的指静脉图像；所述账户登录指令包含所述用户的账户标识；

匹配度计算单元，用于从静脉模板库中提取所述账户标识的标准静脉图像，并计算所述指静脉图像与所述标准静脉图像之间的匹配度；

手指图像采集单元，用于若所述匹配度大于预设的匹配阈值，则以预设的采集频率获取所述用户的多个手指图像；

生物特征参数获取单元，用于基于多个所述手指图像，确定所述用户的生物特征参数；

登录指令响应单元，用于若所述生物特征参数与所述用户的标准生物参数相匹配，则响应所述账户登录指令。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面的各个步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面的各个步骤。

实施本发明实施例提供的一种用户账户的登录方法及设备具有以下有益效果：

本发明实施例通过获取用户的指静脉图像，由于指静脉图像是采集用户手指内的静脉图像，无法通过佩戴指纹套的方式进行伪造，从而能够提高账户验证的可靠性，并根据指静脉图像与标准静脉图像之间的匹配度，判断当前登录的用户是否为合法用户，在匹配度大于预设阈值时，继续采集用户的生物特征参数，从而对当前认证的用户进行活体检测，进一步避免用户通过伪造工具来冒充合法用户进行账户登录。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明第一实施例提供的一种用户账户的登录方法的实现流程图；

图2a是本发明第二实施例提供的一种用户账户的登录方法S104具体实现流程图；

图2b是本发明一实施例提供的一种活体手指图像均值变化曲线图；

图2c是本发明一实施例提供的一种指纹膜图像均值变化曲线图；

图3是本发明第三实施例提供的一种用户账户的登录方法S1044具体实现流程图；

图4是本发明第四实施例提供的一种用户账户的登录方法S102具体实现流程图；

图5是本发明第五实施例提供的一种用户账户的登录方法S101具体实现流程图；

图6是本发明一实施例提供的一种用户账户的登录设备的结构框图；

图7是本发明另一实施例提供的一种终端设备的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。

本发明实施例通过获取用户的指静脉图像，由于指静脉图像是采集用户手指内的静脉图像，无法通过佩戴指纹套的方式进行伪造，从而能够提高账户验证的可靠性，并根据指静脉图像与标准静脉图像之间的匹配度，判断当前登录的用户是否为合法用户，在匹配度大于预设阈值时，继续采集用户的生物特征参数，从而对当前认证的用户进行活体检测，进一步避免用户通过伪造工具来冒充合法用户进行账户登录，解决了现有的用户账户的登录技术，一般是采用指纹识别或手动输入密码等的方式进行登录，然而指纹信息可以通过指纹套来进行伪造，用户密码也会有泄露的风险，因此现有的用户账户的安全风险较大的问题。

在本发明实施例中，流程的执行主体为终端设备。该终端设备包括但不限于：服务器、计算机、智能手机以及平板电脑等能够执行用户账户的登录操作的设备。特别地，该终端设备可以为各个用户所使用的用户终端，该用户终端配置有指静脉的采集模块，用于获取当前操作用户的指静脉图像，并执行用户账户的登录操作。图1示出了本发明第一实施例提供的用户账户的登录方法的实现流程图，详述如下：

在S101中，若接收到账户登录指令，则获取当前操作的用户的指静脉图像；所述账户登录指令包含所述用户的账户标识。

在本实施例中，终端设备在接收到用户发起的账户登录指令时，会激活指静脉采集模块，并获取当前时刻用户放置于指静脉采集模块上的指静脉图像。需要说明的是，该指静脉采集模块可以内置于终端设备内，在该情况下，终端设备可以通过串行接口发送一个启动指令以激活内置的指静脉图像；该指静脉采集模块也可以为一外设设备，在该情况下，终端设备在接受到用户发起的账户登录指令时，可以根据该指令确定用户的登录方式，若该登录方式为指静脉登录方式，则接收指静脉采集模块发送的指静脉图像。可选地，在该方式下，终端设备可以通过搜索当前可用的无线网络，以及各个无线网络所属的设备类型，判断是否存在设备类型为指静脉采集模块发送的无线网络，若存在，则加入该指静脉采集模块所发送的无线网络内，并通过无线网络箱指静脉采集模块反馈一个图形获取指令，以便指静脉采集模块向终端设备发送当前时刻采集得到的指静脉图像。

可选地，若终端设备采用的是内置的指静脉采集模块获取用户的指静脉图像，在该情况下，该指静脉图像会以预设的检测频率判断当前是否有手指遮挡采集区域，若存在手指遮挡采集区域，此时可以基于终端设备当前界面的应用程序，生成关于该应用程序的账户登录指令，继而执行S101的操作。

可选地，在本实施例中，该指静脉采集模块可以包含有多个静脉采集光源，每个采集光源所放置的位置以及采集角度存在差异，终端设备可以通过多个位置同时采集用户的指静脉图像，并基于各个采集光源之间的位置关系，将多个指静脉图像进行合并，特别地，通过多个角度获取用户的指静脉图像，可以更好地生成用户真的指静脉图像，并将无效的指静脉轮廓在合并的过程中进行滤除。优选地，各个指静脉的采集光源可以设置有不同的光源颜色，终端设备在采集之前，能够根据用户的皮肤肤色，调整采集光源的光源颜色，从而能够进一步提高指静脉图像采集的效率。

在本实施例中，该账户登录指令中包含有用户的账户标识，即确定当前用户所需登录的哪一个用户账户。由于终端设备可以安装有多个应用程序，或者终端设备由多个用户共用，而不同的应用程序以及不同用户对应的用户账户不同，因此在登录操作之前，指定所需登录的账户标识。

在S102中，从静脉模板库中提取所述账户标识的标准静脉图像，并计算所述指静脉图像与所述标准静脉图像之间的匹配度。

在本实施例中，终端设备根据所需登录的用户账户的账户标识，获取该用户账户关联的标准指静脉图像。用户在注册用户账户时，可以通过指静脉采集模块获取一个或多个手指的指静脉图像，终端设备将该时刻采集得到的指静脉图像识别该用户账户的标准指静脉图像，并存储于静脉模板库内。该指静脉数据库可以存储于数据库服务器，终端设备可以根据账户标识确定对应的数据库服务器，并从该数据库服务器处获取该账户标识对应的标准静脉图像。当然，该静脉模板库还可以存储于终端设备内，在该情况下，终端设备可以直接从本地存储模块提取该账户标识的标准静脉图像。

在本实施例中，终端设备根据标准静脉图像以及本次采集得到的指静脉图像，确定两者的匹配度，从而判断当前操作的用户是否为用户账户所对应的用户。若该匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行S103的相关操作；反之，若该匹配度小于或等于预设的匹配度阈值，则表示当前采集的指静脉图像并非用户账户已登记的静脉图像，输出登录失败信息。

可选地，计算标准静脉图像与指静脉图像之间匹配度的方式可以为：根据标准静脉图像的分辨率以及图像尺寸调整指静脉图像，识别调整后的指静脉图像与标准镜面图像之间相同区域的面积，根据该重合区域的面积所占整体图像面积的比例，确定两个图像之间的匹配度。

在S103中，若所述匹配度大于预设的匹配阈值，则以预设的采集频率获取所述用户的多个手指图像。

在本实施例中，终端设备在检测到本次获取的指静脉图像与标准静脉图像的匹配度大于匹配阈值时，需要继续确认当前操作的用户是否为活体用户，需要进行活体检测流程。

在本实施例中，手指图像可以通过光传感器或电容式传感器进行采集。可选地，在本实施例中，通过光传感器所发射的投射光，获得用户在按压手指时基于该投射光所产生的手指图像。由于投射的光经用户手指的阻隔，将反射大部分的光线，生物特征信息管理系统采集手指反射光线时的彩色图像。进行投射的光包括但不限于：可见光、红外线以及其他特定波长的光线。

在本实施例中，手指图像以及指静脉图像的区别在于，指静脉图像包含用户按压的手指的静脉信息，采集精度较高，因此采集时间较长以及处理速率较慢。而手指图像主要是根据采集用户按压手指经透射光照射后的颜色信息图像，主要包含颜色信息，因此，采集时间短且处理速率较快。

优选地，所述手指图像的采集区域为指纹图像的采集区域中的ROI(region ofinterest，感兴趣区域)。具体地，所述ROI为指纹图像采集区域的几何中心区域，且该ROI的面积小于指静脉图像的采集区域。

在本实施例中，预设采集频率可根据用户的设定进行改变或根据系统默认值确定。优选地，所述采集频率大于人体正常的心率。人体正常的心率为60至100次/分钟，因此采集手指图片的频率应大于2Hz。

在S104中，基于多个所述手指图像，确定所述用户的生物特征参数。

在本实施例中，由于活体用户的手指由于血压、血样、心率等因素，会影响静脉以及毛细血管所呈现的颜色，因此通过基于预设采集频率获取的多个手指图像，可以确定该手指的颜色变化趋势，从而能够根据颜色变化趋势确定该用户的生物特征参数，从而完成对目标用户的活体检测的目的。若通过佩戴指套或指膜等方式冒充合法用户，由于上述工具对活体手指的阻隔，采集到的手指图像无法体现出用户的生物特征参数，或反应的生物特征参数与用户的标准生物参数不匹配，从而不仅通过指静脉图像进行用户验证，还执行活体检测，能够进一步提高登录操作的安全性。

在本实施例中，若检测到本次采集得到的生物特征参数与标准生物特征参数不匹配，则识别该当前操作用户并非已登记的合法用户，并输出登录失败信息；反之，若该生物特征参数与用户的标准特征参数相匹配的，则执行S105的相关操作。

在S105中，若所述生物特征参数与所述用户的标准生物参数相匹配，则响应所述账户登录指令。

在本实施例中，由于当前操作的用户通过指静脉检测以及活体检测均与账户标识对应的标准参数相匹配的，则可以确定当前操作的用户为用户账户对应的实体用户，此时可以响应该账户登录指令，将用户账户设置为已登录状态，并开放对应的操作权限。

以上可以看出，本发明实施例提供的一种用户账户的登录方法通过获取用户的指静脉图像，由于指静脉图像是采集用户手指内的静脉图像，无法通过佩戴指纹套的方式进行伪造，从而能够提高账户验证的可靠性，并根据指静脉图像与标准静脉图像之间的匹配度，判断当前登录的用户是否为合法用户，在匹配度大于预设阈值时，继续采集用户的生物特征参数，从而对当前认证的用户进行活体检测，进一步避免用户通过伪造工具来冒充合法用户进行账户登录。

图2a示出了本发明第二实施例提供的一种用户账户的登录方法S104的具体实现流程图。参见图2a，相对于图1所述实施例，本实施例提供的一种用户账户的登录方法S104包括：S1041～S1044，具体详述如下：

进一步地，作为本发明的另一实施例，所述基于多个所述手指图像，确定所述用户的生物特征参数，包括：

在S1041中，分别将各个所述手指图像进行灰度转换，生成各个所述手指图像对应的手指灰度图像。

在本实施例中，由于所述采集的手指图像是彩色图像，为了进一步提高运算的速率，将手指图像转换为灰度值图像。

在本实施例中，所述灰度值图像指的是，该图像中各像素点只包含一个灰度值，且该灰度值的取值范围为0至255之间的任一整数。

在本实施例中，将每个所述手指图像都经过灰度转换算法，将彩色图像转换为灰度图像，从而得到多个手指灰度图像。

在S1042中，基于所述手指灰度图像中各像素点的灰度值，确定各个所述手指灰度图像对应的平均灰度值。

在本实施例中，每个手指灰度图像将包含若干个像素点，每个像素点包含一灰度值，因此通过每个像素点的灰度值，将得到手指灰度图像对应的灰度平均值。

在本实施例中，将每个手指灰度图像都进行该操作，将得到多个手指灰度图像对应的平均灰度值，从而可以将一个包含多个像素点的手指灰度图像，通过一个灰度值进行表示，在后续的计算过程中，可以提高数据处理的效率，提高了登录速度。

在S1043中，根据多个所述手指灰度图像对应的所述平均灰度值，以灰度平均值为纵坐标，以获取所述手指图像的序号大小为横坐标，建立所述手指图像的灰度均值变化曲线。

在本实施例中，通过多个平均灰度值确定生物特征信息。由于该手指图像是通过光强照射手指后得到的图像，且手指由于包含众多毛细血管、汗腺、毛孔等生物特征，由于在采集多张图像的过程里，人体的各组织也在运作中，因此通过光的投射后，手指图像将反映人体组织运作时的变化。同样地，通过灰度转换后的手指灰度图像也将包含该变化信息。而通过多张手指灰度图像，即可确定所述用户的生物特征信息。

在S1044中，基于所述灰度均值变化曲线，确定所述用户的生物特征参数。

在本实施例中，通过灰度均值变化曲线，可得知手指图像的一些变化特征，通过变化特征，可确定用户的生物特征信息。

举例性地，为了便于理解，作为本发明的另一实施例，通过手指图像确定用户心率作为例子进行说明。图2b以及图2c示出了本发明实施例的采集的数据图表。

在本实施例中，生物特征管理系统分别采集活体手指图像以及佩戴指纹膜后所采集的指纹膜图像，采集频率为每秒20幅图像，记作20pic/s，采集时长为15s，得到300幅活体手指图像以及300幅指纹膜图像。相应地，将每幅采集的图像都经过灰度处理并计算该图像对应的灰度平均值。

举例性地，将300幅活体手指图像对应的灰度平均值制成活体手指图像均值变化曲线，参考图2b所示，其中纵坐标为灰度值大小，横坐标为采集图像时图像的序号。相应地，300幅指纹膜图像对应的灰度平均值也制成了指纹膜图像均值变化曲线，参见图2c所示。从图2a以及图2c可得知，活体指纹图像均值离散图的峰峰值约为8个灰度值，而指纹膜图像均值离散图的峰峰值小于1，相当于没有任何变化。因此，使用指纹膜后的手指，并不会反映出生物特征信息。另外，从图2b中可得出，该图像具有19个明显的波峰，即该采集的图像在15s内变化了19次，因此，该采集的峰峰值、采集时间可得到：(19÷15)*60≈76，可确定该用户采集手指图像时的心率为76次/分钟，而人体一般的心率范围是60次/分钟到100次/分钟。故可以判断，该活体手指图像是从活体用户上采集的。相对的，从图2c可看出，指纹膜的灰度均值变化曲线并无明显的波峰，无法确定用户的心率信息。

在本发明实施例中，通过将手指图像进行灰度处理，并建立关于手指图像的灰度均值变化曲线，并根据该灰度均值变化曲线确定目标用户的生物特征参数，实现活体检测的目的。

图3示出了本发明第三实施例提供的一种用户账户的登录方法S1044的具体实现流程图。参见图3，相对于图2a所述的实施例，本实施例提供的一种用户账户的登录方法S1044包括：S301～S303，具体详述如下：

在S301中，在所述灰度均值变化曲线上标记所有波峰坐标以及波谷坐标。

在本实施例中，为了便于终端设备统计该用户的生物特征参数，终端设备会对该灰度均值变化曲线进行求导，确定导数取值为0的多个极值点，并在灰度变化曲线上标记处各个极值点所在的坐标，并基于该极值点附近点的坐标值，将各个极值点划分为波峰坐标以及波谷坐标。

在本实施例中，终端设备会基于各个波峰坐标以及波谷坐标的坐标位置，简历波峰波谷之间的对应关系，即构成一个波峰-波谷的坐标对。优选地，由于在生成该灰度均值变化曲线时，会存在噪声抖动的情况，在统计波峰波谷坐标之前，可以通过滤波器对该变化曲线进行噪声过来的处理，从而能够减少噪声点对生物特征统计的影响。

在S302中，基于所述波峰坐标的个数以及所波谷坐标的个数，确定所述用户的心率值。

在本实施例中，终端设备会统计波峰坐标的个数以及波谷坐标的个数，从而能够确定在采集时长内该手指的颜色变化次数，由于手指颜色变化的频率是与当前操作用户的心率相关联，因此终端设备在确定了颜色变化次数，则可以确定在采集时长内用户的心跳次数，并基于心跳次数以及采集时长，即可以计算出目标用户的心率值。

可选地，为了提高识别准确的准确率，终端设备在S301中已经将各个波峰坐标以及波谷坐标进行配对，生成波峰波谷坐标对，为了过滤无效的杂音心率，终端设备会计算各个坐标对中波峰坐标以及波谷坐标的像素值差值，若该像素值差值小于预设的有效差值，则识别该坐标对为无效坐标对，在计算用户的心率值以及血压值时，可忽略无效坐标对。

在S303中，根据所述波峰坐标的灰度值以及所述波谷坐标的灰度值，确定所述灰度均值变化曲线的峰峰值，并基于所述峰峰值确定所述用户的血压值。

在本实施例中，终端设备根据配对得到各个波峰波谷坐标对，计算各个坐标对中波峰坐标的灰度值与波谷坐标的灰度值之间的差值，从而确定各个坐标对对应的峰峰值。

在本实施例中，终端设备可以在确定了各个波峰波谷坐标对的峰峰值后，基于峰峰值的均值作为该灰度均值变化曲线的峰峰值，并基于该峰峰值以及血压转换模型，计算出该用户的血压值。

在S304中，根据所述心率值以及所述血压值，生成所述生物特征参数。

在本实施例中，终端设备在计算了用户的心率值以及血压值后，可以将上述两个参数进行封装，生成关于该用户的生物特征参数。当然，除了采集上述两类生物参数外，终端设备还可以根据手指图像的平均像素值，确定该用户的体表温度，将体表温度添加到该生物特征参数内。

在本发明实施例中，通过解析灰度均值变化曲线，从而确定目标用户的心率值以及血压值，并生成生物特征参数，实现方式简单，不仅能够进行活体检测，还能够实现生物特征参数提取，提高了登录操作的准确性。

图4示出了本发明第四实施例提供的一种用户账户的登录方法S102的具体实现流程图。参见图4，相对于图1、图2a以及图3所述实施例，本实施例提供的一种用户账户的登录方法中S102包括：S1021～S1023，具体详述如下：

在S1021中，对所述指静脉图像进行二值化处理，生成二值化后的指静脉图像。

在本实施例中，终端设备为了提高静脉轮廓识别的准确率，会将采集到的指静脉图像进行二值化处理，从而生成二值化的指静脉图像，通过二值化处理后，可以突出指静脉的轮廓特征。可选地，终端设备还可以通过锐化处理以及对比度调整的方式对指静脉图像进行预处理，从而减少二值化后的指静脉图像中噪声的个数，提高识别的准确率。

优选地，终端设备会获取该指静脉图像内各个像素点的像素值，从而确定该指静脉图像的平均像素值，基于该平均像素值确定二值化处理的二值化阈值，从而能够实现二值化阈值与指静脉图像相匹配的，并能够动态调整二值化阈值，提高二值化处理的准确性。

在S1022中，根据二值化后的所述指静脉图像，获取所述用户的指静脉轮廓轨迹，并提取所述指静脉轮廓轨迹中各个拐点的坐标位置，生成关于所述指静脉图像的特征序列。

在本实施例中，终端设备从二值化后的指静脉图像中提取该手指的指静脉轮廓轨迹，由于手指的静脉走向并非是一条实现的，而是会出现转弯或延伸等情况，而出现转弯以及延伸等路径方向改变时，该轨迹中则会产生一个拐点，而该拐点的位置是随机且每个用户均是唯一的，因此通过识别拐点的位置，可以作为该指静脉轮廓的一个特征参数，从而将一个二维比对的过程转换为一个一维参数的比对过程，提高了识别的效率以及减低识别难度。

在本实施例中，终端设备在指静脉图像中标记处各个拐点的坐标，并基于该拐点在指静脉图像中的相对位置，确定该拐点的坐标值，从而根据各个拐点额坐标值生成指静脉图像的特征序列。

在S1023中，计算所述特征序列中各个元素与所述标准指静脉图像关联的标准序列中各个元素之间的差值，基于所述差值确定所述匹配度。

在本实施例中，若采集的指静脉图像与合法用户预先上传的标准指静脉图像匹配，则各个拐点的坐标位置之间的差距较小甚至是重合，因此终端设备可以计算指静脉图像的特征序列与标准静脉图像的标准序列中各个元素之间的差值，并将所有差值进行加权求和得到两个图像之间的匹配度，若两者之间的差值越小，则两个图像之间的匹配度值越高。

在本发明实施例中，通过对指静脉图像进行二值化处理，从而能够提高指静脉轮廓的可见度，从而便于识别图像中包含的拐点坐标，便于计算指静脉图像以及标准静脉图像之间的匹配度。

图5示出了本发明第五实施例提供的一种用户账户的登录方法S101的具体实现流程图。参见图5，相对于图1、图2a以及图3所述实施例，本实施例提供的一种用户账户的登录方法S101包括：S1011～S1013，具体详述如下：

在S1011中，基于所述账户标识，确定所述用户已录入的指模列表；所述指模列表中存储有不同手指的标准静脉图像。

在本实施例中，用户上传了多个手指的标准指静脉图像，并基于多个标准指静脉图像构成一个指模列表，用户可以手动为每个标准静脉图像标记对应的手指编号，以便在后续采集时可以基于该手指编号确定所需采集的目标手指。

在S1012中，从所述指模列表中随机选取一个手指编号作为目标手指，并生成关于所述目标手指的采集提示信息。

在本实施例中，终端设备从该指模列表中通过随机算法，输出一个手指编号值，继而根据该手指编号生成一个采集提示信息，该采集提示信息包含有该目标手机的手指编号。该采集提示信息可以通过弹框的方式进行显示，用户可以根据该弹框提示信息，将对应的目标手指放置于指静脉采集模块处。

在S1013中，获取所述目标手指的指静脉图像。

在本实施例中，终端设备在检测到用户放置了目标手指至指静脉采集模块时，或接收到采集启动指令时，通过指静脉采集模块获取目标手指的指静脉图像。

在本发明实施例中，通过随机选取目标手机的方式，避免用户预先准备某一手指的指模信息，从而提高了造假难度，提高了登录的安全性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

图6示出了本发明一实施例提供的一种用户账户的登录设备的结构框图，该用户账户的登录设备包括的各单元用于执行图1对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1与图1所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

参见图6，所述用户账户的登录设备包括：

指静脉图像获取单元61，用于若接收到账户登录指令，则获取当前操作的用户的指静脉图像；所述账户登录指令包含所述用户的账户标识；

匹配度计算单元62，用于从静脉模板库中提取所述账户标识的标准静脉图像，并计算所述指静脉图像与所述标准静脉图像之间的匹配度；

手指图像采集单元63，用于若所述匹配度大于预设的匹配阈值，则以预设的采集频率获取所述用户的多个手指图像；

生物特征参数获取单元64，用于基于多个所述手指图像，确定所述用户的生物特征参数；

登录指令响应单元65，用于若所述生物特征参数与所述用户的标准生物参数相匹配，则响应所述账户登录指令。

可选地，所述生物特征参数获取单元64包括：

灰度转换单元，用于分别将各个所述手指图像进行灰度转换，生成各个所述手指图像对应的手指灰度图像；

平均灰度值确定单元，用于基于所述手指灰度图像中各像素点的灰度值，确定各个所述手指灰度图像对应的平均灰度值；

灰度变化曲线生成单元，用于根据多个所述手指灰度图像对应的所述平均灰度值，以灰度平均值为纵坐标，以获取所述手指图像的序号大小为横坐标，建立所述手指图像的灰度均值变化曲线；

生物特征参数提取单元，用于基于所述灰度均值变化曲线，确定所述用户的生物特征参数。

可选地，所述生物特征参数提取单元包括：

特征坐标标记单元，用于在所述灰度均值变化曲线上标记所有波峰坐标以及波谷坐标；

心率值确定单元，用于基于所述波峰坐标的个数以及所波谷坐标的个数，确定所述用户的心率值；

血压值确定单元，用于根据所述波峰坐标的灰度值以及所述波谷坐标的灰度值，确定所述灰度均值变化曲线的峰峰值，并基于所述峰峰值确定所述用户的血压值；

生物特征参数生成单元，用于根据所述心率值以及所述血压值，生成所述生物特征参数。

可选地，所述匹配度计算单元62包括：

二值化处理单元，用于对所述指静脉图像进行二值化处理，生成二值化后的指静脉图像；

特征序列生成单元，用于根据二值化后的所述指静脉图像，获取所述用户的指静脉轮廓轨迹，并提取所述指静脉轮廓轨迹中各个拐点的坐标位置，生成关于所述指静脉图像的特征序列；

特征序列比对单元，用于计算所述特征序列中各个元素与所述标准指静脉图像关联的标准序列中各个元素之间的差值，基于所述差值确定所述匹配度。

可选地，所述指静脉图像获取单元61包括：

指模列表获取单元，用于基于所述账户标识，确定所述用户已录入的指模列表；所述指模列表中存储有不同手指的标准静脉图像；

目标手指确定单元，用于从所述指模列表中随机选取一个手指编号作为目标手指，并生成关于所述目标手指的采集提示信息；

目标手指图像获取单元，用于获取所述目标手指的指静脉图像。

因此，本发明实施例提供的用户账户的登录设备同样可以通过获取用户的指静脉图像，由于指静脉图像是采集用户手指内的静脉图像，无法通过佩戴指纹套的方式进行伪造，从而能够提高账户验证的可靠性，并根据指静脉图像与标准静脉图像之间的匹配度，判断当前登录的用户是否为合法用户，在匹配度大于预设阈值时，继续采集用户的生物特征参数，从而对当前认证的用户进行活体检测，进一步避免用户通过伪造工具来冒充合法用户进行账户登录。

图7是本发明另一实施例提供的一种终端设备的示意图。如图7所示，该实施例的终端设备7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72，例如用户账户的登录程序。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个用户账户的登录方法实施例中的步骤，例如图1所示的S101至S105。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图6所示模块61至65功能。

示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述终端设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成指静脉图像获取单元、匹配度计算单元、手指图像采集单元、生物特征参数获取单元以及登录指令响应单元，各单元具体功能如上所述。

所述终端设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，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，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器71可以是所述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用户账户的登录方法，其特征在于，包括：

若接收到账户登录指令，则获取当前操作的用户的指静脉图像；所述账户登录指令包含所述用户的账户标识；

从静脉模板库中提取所述账户标识的标准静脉图像，并计算所述指静脉图像与所述标准静脉图像之间的匹配度；

若所述匹配度大于预设的匹配阈值，则以预设的采集频率获取所述用户的多个手指图像；

基于多个所述手指图像，确定所述用户的生物特征参数；

若所述生物特征参数与所述用户的标准生物参数相匹配，则响应所述账户登录指令。

2.根据权利要求1所述的登录方法，其特征在于，所述基于多个所述手指图像，确定所述用户的生物特征参数，包括：

分别将各个所述手指图像进行灰度转换，生成各个所述手指图像对应的手指灰度图像；

基于所述手指灰度图像中各像素点的灰度值，确定各个所述手指灰度图像对应的平均灰度值；

根据多个所述手指灰度图像对应的所述平均灰度值，以灰度平均值为纵坐标，以获取所述手指图像的序号大小为横坐标，建立所述手指图像的灰度均值变化曲线；

基于所述灰度均值变化曲线，确定所述用户的生物特征参数。

3.根据权利要求2所述的登录方法，其特征在于，所述基于所述灰度均值变化曲线，确定所述用户的生物特征参数，包括：

在所述灰度均值变化曲线上标记所有波峰坐标以及波谷坐标；

基于所述波峰坐标的个数以及所波谷坐标的个数，确定所述用户的心率值；

根据所述波峰坐标的灰度值以及所述波谷坐标的灰度值，确定所述灰度均值变化曲线的峰峰值，并基于所述峰峰值确定所述用户的血压值；

根据所述心率值以及所述血压值，生成所述生物特征参数。

4.根据权利要求1-3任一项所述的登录方法，其特征在于，所述从静脉模板库中提取所述账户标识的标准静脉图像，并计算所述指静脉图像与所述标准静脉图像之间的匹配度，包括：

对所述指静脉图像进行二值化处理，生成二值化后的指静脉图像；

根据二值化后的所述指静脉图像，获取所述用户的指静脉轮廓轨迹，并提取所述指静脉轮廓轨迹中各个拐点的坐标位置，生成关于所述指静脉图像的特征序列；

计算所述特征序列中各个元素与所述标准指静脉图像关联的标准序列中各个元素之间的差值，基于所述差值确定所述匹配度。

5.根据权利要求1-3任一项所述的登录方法，其特征在于，所述若接收到账户登录指令，则获取当前操作的用户的指静脉图像，包括：

基于所述账户标识，确定所述用户已录入的指模列表；所述指模列表中存储有不同手指的标准静脉图像；

从所述指模列表中随机选取一个手指编号作为目标手指，并生成关于所述目标手指的采集提示信息；

获取所述目标手指的指静脉图像。

6.一种用户账户的登录设备，其特征在于，包括：

指静脉图像获取单元，用于若接收到账户登录指令，则获取当前操作的用户的指静脉图像；所述账户登录指令包含所述用户的账户标识；

匹配度计算单元，用于从静脉模板库中提取所述账户标识的标准静脉图像，并计算所述指静脉图像与所述标准静脉图像之间的匹配度；

手指图像采集单元，用于若所述匹配度大于预设的匹配阈值，则以预设的采集频率获取所述用户的多个手指图像；

生物特征参数获取单元，用于基于多个所述手指图像，确定所述用户的生物特征参数；

登录指令响应单元，用于若所述生物特征参数与所述用户的标准生物参数相匹配，则响应所述账户登录指令。

7.根据权利要求6所述的登录设备，其特征在于，所述生物特征参数获取单元包括：

灰度转换单元，用于分别将各个所述手指图像进行灰度转换，生成各个所述手指图像对应的手指灰度图像；

平均灰度值确定单元，用于基于所述手指灰度图像中各像素点的灰度值，确定各个所述手指灰度图像对应的平均灰度值；

灰度变化曲线生成单元，用于根据多个所述手指灰度图像对应的所述平均灰度值，以灰度平均值为纵坐标，以获取所述手指图像的序号大小为横坐标，建立所述手指图像的灰度均值变化曲线；

生物特征参数提取单元，用于基于所述灰度均值变化曲线，确定所述用户的生物特征参数。

8.根据权利要求7所述的登录设备，其特征在于，所述生物特征参数提取单元包括：

特征坐标标记单元，用于在所述灰度均值变化曲线上标记所有波峰坐标以及波谷坐标；

心率值确定单元，用于基于所述波峰坐标的个数以及所波谷坐标的个数，确定所述用户的心率值；

血压值确定单元，用于根据所述波峰坐标的灰度值以及所述波谷坐标的灰度值，确定所述灰度均值变化曲线的峰峰值，并基于所述峰峰值确定所述用户的血压值；

生物特征参数生成单元，用于根据所述心率值以及所述血压值，生成所述生物特征参数。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。