CN109829376A - 生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109829376A
CN109829376A CN201811619572.2A CN201811619572A CN109829376A CN 109829376 A CN109829376 A CN 109829376A CN 201811619572 A CN201811619572 A CN 201811619572A CN 109829376 A CN109829376 A CN 109829376A
Authority
CN
China
Prior art keywords
biological information
terminal node
information
acquisition
sent
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811619572.2A
Other languages
English (en)
Inventor
陈海波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenlan Shengshi Technology (suzhou) Co Ltd
Deep Blue Technology Shanghai Co Ltd
Original Assignee
Shenlan Shengshi Technology (suzhou) Co Ltd
Deep Blue Technology Shanghai Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenlan Shengshi Technology (suzhou) Co Ltd, Deep Blue Technology Shanghai Co Ltd filed Critical Shenlan Shengshi Technology (suzhou) Co Ltd
Priority to CN201811619572.2A priority Critical patent/CN109829376A/zh
Priority to PCT/CN2019/078570 priority patent/WO2020133734A1/zh
Publication of CN109829376A publication Critical patent/CN109829376A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition

Abstract

本发明实施例涉及生物识别技术领域,公开了一种生物信息识别方法,包括:获取终端节点采集的生物信息;将所述采集的生物信息发送至各个终端节点进行生物信息比对;在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息。本发明还提供了一种生物信息识别系统、装置及计算机可读存储介质。本发明提供的生物信息识别方法、系统、装置及计算机可读存储介质能够在实现快速、准确的生物识别的同时,适用于各种应用场景且成本低。

Description

生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质
技术领域
本发明实施例涉及生物识别技术领域,特别涉及一种生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质。
背景技术
掌静脉,顾名思义,就是手掌内静脉。掌静脉识别是静脉识别的一种,属于生物识别,掌静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人掌静脉分布图,从掌静脉分布图依据专用比对算法提取特征值,通过近红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像,将静脉的数字图像存贮在计算机系统中,将特征值存储。现有技术中的手掌静脉识别方法可分为以下两种:第一种方法是将手掌静脉数据采集后存储在单台计算机中,在单台计算机中进行识别比对,然后返回识别结果,识别成功返回用户信息,未识别出用户则返回识别失败,这种方案的识别算法首先需要对手掌静脉设备采集而来的静脉图像数据进行特征值提取,转化为数字信息后,再利用计算机设备中的CPU进行匹配运算;第二种方法是将识别程序与手掌静脉数据库移到远程服务器,单机终端通过局域网或广域网连接至远程服务器,当需要进行手掌静脉识别任务时,单机终端采集图像并提取特征后,通过网络上传至远程识别服务器,服务器匹配计算后将识别结果发送至终端或其他预设的系统。
发明人发现现有技术中至少存在如下问题:第一种方法的识别的速度受数据库中数据样本总量大小与计算机CPU性能高低的影响,由于手掌静脉数据的大小相对于指纹与人脸特征数据来说均高出数倍,因此当CPU主频计算性能不高、待比对识别的样本又较多时,第一种方法无法快速准备计算出匹配结果,因此该方法也无法适用于大规模的用户场景;第二种方法中,由于每台服务器能够处理的数据是有限的,且能够比对生物信息的服务器较为昂贵,导致第二种方法在大规模数据场景下应用时,需要相应的增加服务器的数量,从而导致该种方法的成本较高。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种生物信息识别方法、系统、装置及计算机可读存储介质,其能够在实现快速、准确的生物识别的同时,适用于各种应用场景且成本低。
为解决上述技术问题,本发明的实施方式提供了一种生物信息识别方法,包括:
获取终端节点采集的生物信息;将所述采集的生物信息发送至各个终端节点进行生物信息比对;在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息。
本发明的实施方式还提供了一种生物信息识别系统,包括:中央服务器、与所述中央服务器通信连接的多个终端节点;所述中央服务器用于获取终端节点采集的生物信息,并将所述采集的生物信息发送至各个终端节点;在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息;所述终端节点用于将所述采集的生物信息与自身存储的生物信息进行比对,在比对成功后向所述中央服务器发送所述比对成功信息。
本发明的实施方式还提供了一种生物信息识别装置,包括:至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述的生物信息识别方法。
本发明的实施方式还提供了一种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上述的生物信息识别方法。
本发明的实施方式相对于现有技术而言,通过获取终端节点采集的生物信息,并将所述采集的生物信息发送至各个终端节点进行生物信息比对,在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息,由于在实际应用中,中央服务器可以将自身存储的生物信息发送至各个终端节点进行存储,且为了避免数据冗余,各个终端服务器存储的生物信息均不相同(即所有的终端节点存储的生物信息数量之和即为中央服务器存储的生物信息总量),因此各个终端节点内存储的生物信息样本总量较小,又由于中央服务器会将生物信息分散到各个终端节点进行比对,使得每个终端节点需要比对的生物信息数量较少,也即无需占用过高的CPU,从而使各个终端节点的比对服务受到数据样本总量大小与计算机CPU性能的影响较小,能够实现快速、准确的生物识别,适用于各种应用场景(如大规模的用户场景);此外,通过去中心化的方式,使得生物信息的比对位置不再局限于中央服务器,而是会由中央服务器分散到各个终端节点进行比对,也就是说,本实施方式中的中央服务器并不需要比对所述采集的生物信息,只需将所述采集的生物信息发送至各个终端节点即可,换句话说,中央服务器无需采用价格昂贵的高性能服务器,从而使得成本较低。
另外,在所述获取终端节点采集的生物信息之前,还包括:获取并存储待注册用户注册的生物信息;将所述注册的生物信息发送至满足预设条件的终端节点进行存储。
另外,所述将所述注册的生物信息发送至满足预设条件的终端节点进行存储,具体包括:获取所述各个终端节点的存储量;将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储。通过此种方式,使得待注册用户的生物信息能够存储在存储量最小的终端节点内,有效的避免了某一终端节点因存储的数据过多而导致生物信息的比对速度变慢,进一步提高了生物识别的速度。
另外,在所述获取所述各个终端节点的存储量之后,还包括:判断与所述生物信息存储量最小的终端节点通信是否正常,在判定正常时,则再执行所述将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储;在判定不正常时,每隔预设时间段向所述存储量最小的终端节点发送通信连接请求,直至与所述存储量最小的终端节点正常通信。
另外,在所述获取并存储待注册用户注册的生物信息之后,还包括:获取等待处理信息;所述在判定正常时,则再执行所述将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储,具体包括:在判定正常时,则再执行所述将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储,并删除所述等待处理信息;所述在判定不正常时,每隔预设时间段向所述存储量最小的终端节点发送通信连接请求,直至与所述存储量最小的终端节点正常通信,具体包括:在判定不正常时,将具有所述等待处理信息的终端节点作为通信异常终端节点,每隔预设时间段向所述通信异常终端节点发送通信连接请求,直至与所述通信异常终端节点正常通信,删除所述等待处理信息。通过此种方式,使得中央服务器能够根据等待处理信息的有无快速而精准的得知哪个终端节点通信异常,有效的提高了中央服务器的工作效率。
另外,在所述向该终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息之前,还包括:判断是否在预设时间内接收到所述比对成功信息,若是,则再执行所述向该终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息;若不是,则向所述终端节点发送识别失败信息。通过此种方式,避免了用户在等待识别结果时花费过长的时间,提高了用户的使用体验。
另外,所述采集的生物信息为所述用户的手掌静脉信息。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明,这些示例性说明并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件,除非有特别申明,附图中的图不构成比例限制。
图1是根据本发明第一实施方式提供的生物识别方法的流程图;
图2是根据本发明第二实施方式提供的生物识别方法的流程图;
图3是根据本发明第三实施方式提供的生物识别系统的结构示意图;
图4是根据本发明第四实施方式提供的生物识别装置的结构示意图。
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,下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而,本领域的普通技术人员可以理解,在本发明各实施方式中,为了使读者更好地理解本发明而提出了许多技术细节。但是,即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改,也可以实现本发明所要求保护的技术方案。
本发明的第一实施方式涉及一种方法,具体流程如图1所示,包括:
S101:获取终端节点采集的生物信息。
关于步骤S101,具体的说,本实施方式中终端节点采集的生物信息可以为手掌静脉信息。静脉是导血回心的血管,起于毛细血管,止于心房,表浅静脉在皮下可以看见。掌静脉,顾名思义,就是手掌内静脉。掌静脉识别是静脉识别的一种,属于生物识别,掌静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人掌静脉分布图,从掌静脉分布图依据专用比对算法提取特征值,通过近红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像,将静脉的数字图像存贮在计算机系统中,将特征值存储。静脉比对时,实时采取静脉图,提取特征值,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征,同存储在主机中静脉特征值比对,采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配,从而对个人进行身份鉴定,确认身份。
需要说明的是,本实施方式中的终端节点是存储有一定数量的生物信息的终端节点,中央服务器会将自身存储的生物信息发送至各个终端节点进行存储,且为了避免数据冗余,各个终端服务器存储的生物信息均不相同(即所有的终端节点存储的生物信息数量之和即为中央服务器存储的生物信息总量)。
S102:将采集的生物信息发送至各个终端节点进行生物信息比对。
关于步骤S102,具体的说,中央服务器会将采集的生物信息发送给所有的终端节点进行比对。
S103:在接收到各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与采集的生物信息匹配的注册用户信息。
关于步骤S103,具体的说,在步骤S101中提及:“中央服务器会将自身存储的生物信息发送至各个终端节点进行存储,且为了避免数据冗余,各个终端服务器存储的生物信息均不相同”,可以理解的是,当各个终端节点均接受到中央服务器发送的采集的生物信息后,本身就存储有该采集的生物信息的终端节点的比对速度必定是最快的,当这个终端节点比对成功后,会向中央服务器发送所述比对成功信息,中央服务器在接收到所述比对成功信息后会向发送比对成功信息的终端节点发送与采集的生物信息匹配的注册用户信息。需要说明的是,本实施方式中的注册用户信息可以为用户的支付信息,如在地铁口的自贩柜,用户在支付时可以在自贩柜的特定位置识别手掌静脉信息,中央服务器将该手掌静脉信息发送至各个终端节点并进行比对完成后,会向该自贩柜(即终端节点)发送该用户的支付信息,以便于在用户购物后扣款。
值得一提的是,本实施方式中的终端节点可以为自贩柜中的子服务器,当某个用户在某个自贩柜购物的次数较多时,中央服务器可以将该用户的手掌静脉信息发送至该自贩柜的子服务器中进行存储,以便于该用户下次在该台自贩柜购物时,自贩柜能够快速识别出用户的手掌静脉信息,避免了用户的等待时间,提高了用户的使用体验。
更优的,如果遇到网络异常等特殊情况,中央服务器会设置一个预设时间(如2秒),在2秒内没有接受到终端节点发送的比对成功信息后,则发送识别失败信息,避免了用户漫长的等待。也就是说,在所述向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息之前,还包括:判断是否在预设时间内接收到所述比对成功信息,若是,则再执行所述向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息;若不是,则向所述终端节点发送识别失败信息。
本发明的实施方式相对于现有技术而言,通过获取终端节点采集的生物信息,并将所述采集的生物信息发送至各个终端节点进行生物信息比对,在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息,由于在实际应用中,中央服务器可以将自身存储的生物信息发送至各个终端节点进行存储,且为了避免数据冗余,各个终端服务器存储的生物信息均不相同(即所有的终端节点存储的生物信息数量之和即为中央服务器存储的生物信息总量),因此各个终端节点内存储的生物信息样本总量较小,又由于中央服务器会将生物信息分散到各个终端节点进行比对,使得每个终端节点需要比对的生物信息数量较少,也即无需占用过高的CPU,从而使各个终端节点的比对服务受到数据样本总量大小与计算机CPU性能的影响较小,能够实现快速、准确的生物识别,适用于各种应用场景(如大规模的用户场景);此外,通过去中心化的方式,使得生物信息的比对位置不再局限于中央服务器,而是会由中央服务器分散到各个终端节点进行比对,也就是说,本实施方式中的中央服务器并不需要比对所述采集的生物信息,只需将所述采集的生物信息发送至各个终端节点即可,换句话说,中央服务器无需采用价格昂贵的高性能服务器,从而使得成本较低。
本发明的第二实施方式涉及一种生物信息识别方法,第二实施方式是在第一实施方式的基础上做了进一步的改进,具体改进之处在于:在第二实施方式中,在所述获取终端节点采集的生物信息之前,还包括:获取并存储待注册用户注册的生物信息;将所述注册的生物信息发送至满足预设条件的终端节点进行存储。通过此种方式,使得待注册用户的生物信息能够存储在满足预设条件的终端节点内,有效的避免了某一终端节点因存储的数据过多而导致生物信息的比对速度变慢,进一步提高了生物识别的速度。
本实施方式的具体流程如图2所示,包括:
S201:获取并存储待注册用户注册的生物信息。
关于步骤S201,具体的说,本实施方式中的生物信息可以为待注册用户的手掌静脉信息,待注册用户可以通过APP或其他方式将自身的手掌静脉信息传输到中央服务器,中央服务器在接收到该用户的手掌静脉信息后,会存储手掌静脉信息以及与所述手掌静脉信息对应的用户信息(如身份证号、支付账号等)。
S202:将注册的生物信息发送至满足预设条件的终端节点进行存储。
关于步骤S202,具体的说,本实施方式中将注册的生物信息发送至满足预设条件的终端节点进行存储,可以为:获取所述各个终端节点的存储量;将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储。可以理解的是,为了达到各个终端节点的均衡发展,本实施方式通过负载均衡的技术方案,使得注册的手掌静脉信息均匀的落地在各个终端节点上,从而达到比对服务时性能的均衡平摊效果。也就是说,中央服务器能够得知各个终端节点当前的存储量,在有新的用户注册(即有新的手掌静脉信息)时,中央服务器会将新的手掌静脉信息发送至存储量最小的终端节点进行存储,有效的避免了某一终端节点因存储的数据过多而导致生物信息的比对速度变慢,进一步提高了生物识别的速度。
值得一提的是,由于网络存在一定的不稳定因素,若由于网络原因导致中央服务器与存储量最小的终端节点无法通信,中央服务器会每隔指定时间内发起重试服务,直到完成服务(即将手掌静脉信息发送至存储量最小的终端节点进行存储)。也就是说,本实施方式在所述获取所述各个终端节点的存储量之后,还包括:判断与所述生物信息存储量最小的终端节点通信是否正常,在判定正常时,则再执行所述将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储;在判定不正常时,每隔预设时间段向所述存储量最小的终端节点发送通信连接请求,直至与所述存储量最小的终端节点正常通信。可以理解的是,本实施方式中的预设时间段可以根据实际需求设定,并不会影响本实施方式的技术效果。
更优的,为了使中央服务器能够快速而精准的得知哪个终端节点的通信异常,本实施方式的中央服务器在获取并存储待注册用户注册的生物信息之后,还会获取等待处理信息;在判定与所述生物信息存储量最小的终端节点通信时,则再执行所述将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储,并删除所述等待处理信息;在判定不正常时,每隔预设时间段向所述存储量最小的终端节点发送通信连接请求,直至与所述存储量最小的终端节点正常通信。也就是说,中央服务器在接收到待注册用户注册的生物信息之后,会获取等待处理信息,当中央服务器与存储量最小的终端节点通信正常时,会将注册的生物信息发送至该终端节点并删除该等待信息,当中央服务器与存储量最小的终端节点通信异常时,即无法将注册的生物信息发送至该终端节点,等待处理信息会一直存在,换句话说,中央服务器会将具有等待处理信息的终端节点作为通信异常的终端节点,并每隔预设时间段向其发送通信连接请求,通过此种方式,使得中央服务器在众多终端节点中能够快速的找到通信异常的终端节点,有效的提高了中央服务器的工作效率。
S203:获取终端节点采集的生物信息。
S204:将采集的生物信息发送至各个终端节点进行生物信息比对。
S205:在接收到各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与采集的生物信息匹配的注册用户信息。
本实施方式中的步骤S203至步骤S205与第一实施方式中的步骤S101至步骤S103类似,为了避免重复,此处不再赘述。
为了便于理解,下面对本实施方式中应用该生物信息识别方法的系统、以及该生物识别方法的具体流程进行详细说明:
整体系统包含:去中心化分布式核心系统(即中央服务器)、Zookeeper统一服务、各个终端的节点服务、数据服务(包含MYSQL、REDIS)、比对运营监控系统、统一网关接口。
1、去中心化分布式核心系统采用Zookeeper技术来整体协调注册、比对的核心操作流程,为了达到各个终端的均衡发展,通过负载均衡的技术方案,使得注册的手掌静脉信息均匀的落地在各个终端上,从而达到比对服务时性能的均衡平摊效果。
注册的业务流程上采用最终一致性方案,注册数据会落地在中央数据库(MYSQL)和对应的终端节点上(REDIS),由于是网络存在一定的不稳定性因素,所以注册流程中保证中央数据库成功落地后即可返回成功,对于客户端来说是透明的,后续的终端节点,会通过最终一致性来完成数据的完整性和一致性。
具体的方案是:注册数据和注册业务状态数据在事务下完整的落地中央数据库,根据负载均衡的方案选择其中的一个终端节点进行数据落地,终端和核心系统都会注册到Zookeeper统一服务上,进行消息通知,通过ZK节点的消息服务来完成终端节点的数据落地,并通知删除对应的注册业务状态数据;若由于网络原因导致无法通信,核心系统会每隔指定时间内发起重试服务,直到完成服务。
比对服务提供的方案采用同步+异步的方式进行,同步采集到认证手脉信息发起比对请求,分发到各个终端节点进行比对服务,Zookeeper统一服务会统一协调监听机制,一旦有某个终端节点完成比对服务并返回结果后,则同步请求处于等待状态,获取结果后返回客户端,如网络异常等特殊情况,会设置一个超时时间,超过超时时间则直接返回。
2、Zookeeper统一服务,提供整套系统统一的协调服务,是系统消息通信的核心保障,采用多台部署、主从结构,能完整的不间断的提供7*24的服务;核心系统、终端节点、比对运营监都会在Zookeeper统一服务上注册节点信息。
3、各个终端的节点服务,提供核心的1:N比对服务,在各个终端节点上落地数据到内存数据库REDIS上,用于快速获取到数据进行比对服务。
4、比对运营监控系统,监控核心系统上注册和比对的数据流量、Zookeeper统一服务提供的节点分布信息、各个终端节点的比对服务分布。
5、统一网关接口,对外统一提供HTTP/HTTPS服务,采用统一的报文格式,做到接口的统一性和通用性。
本发明的实施方式相对于现有技术而言,通过获取终端节点采集的生物信息,并将所述采集的生物信息发送至各个终端节点进行生物信息比对,在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息,由于在实际应用中,中央服务器可以将自身存储的生物信息发送至各个终端节点进行存储,且为了避免数据冗余,各个终端服务器存储的生物信息均不相同(即所有的终端节点存储的生物信息数量之和即为中央服务器存储的生物信息总量),因此各个终端节点内存储的生物信息样本总量较小,又由于中央服务器会将生物信息分散到各个终端节点进行比对,使得每个终端节点需要比对的生物信息数量较少,也即无需占用过高的CPU,从而使各个终端节点的比对服务受到数据样本总量大小与计算机CPU性能的影响较小,能够实现快速、准确的生物识别,适用于各种应用场景(如大规模的用户场景);此外,通过去中心化的方式,使得生物信息的比对位置不再局限于中央服务器,而是会由中央服务器分散到各个终端节点进行比对,也就是说,本实施方式中的中央服务器并不需要比对所述采集的生物信息,只需将所述采集的生物信息发送至各个终端节点即可,换句话说,中央服务器无需采用价格昂贵的高性能服务器,从而使得成本较低。
本发明的第三实施方式涉及一种生物信息识别系统100,如图3所示,包括:中央服务器1、与中央服务器1通信连接的多个终端节点2;
中央服务器1用于获取终端节点采集的生物信息,并将所述采集的生物信息发送至各个终端节点;在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息;
终端节点2用于将所述采集的生物信息与自身存储的生物信息进行比对,在比对成功后向所述中央服务器发送所述比对成功信息。
本领域技术人员可以理解,本实施方式可以达到与前述实施方式相同的技术效果。
本发明第四实施方式涉及一种生物信息识别装置,如图4所示,包括:
至少一个处理器401;以及,
与至少一个处理器401通信连接的存储器402;其中,
存储器402存储有可被至少一个处理器401执行的指令,指令被至少一个处理器401执行,以使至少一个处理器401能够执行上述生物信息识别方法。
其中,存储器402和处理器401采用总线方式连接,总线可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线将一个或多个处理器401和存储器402的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件,也可以是多个元件,比如多个接收器和发送器,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器401处理的数据通过天线在无线介质上进行传输,进一步,天线还接收数据并将数据传送给处理器401。
处理器401负责管理总线和通常的处理,还可以提供各种功能,包括定时,外围接口,电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器402可以被用于存储处理器401在执行操作时所使用的数据。
本发明第五实施方式涉及一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即,本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解,上述各实施方式是实现本发明的具体实施例,而在实际应用中,可以在形式上和细节上对其作各种改变,而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种生物信息识别方法,其特征在于,包括:
获取终端节点采集的生物信息;
将所述采集的生物信息发送至各个终端节点进行生物信息比对;
在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息。
2.根据权利要求1所述的生物信息识别方法,其特征在于,在所述获取终端节点采集的生物信息之前,还包括:
获取并存储待注册用户注册的生物信息;
将所述注册的生物信息发送至满足预设条件的终端节点进行存储。
3.根据权利要求2所述的生物信息识别方法,其特征在于,所述将所述注册的生物信息发送至满足预设条件的终端节点进行存储,具体包括:
获取所述各个终端节点的存储量;
将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储。
4.根据权利要求3所述的生物信息识别方法,其特征在于,在所述获取所述各个终端节点的存储量之后,还包括:
判断与所述生物信息存储量最小的终端节点通信是否正常,在判定正常时,则再执行所述将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储;
在判定不正常时,每隔预设时间段向所述存储量最小的终端节点发送通信连接请求,直至与所述存储量最小的终端节点正常通信。
5.根据权利要求4所述的生物信息识别方法,其特征在于,在所述获取并存储待注册用户注册的生物信息之后,还包括:获取等待处理信息;
所述在判定正常时,则再执行所述将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储,具体包括:
在判定正常时,则再执行所述将所述注册的生物信息发送至存储量最小的终端节点进行存储,并删除所述等待处理信息;
所述在判定不正常时,每隔预设时间段向所述存储量最小的终端节点发送通信连接请求,直至与所述存储量最小的终端节点正常通信,具体包括:
在判定不正常时,将具有所述等待处理信息的终端节点作为通信异常终端节点,每隔预设时间段向所述通信异常终端节点发送通信连接请求,直至与所述通信异常终端节点正常通信,删除所述等待处理信息。
6.根据权利要求1所述的生物信息识别方法,其特征在于,在所述向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息之前,还包括:
判断是否在预设时间内接收到所述比对成功信息,若是,则再执行所述向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息;
若不是,则向所述终端节点发送识别失败信息。
7.根据权利要求1所述的生物信息识别方法,其特征在于,所述采集的生物信息为所述用户的手掌静脉信息。
8.一种生物信息识别系统,其特征在于,包括:中央服务器、与所述中央服务器通信连接的多个终端节点;
所述中央服务器用于获取终端节点采集的生物信息,并将所述采集的生物信息发送至各个终端节点;在接收到所述各个终端节点中的一个终端节点发送的比对成功信息后,向发送比对成功信息的终端节点发送与所述采集的生物信息匹配的注册用户信息;
所述终端节点用于将所述采集的生物信息与自身存储的生物信息进行比对,在比对成功后向所述中央服务器发送所述比对成功信息。
9.一种生物信息识别装置,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述的生物信息识别方法。
10.一种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权利要求1至7中任一项所述的生物信息识别方法。
CN201811619572.2A 2018-12-28 2018-12-28 生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质 Pending CN109829376A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811619572.2A CN109829376A (zh) 2018-12-28 2018-12-28 生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质
PCT/CN2019/078570 WO2020133734A1 (zh) 2018-12-28 2019-03-18 生物信息识别方法、装置、系统及计算机可存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811619572.2A CN109829376A (zh) 2018-12-28 2018-12-28 生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109829376A true CN109829376A (zh) 2019-05-31

Family

ID=66861379

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811619572.2A Pending CN109829376A (zh) 2018-12-28 2018-12-28 生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN109829376A (zh)
WO (1) WO2020133734A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112036502A (zh) * 2020-09-07 2020-12-04 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像数据比对方法、装置及系统
CN114584389A (zh) * 2022-03-21 2022-06-03 佛山科学技术学院 具有大容量生物识别智能小区的通信方法、系统及设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150154437A1 (en) * 2013-12-04 2015-06-04 Fujitsu Limited Biometric authentication apparatus and biometric authentication method
CN107256387A (zh) * 2017-05-23 2017-10-17 崔俊新 指纹认证方法、系统和计算机可读存储介质
CN108347490A (zh) * 2018-04-25 2018-07-31 衢州龙瀚计算机科技有限公司 一种基于生物识别技术的校园应用装置及系统

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102184391A (zh) * 2011-05-19 2011-09-14 汉王科技股份有限公司 一种分布式人脸识别方法及系统和人脸识别终端
CN103077197A (zh) * 2012-12-26 2013-05-01 北京思特奇信息技术股份有限公司 一种数据存储方法装置
CN105046303B (zh) * 2015-08-03 2018-11-02 深圳市科锐奇科技有限公司 一种基于分布式数据交互的生物识别方法
CN105915542A (zh) * 2016-06-08 2016-08-31 惠众商务顾问(北京)有限公司 基于随机指令分布式云认证系统、装置及方法
CN108023967B (zh) * 2017-12-20 2021-05-18 联想(北京)有限公司 一种数据平衡方法、装置及分布式存储系统中的管理设备

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150154437A1 (en) * 2013-12-04 2015-06-04 Fujitsu Limited Biometric authentication apparatus and biometric authentication method
CN107256387A (zh) * 2017-05-23 2017-10-17 崔俊新 指纹认证方法、系统和计算机可读存储介质
CN108347490A (zh) * 2018-04-25 2018-07-31 衢州龙瀚计算机科技有限公司 一种基于生物识别技术的校园应用装置及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
简敬元: "基于TCP/IP协议的网络指纹自动识别系统的设计", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士)信息科技辑》, pages 9 - 13 *
赵正文: "《现代数据库技术》", 30 April 2013, pages: 232 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112036502A (zh) * 2020-09-07 2020-12-04 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像数据比对方法、装置及系统
CN112036502B (zh) * 2020-09-07 2023-08-08 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像数据比对方法、装置及系统
CN114584389A (zh) * 2022-03-21 2022-06-03 佛山科学技术学院 具有大容量生物识别智能小区的通信方法、系统及设备
CN114584389B (zh) * 2022-03-21 2023-03-24 佛山科学技术学院 具有大容量生物识别智能小区的通信方法、系统及设备

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020133734A1 (zh) 2020-07-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108282527A (zh) 生成服务实例的分布式系统和方法
CN110659134A (zh) 一种应用于人工智能平台的数据处理方法及装置
CN107154890A (zh) 社交网络中添加联系人的方法、装置及系统
CN105117624A (zh) 一种基于人脸识别的用户体系识别系统及方法
CN106845267B (zh) 应用历史信息的处理方法及移动终端
CN112769897A (zh) 边缘计算消息的同步方法、装置、电子设备及存储介质
CN109829376A (zh) 生物信息识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质
CN107247941A (zh) 一种高硬件弹性的精准人脸采样和识别方法
CN110070579A (zh) 基于图像检测的定位方法、装置、设备和存储介质
CN110119746A (zh) 一种特征识别方法及装置、计算机可读存储介质
WO2019232723A1 (en) Systems and methods for cleaning data
CN112380955A (zh) 动作的识别方法及装置
US10803353B2 (en) Method and apparatus for acquiring information
CN106330658A (zh) 基于互联网的信息关联方法、终端、服务器和系统
CN106649829A (zh) 一种基于掌纹数据的业务处理方法和装置
CN110502573A (zh) 一种闸机数据同步方法及服务器
CN114120454A (zh) 活体检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
CN113627361A (zh) 人脸识别模型的训练方法、装置及计算机程序产品
CN113076533B (zh) 一种业务处理方法及装置
CN109101333A (zh) 图像特征提取方法、装置、存储介质及电子设备
CN108427947A (zh) 一种图像识别方法及电子设备
CN112035548A (zh) 识别模型的获取方法、识别方法、装置、设备及介质
US20190295065A1 (en) Affiliated store labeling method, affiliated store labeling device, and affiliated store labeling system for wireless lan fingerprint
CN111784279A (zh) 基于二维码的定位方法、装置、终端和存储介质
CN110300071A (zh) 物联网设备的服务器资源获取方法及相关设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination