CN110519061A - 一种基于生物特征的身份认证方法、设备及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于生物特征的身份认证方法，通过对用户的至少两种生物特征进行验证的方式，对用户的身份进行认证。认证设备可以获取用户的待验证信息，用户的待验证信息包括用户的至少两种生物特征信息；认证设备提取待验证信息的特征，得到用户的待验证特征；认证设备将待验证特征与用户的预留特征进行比对，得到比对结果。其中，用户的预留特征，是该用户合法身份的一种体现。当认证设备在确定比对结果符合预设条件时，表示待验证特征与预留特征的吻合程度比较高，则确定对用户的身份认证通过。由于一个用户的多种生物特征信息均被仿冒成功的可能性不是很高，因此，利用本申请实施例提供的方案，可以有效保证身份认证的结果的准确性。

Description

一种基于生物特征的身份认证方法、设备及系统

技术领域

本申请涉及身份认证领域，特别是涉及一种基于生物特征的身份认证方法、设备及系统。

背景技术

随着网络技术的发展，用户可以利用互联网完成相应业务的处理。但是，考虑到互联网的开放性，用户信息存在被泄露的风险。因此，用户在利用互联网办理业务时，保证信息交互的安全性是比较重要的。

用户在利用互联网办理业务时，保证信息交互的安全性的其中一个有效手段是，对用户身份进行验证。所谓对用户身份进行认证，是指在计算机及计算机网络系统中确认用户身份的过程，从而确定该用户是否具有对某种资源的访问和使用权限，进而使计算机和计算机网络系统的访问策略能够可靠、有效地执行，防止攻击者假冒合法用户获得资源的访问权限，从而保证信息交互的安全，以及保护用户的合法利益。

因此，如何准确的对用户的身份进行验证，是目前急需解决的问题。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是如何准确的对用户的身份进行验证，提供一种基于生物特征的身份认证方法、设备及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于生物特征的身份认证方法，所述方法包括：

认证设备获取用户的待验证信息，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；

所述认证设备将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果；

所述认证设备在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。

可选的，所述待验证信息是所述认证设备从采集设备处获取得到的，所述待验证信息为经过加密算法加密后的待验证信息；

所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，包括：

所述认证设备对接收到的所述加密后的待验证信息进行解密，并提取解密之后的待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。

可选的，所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，包括：

所述认证设备利用机器学习算法提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，所述机器学习算法包括：决策树算法和/或随机森林算法。

可选的，所述方法还包括：

所述认证设备获取所述用户的预留信息，所述用户的预留信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

所述认证设备提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征；

所述认证设备保存所述用户的预留特征。

可选的，所述用户的至少两种生物特征信息，包括以下任意两项或者多项：

所述用户的面部图像、所述用户的声音信息、所述用户的声纹信息、所述用户的指纹信息、所述用户的虹膜信息以及所述用户的脱氧核糖核酸DNA信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种认证设备，所述认证设备包括：

第一获取单元，用于获取用户的待验证信息，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

第一提取单元，用于提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；

比对单元，用于将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果；

确定单元，用于在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。

可选的，所述待验证信息是所述认证设备从采集设备处获取得到的，所述待验证信息为经过加密算法加密后的待验证信息；

所述第一提取单元，具体用于：

对接收到的所述加密后的待验证信息进行解密，并提取解密之后的待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。

可选的，所述第一提取单元，具体用于：

利用机器学习算法提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，所述机器学习算法包括：决策树算法和/或随机森林算法。

可选的，所述认证设备还包括：

第二获取单元，用于获取所述用户的预留信息，所述用户的预留信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

第二提取单元，用于提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征；

保存单元，用于保存所述用户的预留特征。

可选的，所述用户的至少两种生物特征信息，包括以下任意两项或者多项：

所述用户的面部图像、所述用户的声音信息、所述用户的声纹信息、所述用户的指纹信息、所述用户的虹膜信息以及所述用户的脱氧核糖核酸DNA信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种身份认证系统，所述系统包括：认证设备和采集设备；

所述采集设备，用于采集用户的待验证信息，并将所述用户的待验证信息发送给所述认证设备；所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

所述认证设备，用于提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；

所述认证设备，还用于将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果；

所述认证设备，还用于在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。

与现有技术相比，本申请实施例具有以下优点：

本申请实施例提供了一种基于生物特征的身份认证方法，一方面，考虑到用户的生物特征可以在一定程度上证明用户的身份；另一方面，考虑到单一生物特征可能存在被仿冒的风险。鉴于此，在本申请实施例中，通过对用户的至少两种生物特征进行验证的方式，对用户的身份进行认证。具体地，认证设备可以获取用户的待验证信息，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；所述认证设备将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果。其中，所述用户的预留特征，可以认为是该用户合法身份的一种体现。当所述认证设备在确定所述比对结果符合预设条件时，表示所述待验证特征与所述预留特征的吻合程度比较高，故而确定对所述用户的身份认证通过。由此可见，利用本申请实施例的方案，通过对用户的至少两种生物特征信息进行验证的方式，对用户的身份进行认证，由于一个用户的至少两种生物特征信息均被仿冒成功的可能性不是很高，因此，利用本申请实施例提供的基于生物特征的身份认证方法，可以有效保证对用户进行身份认证的结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于生物特征的身份认证方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种认证设备的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种认证设备的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的身份认证系统的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的身份认证的信令交互图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的发明人经过研究发现，如何准确的对用户的身份进行验证，是目前急需解决的问题。

本申请的发明人经过研究还发现，用户的生物特征可以在一定程度上证明用户的身份，因此，可以利用用户的生物特征对用户身份进行认证。但是，单一生物特征(即一种生物特征)可能存在被仿冒的风险，例如，用户的声音是用户的一种生物特征，但是一个用户模仿另一个用户的声音是比较容易的。例如，专业的配音演员就可以模仿很多人的声音。

而考虑到一个用户的至少两种生物特征均被仿冒成功的可能性不是很高。故而在本申请实施例中，通过对用户的至少两种生物特征进行验证的方式，对用户的身份进行认证，从而有效保证对用户进行身份认证的结果的准确性。

下面结合附图，详细说明本申请的各种非限制性实施方式。

示例性方法

参见图1，该图为本申请实施例提供的一种基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。

本申请实施例提供的基于生物特征的身份认证方法，例如可以通过以下步骤S101-S104实现。

S101：认证设备获取用户的待验证信息，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息。

需要说明的是，在本申请实施例中，所述认证设备可以为具备数据处理功能的设备，本申请实施例不具体限定所述认证设备，作为一种示例，所述认证设备可以为服务器。

在本申请实施例中，不具体限定所述认证设备获取用户的待验证信息的具体实现方式。作为一种示例，所述认证设备可以从采集设备处获取用户的待验证信息。

本申请实施例中提及的采集设备，可以为具备数据采集功能的设备。本申请实施例不具体限定所述采集设备，所述采集设备例如可以为终端设备，所述采集设备又如可以为机器人等智能设备。前述终端设备可以为智能手机、平板电脑等移动终端设备，所述终端设备也可以为台式计算机等终端设备。

需要说明的是，在本申请实施例中，所述待验证信息中包括所述用户的至少两种生物特征信息。可以理解的是，用户的生物特征信息可以包括用户面部图像、所述用户的声音信息、所述用户的声纹信息、所述用户的指纹信息、所述用户的虹膜信息以及所述用户的脱氧核糖核酸DNA信息等等。因此，在本申请实施例中的一种实现方式中，所述用户的至少两种生物特征信息，可以包括所述用户的面部图像、所述用户的声音信息、所述用户的声纹信息、所述用户的指纹信息、所述用户的虹膜信息以及所述用户的脱氧核糖核酸DNA信息中的至少两项。

在本申请实施例中，若所述认证设备获取的待验证信息是从所述采集设备处获取的。在本申请实施例的一种实现方式中，为了保证采集设备和认证设备之间数据传输的可靠性，避免采集设备将所述用户的待验证信息发送给所述认证设备的过程中，所述用户的待验证信息被篡改，从而影响对所述用户进行身份认证的结果的准确性。采集设备在将采集的用户的待验证信息之后，可以对所述待验证信息进行加密，从而将加密之后的待验证信息发送给认证设备。换言之，所述认证设备获取到的是加密后的待验证信息。

本申请实施例不具体限定所述采集设备对所述待验证信息进行加密的具体方式，作为一种示例，所述采集设备可以通过SM9加密算法对所述待验证信息进行加密。

需要说明的是，在本申请实施例的一种实现方式中，所述待验证信息，可以是用户基于所述采集设备的提示做出相应的响应之后，所述采集设备采集的信息。举例说明，所述采集设备为机器人，则机器人可以与用户进行交互，例如，机器人发出语音提示：“请面对摄像头说出你的姓名和手机号”，此时用户面对摄像头并说出自己的姓名和手机号，而机器人发出语音提示之后，即可启动摄像头拍摄用户的面部图像，并启动声音接收装置，从而获取用户的声音信息和/或声纹信息。可以理解的是，对于这种情况，若机器人的语音提示是与用户相关的信息，则在一定程度上也可以提升身份认证的安全性。

S102：所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。

在本申请实施例中，认证设备获取所述待验证信息之后，可以进一步提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。在本申请实施例中，不具体限定认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征的具体实现方式，作为一种示例，所述认证设备可以通过预先训练的特征提取模型，对所述待验证信息进行处理，从而得到所述用户的待验证特征。作为又一种示例，所述认证设备可以利用机器学习算法提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。本申请实施例不具体限定所述机器学习算法，所述机器学习算法例如可以包括决策树算法和/或随机森林算法。

可以理解的是，在实际应用中，认证设备获取到的待验证信息，可能包含一些无效信息，例如噪声等等。鉴于此，在本申请实施例的一种实现方式中，在提取所述待验证信息的特征之前，还可以对所述待验证信息进行预处理，去掉所述待验证信息中的无效信息，而后提取所述预处理之后得到的待验证信息的特征。

如前文，认证设备获取的用户的待验证信息，可能是加密之后的待验证信息。对于这种情况，认证设备在获取到该加密之后的待验证信息之后，可以首先对该加密后的待验证信息进行解密，并提取解密之后的待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。在本申请实施例的一种实现方式中，为了保证对所述加密之后的待验证信息进行解密的密钥的安全性，可以将所述密钥保存在安全设备中，例如可以将所述密钥保存在加密机中。

S103：所述认证设备将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果。

在本申请实施例中，所述认证设备中可以预存由所述用户的预留特征，该用户的预留特征，能够体现所述用户的合法身份。作为一种示例，所述用户的预留特征可以存储在特征信息库中，该特征信息库中可以预存有多个用户的预留特征，具体地，所述特征信息库中可以保存有多个用户和所述多个用户分别对应的预留特征之间的对应关系。在本申请实施例中，可以利用所述用户的标识，从所述特征信息库中确定所述用户的预留特征。

如前文所述，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息。对应的，所述用户的预留特征，也是根据所述用户的至少两种生物特征信息得到的。例如，所述待验证信息包括所述用户的面部图像和所述用户的声音信息，则所述用户的预留特征，至少是根据所述用户面部图像和所述用户的声音信息得到的。

可以理解的是，所述待验证特征，至少包括所述用户的两种生物特征信息分别对应的待验证特征。例如，所述待验证特征，包括所述用户的面部图像对应的待验证特征和所述用户的声音信息对应的待验证特征。

为方便描述，将“所述用户的至少两种生物特征信息中的任意一种生物特征信息”称为“第一生物特征信息”。在本申请实施例中，所述认证设备将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对时，可以将第一生物特征信息对应的待验证特征，与第一生物特征信息对应的预留特征进行比对。举例说明，所述待验证特征，包括所述用户的面部图像对应的待验证特征和所述用户的声音信息对应的待验证特征，则S103在实现时，可以将所述用户的面部图像对应的待验证特征，与所述用户的面部图像对应的预留特征进行比对；将所述用户的声音信息对应的待验证特征，与所述用户的声音信息对应的预留特征进行比对。

S104：所述认证设备在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。

在本申请实施例中，当所述认证设备在确定所述比对结果符合预设条件时，表示所述待验证特征与所述预留特征的吻合程度比较高，故而对于这种情况，可以确定的该对所述用户的身份认证通过。

在本申请实施例中，所述比对结果符合预设条件，例如可以为可以各第一生物特征信息对应的比对结果均满足条件。具体地，各第一生物特征信息对应的比对结果均满足条件，可以体现为第一生物特征信息对应的待验证特征，与第一生物特征信息对应的预留特征之间的相似度，高于预设阈值。本申请实施例不具体限定所述预设阈值，所述预设阈值可以根据实际情况确定。

关于S104，现举例说明，所述待验证特征，包括所述用户的面部图像对应的待验证特征和所述用户的声音信息对应的待验证特征。执行S203之后，确定所述用户的面部图像对应的比对结果为：面部图像对应的待验证特征，与面部图像对应的预留特征之间的相似度为95％；确定所述用户的声音信息对应的比对结果为：声音信息对应的待验证特征，与声音信息对应的预留特征之间的相似度为90％，由于面部图像对应的比对结果满足条件(相似度比较高)，且声音信息对应的比对结果也满足条件(相似度比较高)，故而可以确定对所述用户的身份认证通过。

在本申请实施例中，当确定对所述用户的身份认证通过之后，所述认证设备还可以进一步执行其它操作，例如允许所述用户访问特定的数据，又如允许用户进行相应的业务办理，等等。

需要说明的是，虽然在以上实施例中，对所述待验证特征，均是以包括所述用户的面部图像对应的待验证特征和所述用户的声音信息对应的待验证特征为例进行说明。但是，这只是为了方便理解而示出，其并不构成对本申请实施例的限定。所述待验证特征除了是上述组合之外，还可以包括其它情况，例如，所述待验证特征，包括所述用户的面部图像对应的待验证特征、所述用户的声音信息对应的待验证特征、以及所述用户的声纹信息对应的待验证特征，等等，此处不再一一列举说明。

通过以上描述可知，利用本申请实施例提供的基于生物特征的身份认证方法，通过对用户的至少两种生物特征进行验证的方式，对用户的身份进行认证。具体地，认证设备可以获取用户的待验证信息，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；所述认证设备将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果。其中，所述用户的预留特征，可以认为是该用户的合法身份的一种体现。当所述认证设备在确定所述比对结果符合预设条件时，表示所述待验证特征与所述预留特征的吻合程度比较高，故而确定对所述用户的身份认证通过。由此可见，利用本申请实施例的基于生物特征的身份认证方法，通过对用户的至少两种生物特征进行验证的方式，对用户的身份进行认证，由于一个用户的至少两种生物特征均被仿冒成功的可能性不是很高，因此，利用本申请实施例提供的基于生物特征的身份认证方法，可以有效保证对用户进行身份认证的结果的准确性。

如前文所述，在本申请实施例中，所述认证设备中可以预存有所述用户的预留特征，该用户的预留特征，能够体现所述用户的合法身份。鉴于此，本申请实施例提供的基于生物特征的身份认证方法，还可以包括预先保存所述用户的预留特征的步骤。以下结合附图介绍本申请实施例中保存所述用户的预留特征的实现方式。

参见图2，该图为本申请实施例提供的一种保存预留特征的方法的流程示意图。

图2所示的方法，例如可以通过如下步骤S201-S203实现。

S201：所述认证设备获取所述用户的预留信息，所述用户的预留信息包括所述用户的至少两种生物特征信息。

在本申请实施例中，不具体限定所述认证设备获取用户的预留信息的具体实现方式。作为一种示例，所述认证设备可以从采集设备处获取用户的预留信息。

S202：所述认证设备提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征。

在本申请实施例中，认证设备获取所述预留信息之后，可以进一步提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征。在本申请实施例中，不具体限定认证设备提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征的具体实现方式，作为一种示例，所述认证设备可以通过预先训练的特征提取模型，对所述预留信息进行处理，从而得到所述用户的预留特征。作为又一种示例，所述认证设备可以利用机器学习算法提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征。本申请实施例不具体限定所述机器学习算法，所述机器学习算法例如可以包括决策树算法和/或随机森林算法。

S203：所述认证设备保存所述用户的预留特征。

所述认证设备得到所述用户的预留特征之后，可以将所述用户的标识与所述用户的预留特征对应保存，例如，可以将所述用户的标识和所述用户肚饿预留特征之间的对应关系，保存至前述特征信息库中。

示例性设备

基于以上实施例提供的基于生物特征的身份认证方法，本申请实施例还提供了一种认证设备，以下结合附图介绍该认证设备。

参见图3，该图为本申请实施例提供的一种认证设备的结构示意图。

本申请实施例提供的认证设备，例如可以包括：第一获取单元301、第一提取单元302、比对单元303和确定单元304。

第一获取单元301，用于获取用户的待验证信息，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

第一提取单元302，用于提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；

比对单元303，用于将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果；

确定单元304，用于在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。

可选的，所述待验证信息是所述认证设备从采集设备处获取得到的，所述待验证信息为经过加密算法加密后的待验证信息；

所述第一提取单元302，具体用于：

对接收到的所述加密后的待验证信息进行解密，并提取解密之后的待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。

可选的，所述第一提取单元302，具体用于：

利用机器学习算法提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，所述机器学习算法包括：决策树算法和/或随机森林算法。

可选的，所述认证设备还包括：

第二获取单元，用于获取所述用户的预留信息，所述用户的预留信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

第二提取单元，用于提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征；

保存单元，用于保存所述用户的预留特征。

可选的，所述用户的至少两种生物特征信息，包括以下任意两项或者多项：

所述用户的面部图像、所述用户的声音信息、所述用户的声纹信息、所述用户的指纹信息、所述用户的虹膜信息以及所述用户的脱氧核糖核酸DNA信息。

由于所述认证设备300是与以上方法实施例提供的方法对应的认证设备，所述认证设备300的各个单元的具体实现，均与以上方法实施例为同一构思，因此，关于所述认证设备300的各个单元的具体实现，可以参考以上方法实施例的描述部分，此处不再赘述。

通过以上描述可知，利用本申请实施例提供的认证设备，可以有效保证对用户进行身份认证的结果的准确性。

基于以上实施例提供的基于生物特征的身份认证方法和认证设备。本申请实施例还提供了一种身份认证系统。以下结合附图介绍该身份认证系统以及对应的身份认证流程。

参见图4，该图为本申请实施例提供的身份认证系统的结构示意图。

图4所示的身份认证系统，包括采集设备401和认证设备402，以下结合图5所示的身份认证的信令交互图，对图4所示的身份认证系统进行介绍。

S501：采集设备401采集用户的待验证信息。

所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息。

S502：采集设备401将用户的待验证信息发送给认证设备402。

S503：认证设备402提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。

S504：认证设备402将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果。

S505：认证设备402在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。

需要说明的是，S501-S505与以上实施例提供的基于生物特征的身份认证方法属于同一构思，因此，关于S501-S505的具体实现，可以参考以上方法实施例中的描述部分，此处不再重复描述。

通过以上描述可知，利用本申请实施例提供的身份认证系统，可以有效保证对用户进行身份认证的结果的准确性。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，所述方法包括：

认证设备获取用户的待验证信息，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；

所述认证设备将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果；

所述认证设备在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待验证信息是所述认证设备从采集设备处获取得到的，所述待验证信息为经过加密算法加密后的待验证信息；

所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，包括：

所述认证设备对接收到的所述加密后的待验证信息进行解密，并提取解密之后的待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述认证设备提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，包括：

所述认证设备利用机器学习算法提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，所述机器学习算法包括：决策树算法和/或随机森林算法。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述认证设备获取所述用户的预留信息，所述用户的预留信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

所述认证设备提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征；

所述认证设备保存所述用户的预留特征。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述用户的至少两种生物特征信息，包括以下任意两项或者多项：

所述用户的面部图像、所述用户的声音信息、所述用户的声纹信息、所述用户的指纹信息、所述用户的虹膜信息以及所述用户的脱氧核糖核酸DNA信息。

6.一种认证设备，其特征在于，所述认证设备包括：

第一获取单元，用于获取用户的待验证信息，所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

第一提取单元，用于提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；

比对单元，用于将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果；

确定单元，用于在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。

7.根据权利要求6所述的认证设备，其特征在于，所述待验证信息是所述认证设备从采集设备处获取得到的，所述待验证信息为经过加密算法加密后的待验证信息；

所述第一提取单元，具体用于：

对接收到的所述加密后的待验证信息进行解密，并提取解密之后的待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征。

8.根据权利要求6所述的认证设备，其特征在于，所述第一提取单元，具体用于：

利用机器学习算法提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征，所述机器学习算法包括：决策树算法和/或随机森林算法。

9.根据权利要求6所述的认证设备，其特征在于，所述认证设备还包括：

第二获取单元，用于获取所述用户的预留信息，所述用户的预留信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

第二提取单元，用于提取所述预留信息的特征，得到所述用户的预留特征；

保存单元，用于保存所述用户的预留特征。

10.根据权利要求6-9任意一项所述的认证设备，其特征在于，所述用户的至少两种生物特征信息，包括以下任意两项或者多项：

所述用户的面部图像、所述用户的声音信息、所述用户的声纹信息、所述用户的指纹信息、所述用户的虹膜信息以及所述用户的脱氧核糖核酸DNA信息。

11.一种基于生物特征的身份认证系统，其特征在于，所述系统包括：认证设备和采集设备；

所述采集设备，用于采集用户的待验证信息，并将所述用户的待验证信息发送给所述认证设备；所述用户的待验证信息包括所述用户的至少两种生物特征信息；

所述认证设备，用于提取所述待验证信息的特征，得到所述用户的待验证特征；

所述认证设备，还用于将所述待验证特征与所述用户的预留特征进行比对，得到比对结果；

所述认证设备，还用于在确定所述比对结果符合预设条件时，确定对所述用户的身份认证通过。