CN110765842A - 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备 - Google Patents

一种身份识别预处理、身份识别方法及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110765842A
CN110765842A CN201910827405.5A CN201910827405A CN110765842A CN 110765842 A CN110765842 A CN 110765842A CN 201910827405 A CN201910827405 A CN 201910827405A CN 110765842 A CN110765842 A CN 110765842A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
biological
identification
group
registered
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.)
Granted
Application number
CN201910827405.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110765842B (zh
Inventor
宋宜涛
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.)
Advanced New Technologies Co Ltd
Advantageous New Technologies Co Ltd
Original Assignee
Alibaba Group Holding 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 Alibaba Group Holding Ltd filed Critical Alibaba Group Holding Ltd
Priority to CN201910827405.5A priority Critical patent/CN110765842B/zh
Publication of CN110765842A publication Critical patent/CN110765842A/zh
Priority to PCT/CN2020/095543 priority patent/WO2021042799A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110765842B publication Critical patent/CN110765842B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/50Maintenance of biometric data or enrolment thereof
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/94Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0861Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using biometrical features, e.g. fingerprint, retina-scan

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Telephone Function (AREA)

Abstract

公开了一种身份识别预处理、身份识别方法及设备。在任一用户携带自己的移动设备进入生物特征采集设备的预设附近区域之后,该用户的移动设备会接收到生物特征采集设备广播的无线信号,该无线信号会触发移动设备将机主用户所归属的用户组的组标识提供给识别服务端。识别服务端会从注册生物特征集合中确定出该组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,将确定出的注册生物特征下发给生物特征采集设备,生物特征采集设备会将识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中。如此,生物特征采集设备后续会使用筛选特征集合中的各注册生物特征与采集待识别用户的生物特征(即采集生物特征)进行比对,进行用户身份识别。

Description

一种身份识别预处理、身份识别方法及设备
技术领域
本说明书实施例涉及信息技术领域,尤其涉及一种身份识别预处理、身份识别方法及设备。
背景技术
目前,基于生物特征(如人脸特征)的身份识别方式较为普及。一般而言,用户在识别服务端注册身份标识时,需要一并注册自己的生物特征,以便识别服务端将同一用户注册的身份标识与生物特征关联起来,进而后续通过再次采集用户的生物特征来识别出用户身份(即识别出用户对应的身份标识)。
为了描述的方便,本文将用户注册的生物特征称为注册生物特征,将后续采集的用户的生物特征称为采集生物特征。
在实际应用中,识别服务端存储有包括不同用户的注册生物特征的注册生物特征集合。对用户进行身份识别的流程如下:
1、待识别用户来到生物特征采集设备前,进行生物特征采集(如采集人脸特征)。
2、生物特征采集设备将采集到的采集生物特征上传到识别服务端。
3、识别服务端需要将采集生物特征与注册生物特征集合中的每个注册生物特征逐一进行比对,一旦发现存在与采集生物特征相匹配的注册生物特征,就可以确定待识别用户的身份。
然而,目前的基于生物特征的身份识别方式效率过低。
发明内容
为了提高身份识别的效率,本说明书实施例提供一种身份识别预处理、身份识别方法及系统,技术方案如下:
根据本说明书实施例的第1方面,提供一种身份识别预处理方法,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述方法包括:
用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端;
所述识别服务端从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备;
所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别。
根据本说明书实施例的第2方面,提供一种基于第1方面的身份识别方法,包括:
生物特征采集设备采集待识别用户的生物特征,作为采集生物特征;
判断本地建立的筛选特征集合中是否存在匹配于所述采集生物特征的注册生物特征,若所述筛选特征集合中存在匹配的注册生物特征,则将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识。
根据本说明书实施例的第3方面,提供一种身份识别预处理系统,包括:生物特征采集设备与识别服务端;根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;
所述生物特征采集设备,向自身的预设附近区域内广播无线信号,以使用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端;将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别;
所述识别服务端,从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备。
本说明书实施例所提供的技术方案,在任一用户携带自己的移动设备进入生物特征采集设备的预设附近区域之后,该用户的移动设备会接收到生物特征采集设备广播的无线信号,该无线信号会触发移动设备将机主用户所归属的用户组的组标识提供给识别服务端。识别服务端会从注册生物特征集合中确定出该组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,将确定出的注册生物特征下发给生物特征采集设备,生物特征采集设备会将识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中。如此,生物特征采集设备后续会使用筛选特征集合中的各注册生物特征与采集待识别用户的生物特征(即采集生物特征)进行比对,进行用户身份识别。
通过本说明书实施例,缩减了进行用户身份识别时所需要比对的注册生物特征的数量,提升了身份认证的效率。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本说明书实施例。
此外,本说明书实施例中的任一实施例并不需要达到上述的全部效果。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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说明书实施例中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本说明书实施例提供的一种身份识别预处理方法的流程示意图;
图2是本说明书实施例提供的另一种身份识别预处理方法的流程示意图;
图3是本说明书实施例提供的一种身份识别方法的流程示意图;
图4是本说明书实施例提供的系统架构图;
图5是本说明书实施例提供的一种用户移动设备的结构示意图;
图6是本说明书实施例提供的一种识别服务端的结构示意图;
图7是本说明书实施例提供的一种生物特征采集设备的结构示意图;
图8是本说明书实施例提供的一种生物特征采集设备的结构示意图;
图9是用于配置本说明书实施例方法的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
在实际应用中,识别服务端存储的注册生物特征集合中的注册生物特征的数量的巨大的。假设有1000万用户在识别服务端上进行过注册,那么,识别服务端上存储的注册生物特征集合中的注册生物特征的数量不会小于1000万。
如果采用现有的身份识别方式,由识别服务端将生物特征设备所采集的用户的采集生物特征与注册生物特征集合中的每个注册生物特征依次比对,这给识别服务端造成的工作量是巨大的,进行身份识别所需要的时间也较长,效率较低,导致用户需要长时间在生物特征采集设备前等待识别结果。
此外,当需要比对的注册生物特征较多时,容易出现多个足够相似的注册生物特征都达到了采集生物特征的匹配要求,而这多个足够相似的注册生物特征分属于不同的用户身份,这事实上降低了身份识别的准确性。
而在本说明书各实施例中,待识别用户一旦进入生物特征采集设备的预设附近区域内,待识别用户的移动设备就会被生物特征采集设备广播的无线信号触发执行将机主用户所归属的用户组的组标识提供给识别服务端的操作。如此,可以在对待识别用户进行身份识别之前(即待识别用户到达生物特征采集设备的位置开始进行身份识别之前),根据待识别用户所归属的用户组的组标识,缩减需要比对的注册生物特征的数量。如此,既可以减少用户在生物特征采集设备处等待身份识别流程的时间,又可以提升身份识别的准确性。
此外需要说明的是,在本方案的一个或多个实施例中,用户移动设备一旦进入上述的预设附近区域,就会自动将用户对应的组标识提供给识别服务端。后续,用户到达生物特征采集设备处时,直接配合生物特征采集设备进行生物特征采集即可。也就是说,在用户进入身份识别流程之前,识别服务端就可以在用户无感知的情况下获取到用户对应的组标识,提前缩小注册生物特征的比对范围,做好准备工作,用户进入身份识别流程之后,只需要提供自己的生物特征即可,无须多余操作,对用户而言较为便利。
为了使本领域技术人员更好地理解本说明书实施例中的技术方案,下面将结合本说明书实施例中的附图,对本说明书实施例中的技术方案进行详细地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都应当属于保护的范围。
以下结合附图,详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
图1是本说明书实施例提供的一种身份识别预处理方法的流程示意图,包括以下步骤:
S100:用户移动设备在进入预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端。
在本说明书实施例中,用户移动设备是指用户所携带的移动设备,如用户所携带的手机、平板电脑、笔记本电脑等。
生物特征采集设备是指用于采集用户的生物特征的智能设备。生物特征采集设备一般具有设备标识,该设备标识可以是生物特征采集设备的物理地址(MAC地址),也可以是生物特征采集设备的通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,UUID)。
一般而言,用户需要达到生物特征采集设备所在的位置,配合生物特征采集设备的要求来进行生物特征采集。例如,用户需要达到生物特征采集设备所在位置,面向生物特征采集设备上的摄像头,以便生物特征采集设备采集用户的人脸特征。需要说明的是,用户达到生物特征采集设备的位置,意味着用户开始进入身份识别流程。
在本说明书实施例中,会预先根据预设规则将用户划分为若干用户组,每个用户组中包括至少一个用户。
上述的预设规则作为用户分组策略,可以根据实际需要指定。例如,可以把每个用户单独划入一个用户组,如此,针对每个用户组,该用户组仅包括一个用户,该用户组的组标识即为该用户组中用户的身份标识。
在实际应用中,可以由识别服务端进行用户分组情况,将每个用户所属的用户组的组标识下发到每个用户的移动设备上进行存储。
此外用户移动设备也可以不从识别服务端获取机主用户对应的组标识,而是根据与识别服务端预先约定的身份标识-组标识映射算法,计算机主用户所属的用户组的组标识。
具体的,识别服务端可以采用如下方式进行用户分组:识别服务端针对每个用户,根据该用户的身份标识与预设的身份标识-组标识映射算法,确定该用户的身份标识所映射的组标识;然后,将该用户划入映射的组标识对应的用户组中。
相应地,在用户移动设备端,可以采用如下方式确定机主用户对应的组标识:用户移动设备根据机主用户的身份标识与所述预设的身份标识-组标识映射算法,确定所述机主用户的身份标识所映射的组标识,作为所述机主用户所归属的用户组的组标识。
进一步地,上述的身份标识-组标识映射算法可以根据实际需要约定。例如,如果用户的身份标识是身份证号码或者识别服务端为用户分配的唯一编号,那么,可以约定用户的身份标识的后4位数字为用户所归属的用户组的组标识,也可以约定对用户的身份标识与指定数值(如10000)进行取模运算或取余运算得到的计算结果为用户所归属的用户组的组标识。
在本说明书实施例中,所述预设附近区域是指预设的生物特征采集设备附近的区域。例如,所述预设附近区域可以是以生物特征采集设备为中心,以指定距离为半径的圆形区域。又如,所述预设附近区域可以是生物特征采集设备前方的矩形区域(5m*5m),该矩形区域的远边界(距离生物特征采集设备较远的边界)距离生物特征采集设备12m,该矩形区域的近边界(距离生物特征采集设备较近的边界)距离生物特征采集设备7m。
在实际应用中,所述预设附近区域可以根据业务需要来指定。例如,如果想在用户进入身份识别流程前的至少5秒钟,使得识别服务端获取到该用户的身份标识,那么,可以根据一般用户的步速(如2m/s)计算预设附近区域的近边界至少需要距离生物特征采集设备2m/s*5s=10m。
在本说明书实施例中,生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号,因而可以理解的是,所述预设附近区域位于所述生物特征采集设备的信号覆盖范围之内。生物特征采集设备广播的无线信号中可以携带有生物特征采集设备的设备标识。其他设备可以根据接收到的无线信号中的设备标识,识别广播该无线信号的设备的设备类型,也可以根据接收到的无线信号中的设备标识与广播该无线信号的设备建立通信连接。
生物特征采集设备广播的无线信号用于触发接收到该无线信息的用户移动设备执行如下预设操作:确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端。应当理解,用户移动设备中通常会内置有代码逻辑,用于实现用户移动设备一旦接收到生物特征采集设备广播的无线信号,就自动执行上述预设操作。
如果用户移动设备上安装有对应于识别服务端的客户端程序,则上述代码逻辑可以内置于该客户端程序中。如果用户移动设备未安装有对应于识别服务端的客户端程序,则上述代码逻辑可以内置于用户移动设备的固件中。
在本说明书实施例中,机主用户的身份标识通常是机主用户预先在识别服务端注册的身份标识,如账号、身份证号、手机号、昵称等。
此外需要说明的是,在实践中,有的用户只是经过生物特征采集设备的预设附近区域,却并不想前往生物特征采集设备处进行身份识别,此处将这种用户称为非识别用户。这种情况下,如果非识别用户的移动设备自动将非识别用户的身份标识上传给识别服务端,则识别服务端就可以知晓该非识别用户的行踪(在生物特征采集设备附近),造成非识别用户隐私的泄露。
为此,在本说明书实施例中,可以要求每个用户组中的用户数量大于1。用户移动设备一旦进入生物特征采集设备的预设附近区域内,可以将机主用户对应的组标识(而不是身份标识)提供给识别服务端,起到模糊用户身份的目的。这样,识别服务端就无法明确当前生物特征采集设备附近的非识别用户的身份,从而保护了经过生物特征采集设备的预设附近区域的非识别用户的行踪隐私。
S102:所述识别服务端从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征。
S104:所述识别服务端将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备。
S106:所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中。
需要说明的是,关联于所述身份标识的注册生物特征,即是所述身份标识对应的用户在注册时提供给识别服务端的生物特征。
在生物特征采集设备本地建立的筛选特征集合具体可以由该生物特征采集设备进行存储。如果在本地部署有多个生物特征采集设备,则这多台生物特征采集设备可以分别存储有自己的筛选特征集合。此外,也可以在本地部署一个用于存储筛选特征集合的存储设备,多个生物特征采集设备共享同一个筛选特征集合。
步骤S102~106实际上是基于全量的注册生物特征集合进行筛选,将即将进入身份识别流程的用户所关联的注册生物特征提前筛选出来备用。
在实际应用中,生物特征采集设备通常一次针对一个用户进行生物特征采集,并且配合识别服务端对该用户进行身份识别。而在同一时刻进入生物特征采集设备的预设附近区域的用户往往有多个,这种情况下,在同一时刻筛选到筛选特征集合中的注册生物特征也有多个。
但是,筛选特征集合中的注册生物特征的数量(数量级往往是十级、百级)与全量的注册生物特征集合中注册生物特征的数量(数量级往往是千万级、亿级的)存在数量级上的差异,这显著缩减了进行身份识别时需要比对的注册生物特征的数量。
进一步地,在本说明书实施例中,为了进一步压缩筛选特征集合中注册生物特征的数量,生物特征采集设备可以自将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中的时间点起,经过指定时长后,从所述筛选特征集合中删除该注册生物特征。
这是因为,在实际应用中,有的用户可能进入预设附近区域后又离开,并不会进行身份识别。因此,设定一个有效期(指定时长),定期从筛选特征集合中清理出过期的注册生物特征。
进一步地,识别服务端还可以进一步缩减需要比对的注册生物特征的数量,即根据从确定出的注册生物特征中确定出满足指定条件的注册生物特征,并将满足所述指定条件的注册生物特征下发给生物特征采集设备。其中,所述指定条件为,注册生物特征所关联的用户的注册活动区域位于所述生物特征采集设备的注册服务区域内。
需要说明的是,用户的注册活动区域是指用户在注册身份标识时,提供给识别服务端的自己经常活动的区域。例如,用户在北京海淀区工作,其注册活动区域可以是北京海淀区。
还需要说明的是,生物特征采集设备的注册服务区域是指该生物特征采集设备所部署的区域。例如,可以在北京地区部署100个生物特征采集设备,这100个生物特征采集设备的注册服务区域就是北京市。
如此,在实际应用中,不经常在所述生物特征采集设备所部署的区域活动的用户所关联的注册生物特征不会被添加到所述生物特征采集设备的本地建立的筛选特征集合中。
此外,对用户移动设备执行上述预设操作的几种情况分开讨论。
情况一
识别服务端仅对接有一个生物特征采集设备,用户移动设备上安装有对应于识别服务端的客户端程序。用户移动设备接收到生物特征采集设备广播的无线信号之后,可以响应于接收到的无线信号,调用安装的客户端程序;然后可以通过安装的客户端程序,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识上传给识别服务端。
情况一对应的实现方案具体可以参见图1。
情况二
识别服务端对接有不止一个生物特征采集设备,用户移动设备上安装有对应于识别服务端的客户端程序。
这种情况下,识别服务端需要明确当前发送组标识的用户移动设备所处的位置在哪个生物特征采集设备附近,以便在步骤S104中将确定出的注册生物特征集合添加到发送组标识的用户移动设备附近的生物采集设备对应的筛选特征集合中。具体地,用户移动设备响应于接收到的无线信号,调用安装的客户端程序;通过所述客户端程序,从接收到的无线信号中提取所述生物特征采集设备的设备标识;通过所述客户端程序,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识与所述设备标识上传给识别服务端。
情况三(参见图2)
用户移动设备从接收到的无线信号中提取所述生物特征采集设备的设备标识,根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的通信连接,然后通过所述通信连接,将机主用户所归属的用户组的组标识发送给所述生物特征采集设备。所述生物特征采集设备随后将所述身份标识上传给识别服务端。如果识别设备对应于不止一个生物特征采集设备,那么,生物特征采集设备不仅需要将所述身份标识上传给识别服务端,还需要将自身的设备标识也一并上传给识别服务端,以便所述识别服务端明确后续应当将筛选出的注册生物特征添加到该设备标识对应的筛选特征集合中。
具体而言,所述生物特征采集设备向所述预设附近区域内广播的无线信号具体可以是蓝牙信标Beacon信号,也可以是基于移动热点的联络Wi-FiAware信号。
用户移动设备若接收到所述蓝牙Beacon信号或所述Wi-Fi Aware信号,则可以获取到生物特征采集设备的设备标识,并根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的通信连接。
具体而言,用户移动设备获取到所述设备标识后,可以与所述生物特征采集设备建立蓝牙连接,也可以与所述生物特征采集设备建立基于移动热点的直接WiFi-Direct连接。
需要说明的是,生物特征采集设备向预设附近区域内广播蓝牙Beacon信号的情况下,移动用户设备与生物特征采集设备之间可以建立蓝牙连接,也可以建立WiFi-Direct连接。生物特征采集设备向预设附近区域内广播Wi-Fi Aware信号的情况下,移动用户设备与生物特征采集设备之间可以建立蓝牙连接,也可以建立WiFi-Direct连接。
进一步地,用户移动设备当需要建立与生物特征采集设备之间的通信连接时,具体可以根据所述设备标识,确定所述设备标识对应的设备类型;若确定所述设备标识对应的设备类型为用于采集生物特征的设备,才会根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的通信连接。如此,可以避免如下情况,即用户移动设备自动与附近除生物特征采集设备之外的其他设备建立通信连接,影响方案实现。
需要说明的是,用户移动设备上可以安装有对应于识别服务端的客户端程序,客户端程序登录有用户在识别服务端上注册的身份标识。此外,用户移动设备也可以在不安装有客户端程序的情况下,存储用户在识别服务端上注册的身份标识。
图3是本说明书实施例提供的身份识别方法的流程示意图,包括如下步骤:
S300:生物特征采集设备采集待识别用户的生物特征,作为采集生物特征。
S302:判断本地建立的筛选特征集合中是否存在匹配于所述采集生物特征的注册生物特征,若所述筛选特征集合中存在匹配的注册生物特征,则将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识。
图1所示的身份识别预处理方法与图3所示的身份识别方法是两个相对独立的流程。对于同一用户而言,其需要先经历图1所示的身份识别预处理方法,再进入图3所示的身份识别方法。
对于任一用户而言,在图1所示的身份识别预处理方法中,该用户从进入生物特征采集设备的预设附近区域开始,直至用户抵达生物特征采集设备处,可以无须任何操作。也就是说,图1所示的身份识别预处理方法,对于该用户而言可以是无感知的。
在图3所示的方法的实施例中,生物特征采集设备在获取到当前位于生物特征采集设备处的待识别用户的采集生物特征之后,先使用通过图1的预处理方法确定的筛选特征集合进行生物特征比对,如果筛选特征集合中存在匹配的注册生物特征,就可以确定待识别用户的身份。
如果筛选特征集合中不存在匹配的注册生物特征,则不一定说明待识别用户未注册,也可能是某种原因导致识别服务端之前没有接收到待识别用户的移动设备提供的身份标识(例如,用户移动设备与生物特征采集设备未成功建立蓝牙连接)。
为此,进一步地,若在筛选特征集合中不存在匹配的注册生物特征,则将所述采集生物特征上传给识别服务端,以使识别服务端判断在存储的注册生物特征集合中是否存在匹配于所述采集生物特征的注册生物特征,若是,则通知所述生物采集设备将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识,若否,则通知所述生物采集设备识别失败。
此外,生物特征采集设备可以在将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识之后,从所述筛选特征集合中删除所述匹配的注册生物特征。
另外,本申请的技术方案可以具体应用于基于身份识别的闸机控制场景,例如基于人脸识别的地铁闸机控制。
在实际应用中,生物特征采集设备处可以部署有闸机,生物特征采集设备基于生物特征识别出用户的身份后,可以控制闸机开启,允许用户通过闸机。如果用户需要付费才能通过闸机,则生物特征采集设备还可以将识别出的身份标识上传给识别服务端,以便识别服务端从该身份标识对应的财产账户中扣款。
图4是本说明书实施例提供的系统架构图,包括生物特征采集设备401与识别服务端402。该系统架构图可以具体实现为一种身份识别预处理系统。
一种身份识别预处理系统,包括:生物特征采集设备与识别服务端;根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;
所述生物特征采集设备,向自身的预设附近区域内广播无线信号,以使用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端;将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别;
所述识别服务端,从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备。
图5是本说明书实施例提供的一种用户移动设备的结构示意图,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信;
所述用户移动设备包括:
身份标识提供模块501,在用户移动设备进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端,以使所述识别服务端从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备,进而使所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别。
图6是本说明书实施例提供的一种识别服务端的结构示意图,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述识别服务端包括:
获取模块601,获取用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识;
筛选模块602,从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备,以使所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别。
图7是本说明书实施例提供的一种生物特征采集设备的结构示意图,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述生物采集设备包括:
添加模块701,将识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别;
其中,所述识别服务端下发的注册生物特征是从存储的注册生物特征集合中确定出的;确定出的注册生物特征为所述识别服务端获取的组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征;所述组标识为用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定的机主用户所归属的用户组的组标识。
图8是本说明书实施例提供的一种生物特征采集设备的结构示意图,包括:
采集模块801,采集待识别用户的生物特征,作为采集生物特征;
判断模块802,判断本地建立的筛选特征集合中是否存在匹配于所述采集生物特征的注册生物特征;
处理模块803,若所述筛选特征集合中存在匹配的注册生物特征,则将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识。
本说明书实施例还提供一种计算机设备,其至少包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,处理器执行所述程序时实现图1或3所示的方法。
图9示出了本说明书实施例所提供的一种更为具体的计算设备硬件结构示意图,该设备可以包括:处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory,只读存储器)、RAM(Random AccessMemory,随机存取存储器)、静态存储设备,动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时,相关的程序代码保存在存储器1020中,并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块,以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出),也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等,输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出),以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信,也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路,在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是,尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050,但是在具体实施过程中,该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外,本领域的技术人员可以理解的是,上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件,而不必包含图中所示的全部组件。
本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现图1或图3所示的方法。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
通过以上的实施方式的描述可知,本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书实施例可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本说明书实施例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,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务设备,或者网络设备等)执行本说明书实施例各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
上述实施例阐明的系统、方法、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机,计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于方法实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,在实施本说明书实施例方案时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。也可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
以上所述仅是本说明书实施例的具体实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本说明书实施例原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本说明书实施例的保护范围。

Claims (24)

1.一种身份识别预处理方法,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述方法包括:
用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端;
所述识别服务端从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备;
所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别。
2.如权利要求1所述的方法,针对每个用户组,该用户组仅包括一个用户,该用户组的组标识为该用户组中用户的身份标识。
3.如权利要求1所述的方法,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组,具体包括:
识别服务端针对每个用户,根据该用户的身份标识与预设的身份标识-组标识映射算法,确定该用户的身份标识所映射的组标识;
将该用户划入映射的组标识对应的用户组中;
所述用户移动设备确定机主用户所归属的用户组的组标识,具体包括:
所述用户移动设备根据机主用户的身份标识与所述预设的身份标识-组标识映射算法,确定所述机主用户的身份标识所映射的组标识,作为所述机主用户所归属的用户组的组标识。
4.如权利要求1所述的方法,所述识别服务端仅对接有一个生物特征采集设备,用户移动设备上安装有对应于识别服务端的客户端程序;
所述用户移动设备根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端,具体包括:
所述用户移动设备响应于接收到的无线信号,调用安装的客户端程序;
通过所述客户端程序,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识上传给识别服务端。
5.如权利要求1所述的方法,所述识别服务端对接有两个以上生物特征采集设备,用户移动设备上安装有对应于识别服务端的客户端程序;
所述用户移动设备根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端,具体包括:
所述用户移动设备响应于接收到的无线信号,调用安装的客户端程序;
所述用户移动设备通过所述客户端程序,从接收到的无线信号中提取所述生物特征采集设备的设备标识;
通过所述客户端程序,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识与所述设备标识上传给识别服务端。
6.如权利要求1所述的方法,所述识别服务端仅对接有一个生物特征采集设备;
所述方法还包括:
所述用户移动设备从接收到的无线信号中提取所述生物特征采集设备的设备标识;
所述用户移动设备根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的通信连接;
所述用户移动设备将所述组标识提供给识别服务端,具体包括:
所述用户移动设备通过所述通信连接,将所述组标识发送给所述生物特征采集设备;
所述生物特征采集设备将所述组标识上传给识别服务端。
7.如权利要求1所述的方法,所述识别服务端对接有至少两个生物特征采集设备;
所述方法还包括:
所述用户移动设备从接收到的无线信号中提取所述生物特征采集设备的设备标识;
所述用户移动设备根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的通信连接;
所述用户移动设备将所述组标识提供给识别服务端,具体包括:
所述用户移动设备通过所述通信连接,将所述组标识发送给所述生物特征采集设备;
所述生物特征采集设备将自身的设备标识与所述组标识上传给识别服务端。
8.如权利要求6或7所述的方法,生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号,具体包括:
生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播蓝牙信标Beacon信号;
所述用户移动设备根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的通信连接,具体包括:
所述用户移动设备根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的蓝牙连接。
9.如权利要求6或7所述的方法,所述用户移动设备根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的通信连接,具体包括:
所述用户移动设备根据所述设备标识,确定所述设备标识对应的设备类型;
若确定所述设备标识对应的设备类型为生物特征采集设备,则根据所述设备标识,建立与所述生物特征采集设备之间的通信连接。
10.如权利要求1所述的方法,所述识别服务端将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备,具体包括:
所述识别服务端根据从确定出的注册生物特征中确定出满足指定条件的注册生物特征,并将满足所述指定条件的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备;
其中,所述指定条件为,注册生物特征所关联的用户的注册活动区域位于所述生物特征采集设备的注册服务区域内。
11.如权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
所述生物特征采集设备自将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中的时间点起,经过指定时长后,从所述筛选特征集合中删除该注册生物特征。
12.一种基于权利要求1~11任一项的身份识别方法,包括:
生物特征采集设备采集待识别用户的生物特征,作为采集生物特征;
判断本地建立的筛选特征集合中是否存在匹配于所述采集生物特征的注册生物特征,若所述筛选特征集合中存在匹配的注册生物特征,则将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识。
13.如权利要12所述的方法,所述方法还包括:
若所述筛选特征集合中不存在匹配的注册生物特征,则将所述采集生物特征上传给识别服务端,以使识别服务端判断在存储的注册生物特征集合中是否存在匹配于所述采集生物特征的注册生物特征,若是,则通知所述生物采集设备将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识,若否,则通知所述生物采集设备识别失败。
14.如权利要求12所述的方法,所述方法还包括:
在将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识之后,从所述筛选特征集合中删除所述匹配的注册生物特征。
15.如权利要求12所述的方法,在所述生物特征采集设备处部署有闸机;
所述方法还包括:
在将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识之后,控制所述闸机开启,以便用户通过所述闸机。
16.一种身份识别预处理系统,包括:生物特征采集设备与识别服务端;根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;
所述生物特征采集设备,向自身的预设附近区域内广播无线信号,以使用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端;将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别;
所述识别服务端,从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备。
17.一种身份识别预处理方法,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述方法包括:
用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端,以使所述识别服务端从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备,进而使所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别。
18.一种身份识别预处理方法,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述方法包括:
所述识别服务端获取用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识;
从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备,以使所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别。
19.一种身份识别预处理方法,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述方法包括:
所述生物采集设备将识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别;
其中,所述识别服务端下发的注册生物特征是从存储的注册生物特征集合中确定出的;确定出的注册生物特征为所述识别服务端获取的组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征;所述组标识为用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定的机主用户所归属的用户组的组标识。
20.一种用户移动设备,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信;
所述用户移动设备包括:
身份标识提供模块,在用户移动设备进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识,并将所述组标识提供给识别服务端,以使所述识别服务端从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备,进而使所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别。
21.一种识别服务端,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述识别服务端包括:
获取模块,获取用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定机主用户所归属的用户组的组标识;
筛选模块,从存储的注册生物特征集合中,确定出所述组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征,并将确定出的注册生物特征下发给所述生物特征采集设备,以使所述生物特征采集设备将所述识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别。
22.一种生物特征采集设备,根据预设规则将用户划分为若干包括至少一个用户的用户组;生物特征采集设备向自身的预设附近区域内广播无线信号;
所述生物采集设备包括:
添加模块,将识别服务端下发的注册生物特征添加到本地建立的筛选特征集合中,以便在所述生物特征采集设备处对所述机主用户进行基于生物特征的身份识别;
其中,所述识别服务端下发的注册生物特征是从存储的注册生物特征集合中确定出的;确定出的注册生物特征为所述识别服务端获取的组标识对应的用户组中每个用户所关联的注册生物特征;所述组标识为用户移动设备在进入所述预设附近区域之后,根据接收到的无线信号,确定的机主用户所归属的用户组的组标识。
23.一种如权利要求12中生物特征采集设备,包括:
采集模块,采集待识别用户的生物特征,作为采集生物特征;
判断模块,判断本地建立的筛选特征集合中是否存在匹配于所述采集生物特征的注册生物特征;
处理模块,若所述筛选特征集合中存在匹配的注册生物特征,则将所述待识别用户的身份识别为匹配的注册生物特征所关联的身份标识。
24.一种计算机设备,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计算机程序,其中,该计算机设备装配有标准焦距镜头与长焦距镜头,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求12、17、18、19中任一项所述的方法。
CN201910827405.5A 2019-09-03 2019-09-03 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备 Active CN110765842B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910827405.5A CN110765842B (zh) 2019-09-03 2019-09-03 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备
PCT/CN2020/095543 WO2021042799A1 (zh) 2019-09-03 2020-06-11 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910827405.5A CN110765842B (zh) 2019-09-03 2019-09-03 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110765842A true CN110765842A (zh) 2020-02-07
CN110765842B CN110765842B (zh) 2021-04-06

Family

ID=69329295

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910827405.5A Active CN110765842B (zh) 2019-09-03 2019-09-03 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN110765842B (zh)
WO (1) WO2021042799A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021042799A1 (zh) * 2019-09-03 2021-03-11 创新先进技术有限公司 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备
CN113343915A (zh) * 2021-06-30 2021-09-03 成都商汤科技有限公司 信息处理方法、系统、装置、计算机设备和存储介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113496209B (zh) * 2021-06-09 2024-03-29 湖南中惠旅智能科技有限责任公司 基于人脸识别的景区大门闸机的数据处理方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1946024A (zh) * 2006-10-23 2007-04-11 华为技术有限公司 一种业务分组认证的方法和系统
CN102820971A (zh) * 2012-07-26 2012-12-12 深圳大学 一种光学安全系统、安全认证系统及认证信息生成系统
US20130117833A1 (en) * 2010-07-19 2013-05-09 Bld Oriental Co., Ltd. Authentication device and authentication system
CN106295582A (zh) * 2016-08-16 2017-01-04 车广为 人脸识别数据样本筛选方法
CN107343007A (zh) * 2017-07-17 2017-11-10 广西科技大学 基于用户身份及权限认证的分布式文件管理方法及系统
CN109992680A (zh) * 2018-12-13 2019-07-09 阿里巴巴集团控股有限公司 信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101784032A (zh) * 2010-03-12 2010-07-21 中兴通讯股份有限公司 用户的注册方法和系统
CN107483416A (zh) * 2017-07-27 2017-12-15 湖南浩丰文化传播有限公司 身份验证的方法及装置
CN109697404A (zh) * 2018-09-28 2019-04-30 中国银联股份有限公司 身份识别系统和方法、终端以及计算机存储介质
CN112464198A (zh) * 2019-07-18 2021-03-09 创新先进技术有限公司 一种身份识别预处理、身份识别方法及系统
CN110765842B (zh) * 2019-09-03 2021-04-06 创新先进技术有限公司 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1946024A (zh) * 2006-10-23 2007-04-11 华为技术有限公司 一种业务分组认证的方法和系统
US20130117833A1 (en) * 2010-07-19 2013-05-09 Bld Oriental Co., Ltd. Authentication device and authentication system
CN102820971A (zh) * 2012-07-26 2012-12-12 深圳大学 一种光学安全系统、安全认证系统及认证信息生成系统
CN106295582A (zh) * 2016-08-16 2017-01-04 车广为 人脸识别数据样本筛选方法
CN107343007A (zh) * 2017-07-17 2017-11-10 广西科技大学 基于用户身份及权限认证的分布式文件管理方法及系统
CN109992680A (zh) * 2018-12-13 2019-07-09 阿里巴巴集团控股有限公司 信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021042799A1 (zh) * 2019-09-03 2021-03-11 创新先进技术有限公司 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备
CN113343915A (zh) * 2021-06-30 2021-09-03 成都商汤科技有限公司 信息处理方法、系统、装置、计算机设备和存储介质
WO2023273051A1 (zh) * 2021-06-30 2023-01-05 成都商汤科技有限公司 信息处理方法、系统、装置、计算机设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021042799A1 (zh) 2021-03-11
CN110765842B (zh) 2021-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110457882B (zh) 一种身份识别预处理、身份识别方法及系统
CN110765842B (zh) 一种身份识别预处理、身份识别方法及设备
CN110474879B (zh) 身份识别预处理方法、身份识别方法,及其设备和系统
CN110225002B (zh) 业务办理方法及相关产品
CN104899490A (zh) 一种终端定位方法及用户终端
US9225700B1 (en) Proximity-based authentication
US10638270B2 (en) Location-based wireless tracking
US20210021593A1 (en) Identity identification and preprocessing
CN107423358B (zh) 一种数据存储及调用方法及装置
JP6645655B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
CN112400346A (zh) 采集其它设备的位置信息的服务器设备和方法
EP2770768A2 (en) Method and system for replacing an se key of a mobile terminal
CN107657219B (zh) 人脸检测方法及相关产品
CN107437016B (zh) 应用控制方法及相关产品
CN110705356B (zh) 功能控制方法及相关设备
CN109872143B (zh) 支付信息绑定方法、装置、移动终端及系统
CN114648796A (zh) 用户识别方法、装置、存储介质及电子设备
JPWO2015016262A1 (ja) 情報処理装置、認証システム、認証方法、及びプログラム
CN113159000A (zh) 人脸识别方法、装置及系统
CN110557722B (zh) 目标团伙的识别方法及相关装置
CN108513303B (zh) 同号终端的异常监控方法和装置
WO2016176919A1 (zh) 一种实现考勤的方法和考勤服务端
EP3236377A1 (en) Method, device and system for preventing account from being broken into
CN108596626B (zh) 电子装置、设备控制方法及相关产品
CN114365468A (zh) 信息转移方法、装置、电子设备以及存储介质

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
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20200927

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant after: Innovative advanced technology Co.,Ltd.

Address before: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant before: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Effective date of registration: 20200927

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant after: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Address before: A four-storey 847 mailbox in Grand Cayman Capital Building, British Cayman Islands

Applicant before: Alibaba Group Holding Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 40026758

Country of ref document: HK

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant