CN110933603B - 基于生物特征的身份认证方法及其身份认证系统 - Google Patents

基于生物特征的身份认证方法及其身份认证系统 Download PDF

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Abstract

本发明的涉及基于生物特征的身份认证方法及其系统。该方法包括：通过用户进入到规定区域所相关联的基站获得进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表；识别用户的生物特征，基于用户的生物特征与移动终端号码之间预先建立的绑定关系，获得与生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表；以及将第一移动终端号码列表与第二移动终端号码列表进行比较，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户。根据本发明，能够达到缩小人脸识别N的范围，同时用户只需要携带手机，不需要额外的操作就可以完成1：N人脸识别。

Description

基于生物特征的身份认证方法及其身份认证系统
技术领域
本发明涉及计算机技术，具体地涉及基于生物特征的身份认证方法以及基于生物特征的身份认证系统。
背景技术
目前，人脸识别技术飞速发展，技术成熟度已经基本满足金融应用对识别准确率、识别效率的要求，多用于支付、公安场景中。例如iPhone X推出Face ID功能、支付宝试点刷脸支付、农行推出刷脸取款等。人脸识别技术正成为发展最为迅速、应用前景最为广阔的生物识别技术之一。
人脸识别在技术方案上，根据识别范围数量的不同，被业界分为普遍认为有1:1与1：N两种。1:1是指在识别过程中，已知样本图片中人脸信息，将被识别图片与已知样本人脸照片进行比对，判断是否是照片中同一人脸。1：N是指在识别过程中，已有人脸样本库，库中有N个样本照片，被识别的人脸照片与库中样本进行比对，识别出人脸图片属于库中的某一个样本。
当前，在1:N应用的时候，受限于目前技术的局限性，当库中的人脸数据个数N较大时，识别结果的准确率出现显著下降。即有可能错误的脸的相似度会高于正确的脸。因此在非封闭大流量场景1:N的应用难度很高。
另外，5G技术也是近两年较为火热的技术，5G时代基站部署将发生变化将是室外“宏基站”打底加室内多“小基站”补充的组合。小基站具有信号覆盖区域有限、易部署、自优化和低成本等特点，未来将是室内场景的支柱。同时运营商可获知接入小基站的用户手机号，利用这个特性，与运营商合作，可以形成一种基于5G基站的人脸识别方法。
作为现有技术，目前的1：N人脸识别主要有三种模式：
第一种是封闭式的环境下的人脸识别，比如园区，校园这种区域范围小，N可控有固定上限的环境；
第二种是通过辅助的手法去缩小N，比如支付宝的人脸识别需要用户输入手机号后4位去缩小N。
第三种是通过5G基站获取用户手机号码和对应的位置信息，然后根据用户常用的历史位置信息，将用户的人脸特征从云端的数据库中发送到离用户常用的历史位置最近的边缘节点上进行保存。识别时，比对在边缘节点保存的人脸数据库进行识别，降低N的范围。
第四种是用户在注册时，注册人脸和手机蓝牙mac地址，在识别时，打开手机蓝牙功能，通过商户接入的mac地址来降低N的范围。
但是，上述现有技术存在以下的缺点：
(1)第一种模式局限了人脸识别的使用范围，在开放式的一些场景比如商超、餐厅等无法去做到人脸识别。
(2)第二种模式用户还需去进行额外的操作去降低N的方位，降低了用户使用人脸识别的用户体验。
(3)上述第三种模式所述方法需要额外构造边缘设备节点，并且通过历史位置记录人脸的方法准确度较低，容易出现识别不出的情况。
(4)第四种模式在识别时，需要用户打开手机蓝牙功能，蓝牙功能不是一个用户常用功能，相当于需要用户去进行额外的打开操作，用户体验较差。
发明内容
鉴于上述问题，本发明旨在提出一种能够在开放式环境下准确实现身份认证的基于生物特征的身份认证方法以及基于生物特征的身份认证系统。
本发明的基于生物特征的身份认证方法，该方法是基于用户的生物特征以及用户所携带的移动终端进行身份认证的方法，其特征在于，包括下述步骤：
第一移动终端号码列表生成步骤，通过用户进入到规定区域所相关联的基站获得进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表；
第二移动终端号码列表生成步骤，识别用户的生物特征，基于用户的生物特征与移动终端号码之间预先建立的绑定关系，获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表，其中，n为大于1的自然数；以及
比较步骤，将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户。
可选地，在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，对于所述相似度最高的N个移动终端号码进一步进行所述规定的加密运算以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，识别用户的生物特征，基于用户的生物特征与移动终端号码之间预先建立的绑定关系，获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码，同时随机生成m个混淆用移动终端号码，所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码组成所述第二移动终端号码列表，其中m为自然数。
可选地，在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码进一步进行所述规定的加密运算生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的部分规定位置的号码以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，对于所述相似度最高的n个移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述采集的移动终端号码中的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，对于所述采集的移动终端号码中的所述部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的部分规定位置的号码以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码，同时随机生成m个混淆用移动终端号码，对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码的每一个，采集移动终端号码中的所述部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述采集的移动终端号码中的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，所述采集的移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述生物特征包括下述的任意一种或者多种的组合：人脸、指静脉、虹膜、指纹、掌纹以及声音。
可选地，所述规定区域是商户、交通设施、大楼、商业区。
可选地，所述规定区域与所述基站之间预先设置对应关联关系，
所述规定区域与所述基站之间的所述对应关联关系包括下述任意一种：
一个述规定区域与一个基站对应；
一个基站与多个规定区域对应；以及
多个述规定区域户与一个基站对应。
可选地，所述用户的生物特征与移动终端号码之间预先建立的绑定关系中进一步包含银行卡信息。
本发明的基于生物特征的身份认证系统，其特征在于，具备：
基站，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的移动终端号码，将用户的移动终端号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块；
基站管理模块，接收用户的移动终端号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与规定区域之间的关联关系，获得进入到所述规定区域的所有用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表，将所述第一移动终端号码列表发送至下述的生物特征识别后台；
生物特征识别终端，用于获取用户的生物特征；
生物特征识别后台，用于预先存储用户的生物特征与移动终端号码之间的绑定关系，基于所述绑定关系获得与所述生物特征识别终端识别的用户的生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表，其中，n为大于1的自然数，另一方面，接收所述基站管理模块发送来的所述第一移动终端号码列表，并将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户。
本发明的生物特征识别后台，其特征在于，具备：
生物特征数据库，用于预先存储用户的生物特征与移动终端号码之间的绑定关系；
接收模块，从外部接收用户的生物特征，另一方面，从外部接收进入到规定区域的所有用户的移动终端号码构成的第一移动终端号码列表；
生物特征识别模块，基于所述生物特征数据库中预先存储的绑定关系获得与所述接收模块接收的用户的生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表，其中，n为大于1的自然数，另一方面，并将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户。
可选地，所述接收模块从外部接收对进入到规定区域的所有用户的移动终端号码进行规定的加密运算后生成的第一移动终端号码列表，
所述生物特征识别模块对于所述相似度最高的n个移动终端号码进一步进行所述规定的加密运算以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述生物特征识别模块进一步随机生成m个混淆用移动终端号码，由所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码组成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述接收模块从外部接收对进入到规定区域的所有用户的移动终端号码进行规定的加密运算后生成的第一移动终端号码列表，
所述生物特征识别模块进一步对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码进一步进行所述规定的加密运算生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述接收模块从外部接收对于进入到规定区域的所有用户的移动终端号码的每一个采集移动终端号码中的部分规定位置的号码而生成的所述第一移动终端号码列表，
所述生物特征识别模块进一步对于所述相似度最高的n个移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的所述部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述接收模块从外部接收对于进入到规定区域的所有用户的移动终端号码的每一个采集移动终端号码中的部分规定位置的号码并进行规定的加密算法而生成的所述第一移动终端号码列表，
所述生物特征识别模块进一步对于所述采集的移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述接收模块从外部接收对于进入到规定区域的所有用户的移动终端号码的每一个采集移动终端号码中的部分规定位置的号码而生成的所述第一移动终端号码列表，
所述生物认证模块获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码，同时随机生成m个混淆用移动终端号码，对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码的每一个采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
可选地，所述接收模块从外部接收对于进入到规定区域的所有用户的移动终端号码的每一个采集移动终端号码中的部分规定位置的号码并进行规定的加密算法而生成的所述第一移动终端号码列表，
所述生物认证模块对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码的每一个采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码进行规定的加密算法以生成所述第二移动终端号码列表
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述生物特征包括下述的任意一种或者多种的组合：人脸、指静脉、虹膜、指纹、掌纹以及声音。
可选地，所述规定区域是商户、交通设施以及公共设施。
可选地，所述规定区域与所述基站之间预先设置对应关联关系，
所述规定区域与所述基站之间的所述对应关联关系包括下述任意一种：
一个述规定区域与一个基站对应；
一个基站与多个规定区域对应；以及
多个述规定区域户与一个基站对应。
本发明的基于生物特征的身份认证系统，其特征在于，具备：
基站，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的移动终端号码，将用户的移动终端号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块；
基站管理模块，从所述基站接收用户的移动终端号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与规定区域之间的关联关系，获得进入到所述规定区域的所有用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表；
生物特征识别终端，用于获取用户的生物特征；
生物特征识别后台，用于预先存储用户的生物特征与移动终端号码之间的绑定关系，基于所述绑定关系获得与所述生物特征识别终端识别的用户的生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表，其中，n为大于1的自然数，并将所述第二移动终端号码列表发送到所述基站管理模块，
其中，所述基站管理模块接收所述生物特征识别后台发送来的所述第二移动终端号码列表，并将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较并且将两者的交集返回到所述生物特征识别后台，
所述生物特征识别后台对于接收到的两者的交集进行判断，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户。
本发明的基站管理模块，其特征在于，具备：
第一接收模块，用于接收从基站发送来的进入到该基站覆盖区域的用户的移动终端号码和基站标识号；
基站数据库，用于预先存储的基站标识号与规定区域之间的关联关系；
第一比对处理模块，基于所述基站数据库存储的所述关联关系和所述第一接收模块接收到的用户的移动终端号码和基站标识号，获得进入到所述规定区域的所有用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表；
第二接收模块，从外部接收第二移动终端号码列表，其中，所述第二移动终端号码列表由与用户的生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成，其中，n为大于1的自然数；
第二比对处理模块，将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较，并获得两者的交集。
可选地，所述第一比对处理模块对于获得的所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表是由对于所述相似度最高的n个移动终端号码进一步进行所述规定的加密运算而构成的。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述第二移动终端号码列表是由与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码和被随机生成m个混淆用移动终端号码构成，其中M为自然数。
可选地，所述第一比对处理模块对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表是由对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码进一步进行所述规定的加密运算后而生成的移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述第一比对处理模块对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的部分规定位置的号码以生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表是对于所述相似度最高的n个移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码而生成的移动终端号码列表。
可选地，所述第一比对处理模块对于所述采集的移动终端号码中的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表是对于所述采集的移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法而生成的移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述第一比对处理模块对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的部分规定位置的号码以生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表对于与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码以及被随机生成m个混淆用移动终端号码的每一个采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码而生成的移动终端号码列表。
可选地，所述第一比对处理模块对于所述采集的移动终端号码中的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法而生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表是对于所述采集的移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法而生成的第二移动终端号码列表。
可选地，所述规定的加密运算为HASH运算。
可选地，所述生物特征包括下述的任意一种或者多种的组合：人脸、指静脉、虹膜、指纹、掌纹以及声音。
可选地，所述规定区域是商户、交通设施、大楼、商业区。
可选地，所述规定区域与所述基站之间预先设置对应关联关系，
所述规定区域与所述基站之间的所述对应关联关系包括下述任意一种：
一个述规定区域与一个基站对应；
一个基站与多个规定区域对应；以及
多个述规定区域户与一个基站对应。
本发明的的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，
该计算机程序被处理器执行时实现上述的基于生物特征的身份认证方法。
本发明的计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于生物特征的身份认证方法。
如上所述，根据本发明的基于生物特征的身份认证方法以及基于生物特征的身份认证系统，基站可以获取用户手机号(基站可以是宏基站也可是小基站)，可利用基站管理模块达到缩小人脸识别N的范围。由此，用户可以在开放式的环境里使用1：N人脸识别，1：N人脸识别的应用场景大大增多。同时用户只需要携带手机，不需要额外的操作就可以完成1：N人脸识别。
附图说明
图1是表示本发明的基于生物特征的身份认证系统以及身份认证方法的场景示意图。
图2是表示本发明的基于生物特征的身份认证系统技术构架的示意图。
图3是表示以4G-LTE为例的手机、基站以及核心网之间的信息交互的流程示意图。
图4是表示在本发明中新增的一个步骤的流程示意图。
图5是表示明文比对方式的第一种方法的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图6是表示明文比对方式中的第二种方法的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图7是表示混淆比对方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图8是表示模糊比对方式的第一种方法的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图9是表示明文比对方式中的第二种方法的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图10是表示混淆模糊比对方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图11是表示第一实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图12是表示第一实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
图13是表示第二实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图14是表示第二实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
图15是表示第三实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图16是表示第三实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
图17是表示第四实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图18是表示第四实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
图19是表示第五实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图20是表示第五实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
图21是表示第六实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
图22是表示第六实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
具体实施方式
下面介绍的是本发明的多个实施例中的一些，旨在提供对本发明的基本了解。并不旨在确认本发明的关键或决定性的要素或限定所要保护的范围。
出于简洁和说明性目的，本文主要参考其示范实施例来描述本发明的原理。但是，本领域技术人员将容易地认识到，相同的原理可等效地应用于所有类型的基于生物特征的身份认证方法以及基于生物特征的身份认证系统，并且可以在其中实施这些相同的原理，以及任何此类变化不背离本专利申请的真实精神和范围。
而且，在下文描述中，参考了附图，这些附图图示特定的示范实施例。在不背离本发明的精神和范围的前提下可以对这些实施例进行电、机械、逻辑和结构上的更改。此外，虽然本发明的特征是结合若干实施/实施例的仅其中之一来公开的，但是如针对任何给定或可识别的功能可能是期望和/或有利的，可以将此特征与其他实施/实施例的一个或多个其他特征进行组合。因此，下文描述不应视为在限制意义上的，并且本发明的范围由所附权利要求及其等效物来定义。
诸如“具备”和“包括”之类的用语表示除了具有在说明书和权利要求书中有直接和明确表述的单元和步骤以外，本发明的技术方案也不排除具有未被直接或明确表述的其它单元和步骤的情形。诸如“第一”和“第二”之类的用语并不表示单元在时间、空间、大小等方面的顺序而仅仅是作区分各单元之用。
首先，对于本发明的场景以及技术构架进行说明。
图1是表示本发明的基于生物特征的身份认证系统以及身份认证方法的场景示意图。
如图1所示，在本发明中，用户携带手机1、手机2、手机3……(“手机”对应于权利要求书中的“移动终端”，后文也将以手机为例进行说明)进入基站信号覆盖的商户(“商户区域”对应于权利要求书中的“规定区域”，后文也将以商户为例进行说明)，生物特征识别终端采集用户的生物特征并送到生物特征识别后台，另一方面，基站管理模块能够得知进入到商户所对应的基站接入的手机号码，通过生物特征识别后台与基站管理模块的交互，从基站获取接入的手机号码缩小N的范围，来锁定并缩小生物特征的搜索范围，由此，确保生物特征识别结果的准确性，完成生物特征识别。在本发明中生物特征包括但又不限于以下的任意一种或者多种的组合：人脸、指静脉、虹膜、指纹、掌纹以及声音。
图2是表示本发明的基于生物特征的身份认证系统技术构架的示意图。
如图2所示，本发明的基于生物特征的身份认证系统主要包括获基站20、基站管理模块30、生物特征识别终端40以及生物特征识别后台50。
接着，对于这些构造部分进行说明。
首先，说明基站20。
在本发明中，基站为改良型基站，用于室内商户的信号覆盖。目前，基站均可获取接入其的手机的手机号码。但是目前基站通常将获取到接入手机的信息都传统通讯协议上送核心网，且获取的手机的信息除包含手机号之外其他信息导致运营商实时获取基站接入手机号难度大，需改进现有基站。
通常基站会不断广播其位置信息，当手机进入一个新的区域后(或开机)会发现其原有位置信息和接受到广播位置信息不同，则将手机信息传送至基站，然后再将这些信息至核心网，让后台能重新登记手机位置。改良后的基站除了将手机相关信息按按传统通讯协议传送至核心网外，也会单独将手机号等必要信息发送至基站管理模块。
图3是表示以4G-LTE为例的手机、基站以及核心网之间的信息交互的流程示意图。图4是表示在本发明新增一个步骤后的流程示意图。
如图3所示，以4G-LTE为例的原有的流程如下：
1、基站广播位置信息；
2、手机收到位置信息后判断该信息与之前存储的位置是否发生变化(即是否进入新的区域)；
3-6、是一些预处理过程，具体如下：
3、RA Preamble表示随机接入索引，3的过程是向基站发送随机接入请求；
4、RA Response表示响应随机接入；
5、RRCConnection Request表示发送RRC连接建立请求；
6、建立RRC连接；
7、手机上送手机信息包括(IMEI即国际移动设备识别码、IMSI即国际移动用户识别码、手机号等)至基站；
8、基站将手机信息及位置更新请求信息传输至核心网；
9、手机、基站、核心网间交互操作完成后续操作。
在本发明中，保留原有上述的所有通信流程，但是添加一个新的步骤：即如图4所示的步骤“9”(基站将单独的手机号信息传送至基站管理模块)以及基站管理模块将与生物特征识别后台进行交互。
另一方面，为了保证效果，商户可以根据实际场景布放多台基站。
接着，说明生物特征识别终端40。
作为一个示例，生物特征识别终端40可放置于商户结账处，用于采集用户生物特征及提示生物特征识别结果。生物特征识别终端40，包括但不限于液晶显示屏、LED等提示装置，同时配套语音提醒功能，通过人性化的服务方式，为用户提供良好的支付体验。
接着，说明生物特征识别后台50。生物特征识别后台540包括生物特征识别模块51和生物特征数据库52。生物特征数据库52内保存生物特征与手机号一一对应关系。生物特征识别模块51用于将采集到的生物特征与生物特征数据库52中的生物特征一比一比对，获得相似度。并将相似度最高的N个人的手机号列表。这里，对N不做限定，可以为大于1的任意的自然数，在以下的表1中作为一个示例，取N为10。
Figure BDA0002190853020000141
表1
最后，说明基站管理模块30。
基站管理模块30存有基站20与商户对应关系(当然，也可以是生物特征识别后台50存有该对应关系，此处以基站管理模块30即运营商存有该对应关系为例)，并维护接入基站20的手机号列表。作为基站与商户的对应关系，可以是一个商户对应于于一个基站号，也可以一个商户对应于多个基站号，或者多个商户对应于一个基站号，例如，表2中表示了商户号与基站号的对应关系以及各基站号接入的手机号码的示例。
Figure BDA0002190853020000151
表2
如上所述，本发明的一个方面的基于生物特征的身份认证系统可具备：
基站20，实时获取进入到该基站20覆盖区域的用户的手机10的手机号码，将用户的手机号码和基站标识号发送给基站管理模块50；
基站管理模块30，接收用户的手机号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与商户之间的关联关系，获得进入到商户的用户的手机号码以生成第一手机号码列表，将第一手机号码列表发送至下述的生物特征识别后台50；
生物特征识别终端40，用于获取用户的生物特征；
生物特征识别后台50，包括用于预先存储用户的生物特征与手机号码之间的绑定关系的生物特征数据库51以及基于所述绑定关系获得与所述人脸识别终端40识别的用户的生物特征相似度最高的N个手机号码组成的第二手机号码列表，其中，N为大于1的自然数，另一方面，接收基站管理模块30发送来的第一手机号码列表，并将第一手机号码列表与第二手机号码列表进行比较，如果两者的交集为1个手机号码，则判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
这里列举了在在生物特征识别后台50进行第一手机号码里列表和第二手机号码列表的比对，作为它的变换方式，也可以在基站管理模块30进行第一手机号码里列表和第二手机号码列表的比对，即如下所述：
本发明又一个方面的基于生物特征的身份认证系统可以具备：
基站20，实时获取进入到该基站20覆盖区域的用户10的手机号码，将用户10的手机号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块30；
基站管理模块30，从基站20接收用户的手机号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与商户之间的关联关系，获得进入到商户的用户的手机号码以生成第一手机号码列表；
生物特征识别终端40，用于获取用户的生物特征；
生物特征识别后台50，包括用于预先存储用户的生物特征与手机号码之间的绑定关系的生物特征数据库51以及用于基于所述绑定关系获得与所述生物特征识别终端40识别的用户的生物特征相似度最高的N个手机号码组成的第二手机号码列表，其中，N为大于1的自然数，并将第二手机号码列表发送到基站管理模块30，
其中，基站管理模块30接收生物特征识别后台50发送来的第二手机号码列表，并将第一手机号码列表与第二手机号码列表进行比较并且将两者的交集返回到所述生物特征识别后台50，
生物特征识别后台50对于接收到的两者的交集进行判断，如果两者的交集为1个手机号码，则判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
如上所述，在本发明中，生物特征识别采用1：N的方案，并为了保证识别结果的准确性，通过对手机号码的筛选，将数量N控制在一定范围内。
接着，对于本发明的基于生物特征的身份认证方法进行说明。在本发明的基于生物特征的身份认证方法中，利用移动终端与基站的交互获得的信息来缩小N的范围，将识别范围动态控制在当前出现在贵区域(例如商户、交通设施等，)内的用户群体，而非全部注册用户。在以下的说明中作为“规定区域”以“商户”为例进行说明，作为移动终端以手机为例进行说明。
本发明的基于生物特征的身份认证方法整体上包括注册阶段、预处理阶段、识别阶段三个阶段：
1、注册阶段
注册阶段用户提交生物特征(例如人脸图片、指纹信息、掌纹信息、虹膜信息等)、银行卡、手机号并进行绑定。
2、预处理阶段
用户在进行生物特征识别之前会先进入商户，进入商户时用户需携带手机，基站广播位置信息，手机上送信息更新请求及手机信息至基站，将手机号及基站号发送至基站管理模块。基站管理模块存有基站与商户的对应关系，并动态维护商户内的手机号列表，即，动态提供接入基站的第一手机号列表。
3、识别阶段
在识别阶段，识别用户的生物特征，基于用户的生物特征与移动终端号码之间预先建立的绑定关系，获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二手机号码列表，其中，n为大于1的自然数，接着，将第一手机号码列表与第二手机号码列表进行比较，来完成生物特征识别。
对于不同场景，基站管理模块与生物特征识别后台可能都存在不暴露自己数据的需求，因此以下将说明若种不同的比对方式，以满足各方需求。
(1)明文比对
明文比对的第一种模式是由生物特征识别后台传输手机列表到基站管理模块，由基站管理模块比对并返回手机号码列表的交集，最后由生物特征识别后台再比对交集。
图5是表示明文比对方式的第一种模式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图5所示，在步骤S1中，生物特征识别后台获得生物特征识别终端传识别的用户的生物特征，基于用户的生物特征与手机号码之间预先建立的绑定关系，生物特征识别后台获得与所述生物特征相似度最高的n个手机号码的手机号码列表并将该手机号码列表发送到基站管理模块，其中，n为大于1的自然数。
在步骤S2中，通过用户进入到商户所相关联的基站，基站管理模块获得进入到该商户的用户的手机号码列表(该步骤可以在步骤S1之前就进行)，然后，基站管理模块比对进入商户内的手机号码列表与从生物特征识别后台发送来的相似度最高的n个用户的手机号码列表的交集，在步骤S3中将两者的交集返回到生物特征识别后台。
在步骤S4中，生物特征识别后台判断两者的交集是否为1个手机号码。若两者的交集为1个手机号码，则进入步骤S5,则去该交集为生物特征识别最终结果，即该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则进入步骤S6，将交集中生物特征相似度最高的作为生物特征识别最终结果，即将交集中生物特征相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
作为可选方式，比对时，生物识别后台将识别出的相似度最高的n个用户的手机号进行加密运算(例如HASH等)，同样地基站管理模块也将其列表中的手机号进行相同的加密运算，通过比对加密后的手机号码列表，能够保证生物特征识别后台不向基站管理模块暴露真实的数据，即能够保证基站管理模块不会知晓最终生物特征识别结果，即最终完成交易的人。
明文比对的第二种模式是由基站管理模块向生物特征识别后台传输手机号码列表，由生物特征识别后台进行比对手机号码列表以及比对手机号码列表的交集。
图6是表示明文比对方式中的第二种模式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图6所示，在步骤S11中，生物特征识别后台向基站管理模块发起获得进入商户内的手机号码列表的请求。在步骤S12中基站管理模块返回进入商户内的手机号码列表。在步骤S13，生物特征识别后台获得生物特征识别终端传识别的用户的生物特征，基于用户的生物特征与手机号码之间预先建立的绑定关系，获得与生物特征相似度最高的n个手机号码的手机号码列表，然后，生物特征识别后台比对与生物特征相似度最高的n个手机号码的手机号码列表与从基站管理模块发送来的进入商户内的手机号码列表是否具有交集。在步骤S14中判断两者的交集是否为1个手机号码，若两者的交集为1个手机号码，则进入步骤S15,判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则进入步骤S16，判断交集中生物特征相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
作为可选的方式，与第一种模式类似，基站管理模块可将其列表中的手机号进行加密运算(例如HASH等)后进行传输，生物特征识别列表中的手机号也做相同的加密运算，完成比对。该方式能够保证生基站管理模块不暴露自己的数据。
(3)混淆比对
混淆比对的第一种模式是由生物特征识别后台传输增加了m个混淆用随机手机号码的手机列表到基站管理模块，由基站管理模块比对并返回手机号码列表的交集，最后由生物特征识别后台再比对交集。
图7是表示混淆比对方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图7所示，在步骤S21中，生物特征识别后台获得生物特征识别终端传识别的用户的生物特征，基于用户的生物特征与手机号码之间预先建立的绑定关系，生物特征识别后台获得与所述生物特征相似度最高的n个手机号码的手机号码列表，将包括n个相似度高的手机号及其他随机产生的m个随机手机号打包成一个列表发送到基站管理模块，其中，n为大于1的自然数，m为自然数。
在步骤S22中，通过用户进入到商户所相关联的基站覆盖区域，基站管理模块获得进入到该商户的用户的手机号码列表(该步骤可以在步骤S21之前就进行)，然后，基站管理模块比对进入商户内的手机号码列表与从生物特征识别后台发送来的包括相似度最高的n个用户的手机号码与m个随机手机号组成的手机号码列表，求两者的交集，在步骤S23中将两者的交集返回到生物特征识别后台。
在步骤S24中，生物特征识别后台判断两者的交集是否为1个手机号码。若两者的交集为1个手机号码，则进入步骤S25,判断该手机号码的用户为最终生物特征识别结果，即身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则进入步骤S26，对于交集，排除m个随机手机号码之后，再将生物特征相似度最高作为最终结果，即将生物特征相似度最高的手机号码的用户作为身份认证成功用户。
混淆比对方式与明文比对方式相比，由于刻意地将m个随机手机号码混淆到相似度高的n个生物特征的手机号中，因此，基站管理模块无法获取准确的相似度高的n个生物特征的手机号。
作为可选方式，比对时，生物识别后台将识别出的相似度最高的n个用户的手机号和m个随机手机号码进行加密运算(例如HASH等)，同样地基站管理模块也将其列表中的手机号进行相同的加密运算，通过比对加密后的手机号码列表，能够保证生物特征识别后台不向基站管理模块暴露真实的数据，即能够保证基站管理模块不会知晓最终生物特征识别结果，即最终完成交易的人。
(3)模糊比对
模糊比对方式的第一种模式是生物特征识别后台不传输完整的手机号码列表而是传输手机号码中的固定位数到基站管理模块，基站管理模块比对收到的固定位数的手机号码列表和从基站获得的进入商户内的手机号码中的固定位数的手机号码列表，并返回交集到生物特征识别后台，由生物特征识别后台再对交集进行比对。
图8是表示模糊比对方式的第一种模式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图8所示，在步骤S31中，生物特征识别后台获得生物特征识别终端传识别的用户的生物特征，基于用户的生物特征与手机号码之间预先建立的绑定关系，生物特征识别后台获得与所述生物特征相似度最高的n个手机号码的手机号码列表，这里并不传输完整手机号，而是传输手机号的固定位数(比如前三位后四位)发送至基站管理模块。
在步骤S32中，通过用户进入到商户所相关联的基站，基站管理模块获得进入到该商户的用户的手机号码列表(该步骤可以在步骤S31之前就进行)，这里进入到该商户的用户的手机号码列表中也同样地取手机号的固定位数(比如前三位后四位)，然后，基站管理模块比对进入商户内的手机号码列表(比如前三位后四位)与从生物特征识别后台发送来的包括相似度最高的n个用户的手机号码(比如前三位后四位)，求两者的交集，在步骤S33中将两者的交集返回到生物特征识别后台。
在步骤S34中，生物特征识别后台判断两者的交集是否为1个手机号码。若两者的交集为1个手机号码，则进入步骤S35,判断该手机号码的用户为最终生物特征识别结果，即身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则进入步骤S36，对于交集，将生物特征相似度最高作为最终结果，即将生物特征相似度最高的手机号码的用户作为身份认证成功用户。
作为可选方式，比对时，生物识别后台将识别出的相似度最高的n个用户的手机号的固定位数(比如前三位后四位)进行加密运算(例如HASH等)，同样地基站管理模块也将其列表中的手机号的固定位数(比如前三位后四位)进行相同的加密运算。
在模糊比对方式的优势在于基站管理模块和生物特征识别后台互不能确定对方拥有的准确手机号列表。
模糊比对的第二种模式是由基站管理模块向生物特征识别后台传输手机号码列表，由生物特征识别后台进行比对手机号码列表以及比对手机号码列表的交集。
图9是表示明文比对方式中的第二种模式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图9所示，在步骤S41中，生物特征识别后台向基站管理模块发起获得进入商户内的手机号码列表的请求。在步骤S42中基站管理模块返回进入商户内的手机号码列表，这里不返回完整的手机号码而是手机号码的固定位数(比如前三位后四位)。在步骤S43，生物特征识别后台获得生物特征识别终端传识别的用户的生物特征，基于用户的生物特征与手机号码之间预先建立的绑定关系，获得与生物特征相似度最高的n个手机号码的手机号码列表，这里，不取完整的手机号码而是手机号码的固定位数(比如前三位后四位)。然后，生物特征识别后台比对与生物特征相似度最高的n个手机号码的手机号码列表(比如前三位后四位)与从基站管理模块发送来的进入商户内的手机号码列表(比如前三位后四位)是否具有交集。在步骤S44中判断两者的交集是否为1个手机号码，若两者的交集为1个手机号码，则进入步骤S45,判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则进入步骤S46，判断交集中生物特征相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
作为可选的方式，基站管理模块可将其列表中的手机号的固定位数(比如前三位后四位)进行加密运算(例如HASH等)后进行传输，生物特征识别列表中的手机号的固定位数(比如前三位后四位)也做相同的加密运算，完成比对。
该种模式的优势除了基站管理模块和生物特征识别后台互不能确定对方拥有的准确手机号列表外。基站管理模块也不会知晓最终生物特征识别结果(即最终完成交易的人)。
(4)混淆模糊比对
混淆模糊比对结合了混淆比对和模糊比对的两种方式。
图10是表示混淆模糊比对方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图10所示，在步骤S51中，生物特征识别后台获得生物特征识别终端传识别的用户的生物特征，基于用户的生物特征与手机号码之间预先建立的绑定关系，生物特征识别后台获得与所述生物特征相似度最高的n个手机号码的固定位数(比如前三位后四位)的手机号码列表，将包括n个相似度高的手机号的固定位数(比如前三位后四位)及其他随机产生的m个随机手机号的固定位数(比如前三位后四位)打包成一个列表发送到基站管理模块，其中，n为大于1的自然数，m为自然数。
在步骤S52中，通过用户进入到商户所相关联的基站，基站管理模块获得进入到该商户的用户的手机号码列表(该步骤可以在步骤S51之前就进行)，仅取手机号码中的固定位数(比如前三位后四位)作为手机号码列表，然后，基站管理模块比对进入商户内的手机号码的固定位数(比如前三位后四位)的列表与从生物特征识别后台发送来的包括相似度最高的n个用户的手机号码的固定位数(比如前三位后四位)与m个随机手机号的固定位数(比如前三位后四位)组成的手机号码列表，求两者的交集，在步骤S53中将两者的交集返回到生物特征识别后台。
在步骤S54中，生物特征识别后台判断两者的交集是否为1个手机号码。若两者的交集为1个手机号码，则进入步骤S55,判断该手机号码的用户为最终生物特征识别结果，即身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则进入步骤S56，对于交集，排除m个随机手机号码后，再将生物特征相似度最高作为最终结果，即将生物特征相似度最高的手机号码的用户作为身份认证成功用户。
作为可选方式，比对时，生物识别后台将识别出的相似度最高的n个用户的手机号码的固定位数(比如前三位后四位)和m个随机手机号码的固定位数(比如前三位后四位)进行加密运算(例如HASH等)，同样地基站管理模块也将其列表中的手机号的固定位数(比如前三位后四位)进行相同的加密运算，通过比对加密后的手机号码列表进行身份认证。
这种方式下，除了基站管理模块和生物特征识别后台互不能确定对方拥有的准确手机号列表外，基站管理模块也不会知晓最终人脸识别结果(即最终完成交易的人)。
以下，对于本发明的基于生物特征的身份认证方法以及基于生物特征的身份认证系统的具体实施方式进行说明。
在识别之前需要进行用户注册。用户通过注册，将用户的手机号与银行卡、人脸进行绑定。在注册阶段，本发明的基于生物特征的身份认证系统采集如下信息：
(1)用户身份信息
采集用户身份信息，包括姓名、手机号、身份证号。用于注册时对上送的人脸照片进行验证和人脸识别结果的展示(脱敏)。
(2)用户人脸信息
即用户人脸照片。验证通过后入库，用作人脸识别的比对样本。
(3)银行卡信息
包括姓名、银行卡号、银行预留手机号、短信验证码等信息，用于到发卡银行验证银行卡有效性。系统将在用户进出闸机后，通过识别结果从该绑定卡片中扣费。其中，用户在注册过程中，首先采集用户身份信息，再上送人脸照片，系统将用户身份信息与人脸照片信息通过公安系统进行验证，通过后，继续采集用户银行卡信息，系统将银行卡要素送至发卡行进行验证，通过后，将采集到的用户身份信息(手机号)、人脸信息和银行卡信息进行绑定。
在以下实施方式中作为生物特征以人脸为例进行说明，然而也可以进行各种变换方，例如，在注册时，可不上送人脸，例如改为采集指静脉生物特征图像或者虹膜或者掌纹。采集指静脉生物特征图像的情况下，通过闸机时将用户手指放置在指静脉采集器上采集图像，并将图像上送，也可在数据库中进行搜索比对。
以下对于本发明的基于生物特征的身份认证方法以及基于生物特征的身份认证系统的具体实施方式进行说明。
第一实施方式(明文比对方式的第一种模式)
图11是表示第一实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图11所示，第一实施方式的基于生物特征的身份认证方法包括下述步骤：1、用户进入商户后，手机上送LAC以及手机号信息到基站，其中，LAC是指地理位置更新信息，即当手机收到基站广播的信号，发现自己原来接受的基站信号和现在收到的广播信号不同就会上传该信息；
2、基站(由图11中位于手机和基站管理模块之间的图样表示)将手机号及基站号发送至基站管理模块(相当于运营商)；
3、基站管理模块根据基站号动态维护商户内手机号列表，手机号HASH加密；
4、人脸识别终端采集人脸；
5、脸识别终端将商户号及人脸上传至人脸识别后台；
6、人脸识别后台对人脸及人脸数据库里的人脸做1：1比对，获得相似度最高的n位的人脸的手机号，每个手机号做HASH加密；
7、人脸识别后台将n个的手机号做过HASH加密并传输至基站管理模块；
8、基站管理模块比对其维护的列表手机号的HASH值与人脸识别后台上送的手机号的HASH值，获取交集手机号码；
9、返回交集手机号(HASH值)至人脸识别后台；
10、若交集为1，则确认唯一用户，若交集大于1则交集中相似度最高的人脸为最终结果。
图12是表示第一实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
如图12所示，第一实施方式的基于人脸的身份认证系统具备：
基站100，实时获取进入到该基站100覆盖区域的用户的手机号码，将用户的手机号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块101；
基站管理模块101，从基站100接收用户的手机号码和基站标识号，基于来自下述的人脸识别后台103上送的商户号并根据预先存储的基站标识号与商户号之间的关联关系，获得进入到该商户的所有用户的手机号码以生成第一手机号码列表；
人脸识别终端102，用于获取用户的人脸；
人脸识别后台103，包括：人脸数据库104，用于预先存储用户的人脸与手机号码之间的绑定关系以及人脸识别模块105，用于基于所述绑定关系获得与所述人脸识别终端识别的用户的人脸相似度最高的n个手机号码组成的第二手机号码列表，其中，n为大于1的自然数，并将所述第二手机号码列表以及商户号发送到基站管理模块101，
其中，所述基站管理模块101接收所述人脸识别后台103发送来的所述第二手机号码列表，并将所述第一手机号码列表与所述第二手机号码列表进行比较并且将两者的交集返回到所述人脸识别后台103，人脸识别后台103的人脸识别模块105对于接收到的两者的交集进行判断，如果两者的交集为1个手机号码，则判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述人脸相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
进一步地，基站管理模块101具备下述子模块(未图示)：
第一接收模块，用于接收从基站100发送来的进入到该基站覆盖区域的用户的手机号码和基站标识号；
基站数据库，用于预先存储的基站标识号与商户号之间的关联关系；
第二接收模块，从外部(即人脸识别后台103)接收第二手机号码列表以及商户号；
第一比对处理模块，根据所述基站数据库存储的所述关联关系，基于从所述第一接收模块接收到的用户的手机号码和基站标识号以及从所述第二接收模块接收到的商户号，获得进入到该商户的所有用户的手机号码以生成第一手机号码列表；
第二比对处理模块，将所述第一手机号码列表与所述第二手机号码列表进行比较，并获得两者的交集。
其中，可选的是，在基站管理模块101可以对从基站100上送的第一手机号码列表进行HASH加密运算，对应地，在人脸识别后台103也可以将第二手机号码列表进行HASH加密运算，这样在基站管理模块101比较HASH加密运算后的两者结果。
第二实施方式(明文比对方式的第二种模式)
图13是表示第二实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图13所示，第二实施方式的基于生物特征的身份认证方法包括下述步骤：
1、用户进入商户后，手机上送地理位置更新信息及手机号信息至基站；
2、基站将手机号及基站号发送至基站管理模块；
3、基站管理模块根据基站号动态维护商户内手机号列表，手机号HASH加密；
4、人脸识别终端采集人脸；
5、人脸识别终端将商户号及人脸上传至人脸识别后台；
6、人脸识别后台对人脸及人脸数据库里的人脸做1：1比对，获得相似度最高的n位的人脸的手机号，每个手机号做HASH加密；
7、人脸识别后台请求基站管理模块获取商户内手机号列表；
8、基站管理模块返回商户内经过HASH加密的手机号列表至人脸识别平台；
9、人脸识别后台获取商户内手机号列表与相似度最高的n个人脸的手机号的交集，若交集为1，则确认唯一用户，若交集大于1则交集中相似度最高的人脸为最终结果；
10、人脸识别完成。
图14是表示第二实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
如图14所示，第二实施方式的基于人脸的身份认证系统，具备：
基站200，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的手机号码，将用户的手机号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块201；
基站管理模块201，用于从基站200接收用户的手机号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与商户之间的关联关系，获得进入到所述商户的所有用户的手机号码以生成第一手机号码列表，并且将所述第一手机号码列表发送至下述的人脸识别后台202；
人脸识别终端202，用于获取用户的人脸；
人脸识别后台203，包括：人脸数据库204，用于预先存储用户的人脸与手机号码之间的绑定关系以及人脸识别模块205，用于基于所述绑定关系获得与所述人脸识别终端识别的用户的人脸相似度最高的n个手机号码组成的第二手机号码列表，其中，n为大于1的自然数，另一方面，接收基站管理模块201发送来的所述第一手机号码列表，并将所述第一手机号码列表与所述第二手机号码列表进行比较，如果两者的交集为1个手机号码，则判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述人脸相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
其中，可选的是，在基站管理模块101可以对从基站100上送的第一手机号码列表进行HASH加密运算，对应地，在人脸识别后台103也可以将第二手机号码列表进行HASH加密运算并比较HASH加密运算后的两者。
第三实施方式(混淆比对方式的第一种模式)
图15是表示第三实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。
如图15所示，第三实施方式的基于生物特征的身份认证方法包括下述步骤：
1、用户进入商户后，手机上送地理位置更新信息及手机号信息至基站；
2、基站将手机号及基站号发送至基站管理模块；
3、基站管理模块根据基站号动态维护商户内手机号列表，手机号HASH加密；
4、人脸识别终端采集人脸；
5、人脸识别终端将商户号及人脸上传至人脸识别后台；
6、人脸识别后台对人脸及人脸数据库里的人脸做1：1比对，获得相似度最高的n位的人脸的手机号，同时随机生成m个混淆用手机号形成列表，每个手机号做HASH加密，其中，m为自然数；
7、人脸识别后台将经过HASH加密的n位的手机号和m个混淆用手机号传输至基站管理模块；
8、基站管理模块比对其维护的手机号码列表与人脸识别后台上送的手机号列表，获取交集；
9、返回交集至人脸识别后台；
10、若交集为1，则确认唯一用户，若交集大于1则交集中相似度最高的人脸为最终结果；
11、人脸识别完成。
图16是表示第三实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
如图16所示，第三实施方式的基于生物特征的身份认证系统具备：
基站300，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的手机号码，将用户的手机号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块301；
基站管理模块301，从所述基站300接收用户的手机号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与商户的商户号之间的关联关系，获得进入到商户的所有用户的手机号码以生成第一手机号码列表；
人脸识别终端302，用于获取用户的人脸；
人脸识别后台303，包括：人脸数据库304，用于预先存储用户的人脸与手机号码之间的绑定关系以及人脸识别模块305，用于基于所述绑定关系获得与所述人脸识别终端识别的用户的人脸相似度最高的n个手机号码组成的第二手机号码列表，其中，n为大于1的自然数，其中使得第二手机号码列表进一步包含被随机生成m个混淆用手机号码构成，其中m为自然数，并将所述第二手机号码列表发送到所述基站管理模块301。
其中，基站管理模块301接收人脸识别后台303发送来的第二手机号码列表，并将第一手机号码列表与第二手机号码列表进行比较并且将两者的交集返回到所述人脸识别后台303。人脸识别后台303中的人脸识别模块305对于接收到的两者的交集，先排除m个混淆用手机号，然后进行判断，如果两者的交集为1个手机号码，则判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述人脸相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
其中，可选的是，在基站管理模块301可以对从第一手机号码列表进行HASH加密运算，对应地，在人脸识别后台303也将第二手机号码列表进行HASH加密运算，这样在基站管理模块301比较HASH加密运算后的两者结果。
第四实施方式(模糊比对方式的第一种模式)
图17是表示第四实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。在该实施方式中采用HASH加密方法，并且取手机号前3位后4位模糊处理。
如图17所示，第四实施方式的基于生物特征的身份认证方法包括下述步骤：
1、用户进入商户后，手机上送地理位置更新信息及手机号信息至基站；
2、基站将手机号及基站号发送至基站管理模块；
3、基站管理模块根据基站号动态维护商户内手机号列表，取手机号HASH前三后四位加密；
4、人脸识别终端采集人脸；
5、人脸识别终端将商户号及人脸上传至人脸识别后台；
6、人脸识别后台对人脸及人脸数据库里的人脸做1：1比对，获得相似度最高的n个的人脸的手机号，对每个手机号的前三后四位做HASH加密，n为自然数；
7、人脸识别后台将做过HASH加密的手机号(前三后四位)并传输至基站管理模块；
8、基站管理模块比对其维护的列表手机号与人脸识别后台上送的手机号列表，获取两者的交集；
9、将交集(HASH值)返回至人脸识别后台；
10、若交集为1，则确认唯一用户，若交集大于1则交集中相似度最高的人脸为最终结果；
11、人脸识别完成。
图18是表示第四实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
如图18所示，第四实施方式的基于生物特征的身份认证系统具备：
基站400，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的手机号码，将用户的手机号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块401；
基站管理模块401，从所述基站300接收用户的手机号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与商户号之间的关联关系，获得进入到商户的所有用户的手机号码并且取手机号码的前三四后位来生成第一手机号码列表；
人脸识别终端402，用于获取用户的人脸；
人脸识别后台403，包括：人脸数据库404，用于预先存储用户的人脸与手机号码之间的绑定关系以及人脸识别模块405，用于基于所述绑定关系获得与所述人脸识别终端识别的用户的人脸相似度最高的n个手机号码并且取这些手机号码前三四后位来组成第二手机号码列表，其中，n为大于1的自然数，并将所述第二手机号码列表和商户号发送到所述基站管理模块401。
其中，基站管理模块401接收人脸识别后台403发送来的第二手机号码列表，并将第一手机号码列表与第二手机号码列表进行比较并且将两者的交集返回到所述人脸识别后台403。人脸识别后台403中的人脸识别模块405对于接收到的两者的交集进行判断，如果两者的交集为1个手机号码，则判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述人脸相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
其中，基站管理模块401包括(未图示)：
第一接收模块，用于接收从基站400发送来的进入到该基站覆盖区域的用户的手机号码和基站标识号；
基站数据库，用于预先存储的基站标识号与商户的商户号之间的关联关系；
第一比对处理模块，基于所述基站数据库存储的所述关联关系和所述第一接收模块接收到的用户的手机号码和基站标识号，获得进入到所述商户的所有用户的手机号码并取手机号码的前三四后位以生成第一手机号码列表；
第二接收模块，从外部(即人脸识别后台403)接收第二手机号码列表，其中，所述第二手机号码列表由与用户的生物特征相似度最高的n个手机号码并取手机号码的前三四后位来组成，其中，n为大于1的自然数；
第二比对处理模块，将所述第一手机号码列表与所述第二手机号码列表进行比较，并获得两者的交集。
其中，可选的是，在基站管理模块401可以对第一手机号码列表进行HASH加密运算，对应地，在人脸识别后台403也将第二手机号码列表进行HASH加密运算，这样在基站管理模块401比较HASH加密运算后的两者结果。
第五实施方式(模糊比对方式的第二种模式)
图19是表示第五实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。在本实施方式中，采用HASH加密方法，并且取手机号前三后四位进行模糊处理。
如图19所示，第二实施方式的基于生物特征的身份认证方法包括下述步骤：
1、用户进入商户后，手机上送地理位置更新信息及手机号信息至基站；
2、基站将手机号及基站号发送至基站管理模块；
3、基站管理模块根据基站号动态维护商户内手机号列表，对手机号前三后四位HASH加密；
4、人脸识别终端采集人脸；
5、人脸识别终端将商户号及人脸上传至人脸识别后台；
6、人脸识别后台对人脸及人脸数据库里的人脸做1：1比对，获得相似度最高的n位的人脸的手机号，每个手机号前三后四位做HASH加密；
7、人脸识别后台请求基站管理模块获取商户内手机号列表；
8、基站管理模块返回商户内经过HASH加密的手机号前三后四位列表至人脸识别平台；
9、人脸识别后台获取商户内手机号列表与相似度最高的n个人脸的手机号的交集，若交集为1，则确认唯一用户，若交集大于1则交集中相似度最高的人脸为最终结果。
10、人脸识别完成。
图20是表示第五实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
如图20所示，第五实施方式的基于人脸的身份认证系统，具备：
基站600，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的手机号码，将用户的手机号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块601；
基站管理模块601，用于从基站600接收用户的手机号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与商户的商户号之间的关联关系，获得进入到所述商户的所有用户的手机号码并取手机号前三后四位进行模糊处理以生成第一手机号码列表，并且将所述第一手机号码列表发送至下述的人脸识别后台602；
人脸识别终端602，用于获取用户的人脸；
人脸识别后台603，包括：人脸数据库604，用于预先存储用户的人脸与手机号码之间的绑定关系以及人脸识别模块505，用于基于所述绑定关系获得与所述人脸识别终端识别的用户的人脸相似度最高的n个手机号码并取手机号前三后四位进行模糊处理后组成第二手机号码列表，其中，n为大于1的自然数，另一方面，接收基站管理模块501发送来的所述第一手机号码列表，并将所述第一手机号码列表与所述第二手机号码列表进行比较，如果两者的交集为1个手机号码，则判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述人脸相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
其中，可选的是，在基站管理模块501可以对第一手机号码列表进行HASH加密运算，对应地，在人脸识别后台503将第二手机号码列表进行HASH加密运算并比较HASH加密运算后的两者。
第六实施方式(混淆模糊比对方式)
图21是表示第六实施方式的基于生物特征的身份认证方法的流程示意图。在本实施方式中，采用HASH加密方法，并且取手机号前三后四位进行模糊处理。
如图21所示，第六实施方式的基于生物特征的身份认证方法包括下述步骤：
1、用户进入商户后，手机上送地理位置更新信息及手机号信息至基站；
2、基站将手机号及基站号发送至基站管理模块；
3、基站管理模块根据基站号动态维护商户内手机号列表，手机号前三后四位做HASH加密；
4、人脸识别终端采集人脸；
5、人脸识别终端将商户号及人脸上传至人脸识别后台；
6、人脸识别后台对人脸及人脸数据库里的人脸做1：1比对，获得相似度最高的n位的人脸的手机号，同时随机生成m个混淆用手机号形成列表，每个手机号前三后四位做HASH加密，m为自然数；
7、人脸识别后台将做过HASH加密的m个手机号及n个手机号并传输至基站管理模块；
8、基站管理模块比对其维护的列表手机号与人脸识别后台上送的手机号列表，获取交集手机号的HASH值；
9、返回交集手机号的HASH值至人脸识别后台；
10、若交集为1，则确认唯一用户，若交集大于1则先排除m个混淆用手机号码，然后判断交集中相似度最高的人脸为最终结果；
11.人脸识别完成。
图22是表示第六实施方式的基于生物特征的身份认证系统的结构框图。
如图22所示，第五实施方式的基于人脸的身份认证系统，具备：
基站600，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的手机号码，将用户的手机号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块601；
基站管理模块601，从所述基站300接收用户的手机号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与商户号之间的关联关系，获得进入到商户的所有用户的手机号码并获取手机号码的前三四后位来生成第一手机号码列表；
人脸识别终端602，用于获取用户的人脸；
人脸识别后台603，包括：人脸数据库604，用于预先存储用户的人脸与手机号码之间的绑定关系以及人脸识别模块605，用于基于所述绑定关系获得与所述人脸识别终端识别的用户的人脸相似度最高的n个手机号码并且取这些手机号码前三四后位来组成第二手机号码列表，其中，n为大于1的自然数，并添加m个混淆用手机号码而构成第二手机号码列表，将所述第二手机号码列表和商户号发送到所述基站管理模块601，其中m为自然数。
其中，基站管理模块601接收人脸识别后台603发送来的商户号，将第一手机号码列表与第二手机号码列表进行比较并且将两者的交集返回到所述人脸识别后台603。
人脸识别后台603中的人脸识别模块605对于接收到的两者的交集，首先排除m个混淆用收集号码，然后进行判断，如果两者的交集为1个手机号码，则判断该手机号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述人脸相似度最高的手机号码的用户为身份认证成功用户。
其中，基站管理模块601包括(未图示)：
第一接收模块，用于接收从基站600发送来的进入到该基站覆盖区域的用户的手机号码和基站标识号；
基站数据库，用于预先存储的基站标识号与商户的商户号之间的关联关系；
第一比对处理模块，基于所述基站数据库存储的所述关联关系和所述第一接收模块接收到的用户的手机号码和基站标识号，获得进入到所述商户的所有用户的手机号码并取手机号码的前三四后位以生成第一手机号码列表；
第二接收模块，从外部(即人脸识别后台603)接收第二手机号码列表，其中，所述第二手机号码列表由与用户的生物特征相似度最高的n个手机号码以及m个混淆用手机号码构成并取手机号码的前三四后位，其中，n为大于1的自然数；
第二比对处理模块，将所述第一手机号码列表与所述第二手机号码列表进行比较，并获得两者的交集。
其中，可选的是，在基站管理模块601可以对第一手机号码列表进行HASH加密运算，对应地，在人脸识别后台603也将第二手机号码列表进行HASH加密运算，这样在基站管理模块601比较HASH加密运算后的两者结果。
如上所述，根据本发明的基于生物特征的身份认证方法以及基于生物特征的身份认证系统，基站可以获取用户手机号(基站可以是宏基站也可是小基站)，可利用基站管理模块达到缩小人脸识别N的范围。由此，用户可以在开放式的环境里使用1：N人脸识别，1：N人脸识别的应用场景大大增多。同时用户只需要携带手机，不需要额外的操作就可以完成1：N人脸识别。
本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现上述的基于生物特征的身份认证方法。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于生物特征的身份认证方法。
以上，通过参考根据本发明实施方式的组件的构造框图以及方法流程图图来描述本发明。将理解这些流程图说明和/或框图的每个框、以及流程图说明和/或框图的组合可以由计算机程序指令来实现。
例如，可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理设备的处理器以构成机器，以便由计算机或其它可编程数据处理设备的处理器执行的这些指令创建用于实施这些流程图和/或框和/或一个或多个流程框图中指定的功能/操作的部件。
例如，也可以将这些计算机程序指令加载到计算机或其它可编程数据处理器上以使一系列的操作步骤在计算机或其它可编程处理器上执行，以便构成计算机实现的进程，以使计算机或其它可编程数据处理器上执行的这些指令提供用于实施此流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能或操作的步骤。还应该注意在一些备选实现中，框中所示的功能/操作可以不按流程图所示的次序来发生。
以上例子主要说明了基于生物特征的身份认证方法以及基于生物特征的身份认证系统。尽管只对其中一些本发明的具体实施方式进行了描述，但是本领域普通技术人员应当了解，本发明可以在不偏离其主旨与范围内以许多其他的形式实施。因此，所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的，在不脱离如所附各权利要求所定义的本发明精神及范围的情况下，本发明可能涵盖各种的修改与替换。

Claims (22)

1.一种基于生物特征的身份认证方法，该方法是基于用户的生物特征以及用户所携带的移动终端进行身份认证的方法，其特征在于，包括下述步骤：
第一移动终端号码列表生成步骤，通过用户进入到规定区域所相关联的基站获得进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表；
第二移动终端号码列表生成步骤，识别用户的生物特征，基于用户的生物特征与移动终端号码之间预先建立的绑定关系，获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表，其中，n为大于1的自然数；以及
比较步骤，将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户，
其中，所述规定区域与所述基站之间预先设置对应关联关系，
所述规定区域与所述基站之间的所述对应关联关系包括下述任意一种：
一个所述规定区域与一个基站对应；
一个基站与多个规定区域对应；以及
多个所述规定区域户与一个基站对应，
其中，在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的部分规定位置的号码以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，对于所述相似度最高的n个移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
2.如权利要求1所述的基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，
在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，对于所述相似度最高的N个移动终端号码进一步进行所述规定的加密运算以生成所述第二移动终端号码列表。
3.如权利要求1所述的基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，识别用户的生物特征，基于用户的生物特征与移动终端号码之间预先建立的绑定关系，获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码，同时随机生成m个混淆用移动终端号码，所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码组成所述第二移动终端号码列表，其中m为自然数。
4.如权利要求3所述的基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，
在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码进一步进行所述规定的加密运算生成所述第二移动终端号码列表。
5.如权利要求1所述的基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，
在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述采集的移动终端号码中的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，对于所述采集的移动终端号码中的所述部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法以生成所述第二移动终端号码列表。
6.如权利要求1所述的基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码，同时随机生成m个混淆用移动终端号码，对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码的每一个，采集移动终端号码中的所述部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
7.如权利要求6所述的基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，
在所述第一移动终端号码列表生成步骤中，对于所述采集的移动终端号码中的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法以生成所述第一移动终端号码列表，
在所述第二移动终端号码列表生成步骤中，所述采集的移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码进一步进行规定的加密算法以生成所述第二移动终端号码列表。
8.如权利要求1~7任意一项所述的基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，
所述生物特征包括下述的任意一种或者多种的组合：人脸、指静脉、虹膜、指纹、掌纹以及声音。
9.如权利要求1~7任意一项所述的基于生物特征的身份认证方法，其特征在于，
所述规定区域是商户、交通设施、大楼、商业区。
10.一种基于生物特征的身份认证系统，其特征在于，具备：
基站，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的移动终端号码，将用户的移动终端号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块；
基站管理模块，接收用户的移动终端号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与规定区域之间的关联关系，获得进入到所述规定区域的所有用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表，将所述第一移动终端号码列表发送至下述的生物特征识别后台；
生物特征识别终端，用于获取用户的生物特征；
生物特征识别后台，用于预先存储用户的生物特征与移动终端号码之间的绑定关系，基于所述绑定关系获得与所述生物特征识别终端识别的用户的生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表，其中，n为大于1的自然数，另一方面，接收所述基站管理模块发送来的所述第一移动终端号码列表，并将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户，
其中，所述规定区域与所述基站之间预先设置对应关联关系，
所述规定区域与所述基站之间的所述对应关联关系包括下述任意一种：
一个所述规定区域与一个基站对应；
一个基站与多个规定区域对应；以及
多个所述规定区域户与一个基站对应，
其中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的部分规定位置的号码以生成所述第一移动终端号码列表，
对于所述相似度最高的n个移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
11.一种生物特征识别后台，其特征在于，具备：
生物特征数据库，用于预先存储用户的生物特征与移动终端号码之间的绑定关系；
接收模块，从外部接收用户的生物特征，另一方面，从基站接收进入到规定区域的所有用户的移动终端号码构成的第一移动终端号码列表；
生物特征识别模块，基于所述生物特征数据库中预先存储的绑定关系获得与所述接收模块接收的用户的生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表，其中，n为大于1的自然数，另一方面，并将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户，
其中，所述规定区域与所述基站之间预先设置对应关联关系，
所述规定区域与所述基站之间的所述对应关联关系包括下述任意一种：
一个所述规定区域与一个基站对应；
一个基站与多个规定区域对应；以及
多个所述规定区域户与一个基站对应，
所述接收模块从外部接收对于进入到规定区域的所有用户的移动终端号码的每一个采集移动终端号码中的部分规定位置的号码而生成的所述第一移动终端号码列表，
所述生物特征识别模块进一步对于所述相似度最高的n个移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的所述部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
12.如权利要求11所述的生物特征识别后台，其特征在于，
所述接收模块从外部接收对进入到规定区域的所有用户的移动终端号码进行规定的加密运算后生成的第一移动终端号码列表，
所述生物特征识别模块对于所述相似度最高的n个移动终端号码进一步进行所述规定的加密运算以生成所述第二移动终端号码列表。
13.如权利要求11所述的生物特征识别后台，其特征在于，
所述生物特征识别模块进一步随机生成m个混淆用移动终端号码，由所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码组成所述第二移动终端号码列表。
14.如权利要求11所述的生物特征识别后台，其特征在于，
所述生物认证模块获得与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码，同时随机生成m个混淆用移动终端号码，对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码的每一个采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
15.如权利要求14所述的生物特征识别后台，其特征在于，
所述生物认证模块对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码的每一个采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码进行规定的加密算法以生成所述第二移动终端号码列表。
16.一种基于生物特征的身份认证系统，其特征在于，具备：
基站，实时获取进入到该基站覆盖区域的用户的移动终端号码，将用户的移动终端号码和基站标识号发送给下述的基站管理模块；
基站管理模块，从所述基站接收用户的移动终端号码和基站标识号，根据预先存储的基站标识号与规定区域之间的关联关系，获得进入到所述规定区域的所有用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表；
生物特征识别终端，用于获取用户的生物特征；
生物特征识别后台，用于预先存储用户的生物特征与移动终端号码之间的绑定关系，基于所述绑定关系获得与所述生物特征识别终端识别的用户的生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成的第二移动终端号码列表，其中，n为大于1的自然数，并将所述第二移动终端号码列表发送到所述基站管理模块，
其中，所述基站管理模块接收所述生物特征识别后台发送来的所述第二移动终端号码列表，并将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较并且将两者的交集返回到所述生物特征识别后台，
所述生物特征识别后台对于接收到的两者的交集进行判断，如果两者的交集为1个移动终端号码，则判断该移动终端号码的用户为身份认证成功用户，如果两者的交集大于1个号码，则判断交集中所述生物特征相似度最高的移动终端号码的用户为身份认证成功用户，
其中，所述规定区域与所述基站之间预先设置对应关联关系，
所述规定区域与所述基站之间的所述对应关联关系包括下述任意一种：
一个所述规定区域与一个基站对应；
一个基站与多个规定区域对应；以及
多个所述规定区域户与一个基站对应，
其中，对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的部分规定位置的号码以生成所述第一移动终端号码列表，
对于所述相似度最高的n个移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码以生成所述第二移动终端号码列表。
17.一种基站管理模块，其特征在于，具备：
第一接收模块，用于接收从基站发送来的进入到该基站覆盖区域的用户的移动终端号码和基站标识号；
基站数据库，用于预先存储的基站标识号与规定区域之间的关联关系；
第一比对处理模块，基于所述基站数据库存储的所述关联关系和所述第一接收模块接收到的用户的移动终端号码和基站标识号，获得进入到所述规定区域的所有用户的移动终端号码以生成第一移动终端号码列表；
第二接收模块，从外部接收第二移动终端号码列表，其中，所述第二移动终端号码列表由与用户的生物特征相似度最高的n个移动终端号码组成，其中，n为大于1的自然数；
第二比对处理模块，将所述第一移动终端号码列表与所述第二移动终端号码列表进行比较，并获得两者的交集，
其中，所述规定区域与所述基站之间预先设置对应关联关系，
所述规定区域与所述基站之间的所述对应关联关系包括下述任意一种：
一个所述规定区域与一个基站对应；
一个基站与多个规定区域对应；以及
多个所述规定区域户与一个基站对应，
所述第一比对处理模块对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的部分规定位置的号码以生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表是对于所述相似度最高的n个移动终端号码的每一个，采集移动终端号码中的相同的部分规定位置的号码而生成的移动终端号码列表。
18.如权利要求17所述的基站管理模块，其特征在于，
所述第一比对处理模块对于获得的所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表是由对于所述相似度最高的n个移动终端号码进一步进行所述规定的加密运算而构成的。
19.如权利要求17所述的基站管理模块，其特征在于，
所述第二移动终端号码列表是由与所述生物特征相似度最高的n个移动终端号码和被随机生成m个混淆用移动终端号码构成，其中M为自然数。
20.如权利要求19所述的基站管理模块，其特征在于，
所述第一比对处理模块对于所述进入到该规定区域的所有的用户的移动终端号码进一步进行规定的加密运算以生成所述第一移动终端号码列表，
所述第二移动终端号码列表是由对于所述n个移动终端号码和所述m个混淆用移动号码进一步进行所述规定的加密运算后而生成的移动终端号码列表。
21.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，
该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~9任意一项所述的基于生物特征的身份认证方法。
22.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~9任意一项所述的基于生物特征的身份认证方法。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110933603B (zh) * 2019-09-04 2021-08-10 中国银联股份有限公司 基于生物特征的身份认证方法及其身份认证系统
CN111641718B (zh) * 2020-06-01 2023-06-20 北京弘远博学科技有限公司 一种手机端app身份认证的方法
CN112995998B (zh) * 2020-11-30 2023-02-21 中国银联股份有限公司 提供安全认证机制的方法、计算机系统和计算机可读介质
CN113297552B (zh) * 2021-02-05 2023-11-17 中国银联股份有限公司 基于生物特征id链的验证方法及其验证系统、用户终端
CN112926513A (zh) * 2021-03-25 2021-06-08 建信金融科技有限责任公司 会议签到的方法、装置、电子设备和存储介质
CN116010925B (zh) * 2023-03-30 2023-07-18 中孚安全技术有限公司 一种基于指静脉识别的安全认证方法及系统
CN116909161B (zh) * 2023-09-11 2023-12-12 南昌理工学院 基于可穿戴设备的智能家居控制方法、系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104063690A (zh) * 2014-06-25 2014-09-24 广州卓腾科技有限公司 基于人脸识别技术的身份认证方法、装置及系统
CN109389723A (zh) * 2018-10-11 2019-02-26 平安科技（深圳）有限公司 利用人脸识别的访客管理方法、装置、计算机设备
CN109598426A (zh) * 2018-11-22 2019-04-09 辽宁奇辉电子系统工程有限公司 一种铁路公安智能安保系统
CN109711133A (zh) * 2018-12-26 2019-05-03 广州市巽腾信息科技有限公司 身份信息的认证方法、装置及服务器

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060129840A1 (en) * 2002-04-23 2006-06-15 Michael Milgramm Multiplatform independent biometric identification system
US7710967B2 (en) * 2006-02-01 2010-05-04 Cisco Technology, Inc. Controlling advertisement of management prefixes
JP5028194B2 (ja) * 2007-09-06 2012-09-19 株式会社日立製作所 認証サーバ、クライアント端末、生体認証システム、方法及びプログラム
JP2010108112A (ja) 2008-10-29 2010-05-13 Hitachi Software Eng Co Ltd 生体情報認証方法及び生体情報認証システム
JP6031172B1 (ja) 2015-09-17 2016-11-24 ソフトバンク株式会社 生体照合システム、生体照合方法、生体照合装置及び制御プログラム
CN106550118A (zh) * 2016-10-17 2017-03-29 惠州Tcl移动通信有限公司 一种移动终端基于指纹识别的紧急求救方法及系统
KR101752792B1 (ko) 2017-03-17 2017-06-30 박지민 잠금화면 기반의 사용자 인증 시스템 및 방법
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
CN113327359A (zh) 2017-12-29 2021-08-31 创新先进技术有限公司 通行检测方法、装置以及系统
CN108173871B (zh) * 2018-01-19 2020-02-21 西安电子科技大学 基于射频指纹和生物指纹无线网接入认证系统及方法
CN108830592A (zh) * 2018-06-12 2018-11-16 南京熊猫电子股份有限公司 一种用户身份验证和权限识别方法及系统
US11665157B2 (en) * 2018-09-27 2023-05-30 Assa Abloy Ab Systems and methods for authenticating users within a computing or access control environment
EP3667591A1 (en) * 2018-12-14 2020-06-17 SUPSI (Scuola Universitaria Professionale Della Svizzera Italiana) Method to control a transaction
CN111757465A (zh) * 2019-06-26 2020-10-09 广东小天才科技有限公司 一种聚类定位方法及服务设备、系统
US11652818B2 (en) * 2019-07-18 2023-05-16 Advanced New Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for accessing service system
CN112312301B (zh) * 2019-08-01 2023-04-25 中国移动通信集团浙江有限公司 用户终端定位方法、装置、设备及计算机存储介质
CN110933603B (zh) * 2019-09-04 2021-08-10 中国银联股份有限公司 基于生物特征的身份认证方法及其身份认证系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104063690A (zh) * 2014-06-25 2014-09-24 广州卓腾科技有限公司 基于人脸识别技术的身份认证方法、装置及系统
CN109389723A (zh) * 2018-10-11 2019-02-26 平安科技（深圳）有限公司 利用人脸识别的访客管理方法、装置、计算机设备
CN109598426A (zh) * 2018-11-22 2019-04-09 辽宁奇辉电子系统工程有限公司 一种铁路公安智能安保系统
CN109711133A (zh) * 2018-12-26 2019-05-03 广州市巽腾信息科技有限公司 身份信息的认证方法、装置及服务器

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