CN111159678A - 一种身份识别方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种身份识别方法、装置及存储介质，其中，所述方法包括：获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据；对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据；如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

Description

一种身份识别方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种身份识别方法、装置及存储介质。

背景技术

平板电脑，手机，笔记本等设备上，触摸屏和摄像头都已经是标准配置。为了保证用户的信息安全，在使用这些电子设备时需要对用户进行身份识别，身份识别的技术主要有：密码识别，指纹识别、人脸识别、虹膜识别和声纹识别等。密码识别涉及到用户的记忆，以及密码更新的问题，需要定期更新密码才能保证信息安全；而指纹识别需要添加额外硬件，同时指纹可以被伪造；人脸识别存在精度不高，而且可以伪造的问题；虹膜识别也存在易被伪造的问题，而声纹识别在公共场合时存在不方便的问题。这些现有的身份识别技术都是通过用户的静态特征去识别用户的身份，而用户的静态身份特征存在易被伪造或易被攻击的问题，影响用户的信息安全。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例为解决现有技术中存在的问题，提供一种身份识别方法、装置及存储介质。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种身份识别方法，所述方法包括：

获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据；

对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据；

如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

本申请实施例提供一种身份识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据；

筛选模块，用于对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据；

第一确定模块，用于如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备至少包括：控制器和配置为存储可执行指令的存储介质，其中：

控制器配置为执行存储的可执行指令，所述可执行指令配置为执行上述提供的身份识别方法。

对应地，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令配置为执行上述提供的身份识别方法。

本申请实施例提供一种身份识别方法、装置及存储介质，通过获取目标对象的眼球追踪数据，并进行筛选，然后对眼球追踪数据与身份信息库中的数据进行匹配，匹配成功，则可以确定目标对象的身份信息通过验证，从而实现根据目标对象的眼球运动数据进行目标对象的身份识别，提高了用户信息安全的可靠性。

附图说明

图1为本申请实施例的身份识别方法的实现流程示意图；

图2为本申请实施例的身份识别方法的又一实现流程示意图；

图3为本申请实施例的身份识别方法的再一实现流程示意图；

图4为本申请实施例的身份识别方法的另一实现流程示意图；

图5为本申请实施例的运动图像展示的示意图；

图6为本申请实施例的获取目标对象注视点数据的示意图；

图7为本申请实施例的目标对象的眼球追踪数据的示意图；

图8为本申请实施例的身份识别方法的流程示意图；

图9为本申请实施例身份识别装置的结构示意图；

图10为本申请实施例所述电子设备的组成结构示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

终端可以以各种形式来实施。例如，本申请中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴终端、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本申请的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

本申请实施例提供一种身份识别方法，图1为本申请实施例身份识别方法的实现流程示意图，如图1所示，所述身份识别方法包括以下步骤：

步骤S101：获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据。

这里，目标对象可以为使用手机或其他电子设备的任意用户。获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据，可以为在手机或其他个人电子设备开机的时候或者目标对象访问电子设备的应用程序的时候，电子设备需要认证目标对象的身份信息，这时电子设备启动身份认证程序，采用电子设备上携带的采集图像设备，如摄像头，获取目标对象的眼球按照预设的运动图像进行转动的过程中，产生的运动数据，即第一眼球追踪数据。

在一些可实现的实施方式中，第一眼球追踪可以为眼球运动的时间、眼球运动的轨迹对应的坐标值、眼球运动的平均速度等数据。

步骤S102：对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据。

这里，获取的第一眼球追踪数据是包括有低频分量和高频分量的数据，而高频分量的数据是属于影响数据分析的噪声数据，因此需要对第一眼球追踪数据进行筛选，如采用滤波处理，去除高频分量的数据，保留有益于数据分析的低频分量的数据，即满足特定频率的第二眼球追踪数据。

步骤S103：如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

这里，将第二眼球追踪数据与身份信息库中的数据进行比对，如果第二眼球追踪数据与身份信息库中的数据匹配，则可以确定目标对象的身份信息通过验证。如果第二眼球追踪数据与身份信息库中的数据都不匹配，则目标对象的身份信息不能通过验证。

在一些可实现的实施方式中，如果目标对象的身份信息不能通过验证，还可以采用电子设备的图像采集单元获取目标对象的脸部图像，用以进行报警等操作。

在本申请实施例中，通过获取目标对象的眼球追踪数据，并进行筛选，然后对眼球追踪数据与身份信息库中的数据进行匹配，匹配成功，则可以确定目标对象的身份信息通过验证，可以实现根据目标对象的眼球运动数据进行目标对象的身份识别，提高了用户信息安全的可靠性。

本申请实施例提供一种身份识别方法，图2为本申请实施例的身份识别方法的又一实现流程示意图，如图2所示，所述身份识别方法包括以下步骤：

步骤S201：根据接收到的设定指令，设定运动图像的运动方式。

这里，在获取目标对象的第一眼球追踪数据之前，需要对目标对象的眼球按照特定方式进行运动的运动方式进行设定。运动图像的运动方式，可以为在电子设备的显示屏幕上，运动按照一定的运动轨迹进行运动，如在电子设备的显示屏幕上的一个斑点按照一定规律进行移动。

步骤S202：将所述运动图像的运动方式，作为所述特定方式。

步骤S203：响应于接收到的启动指令，显示所述运动图像。

这里，响应于接收到的启动指令，为目标对象在使用电子设备时，启动电子设备的指令，或者启动电子设备中某一应用程序的指令。显示所述运动图像为在电子设备的显示屏幕上显示运动图像，如一个白斑点在电子设备的显示屏幕上的按照一定规律进行移动。

步骤S204：输出提示信息，所述提示信息用于提示所述目标对象的眼球按照运动图像的运动方式进行运动。

这里，提示信息可以是语言提示信息，也可以是文字提示信息。

步骤S205：获取所述目标对象的眼球按照所述运动图像的运动方式运动的轨迹。

这里，电子设备的图像采集单元，如摄像头，捕捉到目标对象的视线，使用立体视线跟踪目标对象的眼球得到用户在电子设备的显示屏幕上的注视点，然后在眼球跟随运动图像的过程中，获取到目标对象的运动轨迹。。

步骤S206：将所述轨迹对应的坐标值，作为所述第一眼球追踪数据。

这里，以电子设备的显示屏幕的中心为原点，以电子设备显示屏幕的底边为X轴，以电子设备显示屏幕的侧边为Y轴，建立直角坐标系，则目标对象的运动轨迹可以映射在电子设备显示屏幕上的直角坐标系中，即可得到目标对象的运动轨迹对应的坐标值。

步骤S207：对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据。

步骤S208：如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

在本申请实施例中，通过获取的目标对象的眼球按照特定方式运动产生的轨迹以及其对应的坐标值，提取目标对象的第一眼球追踪数据的特征参数，可以得到更准确的特征参数，用于进行目标对象的身份识别，提高了目标对象的身份识别的准确率。

本申请实施例提供一种身份识别方法，所述身份识别方法包括以下步骤：

步骤S211：获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据。

步骤S212：基于特定的采样周期，对所述第一眼球追踪数据进行采样，得到第三眼球追踪数据。

这里，在获取到第一眼球追踪数据之后，按照预定的时间间隔或按照设定的采样频率对第一眼球追踪数据进行提取，得到第三眼球追踪数据，即第一眼球追踪数据是随着时间变化的，时间是变化参数。采样频率是指每秒钟采集数据的数量。

步骤S213：删除所述第三眼球追踪数据中大于特定频率的数据，得到所述第二眼球追踪数据。

这里，提取的第三眼球追踪数据是包括有低频分量和高频分量的数据，而高频分量的数据是属于影响数据分析的噪声数据，因此需要对第三眼球追踪数据采用滤波处理，去除高频分量的数据，保留有益于数据分析的低频分量的数据，即满足特定频率的第二眼球追踪数据。

步骤S214：如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

在本申请实施例中，通过对目标对象的眼球追踪数据进行筛选，获取到有利于识别目标对象身份信息的有效数据，提高了身份识别的正确率。

本申请实施例提供一种身份识别方法，图3为本申请实施例的身份识别方法的再一实现流程示意图，如图3所示，所述身份识别方法包括以下步骤：

步骤S301：获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据。

步骤S302：对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据。

步骤S303：对所述第二眼球追踪数据进行特征提取，得到所述第二眼球追踪数据的特征参数。

这里，由于目标对象的眼球跟踪数据为目标对象的眼球按照特定方式运动产生的轨迹映射在电子设备显示屏幕上的坐标值，因此，可以获取到目标对象的眼球运动的每一时刻对应的横坐标值和纵坐标值，以及运动的速度，切换运动路线的长度等。以及根据这些数据可以计算出目标对象的眼球运动的角速度。

在一些可实现的实施方式中，可以根据目标对象的眼球运动的角速度将目标对象的眼球运动数据进行分类，如角速度在50度/秒以上的为扫视数据，角速度在50度/秒以下的数据为注视数据。然后，根据在注视数据和扫视数据中，分别进行特征提取，得到注视数据的特征参数可以有：注视时间、注视的X坐标标准差、Y坐标标准差、注视切换路线长度和注视分散度D，以及平均速度等。其中，注视分散度D＝(max(X)-min(X))+(max(Y)-min(Y))；平均速度＝注视切换路线长度/时间。得到的扫视数据的特征参数有：扫视时间，扫视分散度和扫视度等参数，其中，扫视分散度D＝(max(X)-min(X))+(max(Y)-min(Y))；扫视度SR＝max(角速度)/扫视时间。

在一些可实现的实施方式中，还可以将获取的第二眼球追踪数据放入到神经网络中，进行特征提取，得到数据的特征参数。

步骤S304：根据所述特征参数，识别所述目标对象的身份信息。

这里，根据所述特征参数，识别所述目标对象的身份信息，可以通过以下步骤实现：

步骤一：对所述特征参数进行分类，得到分类结果。

这里，将特征参数放入以时间和角位移为坐标轴的直角坐标系中，进行聚类分析，则可得到对应于不同特征参数的分类结果。。

步骤二：根据所述分类结果，确定所述目标对象的身份信息。

这里，可根据得到的多个特征参数分别对应的分类结果，可以确定目标对象的身份信息，在一个具体例子中，确定目标对象是属于白名单用户，还是属于黑名单用户。

步骤S305：如果所述目标对象的身份信息包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

在一些实施例中，为了得到更加准确的身份识别结果，步骤S305可以通过以下步骤来实现：

步骤一：确定所述特征参数对应的所述分类结果的类别数量。

在一个具体例子中，如提取到5个特征参数，则分类结果的类别数量为5。

步骤二：当所述类别数量满足特定阈值时，确定所述目标对象的身份信息包含于身份信息库，以确定所述目标对象的身份信息能够启动所述运动图像对应的应用程序。

这里，对应于每一特征参数的分类结果，可以提前设定不同的偏差，使得如果获取的分类结果中的数据在设定的偏差内，则说明分类结果符合预期分类。而且如果，多个分类结果中在设定的偏差内的分类结果的数量满足特定阈值，则确定所述目标对象的身份信息能够启动所述运动图像对应的应用程序。如，得到5个特征参数对应的5个分类结果，若5个分类结果在预设的偏差内的分类结果的数量大于等于3时，则说明可识别目标对象的身份，目标对象的身份信息能够启动所述运动图像对应的应用程序。

在本申请实施例中，通过提取目标对象的特征参数，对目标对象的眼球运动数据进行分类，可得到更加精确的分类结果，提高了用户识别的准确率。

本申请实施例提供一种身份识别方法，图4为本申请实施例的身份识别方法的另一实现流程示意图，如图4所示，所述身份识别方法包括以下步骤：

步骤S401：在屏幕上显示运动图像。

这里，在接收到目标对象对电子设备进行访问的请求时，在电子设备的显示屏幕上显示运动图像，并提示目标对象的眼球按照运动图像的运动方式进行运动。

图5为本申请实施例的运动图像展示的示意图，如图5所示，运动图像503在电子设备501的显示屏幕502上，运动图像503可以设定的轨迹进行运动。

步骤S402：获取目标对象的注视点数据。

这里，在目标对象的眼球随运动图像进行运动的过程中，目标对象的眼球的注视点落在电子设备的显示屏幕上。在这个过程中，采用电子设备的图像采集单元，捕捉目标对象的眼球扫描电子设备的显示屏幕的视线，计算眼球与电子设备的显示屏幕的距离以及眼球转动的角度等，进而可以得到目标对象的眼球在电子设备显示屏幕上的注视点，即可获得目标对象的眼球在运动过程中的注视点数据。

图6为本申请实施例的获取目标对象注视点数据的示意图。如图6所示，目标对象的眼球601到电子设备的显示屏幕602的中心位置603的距离为d，即眼球的注视点为603。眼球601的注视点从中心位置603切换到下一位置604的过程中，视线之间的变化角度为θ。

步骤S403：获取注视点数据对应的坐标值。

这里，以电子设备的显示屏幕的中心为原点，以电子设备显示屏幕的底边为X轴，以电子设备显示屏幕的侧边为Y轴，建立直角坐标系，则目标对象的注视点数据投放在所述直角坐标系中，即可得到目标对象的眼球运动数据对应的坐标值。如图6所示，注视点604对应的坐标(x，y)。

步骤S404：提取目标对象的第一眼球追踪数据。

这里，以采样频率为1000HZ对目标对象的眼球追踪数据进行提取。

步骤S405：对第一眼球数据进行滤波处理，得到第二眼球追踪数据。

步骤S406：从第二眼球追踪数据中，提取目标对象的眼球追踪数据的特征参数。

这里，先将第二眼球追踪数据根据目标对象的眼球运动的角位移将第二眼球追踪数据分类：扫视数据和注视数据。然后分别提取扫视数据的特征参数和注视数据的特征参数。

图7为本申请实施例的目标对象的眼球追踪数据的示意图。如图7所示，在区域701、区域702和区域703中，得到的是目标对象的眼球追踪数据的注视数据。在区域704、区域705、区域706和区域707中得到数据是目标对象眼球追踪数的扫视数据。708是指在目标对象的眼球追踪数据在直角坐标系中对应的横坐标，709是指在目标对象的眼球追踪数据在直角坐标系中对应的纵坐标。

步骤S407：对所述特征参数进行聚类。

这里，将获取到特征参数放入以时间和角位移为坐标轴的直角坐标系中，进行聚类分析，则可得到对应于不同特征参数的分类结果。

步骤S408：判断目标对象的身份。

这里，根据所述分类结果，判断目标对象的身份信息是否通过验证。

在本申请实施例中，通过获取目标对象的注视点数据，并将注视点数据转化为坐标值，能更准确的提取目标对象的眼球追踪数据的特征参数，并进行分类，可以实现根据目标对象的眼球运动数据进行目标对象的身份识别，提高了用户的信息安全的可靠性。

本申请实施例提供一种身份识别方法，图8为本申请实施例的身份识别方法的流程示意图，如图8所示，所述身份识别方法包括以下步骤：

步骤S801：显示运动图像。

这里，在启动一应用程序的时候，显示运动图像，并提醒目标对象的眼球按照运动图像的运动方式进行运动。

步骤S802：获取目标对象的第一眼球追踪数据。

这里，在目标对象的眼球运动的过程中，获取目标对象的眼球运动产生的第一眼球追踪数据。

步骤S803：提取第一眼球追踪数据的特征参数。

步骤S804：确定目标对象是否是验证。

这里，如果目标对象通过验证，执行步骤S806，否则，执行步骤S807。

步骤S805：将特征参数输入ML分类引擎。

这里，为了更好的进行分类，将提取的特征参数输入ML分类引擎，得到分类结果后执行步骤S804；这样，得到的分类结果更加准确。根据得到的分类结果对目标对象的身份信息进行判断，目标对象是否是用户，是时，执行步骤S806，否时，执行步骤S807。

步骤S806：启动应用程序。

这里，在判断目标对象是用户的情况下，即目标对象的身份通过验证的时候，目标对象可启动应用程序。

步骤S807：抓取目标对象的脸部图像。

这里，在判断目标对象不是用户的情况下，采用电子设备的图像采集单元捕捉目标对象的脸部图像，并进行保存，用以后续进行报警等操作。

在本申请实施例中，通过使用ML分类引擎对目标对象的第一眼球追踪数据的特征参数进行分类，可得到更加精确的分类结果，能更准确的识别目标对象的身份信息，在目标对象不是用户的时候，可以获取目标对象的脸部图像，用以进行报警，能更好的维护电子设备的信息安全。

本申请实施例提供一种身份识别装置，图9为本申请实施例身份识别装置的结构示意图，如图9所示，所述装置900包括：第一获取模块901、筛选模块902、第一确定模块903，其中：

所述第一获取模块901，用于获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据；

所述筛选模块902，用于对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据；

所述第一确定模块903，用于如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

在上述装置中，所述装置还包括：

设定模块，用于根据接收到的设定指令，设定运动图像的运动方式；

第二确定模块，用于将所述运动图像的运动方式，作为所述特定方式；

在上述装置中，所述装置还包括：

显示模块，用于响应于接收到的启动指令，显示所述运动图像。

在上述装置中，所述装置还包括：

输出模块，用于输出提示信息，所述提示信息用于提示所述目标对象的眼球按照运动图像的运动方式进行运动；

第二获取模块，用于获取所述目标对象的眼球按照所述运动图像的运动方式运动的轨迹；

第三确定模块，用于将所述轨迹对应的坐标值，作为所述第一眼球追踪数据。

在上述装置中，所述筛选模块902，包括：

采样子模块，用于基于特定的采样周期，对所述第一眼球追踪数据进行采样，得到第三眼球追踪数据；

删除子模块，用于删除所述第三眼球追踪数据中大于特定频率的数据，得到所述第二眼球追踪数据。

在上述装置中，所述第一确定模块903，包括：

提取子模块，用于对所述第二眼球追踪数据进行特征提取，得到所述第二眼球追踪数据的特征参数；

识别子模块，用于根据所述特征参数，识别所述目标对象的身份信息；

确定子模块，用于如果所述目标对象的身份信息包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

在上述装置中，所述识别子模块，包括：

分类单元，用于对所述特征参数进行分类，得到分类结果；

识别单元，用于当所述分类结果满足特定的分类条件时，识别所述目标对象的身份信息。

在上述装置中，所述识别单元，包括：

第一确定子单元，用于确定所述特征参数对应的所述分类结果的类别数量；

第二确定子单元，用于当所述类别数量满足特定阈值时，确定所述目标对象的身份信息包含于身份信息库，以确定所述目标对象的身份信息能够启动所述运动图像对应的应用程序。

对应地，本申请实施例提供一种电子设备，图10为本申请实施例所述电子设备的组成结构示意图，如图10所示，所述电子设备1000至少包括：控制器1001和配置为存储可执行指令的存储介质1002，其中：

控制器1001配置为执行存储的可执行指令，所述可执行指令用于实现提供的信息处理方法。

需要说明的是，以上终端实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请终端实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

对应地，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令配置为执行本申请其他实施例提供的身份识别方法。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器等)执行本申请各个实施例所描述的方法。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、终端(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端上，使得在计算机或其他可编程终端上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种身份识别方法，所述方法包括：

获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据；

对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据；

如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

2.根据权利要求1所述的方法，在所述获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据之前，所述方法还包括：

根据接收到的设定指令，设定运动图像的运动方式；

将所述运动图像的运动方式，作为所述特定方式。

3.根据权利要求2所述的方法，在所述获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据之前，所述方法还包括：

响应于接收到的启动指令，显示所述运动图像；其中，所述启动指令用于启动所述运动图像对应的应用程序。

4.根据权利要求3所述的方法，在所述响应于接收到的启动指令，显示所述运动图像之后，所述方法还包括：

输出提示信息，所述提示信息用于提示所述目标对象的眼球按照运动图像的运动方式进行运动；

对应地，获取所述目标对象的眼球按照所述运动图像的运动方式运动的轨迹；

将所述轨迹对应的坐标值，作为所述第一眼球追踪数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据，包括：

基于特定的采样周期，对所述第一眼球追踪数据进行采样，得到第三眼球追踪数据；

删除所述第三眼球追踪数据中大于特定频率的数据，得到所述第二眼球追踪数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证，包括：

对所述第二眼球追踪数据进行特征提取，得到所述第二眼球追踪数据的特征参数；

根据所述特征参数，识别所述目标对象的身份信息；

如果所述目标对象的身份信息包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征参数，识别所述目标对象的身份信息，包括：

对所述特征参数进行分类，得到分类结果；

根据所述分类结果，确定所述目标对象的身份信息。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述如果所述目标对象的身份信息包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证，包括：

确定所述特征参数对应的所述分类结果的类别数量；

当所述类别数量满足特定阈值时，确定所述目标对象的身份信息包含于身份信息库，以确定所述目标对象的身份信息能够启动所述运动图像对应的应用程序。

9.一种身份识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标对象的眼球按照特定方式运动的第一眼球追踪数据；

筛选模块，用于对所述第一眼球追踪数据进行筛选，得到满足特定频率的第二眼球追踪数据；

第一确定模块，用于如果所述第二眼球追踪数据包含于身份信息库，确定所述目标对象的身份信息通过验证。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令配置为执行上述权利要求1至8任一项提供的身份识别方法。

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