CN112215141A - 一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息(航班动态信息和旅客订票信息)；从生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；根据当前业务场景获取对应的主题库(根据航班动态信息和旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，该比对数据集合至少包含待比对的生物识别特征值)；调用生物识别算法引擎，将生物识别特征值与待比对的生物识别特征值进行比对，以实现待识别旅客的识别。本申请利用民航电子客票领域的相关旅客订票数据和航班动态数据，对生物识别比对范围缩减，缩小生物特征识别范围，有效提高生物特征对比效率和准确率。
Description
技术领域
本发明涉及民航技术领域，更具体地说，涉及一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着人脸识别技术逐渐成熟，目前，全球多家航空公司及机场都进行了 IATA(国际航空运输协会，International Air Transport Association)的One ID 平台的建设，旨在使用单一生物识别标识，允许旅客在不出示纸质旅行证件的情况下，在机场各个环节快速办理手续。由于人脸识别技术的各项优势，目前各方主要基于人脸识别技术构建系统，未来可能会扩展到更多的生物识别方式，如虹膜识别、指纹识别、声纹识别等。
当前人脸识别在机场的应用主要分成两大类：1：1认证和1：N识别，而在1：N识别中又分为1：n(平时所说的小n)和1：N(平时所说的大N)，其中，在1：n的情况下(比如人脸登机)，一般是限定航班等范围，比对范围可以限制在1:300左右；但在1：N的的情况下(比如人脸值机)，N的范围可能会达到数万的范围。在这种情况下进行人脸识别比对，就会出现比对效率以及准确率不高的问题，由此可知，如何缩小比对范围成为系统是否准确高效的主要影响因素。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质，其目的在于：如何通过订票记录、航班动态等信息对比对范围进行缩减，缩小生物特征识别范围，从而提高生物特征对比效率和准确率。
本申请技术方案如下：
一种生物特征识别方法，包括：
获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息，所述筛选信息包括：航班动态信息和旅客订票信息；
从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；
根据所述当前业务场景获取对应的主题库，所述主题库为根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值；
调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。
优选的，所述比对数据集合的确定方法，包括：
获取当前已注册生物识别服务的旅客信息，构建第一数据集合；
获取当前机场或者当前航空公司对应的当天和第二天出行旅客的旅客信息，构建第二数据集合；
将所述第一数据集合与所述第二数据集合进行比较，取两个数据集合的交集，确定第三数据集合，所述第三数据集合包括当天和第二天出行旅客中已注册生物识别服务的旅客信息；
根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，所述航班动态信息包括航班起飞状态、航班返航状态或航班备降状态。
优选的，所述根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，具体为：
当所述航班动态信息为航班起飞状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第四数据集合，将所述第四数据集合中的旅客信息从所述第三数据集合中删除，得到对应的所述比对数据集合；
当所述航班动态信息为航班返航状态或航班备降状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第五数据集合，将所述第五数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
优选的，对所述第三数据集合进行调整，还包括：
根据预设条件确定对应的航班信息，依据所述航班信息获取对应的旅客信息，并将其确定为第六数据集合；
将所述第六数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
优选的，对所述第三数据集合进行调整，还包括：
获取所述待识别旅客的旅客属性，根据所述旅客属性确定所述当前业务场景，并将满足所述当前业务场景的旅客信息确定为第七数据集合；
将所述第六数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取交集，得到对应的所述比对数据集合。
一种生物特征识别装置，包括：
第一处理单元，用于获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息，所述筛选信息包括：航班动态信息和旅客订票信息；
第二处理单元，用于从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；
第三处理单元，用于根据所述当前业务场景获取对应的主题库，所述主题库为根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值；
第四处理单元，用于调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。
优选的，所述第三处理单元具体用于：
获取当前已注册生物识别服务的旅客信息，构建第一数据集合；
获取当前机场或者当前航空公司对应的当天和第二天出行旅客的旅客信息，构建第二数据集合；
将所述第一数据集合与所述第二数据集合进行比较，取两个数据集合的交集，确定第三数据集合，所述第三数据集合包括当天和第二天出行旅客中已注册生物识别服务的旅客信息；
根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，所述航班动态信息包括航班起飞状态、航班返航状态或航班备降状态。
优选的，所述第三处理单元具体用于：
当所述航班动态信息为航班起飞状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第四数据集合，将所述第四数据集合中的旅客信息从所述第三数据集合中删除，得到对应的所述比对数据集合；
当所述航班动态信息为航班返航状态或航班备降状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第五数据集合，将所述第五数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
一种电子设备，包括：处理器以及存储器，所述处理器以及存储器通过通信总线相连；其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器，用于存储程序，所述程序用于实现如上述所述的生物特征识别方法。
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用于执行如上述所述的生物特征识别方法。
本申请提供一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息(航班动态信息和旅客订票信息)；从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；根据所述当前业务场景获取对应的主题库(根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值)；调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。本申请利用民航电子客票领域的相关旅客订票数据和航班动态数据，对生物识别比对范围缩减，缩小生物特征识别范围，有效提高生物特征对比效率和准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
图1为本申请实施例提供的一种生物特征识别方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的旅客信息获取过程示意图；
图3为本申请实施例提供的比对数据集合的确定方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种生物特征识别装置结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
需要说明的是，生物特征识别技术经过几十年的发展，取得了突飞猛进的进步，目前已经在许多领域中得到应用，并起到了举足轻重的作用，例如：人脸识别技术、虹膜识别技术、指纹识别技术等。在国内外各地机场陆续应用人脸识别技术，新加坡樟宜国际机场、英国希斯罗国际机场、法国戴高乐国际机场等都在安检等环节配置了摄像头以便通过人脸识别技术为旅客提供更加便捷的服务，主要包括人脸值机、人脸登机、人脸安检验证等。
本申请提供一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质，其发明目的在于：如何充分利用民航电子客票领域的相关订票记录、航班动态等信息对生物特征识别比对范围进行缩减，缩小生物特征识别范围，从而提高生物特征对比效率和准确率。
下面将参照附图更详细地描述本发明公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本发明公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本发明公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明公开的保护范围。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本发明公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本发明公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
结合上述航空安检系统，对本申请实施例提供的一种生物特征识别方法进行详细说明，具体请参见图1。图1为本申请实施例提供的一种生物特征识别方法流程图。
如图1所示，该方法具体可以包括如下步骤：
S101、获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息，所述筛选信息包括：航班动态信息和旅客订票信息。
本申请实施例，主要由面向终端用户的业务系统负责提供生物识别信息和注册信息录入入口，例如：安检系统、值机系统、手机APP或者小程序等。本申请实施例从此类系统采集所需的信息，具体包括：旅客的姓名、性别、证件号、证件类型、人脸照片等生物识别信息以及授权信息等。上述筛选信息主要指航班动态信息和旅客订票记录信息。
S102、从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景。
本申请实施例，对步骤S102中获取的待识别旅客的生物识别信息进行处理，从中提取生物识别特征值。需要说明的是，系统可以根据待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景，当前业务场景可以包括：安检场景、值机场景和登机场景。
S103、根据所述当前业务场景获取对应的主题库，所述主题库为根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值。
需要说明的是，本申请实施例可以根据机场、航空公司、订票记录、航班号/航班日期、时间段、旅客属性等多个维度进行筛选，根据当前业务场景获取对应的主题库。
例如：登机业务场景下，可以根据航班号和航班日期确定唯一航班，可以设置为独立的主题库。而值机或安检等业务场景下，由于办理业务时不能确定旅客范围，可以设置为另一类主题库。
S104、调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。
本申请实施例，对步骤S103中根据当前业务场景获取对应的主题库，确定对应的比对数据集合，调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别，从而找到最相似的旅客。
本申请实施例提供的生物特征识别方法，通过获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息(航班动态信息和旅客订票信息)；从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的当前业务场景信息确定当前业务场景；根据所述当前业务场景获取对应的主题库(根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值)；调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。本申请实施例利用民航电子客票领域的相关旅客订票数据和航班动态数据，对生物识别比对范围缩减，缩小生物特征识别范围，有效提高生物特征对比效率和准确率。
本申请实施例中，为了能够实现旅客识别，需要旅客预先通过安检系统、值机系统、手机APP或者小程序等进行用户注册，注册时，需要用户递交生物识别信息(人脸图片、指纹图片或虹膜数据等)、旅客信息(旅客的姓名、性别、证件号、证件类型)以及授权信息。具体的，如图2所示，为旅客信息获取过程示意图，主要包括数据获取、数据处理和数据存储，从图2上可以看出，数据采集主要包括采集生物识别信息和采集筛选数据；数据处理主要是在接收到筛选信息(包括航班动态信息、新的订票信息等)后通过数据筛选模块，进行筛选信息的处理和生物识别信息的处理，进而得到筛选信息和生物识别信息，提取生物识别特征值；数据存储用户存储数据处理得到的筛选信息和生物识别信息。
在此，需要说明的是，上述数据存储包括：结构化存储、非结构化存储和缓存存储，其中，结构化存储负责村粗旅客证件信息、特征值信息和授权信息；非结构化存储负责保存图片(生物识别信息)等信息；缓存负责提前将数据库中数据加载到内存，提高访问速度。
如图3所示，上述所述比对数据集合的确定方法，具体包括如下步骤：
S301：获取当前已注册生物识别服务的旅客信息，构建第一数据集合。
以人脸识别为例，旅客注册时需要拍摄面部照片，并且提供该面部照片在哪些场景(安检、值机、登机等)可以使用的授权信息。本申请实施例中，假设当前已注册生物识别服务的旅客信息，构建第一数据集合，设该集合为A。
S302：获取当前机场或者当前航空公司对应的当天和第二天出行旅客的旅客信息，构建第二数据集合。
根据面向机场或者面向航空公司的系统不同，可以确定当前机场或者当前航空公司的编码，从而可以获得当前机场或者当前航空公司对应的当天和第二天购票旅客信息，以此旅客信息构建第二数据集合，假设该集合为B。
S303：将所述第一数据集合与所述第二数据集合进行比较，取两个数据集合的交集，确定第三数据集合，所述第三数据集合包括当天和第二天出行旅客中已注册生物识别服务的旅客信息。
将第一数据集合A与第二数据集合B进行比较，通过求第一数据集合A 和第二数据集合B的交集，获得新的第三数据集合C(C＝A∩B)，在此，需要说明的是，第三数据集合C表示既满足第一数据集合A又满足第二数据集合B的旅客信息，也就是当天或者第二天购票旅客，并且注册了人脸识别的旅客。
S304：根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，所述航班动态信息包括航班起飞状态、航班返航状态或航班备降状态。
具体的，上述所述根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，具体为：
当所述航班动态信息为航班起飞状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第四数据集合，将所述第四数据集合中的旅客信息从所述第三数据集合中删除，得到对应的所述比对数据集合。
在航班动态信息为航班起飞状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第四数据集合，假设该集合为D，则将第四数据集合D中的旅客信息从第三数据集合C中删除，得到对应的比对数据集合E。
当所述航班动态信息为航班返航状态或航班备降状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第五数据集合，将所述第五数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
在航班动态信息为为航班返航状态或航班备降状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第五数据集合，假设该集合为D’，将第五数据集合 D’中的旅客信息与第三数据集合C取并集，得到对应的比对数据集合E。
在此进一步说明的是，根据航班起飞、返航、备降等状态对集合C进行调整，如果是航班起飞，假设对应旅客集合为D，如果是返航、备降，假设对应旅客集合为D’。则比对数据集合分别可以是E＝C-D或E＝C∪D’。
可选的，为了进一步的对所述第三数据集合进行调整，还可以包括：
根据预设条件确定对应的航班信息，依据所述航班信息获取对应的旅客信息，并将其确定为第六数据集合。
将所述第六数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
例如，如果是登机主题库，可以不根据时间缩减；而如果是其他主题库时，还可以根据机场规模集合时间段对第三数据集合进行进一步的缩减。
可选的，为了进一步的对所述第三数据集合进行调整，还可以包括：
获取所述待识别旅客的旅客属性，根据所述旅客属性确定所述当前业务场景，并将满足所述当前业务场景的旅客信息确定为第七数据集合。
将所述第六数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取交集，得到对应的所述比对数据集合。
在本申请实施例中，在专属业务场景，可以根据旅客属性进行缩减，例如：针对轮椅预约等特定场景，可以根据旅客属性进一步缩小比对范围。假设办理业务的为轮椅旅客或者是轮椅旅客的同行人。
针对本申请提供的生物特征识别方法，下面以实际示例对具体实施方式做解释说明。以下假设在某机场X对旅客提供人脸识别服务，假设该机场已有注册人脸数据包括500万张，每天出港旅客3万人。
步骤1：数据获取，经过长时间的数据采集，积累了500万张旅客注册人脸照片，记作第一数据集合A。
步骤2：筛选数据，具体包括如下：
步骤2.1：根据订票记录加载已注册旅客信息。凌晨2点，系统获取到当天出行和第二天出行旅客订票信息。假设有6万人，记作第二数据集合B，将这6 万人与注册人脸照片的500万旅客做比较，取交集，假设获取到3万人的集合，记作第三数据集合C。
步骤2.2：根据航班动态缩减比对范围，具体的，假设当前时间上午十点整，有70架航班已经起飞，70架航班对应旅客集合为1万人，记作第四数据集合D，则从第三数据集合C中的3万减去这1万人，假入只有5000人在第三数据集合C中，则得到的第四数据集合D为2.5万人。
步骤2.4：准备主题比对库。
本申请实施例中，以安检业务场景为例，准备安检主题缓存库，则缓存库中有2.5万人。
步骤2.5：进一步的，可以根据时间缩减比对范围(可选)。
具体的，假设95％的旅客提前到达机场办理安检的时间不超过3小时，由于假设当前是上午10点整，所以95％的旅客即将乘坐的飞机会在下午一点前起飞。根据计划起飞时间获得下午一点前要起飞的航班以及对应的旅客信息。将第四数据集合D和该集合做并集，得到比对数据集合(假设为5000名旅客)。
步骤2.6：进一步的，还可以根据旅客属性缩减比对范围(可选)。
具体的，针对轮椅预约等特定场景，可以根据旅客属性进一步缩小比对范围。假设办理业务的为轮椅旅客或者是轮椅旅客的同行人，或者未成年单独乘机办理业务等。
步骤3：提供人脸识别服务。旅客办理业务时，进行现场拍照，然后用当前旅客照片对应的特征值和5000个备选旅客的特征值比对，判断出当前旅客的身份。
根据上面的分析，已经将一个1：3万的比对缩减为1：5000的比对，因此，本申请实施例提供的生物特征识别方法极大地提高了生物识别比对效率和准确率。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。
应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机 (例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
图4为本申请实施例提供的一种生物特征识别装置结构示意图。
如图4所示，该装置具体包括：
第一处理单元401，用于获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息，所述筛选信息包括：航班动态信息和旅客订票信息；
第二处理单元402，用于从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；
第三处理单元403，用于根据所述当前业务场景获取对应的主题库，所述主题库为根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值；
第四处理单元404，用于调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。
优选的，所述第三处理单元403具体用于：
获取当前已注册生物识别服务的旅客信息，构建第一数据集合；
获取当前机场或者当前航空公司对应的当天和第二天出行旅客的旅客信息，构建第二数据集合；
将所述第一数据集合与所述第二数据集合进行比较，取两个数据集合的交集，确定第三数据集合，所述第三数据集合包括当天和第二天出行旅客中已注册生物识别服务的旅客信息；
根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，所述航班动态信息包括航班起飞状态、航班返航状态或航班备降状态。
优选的，所述第三处理单元403具体用于：
当所述航班动态信息为航班起飞状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第四数据集合，将所述第四数据集合中的旅客信息从所述第三数据集合中删除，得到对应的所述比对数据集合；
当所述航班动态信息为航班返航状态或航班备降状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第五数据集合，将所述第五数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
优选的，所述第三处理单元403具体还用于：
根据预设条件确定对应的航班信息，依据所述航班信息获取对应的旅客信息，并将其确定为第六数据集合；
将所述第六数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
优选的，所述第三处理单元403具体还用于：
获取所述待识别旅客的旅客属性，根据所述旅客属性确定所述当前业务场景，并将满足所述当前业务场景的旅客信息确定为第七数据集合；
将所述第六数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取交集，得到对应的所述比对数据集合。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
本申请实施例还提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储器，所述处理器以及存储器通过通信总线相连；其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器，用于存储程序，该程序用于实现生物特征识别方法。
下面参考图5其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备8的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP (便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置506加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备5操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备5与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备5，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置506被安装，或者从 ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
更进一步的，本申请实施例还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用于执行生物特征识别方法。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器 (CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
根据本公开的一个或多个实施例，【如图1所示的示例】提供了一种生物特征识别方法，包括：
获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息，所述筛选信息包括：航班动态信息和旅客订票信息；
从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；
根据所述当前业务场景获取对应的主题库，所述主题库为根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值；
调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。
根据本公开的一个或多个实施例，【如图4所示的示例】提供了一种生物特征识别装置，包括：
第一处理单元，用于获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息，所述筛选信息包括：航班动态信息和旅客订票信息；
第二处理单元，用于从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；
第三处理单元，用于根据所述当前业务场景获取对应的主题库，所述主题库为根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值；
第四处理单元，用于调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种生物特征识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息，所述筛选信息包括：航班动态信息和旅客订票信息；
从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；
根据所述当前业务场景获取对应的主题库，所述主题库为根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值；
调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比对数据集合的确定方法，包括：
获取当前已注册生物识别服务的旅客信息，构建第一数据集合；
获取当前机场或者当前航空公司对应的当天和第二天出行旅客的旅客信息，构建第二数据集合；
将所述第一数据集合与所述第二数据集合进行比较，取两个数据集合的交集，确定第三数据集合，所述第三数据集合包括当天和第二天出行旅客中已注册生物识别服务的旅客信息；
根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，所述航班动态信息包括航班起飞状态、航班返航状态或航班备降状态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，具体为：
当所述航班动态信息为航班起飞状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第四数据集合，将所述第四数据集合中的旅客信息从所述第三数据集合中删除，得到对应的所述比对数据集合；
当所述航班动态信息为航班返航状态或航班备降状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第五数据集合，将所述第五数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，对所述第三数据集合进行调整，还包括：
根据预设条件确定对应的航班信息，依据所述航班信息获取对应的旅客信息，并将其确定为第六数据集合；
将所述第六数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，对所述第三数据集合进行调整，还包括：
获取所述待识别旅客的旅客属性，根据所述旅客属性确定所述当前业务场景，并将满足所述当前业务场景的旅客信息确定为第七数据集合；
将所述第六数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取交集，得到对应的所述比对数据集合。
6.一种生物特征识别装置，其特征在于，包括：
第一处理单元，用于获取待识别旅客的生物识别信息和筛选信息，所述筛选信息包括：航班动态信息和旅客订票信息；
第二处理单元，用于从所述生物识别信息中提取生物识别特征值，并依据所述待识别旅客的业务场景信息确定当前业务场景；
第三处理单元，用于根据所述当前业务场景获取对应的主题库，所述主题库为根据所述航班动态信息和所述旅客订票信息进行比对范围缩小确定的比对数据集合，所述比对数据集合中至少包含待比对的生物识别特征值；
第四处理单元，用于调用生物识别算法引擎，将所述生物识别特征值与所述待比对的生物识别特征值进行比对，以实现所述待识别旅客的识别。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第三处理单元具体用于：
获取当前已注册生物识别服务的旅客信息，构建第一数据集合；
获取当前机场或者当前航空公司对应的当天和第二天出行旅客的旅客信息，构建第二数据集合；
将所述第一数据集合与所述第二数据集合进行比较，取两个数据集合的交集，确定第三数据集合，所述第三数据集合包括当天和第二天出行旅客中已注册生物识别服务的旅客信息；
根据所述航班动态信息对所述第三数据集合进行调整，得到对应的所述比对数据集合，所述航班动态信息包括航班起飞状态、航班返航状态或航班备降状态。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三处理单元具体用于：
当所述航班动态信息为航班起飞状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第四数据集合，将所述第四数据集合中的旅客信息从所述第三数据集合中删除，得到对应的所述比对数据集合；
当所述航班动态信息为航班返航状态或航班备降状态时，获取对应航班上的旅客信息，将其确定为第五数据集合，将所述第五数据集合中的旅客信息与所述第三数据集合取并集，得到对应的所述比对数据集合。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器以及存储器，所述处理器以及存储器通过通信总线相连；其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器，用于存储程序，所述程序用于实现如权利要求1-5任意一项所述的生物特征识别方法。
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用于执行权利要求1-5任意一项所述的生物特征识别方法。
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