CN204680025U - 生物识别系统 - Google Patents

Abstract

一种生物识别系统，包括：服务器以及与其耦接的嵌入式硬件计算器，其中：所述服务器，适于将预设的认证模板数据分配至所述嵌入式硬件计算器，接收用户输入的生物识别请求，生成对应的认证指令，并将所述认证指令中的待认证生物数据下发到所述嵌入式计算器；以及接收所述嵌入式计算器发送的计算结果，对所述计算结果进行处理；所述嵌入式硬件计算器，适于并行对所述认证指令中包含的待认证生物数据与所述认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器。采用所述生物识别系统，可以有效地提高对大数据量的生物认证系统的稳定性，减少能源消耗。

Description

生物识别系统

技术领域

本实用新型涉及计算机数据处理领域，尤其涉及一种生物识别系统。

背景技术

在日常应用中，生物识别技术在安全领域的应用日益广泛。生物识别技术中的指纹识别、人脸识别等技术在金融、个人设备以及安防领域有着广泛的应用。

由于生物识别技术的运算量较大，往往只能实现对小规模人群的有效识别。然而，在实际应用中，通常需要对大规模人群进行识别。

现有的具备大数据量处理的生物识别系统，通常采用主服务器与多台个人电脑(PC)组合的方式，多台PC为子节点，主服务器依次向多个子节点发送待处理数据，子节点并行的对待处理数据进行处理，并将处理结果反馈至主服务器，主服务器根据所有子节点反馈的处理结果来获取认证结果。

然而，现有的对大数据量进行处理的生物识别系统，稳定性差，且能源消耗大。

实用新型内容

本实用新型实施例解决的问题是提高对大数据量的生物识别系统的稳定性，减少能源消耗。

为解决上述问题，本实用新型实施例提供了一种生物识别系统，包括：服务器以及与其耦接的嵌入式硬件计算器，其中：

所述服务器，适于将预设的认证模板数据分配至所述嵌入式硬件计算器，接收用户输入的生物识别请求，生成对应的认证指令，并将所述认证指令中的待认证生物数据下发到所述嵌入式计算器；以及接收所述嵌入式计算器发送的计算结果，对所述计算结果进行处理；

所述嵌入式硬件计算器，适于并行对所述认证指令中包含的待认证生物数据与所述认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器。

可选的，所述嵌入式硬件计算器包括：微处理器以及可编程器件，其中：

所述可编程器件包括多个子计算器，适于并行地根据所述待认证生物数据对接收到的认证模板数据进行筛选，并将筛选出的认证模板数据并发送至所述微处理器；

所述微处理器，适于将所述待认证生物数据与所述筛选出的认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器。

可选的，所述服务器，适于监测所述多个子计算器，当监测到所述多个子计算器中存在发生故障的子计算器时，将出现故障的子计算器对应的认证模板数据下发至空闲的子计算器。

可选的，所述可编程器件为FPGA，所述微处理器为ARM处理器。

可选的，所述生物识别请求包括以下至少一种：指纹识别请求、人脸识别请求和虹膜识别请求。

与现有技术相比，本实用新型实施例的技术方案具有以下优点：

通过嵌入式硬件计算器并行地对认证指令中的待认证生物数据与预设的认证模板数据进行比对计算，功耗相比PC的功耗低，且嵌入式系统的稳定性优于PC操作系统的稳定性，因此可以提高生物认证系统的稳定性，降低功耗。

进一步，在进行生物识别时，实时监测子计算器的工作状态，在监测到其中存在出现故障的子计算器时，将出现故障的子计算器上的认证模板数据下发至空闲的子计算器，通过空闲的子计算器对认证模板数据进行运算，可以避免由于系统故障导致数据出错，因而可以提高识别系统的稳定性，以及认证结果的完整性。

附图说明

图1是本实用新型实施例中的一种生物识别系统的系统架构示意图；

图2是本实用新型实施例中的一种生物识别系统的结构示意图。

具体实施方式

现有的具备大数据量处理的生物识别系统，通常采用主服务器与多台个人电脑(PC)组合的方式，多台PC为子节点，主服务器依次向多个子节点发送待处理数据，子节点并行的对待处理数据进行处理，并将处理结果反馈至主服务器，主服务器根据所有子节点反馈的处理结果来获取认证结果。然而，现有的对大数据量进行处理的生物识别系统，稳定性差，且能源消耗大。

在本实用新型实施例中，通过嵌入式硬件计算器并行地对认证指令中的待认证生物数据与预设的认证模板数据进行比对计算，功耗相比PC的功耗低，且嵌入式系统的稳定性优于PC操作系统的稳定性，因此可以提高生物认证系统的稳定性，降低功耗。

为使本实用新型实施例的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本实用新型的具体实施例做详细的说明。

参照图1，给出了本实用新型实施例中的一种生物识别系统的结构示意图，包括：应用接入单元101、数据逻辑管理单元102、任务调度单元103以及嵌入式硬件计算器104。

在具体实施中，应用接入单元101，可以包括面向用户的接口，以接收用户输入的生物识别请求，即用户可以通过应用接入单元101向生物识别系统的服务器输入生物识别请求。例如，通过应用接入单元101向生物识别系统的服务器输入指纹识别请求。应用接入单元101在接收到用户输入的生物识别请求后，可以将生物识别请求发送至数据逻辑管理单元102。

在具体实施中，数据逻辑管理单元102可以通过预先定义的识别请求接口与应用接入单元101耦接，来接收应用接入单元101发送的生物识别请求。数据逻辑管理单元102还可以通过预先定义的数据管理接口与应用接入单元101进行通信，从而使得应用接入单元101可以实现数据管理以及身份认证等功能。

在具体实施中，可以预先根据典型的应用场景制定数据存储逻辑和业务逻辑，并将制定的数据存储逻辑以及业务逻辑保存在数据逻辑管理单元102中。典型的应用场景可以为日常所见的生物识别应用场景，例如指纹识别场景、人脸识别场景、虹膜识别场景等。在接收到应用接入单元101转发的生物识别请求后，根据生物识别请求的类型，数据逻辑管理单元102获取相对应的数据存储逻辑以及业务逻辑，并对业务逻辑进行处理。

例如，预先根据指纹识别应用，制定与指纹识别对应的数据存储逻辑和业务逻辑。在接收到应用接入单元101转发的指纹识别请求时，数据逻辑管理单元102对指纹识别对应的数据存储逻辑和业务逻辑进行处理。

在本实用新型实施例中，业务逻辑可以包括：判断哪个用户的什么系统需要认证、认证的人群是否有范围限制等。数据逻辑管理单元102对数据业务逻辑进行处理后，即可生成相对应的认证指令，并将认证指令下发至任务调度单元103。

制定的数据存储逻辑可以为：在数据逻辑管理单元102中设置基础数据库，在基础数据库中存储基础数据。基础数据可以包括特征数据、图像数据、用户关联数据等，不同的生物识别类型所对应的基础数据可以不同。

在本实用新型一实施例中，以指纹识别为例，指纹识别对应的基础数据包括：指纹特征数据、指纹图像数据、用户关联数据、应用系统权限数据等。基础数据库还可以包括其他类型的数据，可以根据实际的应用场景进行设定。

在具体实施中，在生物识别系统初始化完成后，任务调度单元103可以将预设存储器中的认证模板数据按照预设的规则分配给嵌入式硬件计算器104。认证模板数据可以包括指纹模板数据、人脸模板数据以及虹膜模板数据中的任一种或多种。

在本实用新型实施例中，嵌入式硬件计算器104可以包括微处理器以及可编程器件，其中，可编程器件可以包括多个子计算器。在生物识别系统初始化完成后，任务调度单元103将认证模板数据按照预设规则分配给嵌入式硬件计算器104中的部分子计算器，使得相应的子计算器将待认证生物数据与分配的认证模板数据进行比对计算。

可以根据认证模板数据的类型将认证模板数据分配给子计算器，也可以根据认证模板数据的编号将认证模板数据分配给子计算器。在本实用新型一实施例中，将指纹模板数据分配给子计算器1～n，将人脸识别模板数据分配给子计算器n+1～2n。在接收到的认证指令为指纹识别指令时，将待识别的指纹数据下发至子计算器1～n进行比对计算。在接收到的认证指令为人脸识别指令时，将待识别的人脸数据下发至子计算器n+1～2n进行比对计算。

也可以根据认证模板数据的编号顺序，将认证模板数据依次分配到对应的子计算器。例如，将编号1～m的认证模板数据分配给子计算器1，将编号m+1～2m的认证模板数据分配给子计算器2等等。还可以根据其他的规则进行认证模板数据的分配，此处不做赘述。

在本实用新型实施例中，多个子计算器在接收到任务调度单元103分配的认证模板数据以及下发的待认证生物数据后，可以并行地对待认证数据和认证模板数据进行比对计算，并将比对计算的结果反馈至任务调度单元103。

在实际应用中，在多个子计算器对待认证生物数据与认证模板数据进行运算时，可能会出现其中的一个或多个子计算器出现故障的可能性。在子计算器出现故障时，将无法获取比对计算结果，导致任务调度单元103获取到的最终的比对计算结果不完整，甚至会出现生物识别系统无法稳定运行的情况发生。

为避免上述情况的发生，在本实用新型实施例中，任务调度单元103可以实时地监测当前处于数据运算工作状态的子计算器。在监测到存在发生故障的子计算器时，将分配给出现故障的子计算器上的认证模板数据分配给其他当前处于空闲状态的子计算器，利用当前空闲的子计算器对待认证数据与认证模板数据进行比对计算，并接收比对计算结果，从而可以确保接收到的比对计算结果的完整性以及生物识别系统的稳定性。

例如，任务调度单元103检测到子计算器3发生故障，当前存在空闲子计算器K，则将分配给子计算器3的认证模板数据发送至子计算器K，通过子计算器K将待认证生物数据与认证模板数据进行比对计算，并接收子计算器K发送的比对计算结果。

在实际应用中，存在分配到每个子计算器的认证模板数据量较大的情况。此时，若直接将待认证数据与分配的认证模板数据进行比对计算，计算量较大，效率低下。

为解决上述问题，在本实用新型实施例中，子计算器可以先根据待认证数据对分配的认证模板数据进行筛选，筛选出部分符合规则的认证模板数据，并将筛选出的认证模板数据发送至微处理器。微处理器将待认证数据与筛选出的认证模板数据进行比对计算，从而可以减少微处理器的计算量，提高识别效率。

例如，待认证数据为待认证指纹数据，认证模板数据为指纹模板数据。对待认证指纹进行特征向量杆计算，得到待认证指纹对应的特征向量杆计算结果；对分配的每一个指纹模板依次进行特征向量杆计算，得到指纹模板对应的特征向量杆计算结果。对待认证指纹对应的特征向量杆计算结果与指纹模板对应的指纹向量杆计算结果进行相似度计算，选取相似度值大于预设值的指纹模板作为筛选出的指纹模板，并发送至微处理器。微处理器再对筛选出的指纹模板，与待认证的指纹进行比对计算，从而获取计算结果，并将计算结果反馈至任务调度单元103。

因此，通过对分配的认证模板数据进行筛选，可以有效减少微处理器进行比对计算所需的计算量，因此可以提高认证的效率。

在本实用新型实施例中，可编程器件可以为现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)，微处理器可以为ARM处理器。

在本实用新型实施例中，嵌入式硬件计算器104可以以嵌入式Linux为操作系统，通过多进程或多线程实现认证模板数据的装载、待识别生物数据与认证模板数据的计算等操作。

在具体实施中，任务调度单元103在接收到嵌入式硬件处理器发送的比对计算结果后，可以将比对计算结果发送至数据逻辑管理单元102。数据逻辑管理单元102对比对计算进行处理，并将处理结果发送至应用接入单元101，从而使得用户可以获知最终的识别结果。例如，通过在服务器的显示器的方式，将识别结果向用户展示。

在本实用新型实施例中，数据逻辑管理单元102对比对结果进行处理后，可以获取比对计算结果对应的人员编号、姓名、身份证编码、角色信息等。例如，当前生物识别系统进行指纹识别操作，嵌入式硬件计算器104的比对计算结果为当前存在与待认证指纹相同的指纹模板数据。数据逻辑管理单元102对与待认证指纹相同的指纹模板数据进行处理，例如，通过查找表的方式，即可获知当前指纹模板数据对应的人员编号、姓名、身份认证编码、角色信息等。

下面以指纹识别为例，对本实用新型实施例提供的生物识别系统的工作流程进行说明。

用户通过应用接入单元101向服务器输入指纹识别请求。应用接入单元101将指纹识别请求转发至数据逻辑管理单元102。数据逻辑管理单元102对指纹识别请求进行处理，生成指纹认证指令并发送至任务调度单元103。

任务调度单元103在系统初始化完成时，将指纹模板数据按照预设规则分配到子计算器1～n中。在接收到指纹认证指令时，将指纹认证指令中的待认证指纹数据发送至ARM处理器以及子计算器1～n。

子计算器1～n并行地对待认证生物数据与各自对应的指纹模板数据进行特征相似度计算，筛选出相似度大于预设值的指纹模板数据并发送至ARM处理器。ARM处理器接收子计算器1～n发送的筛选结果，将待认证指纹数据与筛选出的指纹模板数据进行精确比对，获知的比对结果为存在与待认证指纹相同的指纹模板，并将比对结果发送至任务调度单元103。

任务调度单元103将比对结果转发至数据逻辑管理单元102。数据逻辑管理单元102对比对结果进行处理，得到待认证指纹数据对应的人员编号为“101010”，姓名为“张三”，身份证编号为“XXXXXXX”，角色信息为“前台服务人员”。数据逻辑管理单元102将上述信息发送至应用接入单元101。应用接入单元101与服务器的显示器耦接，因此可以将上述信息在显示器上展示，从而使得用户可以获取最终的识别结果。

由此可见，通过嵌入式硬件计算器并行地对认证指令中的待认证生物数据与预设的认证模板数据进行比对计算，功耗相比PC的功耗低，且嵌入式系统的稳定性优于PC操作系统的稳定性，因此可以提高生物认证系统的稳定性，降低功耗。

本实用新型实施例还提供了一种生物识别系统，参照图2，包括：服务器201以及与其耦接的嵌入式硬件计算器202，其中：

所述服务器201，适于将预设的认证模板数据分配至所述嵌入式硬件计算器202，接收用户输入的生物识别请求，生成对应的认证指令，并将所述认证指令中的待认证生物数据下发到所述嵌入式计算器；以及接收所述嵌入式计算器发送的计算结果，对所述计算结果进行处理；

所述嵌入式硬件计算器202，适于并行对所述认证指令中包含的待认证生物数据与所述认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器201。

在具体实施中，所述嵌入式硬件计算器202可以包括：微处理器2021以及可编程器件2022，其中：

所述可编程器件2022可以包括多个子计算器，适于并行地根据所述待认证生物数据对接收到的认证模板数据进行筛选，并将筛选出的认证模板数据并发送至所述微处理器2021；

所述微处理器2021，适于将所述待认证生物数据与所述筛选出的认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器202。

在具体实施中，所述服务器201，适于监测所述多个子计算器，当监测到所述多个子计算器中存在发生故障的子计算器时，将出现故障的子计算器对应的认证模板数据下发至空闲的子计算器。

在具体实施中，所述可编程器件2022可以为FPGA，所述微处理器2021可以为ARM处理器。

在具体实施中，所述生物识别请求可以包括以下至少一种：指纹识别请求、人脸识别请求和虹膜识别请求。

虽然本实用新型披露如上，但本实用新型并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本实用新型的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本实用新型的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (5)

1.一种生物识别系统，其特征在于，包括：服务器以及与其耦接的嵌入式硬件计算器，其中：

所述服务器，适于将预设的认证模板数据分配至所述嵌入式硬件计算器，接收用户输入的生物识别请求，生成对应的认证指令，并将所述认证指令中的待认证生物数据下发到所述嵌入式计算器；以及接收所述嵌入式计算器发送的计算结果，对所述计算结果进行处理；

所述嵌入式硬件计算器，适于并行对所述认证指令中包含的待认证生物数据与所述认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器。

2.如权利要求1所述的生物识别系统，其特征在于，所述嵌入式硬件计算器包括：微处理器以及可编程器件，其中：

所述可编程器件包括多个子计算器，适于并行地根据所述待认证生物数据对接收到的认证模板数据进行筛选，并将筛选出的认证模板数据并发送至所述微处理器；

所述微处理器，适于将所述待认证生物数据与所述筛选出的认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器。

3.如权利要求2所述的生物识别系统，其特征在于，所述服务器，适于监测所述多个子计算器，当监测到所述多个子计算器中存在发生故障的子计算器时，将出现故障的子计算器对应的认证模板数据下发至空闲的子计算器。

4.如权利要求2所述的生物识别系统，其特征在于，所述可编程器件为FPGA，所述微处理器为ARM处理器。

5.如权利要求1所述的生物识别系统，其特征在于，所述生物识别请求包括以下至少一种：指纹识别请求、人脸识别请求和虹膜识别请求。