RU2589344C2 - Способ, устройство и система аутентификации на основе биологических характеристик - Google Patents

Способ, устройство и система аутентификации на основе биологических характеристик Download PDF

Info

Publication number
RU2589344C2
RU2589344C2 RU2014141345/08A RU2014141345A RU2589344C2 RU 2589344 C2 RU2589344 C2 RU 2589344C2 RU 2014141345/08 A RU2014141345/08 A RU 2014141345/08A RU 2014141345 A RU2014141345 A RU 2014141345A RU 2589344 C2 RU2589344 C2 RU 2589344C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
biometric
client device
authenticated
user
image
Prior art date
Application number
RU2014141345/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014141345A (ru
Inventor
Цзе ХОУ
Пэнфэй СЮН
Хайлун ЛЮ
Бо ЧЭНЬ
Original Assignee
Тенсент Текнолоджи (Шэньчжэнь) Компани Лимитед
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 Тенсент Текнолоджи (Шэньчжэнь) Компани Лимитед filed Critical Тенсент Текнолоджи (Шэньчжэнь) Компани Лимитед
Publication of RU2014141345A publication Critical patent/RU2014141345A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2589344C2 publication Critical patent/RU2589344C2/ru

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
    • G06V10/95—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding structured as a network, e.g. client-server architectures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/50—Maintenance of biometric data or enrolment thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0861—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using biometrical features, e.g. fingerprint, retina-scan
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
    • H04L9/3226—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials using a predetermined code, e.g. password, passphrase or PIN
    • H04L9/3231—Biological data, e.g. fingerprint, voice or retina
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
    • H04W12/06—Authentication
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0876—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities based on the identity of the terminal or configuration, e.g. MAC address, hardware or software configuration or device fingerprint
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/04—Protocols for data compression, e.g. ROHC

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

Изобретение относится к технологиям аутентификации на основе биологических характеристик. Техническим результатом является снижение сложности клиентского устройства, за счет реализации выделения характерных признаков биометрического изображения на облачном сервере. Предложен способ биометрической аутентификации. Способ включает в себя этап, на котором принимают облачным сервером подлежащее регистрации биометрическое изображение, идентификатор (ID) клиентского устройства и первый пользовательский ID, переданные от клиентского устройства. Далее, посредством облачного сервера, осуществляют выделение характерных признаков на подлежащем регистрации биометрическом изображении для получения биометрического шаблона. Сохраняют облачным сервером взаимосвязь, ассоциированную с биометрическим шаблоном ID клиентского устройства и первым пользовательским ID для завершения регистрации пользователя. 5 н. и 6 з.п. ф-лы, 18 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
[0001] Настоящее изобретение относится к области вычислительной техники, в частности, к способу, устройству и системе биометрической аутентификации.
Уровень техники
[0002] Технология биометрического распознавания может быть определена как идентификация личности с использованием физиологических или поведенческих особенностей человека. В современную информационную эпоху точная идентификация личности и обеспечение безопасности информации стали крайне важной социальной задачей, требующей повышенного внимания. Традиционные способы аутентификации личности допускают высокую вероятность фальсификации и потерь данных, ввиду чего они все меньше удовлетворяют потребностям общества. В настоящее время наиболее безопасным и удобным решением является технология биометрического распознавания, которая может быть простой и быстрой. Кроме того, аутентификация личности с использованием технологии биометрического распознавания может быть чрезвычайно безопасной, надежной и точной.
[0003] В настоящее время технология биометрического распознавания может, преимущественно, включать в себя распознавание человеческого лица, распознавание отпечатков пальцев, распознавание радужной оболочки глаза и т.д. Если взять для примера распознавание лица, то в настоящее время существует множество сервисов аутентификации на основе распознавания лица. Примером может служить сервис проверки присутствия на основе таких аппаратных средств, как устройство проверки присутствия, локально обеспечивающее получение и сопоставление данных о человеческом лице, и реализующие функции проверки присутствия и контроля доступа на основе данных о человеческом лице, например, устройства проверки присутствия на основе распознавания лиц в некоторых компаниях. Другим примером может служить сервис входа в систему на основе компьютера и мобильного терминала, например, загрузка после верификации лица пользователя на некоторых ноутбуках, а также разблокирование устройства после верификации лица на некоторых смартфонах.
Раскрытие изобретения
[0004] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают способ биометрической аутентификации, а также устройство и систему, использующие такой способ. Ниже раскрыта сущность технического решения согласно вариантам осуществления настоящего изобретения.
[0005] Способ биометрической аутентификации содержит этапы, на которых:
принимают облачным сервером подлежащее аутентификации биометрическое изображение, переданное от клиентского устройства;
выполняют облачным сервером выделение характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона;
сравнивают облачным сервером подлежащий аутентификации биометрический шаблон с сохраненным на облачном сервере биометрическим шаблоном; и
возвращают результат аутентификации клиентскому устройству.
[0006] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, операция выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона содержит:
выполнение обработки нормализации освещенности на подлежащем аутентификации биометрическом изображении;
выполнение выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении, прошедшем обработку нормализации освещенности;
выполнение расчета сокращения размеров для выделенного характерного признака; и
поочередное соединение результатов расчета сокращения размеров для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
[0007] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, до операции приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, данный способ дополнительно содержит этапы, на которых:
принимают подлежащее регистрации биометрическое изображение, идентификатор (ID) клиентского устройства и первый пользовательский ID, переданные от клиентского устройства;
выполняют выделение характерных признаков на подлежащем регистрации биометрическом изображении для получения биометрического шаблона;
сохраняют взаимосвязь, ассоциированную с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и первым пользовательским ID для завершения регистрации пользователя; и
возвращают результат регистрации.
[0008] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, данный способ дополнительно содержит этапы, на которых:
после приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, принимают ID клиентского устройства, переданный от клиентского устройства;
при этом операция сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с биометрическим шаблоном, сохраненным на облачном сервере, и возвращения результата аутентификации содержит:
поиск, согласно ID клиентского устройства, биометрического шаблона, сохраненного на облачном сервере и ассоциированного с ID клиентского устройства, для получения набора биометрических шаблонов, сохраненных на облачном сервере и ассоциированных с ID клиентского устройства;
расчет сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и каждым биометрическим шаблоном в наборе;
добавление пользовательского ID, ассоциированного с биометрическим шаблоном в наборе, в набор результатов распознавания, если сходство между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и данным биометрическим шаблоном в наборе превышает предустановленное пороговое значение распознавания;
сортировку пользовательских ID в наборе результатов распознавания в порядке убывания сходства; и
возвращение набора результатов распознавания клиентскому устройству.
[0009] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, данный способ дополнительно содержит этапы, на которых:
после приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, принимают ID клиентского устройства и второй пользовательский ID, переданные от клиентского устройства;
при этом операция сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с сохраненным на облачном сервере биометрическим шаблоном и возвращения результата аутентификации содержит:
поиск, согласно ID клиентского устройства и второму пользовательскому ID, биометрического шаблона, сохраненного на облачном сервере и ассоциированного с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID;
расчет сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и биометрическим шаблоном, сохраненным на облачном сервере и ассоциированным с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID;
если рассчитанное сходство превышает предустановленное пороговое значение верификации, определение того, что верификация пользователя пройдена, и возвращение результата верификации клиентскому устройству.
[0010] Способ биометрической аутентификации содержит этапы, на которых:
получают клиентским устройством пользовательское изображение;
выполняют клиентским устройством обработку биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения;
передают клиентским устройством подлежащее аутентификации биометрическое изображение на облачный сервер с целью выполнения облачным сервером выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона и сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с сохраненным на облачном сервере биометрическим шаблоном; и
принимают клиентским устройством результат аутентификации, возвращенный от облачного сервера.
[0011] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, операция выполнения обработки биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения содержит:
после детектирования того, что в пользовательское изображение включена предопределенная биометрическая характеристика - определение и маркировку позиции упомянутой биометрической характеристики;
выбор позиции ключевой точки биометрической характеристики;
получение координаты позиции ключевой точки; и
выполнение, на основе полученной координаты позиции ключевой точки, коррекции расположения позиции ключевой точки для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
[0012] Облачный сервер содержит:
модуль доступа, выполненный с возможностью приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства;
модуль аутентификации, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона, сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с биометрическим шаблоном, сохраненным в модуле данных, и возвращения результата аутентификации клиентскому устройству; и
модуль данных, выполненный с возможностью сохранения биометрического шаблона.
[0013] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, модуль аутентификации содержит:
блок обработки освещенности, выполненный с возможностью выполнения обработки нормализации освещенности на подлежащем аутентификации биометрическом изображении;
блок выделения характерных признаков, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении, прошедшем обработку нормализации освещенности, выполнения расчета сокращения размеров для выделенного характерного признака и поочередного соединения результатов расчета сокращения размеров для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона; и
блок аутентификации, выполненный с возможностью сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с биометрическим шаблоном, сохраненным в модуле данных, и возвращения результата аутентификации.
[0014] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, модуль доступа дополнительно выполнен с возможностью приема подлежащего регистрации биометрического изображения, идентификатора (ID) клиентского устройства и первого пользовательского ID, переданных от клиентского устройства, до приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства;
причем облачный сервер дополнительно содержит:
модуль сеанса, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем регистрации биометрическом изображении для получения биометрического шаблона, передачи взаимосвязи, ассоциированной с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и первым пользовательским ID, в модуль данных для завершения регистрации пользователя и возвращения результата регистрации;
при этом модуль данных дополнительно выполнен с возможностью сохранения взаимосвязи, ассоциированной с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и первым пользовательским ID.
[0015] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, модуль доступа дополнительно выполнен с возможностью, после приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, приема ID клиентского устройства, переданного от клиентского устройства;
причем модуль аутентификации содержит:
блок получения шаблона, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона;
блок получения набора, выполненный с возможностью поиска, согласно ID клиентского устройства, биометрического шаблона, сохраненного в модуле данных и ассоциированного с ID клиентского устройства, для получения набора биометрических шаблонов, сохраненных в модуле данных и ассоциированных с ID клиентского устройства;
блок распознавания, выполненный с возможностью расчета сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и каждым биометрическим шаблоном в упомянутом наборе; и, если сходство между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и биометрическим шаблоном в наборе превышает предопределенное пороговое значение распознавания, добавления ID пользователя, ассоциированного сданным биометрическим шаблоном в наборе, в набор результатов распознавания; и
блок передачи результатов распознавания, выполненный с возможностью сортировки пользовательских ID в наборе результатов распознавания в порядке убывания сходства и возвращения набора результатов распознавания клиентскому устройству через модуль доступа.
[0016] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, модуль доступа дополнительно выполнен с возможностью, после приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, приема ID клиентского устройства и второго пользовательского ID, переданных от клиентского устройства;
причем модуль аутентификации содержит:
блок получения шаблона, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона;
блок поиска, выполненный с возможностью поиска, согласно ID клиентского устройства и второму пользовательскому ID, биометрического шаблона, сохраненного в модуле данных и ассоциированного с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID;
блок верификации, выполненный с возможностью расчета сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и биометрическим шаблоном, сохраненным в модуле данных и ассоциированным с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID; и, если рассчитанное сходство превышает предопределенное пороговое значение распознавания, определения того, что верификация пользователя пройдена; и
блок передачи результатов верификации, выполненный с возможностью возвращения результатов верификации клиентскому устройству через модуль доступа.
[0017] Клиентское устройство, содержащее:
модуль получения, выполненный с возможностью получения пользовательского изображения и выполнения обработки биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения;
модуль передачи, выполненный с возможностью передачи подлежащего аутентификации биометрического изображения на облачный сервер с целью выполнения облачным сервером выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона и сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с сохраненным на облачном сервере биометрическим шаблоном; и
модуль приема, выполненный с возможностью приема результатов аутентификации, возвращенных от облачного сервера.
[0018] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, модуль получения содержит:
блок получения, выполненный с возможностью получения пользовательского изображения;
блок детектирования, выполненный с возможностью определения и маркировки позиции биометрической характеристики, после детектирования того, что в пользовательское изображение включена предопределенная биометрическая характеристика;
блок позиционирования ключевой точки, выполненный с возможностью отбора позиции ключевой точки биометрической характеристики и получения координат упомянутой позиции ключевой точки; и
блок нормализации расположения позиции, выполненный с возможностью, на основе полученной координаты позиции ключевой точки, коррекции расположения позиции ключевой точки для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
[0019] Система биометрической аутентификации содержит:
описанный выше облачный сервер и описанное выше клиентское устройство.
[0020] Преимущества технического решения, обеспечиваемого вариантами осуществления настоящего изобретения, могут быть проиллюстрированы по меньшей мере следующим. Клиентское устройство может получать биометрическое изображение и передавать данное биометрическое изображение на облачный сервер; облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков на биометрическом изображении для получения биометрического шаблона и может выполнять биометрическую аутентификацию пользователя или клиентского устройства. В этом случае процесс выделения характерных признаков может быть реализован на стороне облачного сервера, при этом может быть снижена сложность устройства клиентской стороны и улучшена его расширяемость, кроме того, может быть снято ограничение, заключающееся в реализации биометрического распознавания только на клиентском устройстве, а также может быть обеспечена поддержка распределенных приложений.
Краткое описание чертежей
[0021] Ниже для разъяснения технического решения варианта осуществления настоящего изобретения схематически представлены прилагаемые чертежи, используемые для описания вариантов осуществления настоящего изобретения. Разумеется, описанные ниже чертежи могут являться только некоторыми примерными вариантами осуществления настоящего изобретения. На основе этих чертежей специалисты в данной области техники могут получить и другие чертежи, не выполняя какую-либо творческую работу.
[0022] Фигура 1 представляет собой блок-схему последовательности действий, иллюстрирующую способ биометрической аутентификации в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
[0023] Фигура 2 представляет собой схему, иллюстрирующую архитектуру сети для реализации услуги биометрической регистрации и аутентификации согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0024] Фигура 3 представляет собой схему, иллюстрирующую архитектуру сети для реализации биометрической регистрации согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0025] Фигура 4 представляет собой блок-схему последовательности действий, иллюстрирующую способ биометрической регистрации согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0026] Фигура 5 представляет собой блок-схему последовательности действий, иллюстрирующую способ биометрической верификации согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0027] Фигура 6 представляет собой схему, иллюстрирующую архитектуру сети для реализации биометрической верификации согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0028] Фигура 7 представляет собой блок-схему последовательности действий, иллюстрирующую способ биометрической верификации согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0029] Фигура 8 представляет собой блок-схему последовательности действий, иллюстрирующую способ биометрического распознавания согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0030] Фигура 9 представляет собой схему, иллюстрирующую архитектуру сети для реализации биометрического распознавания согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0031] Фигура 10 представляет собой блок-схему последовательности действий, иллюстрирующую способ биометрического распознавания согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0032] Фигура 11 представляет собой схему, иллюстрирующую структуру облачного сервера согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0033] Фигура 12 представляет собой схему, иллюстрирующую структуру модуля аутентификации на облачном сервере согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0034] Фигура 13 представляет собой схему, иллюстрирующую вторую структуру облачного сервера согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0035] Фигура 14 представляет собой схему, иллюстрирующую вторую структуру модуля аутентификации на облачном сервере согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0036] Фигура 15 представляет собой схему, иллюстрирующую третью структуру модуля аутентификации на облачном сервере согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0037] Фигура 16 представляет собой схему, иллюстрирующую структуру клиентского устройства согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0038] Фигура 17 представляет собой схему, иллюстрирующую структуру модуля получения в клиентском устройстве согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
[0039] Фигура 18 представляет собой схему, иллюстрирующую структуру аппаратных средств клиентского устройства согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
Осуществление изобретения
[0040] Ниже со ссылками на прилагаемые чертежи и примеры приведено подробное раскрытие сущности настоящего изобретения.
[0041] Обычно все способы биометрического распознавания можно реализовать на клиентском устройстве. Но использование обычных способов биометрического распознавания может иметь ограничения, может не поддерживать расширение с увеличением числа клиентских устройств и страдать отсутствием диверсифицированных функций. Кроме того, выполнение аутентификации на клиентском устройстве может приводить к относительно более сложной аутентификационной логике клиентского устройства.
[0042] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, клиентское устройство может включать в себя, в частности, мобильный телефон, планшетный персональный компьютер (ПК), переносной ПК, ПК, электронную систему, устанавливаемую на транспортном средстве, персональный цифровой помощник (PDA) и т.д. Клиентское устройство может представлять собой любые периферийные устройства, которые могут быть подключены к интернету, и перечень которых может не ограничиваться вариантами осуществления настоящего изобретения.
[0043] Как показано на Фиг. 1, вариант осуществления настоящего изобретения может обеспечивать способ биометрической аутентификации, который может включать в себя следующие операции.
[0044] На этапе 101, клиентское устройство может получать пользовательское изображение и выполнять обработку биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
[0045] На этапе 102, клиентское устройство может передавать подлежащее аутентификации биометрическое изображение на облачный сервер.
[0046] На этапе 103, облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона и сравнивать подлежащий аутентификации биометрический шаблон с биометрическим шаблоном, сохраненным на облачном сервере.
[0047] На этапе 104, облачный сервер может возвращать результат аутентификации клиентскому устройству.
[0048] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают способ биометрической аутентификации, согласно которому клиентское устройство может получать биометрическое изображение и передавать данное биометрическое изображение на облачный сервер; облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков на биометрическом изображении для получения биометрического шаблона и может выполнять биометрическую аутентификацию для пользователя или клиентского устройства. В этом случае процесс выделения характерных признаков может быть реализован на стороне облачного сервера, при этом может быть снижена сложность устройства клиентской стороны и улучшена его расширяемость, кроме того, может быть снято ограничение, заключающиеся в реализации биометрического распознавания только на клиентском устройстве, а также может быть обеспечена поддержка распределенных приложений.
[0049] Способ, обеспечиваемый вариантами осуществления настоящего изобретения, позволяет реализовать услуги биометрической регистрации и биометрической аутентификации пользователя. В этом случае услуга аутентификации может включать в себя услугу верификации и услугу распознавания. Кроме того, вариант осуществления настоящего изобретения может обеспечивать архитектуру для выполнения вышеперечисленных функций, показанную на Фиг. 2.
[0050] Как показано на Фиг. 2, сервер доступа, сервер сеанса, сервер верификации, сервер распознавания и сервер данных могут формировать облачный сервер. В их числе:
сервер доступа может обмениваться данными с клиентским устройством или другими серверами, входящими в состав облачного сервера, по интернет-протоколу, в частности, протоколу передачи гипертекста (HTTP) или протоколу управления передачей (TCP);
сервер сеанса может реализовывать услугу биометрической регистрации пользователя;
сервер верификации может реализовывать услугу биометрической верификации пользователя;
сервер распознавания может реализовывать услугу биометрического распознавания пользователя; и
сервер данных может сохранять идентификатор пользователя (пользовательский ID), ID клиентского устройства, утвержденный биометрический шаблон, а также взаимосвязь, ассоциированную с пользовательским ID, ID клиентского устройства и утвержденным биометрическим шаблоном.
[0051] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, может быть обеспечен способ биометрической регистрации. Следует отметить, что до выполнения пользователем биометрической аутентификации через клиентское устройство может быть выполнена биометрическая регистрация, в ходе которой пользовательский ID, ID клиентского устройства и утвержденный биометрический шаблон могут быть ассоциированы друг с другом на стороне облачного сервера.
[0052] Варианты осуществления настоящего изобретения могут быть реализованы на основе показанной на Фиг. 3 архитектуры для реализации регистрации. Фиг. 3 представляет собой схему, иллюстрирующую архитектуру сети для реализации биометрической регистрации согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Как показано на Фиг. 3, сетевая архитектура может включать в себя клиентское устройство, сервер доступа, сервер сеанса и сервер данных.
[0053] Следует отметить, что вариант осуществления настоящего изобретения и раскрытые ниже примеры можно проиллюстрировать, взяв в качестве технологии биометрического распознавания распознавание лица. Однако варианты осуществления настоящего изобретения могут быть не ограничены распознаванием лица. Для вариантов осуществления настоящего изобретения применимыми могут быть также другие биометрические технологии, такие как распознавание радужной оболочки глаза и распознавание отпечатков пальцев.
[0054] Как показано на Фиг. 4, вариант осуществления настоящего изобретения может обеспечивать способ биометрической регистрации, который может включать в себя следующие операции.
[0055] На этапе 201, клиентское устройство может получать пользовательское изображение.
[0056] В этом случае данное клиентское устройство может получать пользовательское изображение. В частности, клиентское устройство может получать пользовательское изображение из локальных снимков или видеозаписей, или может получать пользовательское изображение через другие устройства получения, например, камеру мобильного телефона.
[0057] На этапе 202, клиентское устройство может детектировать человеческое лицо в пользовательском изображении, а также может определять и маркировать позицию лица.
[0058] В частности, при наличии на пользовательском изображении человеческого лица может быть определена и маркирована позиция лица.
[0059] Операции на этапе 202 могут быть реализованы посредством признаков Хаара в совокупности с алгоритмом детектирования лица adaboost. Признаки Хаара могут быть разделены на три категории, в число которых входят граничный признак, линейный признак, а также центральный признак и диагональный признак. Алгоритм детектирования лица adaboost может включать в себя выбор признаков Хаара и расчет признаков. В том числе расчет признаков может быть реализован посредством способа интегрального изображения. Согласно способу интегрального изображения, три категории признаков Хаара могут быть скомбинированы для формирования шаблона признаков, содержащего белый прямоугольник и черный прямоугольник, и величина признака шаблона может быть получена вычитанием суммарного значения пикселей черного прямоугольника из суммарного значения пикселей белого прямоугольника.
[0060] Согласно основному принципу интегрального изображения, суммарное значение пикселей каждой прямоугольной области на изображении, которая может быть сформирована от начальной точки до каждой точки на изображении, может быть сохранено в памяти в качестве элемента массива. При необходимости расчета суммарного значения пикселей некоторой области может быть непосредственно использован элемент массива без пересчета суммарного значения пикселей этой области, что позволяет ускорить расчеты. При наличии различных размеров одной области интегральное изображение позволяет рассчитать различные признаки области, затрачивая одинаковое время, что значительно повышает скорость детектирования.
[0061] Алгоритм adaboost может считаться обычным методом детектирования лица и далее может повторно не упоминаться.
[0062] Следует отметить, что более высокая точность позиционирования может быть получена при небольшом отклонении человеческого лица, при котором позиция человеческого лица находится в левом-правом наклоне в пределах от -30 до 30 градусов.
[0063] На этапе 203, клиентское устройство может выбирать позицию ключевой точки на человеческом лице и получать координату данной позиции ключевой точки.
[0064] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, в качестве позиции ключевой точки на человеческом лице могут быть выбраны глаз и рот. Таким образом, операция выбора позиций ключевой точки на человеческом лице и получения координаты позиции ключевой точки может включать в себя:
определение и маркировку позиций глаза и рта на полученной области лица,
получение вероятной области глаза и вероятной области рта путем проекции изображения,
получение, на вероятной области глаза, точной координаты центра глаза, используя признак Хаара в совокупности с алгоритмом adaboost, и
получение, на вероятной области рта, точной координаты угла рта, используя признак Габора в совокупности с алгоритмом adaboost.
[0065] В этом случае выделение признака Габора может считаться обычным методом распознавания лица и далее может повторно не упоминаться.
[0066] На этапе 204, клиентское устройство может выполнять обработку нормализации расположения позиции для позиции ключевой точки для получения изображения лица.
[0067] В этом случае операция выполнения обработки нормализации расположения позиции для позиции ключевой точки для получения изображения лица может включать в себя:
на основе полученных позиций глаза и рта, т.е., точной координаты центра глаза и точной координаты угла рта, преобразование исходного пользовательского изображения в стандартный шаблон человеческого лица посредством операций нормализации, которые могут включать в себя обрезку, масштабирование, коррекцию положения и т.д., направленных на обеспечение стандартной позиции глаза и рта на стандартном шаблоне лица; таким образом, может быть получено стандартное изображение лица.
[0068] На этапе 205, клиентское устройство может выполнять сжатие изображения лица и передавать сжатое изображение лица на облачный сервер через сеть.
[0069] В этом случае при передаче на облачный сервер сжатого изображения лица также на облачный сервер могут быть переданы пользовательский ID и ID клиентского устройства.
[0070] На этапе 206, облачный сервер может разворачивать сжатое изображение лица.
[0071] На этапе 207, может быть выполнена обработка нормализации освещенности на развернутом изображении лица.
[0072] В этом случае точность распознавания лица может быть снижена вследствие различия интенсивностей и направлений света, освещающего человеческое лицо. Поэтому для полученных изображений лица при условии одинакового освещения путем обработки нормализации освещенности может быть повышена точность распознавания лица.
[0073] На этапе 208, облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков для получения шаблона признаков лица.
[0074] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, операция выполнения облачным сервером выделения характерных признаков для получения шаблона признаков лица может включать в себя:
выполнение, на изображении лица, прошедшем обработку нормализации освещенности, общее разделяющее выделение характерных признаков, в числе которых могут быть локальные признаки Габора, локальные бинарные шаблоны (LBP) и гистограммы направленных градиентов (HOG),
выполнение расчета сокращения размеров для выделенного характерного признака, используя модель линейного дискриминантного анализа (LDA), и
поочередное соединение результатов расчета сокращения размеров для получения шаблона признаков лица.
[0075] В этом случае LDA может представлять собой комбинаторно-вероятностную модель и может обрабатывать набор дискретных данных и сокращать размеры.
[0076] На этапе 209, может быть реализована регистрация на основе признака человеческого лица.
[0077] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, этап 209 может включать в себя следующие операции:
создание и сохранение облачным сервером взаимосвязи, ассоциированной с пользовательским ID, ID клиентского устройства и утвержденным шаблоном признаков лица для завершения регистрации пользователя. Из числа вышеперечисленных, взаимосвязь, ассоциированная с пользовательским ID, ID клиентского устройства и утвержденным шаблоном признаков лица, может быть сохранена в базе данных шаблонов облачного сервера.
[0078] На этапе 210, результат регистрации может быть возвращен клиентскому устройству.
[0079] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают способ биометрической регистрации, при котором пользователь или клиентское устройство могут передавать биометрическое изображение на облачный сервер для регистрации, и взаимосвязь, ассоциированная с ID клиентского устройства и первым пользовательским ID и биометрическим изображением может быть сохранена на облачном сервере. Таким образом, биометрическая аутентификация может быть выполнена через интернет, что позволяет снизить сложность устройства клиентской стороны и улучшить его расширяемость, кроме того, может быть снято ограничение, заключающиеся в реализации биометрического распознавания только на клиентском устройстве, а также может быть обеспечена поддержка распределенных приложений.
[0080] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают способ биометрической верификации. Фиг. 5 представляет собой блок-схему последовательности действий, иллюстрирующую способ биометрической верификации согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Как показано на Фиг. 5, подлежащий верификации шаблон признаков лица пользователя может быть получен путем выделения характерных признаков, при этом из базы данных шаблонов на облачном сервере может быть выбран шаблон, соответствующий пользовательскому ID и ID клиентского устройства и данный шаблон может быть сравнен с подлежащим верификации шаблоном признаков лица. Таким образом, может быть реализована биометрическая верификация пользователя и клиентского устройства, а также могут быть определены полномочия пользователя на использование клиентского устройства.
[0081] Вариант осуществления настоящего изобретения может обеспечивать показанную на Фиг. 6 архитектуру для реализации биометрической верификации. Фиг. 6 представляет собой схему, иллюстрирующую архитектуру сети для реализации биометрической верификации согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Как показано на Фиг. 6, сетевая архитектура может включать в себя клиентское устройство, сервер доступа, сервер верификации и сервер данных. Варианты осуществления настоящего изобретения можно проиллюстрировать, также используя в качестве технологии биометрического распознавания распознавание лица.
[0082] Как показано на Фиг. 7, вариант осуществления настоящего изобретения может обеспечивать способ биометрической верификации, который может включать в себя следующие операции.
[0083] На этапе 301, клиентское устройство может получать пользовательское изображение.
[0084] В этом случае клиентское устройство может получать пользовательское изображение. В частности, клиентское устройство может получать пользовательское изображение из локальных снимков или видеозаписей, или может получать пользовательское изображение через другие устройства получения, например, камеру мобильного телефона.
[0085] На этапе 302, клиентское устройство может детектировать человеческое лицо на пользовательском изображении, а также может определять и маркировать позицию лица.
[0086] В частности, при наличии на пользовательском изображении человеческого лица может быть определена и маркирована позиция лица.
[0087] Операции на этапе 302 могут быть реализованы посредством признаков Хаара в совокупности с алгоритмом детектирования лица adaboost. Реализация операций на этапе 302 аналогична реализации операций на этапе 202 в вышеописанном способе биометрической регистрации, и далее может повторно не упоминаться.
[0088] Следует отметить, что более высокая точность позиционирования может быть получена при небольшом отклонении человеческого лица, при котором позиция человеческого лица находится в левом-правом наклоне в пределах от - 30 до 30 градусов.
[0089] На этапе 303, клиентское устройство может выбирать позицию ключевой точки на человеческом лице и получать координату данной позиции ключевой точки.
[0090] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, в качестве позиции ключевой точки на человеческом лице могут быть выбраны глаз и рот. Таким образом, операция выбора позиций ключевой точки на человеческом лице и получения координаты позиции ключевой точки может включать в себя:
определение и маркировку позиций глаза и рта на полученной области лица,
получение вероятной области глаза и вероятной области рта путем проекции изображения,
получение, на вероятной области глаза, точной координаты центра глаза, используя признак Хаара в совокупности с алгоритмом adaboost, и
получение, на вероятной области рта, точной координаты угла рта, используя признак Габора в совокупности с алгоритмом adaboost.
[0091] В этом случае выделение признака Габора может считаться обычным методом распознавания лица и далее может повторно не упоминаться.
[0092] На этапе 304, клиентское устройство может выполнять обработку нормализации расположения позиции для позиции ключевой точки для получения подлежащего верификации изображения лица.
[0093] В этом случае операция выполнения обработки нормализации расположения позиции для позиции ключевой точки для получения подлежащего верификации изображения лица может включать в себя:
на основе полученных позиций глаза и рта, т.е., точной координаты центра глаза и точной координаты угла рта, преобразование исходного пользовательского изображения в стандартный шаблон человеческого лица посредством операций нормализации, которые могут включать в себя обрезку, масштабирование, коррекцию положения и т.д., направленных на обеспечение стандартной позиции глаза и рта на стандартном шаблоне лица; таким образом, может быть получено стандартное подлежащее верификации изображение лица.
[0094] На этапе 305, клиентское устройство может выполнять сжатие подлежащего верификации изображения лица и передавать сжатое подлежащее верификации изображение лица на облачный сервер через сеть.
[0095] В этом случае при передаче на облачный сервер сжатого подлежащего верификации изображения лица также на облачный сервер могут быть переданы пользовательский ID и ID клиентского устройства.
[0096] На этапе 306, облачный сервер может разворачивать сжатое подлежащее верификации изображение лица.
[0097] На этапе 307, может быть выполнена обработка нормализации освещенности на развернутом подлежащем верификации изображении лица.
[0098] В этом случае точность распознавания лица может быть снижена вследствие различия интенсивностей и направлений света, освещающего человеческое лицо. Поэтому для полученных изображений лица при условии одинакового освещения путем обработки нормализации освещенности может быть повышена точность распознавания лица.
[0099] На этапе 308, облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков для получения подлежащего верификации шаблона признаков лица.
[0100] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, операция выполнения облачным сервером выделения характерных признаков для получения подлежащего верификации шаблона признаков лица может включать в себя:
выполнение, на подлежащем верификации изображении лица, прошедшем обработку нормализации освещенности, общее разделяющее выделение характерных признаков, в числе которых могут быть локальные признаки Габора, LBP и HOG,
выполнение расчета сокращения размеров для выделенного характерного признака, используя модель линейного дискриминантного анализа (LDA), и
поочередное соединение результатов расчета сокращения размеров для получения шаблона признаков лица.
[0101] В этом случае LDA может представлять собой комбинаторно-вероятностную модель и может обрабатывать набор дискретных данных и сокращать размеры.
[0102] На этапе 309, подлежащий верификации шаблон признаков лица может быть сравнен с локально сохраненным шаблоном признаков лица, и результат верификации может быть возвращен.
[0103] В этом случае операция сравнения подлежащего верификации шаблона признаков лица с локально сохраненным шаблоном признаков лица и возвращение результата верификации может включать в себя следующие процессы.
[0104] В процессе 309-1, из базы данных шаблонов может быть получен шаблон признаков лица, ассоциированный с пользовательским ID и ID клиентского устройства.
[0105] В процессе 309-2, может быть рассчитано сходство между подлежащим верификации шаблоном признаков лица и шаблоном признаков лица, ассоциированным с пользовательским ID и ID клиентского устройства.
[0106] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, при расчете сходства может быть использовано косинусное расстояние и алгоритм ближайших k-соседей (KNN), которые далее могут повторно не упоминаться.
[0107] В процессе 309-3, может быть определено, превышает ли рассчитанное сходство предопределенное пороговое значение распознавания. Вследствие определения того, что рассчитанное сходство превышает предопределенное пороговое значение распознавания, верификация может быть пройдена. Вследствие определения того, что рассчитанное сходство не превышает предопределенное пороговое значение распознавания, верификация не может быть пройдена.
[0108] На этапе 310, результат верификации может быть возвращен клиентскому устройству.
[0109] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, способ биометрической регистрации может быть проиллюстрирован следующим образом. Может быть принято, что пользователь A входит в приложение мгновенного обмена сообщениями (IM), например, Tencent QQ, на мобильном телефоне A (т.е., клиентском устройстве), и паролем для входа является лицо пользователя A. При этом процесс верификации пользователя A может быть проиллюстрирован следующим образом. Пользователь A может ввести на мобильном телефоне A, номер QQ А (т.е., пользовательский ID), зарегистрированный пользователем А. При этом пользователь A может получить лицо пользователя A с помощью мобильного телефона А и может передать номер QQ А, лицо пользователя A и ID мобильного телефона А (т.е., ID клиентского устройства) на облачный сервер для верификации. Если верификация на облачном сервере пройдена, пользователь A может успешно войти в номер QQ А на мобильном телефоне A.
[0110] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают способ биометрической верификации, согласно которому клиентское устройство может получать биометрическое изображение и передавать данное биометрическое изображение на облачный сервер; облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков на биометрическом изображении для получения биометрического шаблона и может выполнять биометрическую верификацию пользователя или клиентского устройства. В этом случае процесс выделения характерных признаков может быть реализован на стороне облачного сервера, при этом может быть снижена сложность устройства клиентской стороны и улучшена его расширяемость, кроме того, может быть снято ограничение, заключающиеся в реализации биометрического распознавания только на клиентском устройстве, а также может быть обеспечена поддержка распределенных приложений.
[0111] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают способ биометрического распознавания. Фиг. 8 представляет собой блок-схему последовательности действий, иллюстрирующую способ биометрического распознавания согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Как показано на Фиг. 8, подлежащий распознаванию шаблон признаков лица пользователя может быть получен путем выделения характерных признаков, и при этом из базы данных шаблонов на облачном сервере может быть выбран шаблон, ассоциированный с ID клиентского устройства, и данный шаблон может быть сравнен с подлежащим распознаванию шаблоном признаков лица. Таким образом, может быть реализовано биометрическое распознавание пользователя и клиентского устройства, а также может быть получен пользовательский ID, соответствующий подлежащему распознаванию шаблону признаков лица.
[0112] Вариант осуществления настоящего изобретения может обеспечивать показанную на Фиг. 9 архитектуру для реализации биометрического распознавания. Фиг. 9 представляет собой схему, иллюстрирующую архитектуру сети для реализации биометрического распознавания согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Как показано на Фиг. 9, сетевая архитектура может включать в себя клиентское устройство, сервер доступа, сервер распознавания и сервер данных. Варианты осуществления настоящего изобретения можно проиллюстрировать, также используя в качестве технологии биометрического распознавания распознавание лица.
[0113] Как показано на Фиг. 10, вариант осуществления настоящего изобретения может обеспечивать способ биометрического распознавания, который может включать в себя следующие операции.
[0114] На этапе 401, клиентское устройство может получать пользовательское изображение.
[0115] В этом случае данное клиентское устройство может получать пользовательское изображение. В частности, клиентское устройство может получать пользовательское изображение из локальных снимков или видеозаписей, или может получать пользовательское изображение через другие устройства получения, например, камеру мобильного телефона.
[0116] На этапе 402, клиентское устройство может детектировать человеческое лицо в пользовательском изображении, а также может определять и маркировать позицию лица.
[0117] В частности, при наличии на пользовательском изображении человеческого лица может быть определена и маркирована позиция лица.
[0118] Операции на этапе 402 могут быть реализованы посредством признаков Хаара в совокупности с алгоритмом детектирования лица adaboost. Реализация операций на этапе 402 аналогична реализации операций на этапе 202 в вышеописанном способе биометрической регистрации, и далее может повторно не упоминаться.
[0119] Следует отметить, что более высокая точность позиционирования может быть получена при небольшом отклонении человеческого лица, при котором позиция человеческого лица находится в левом-правом наклоне в пределах от -30 до 30 градусов.
[0120] На этапе 403, клиентское устройство может выбирать позицию ключевой точки на человеческом лице и получать координату данной позиции ключевой точки.
[0121] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, в качестве позиции ключевой точки на человеческом лице могут быть выбраны глаз и рот. Таким образом, операция выбора позиций ключевой точки на человеческом лице и получения координаты позиции ключевой точки может включать в себя:
определение и маркировку позиций глаза и рта на полученной области лица,
получение вероятной области глаза и вероятной области рта путем проекции изображения,
получение, на вероятной области глаза, точной координаты центра глаза, используя признак Хаара в совокупности с алгоритмом adaboost, и
получение, на вероятной области рта, точной координаты угла рта, используя признак Габора в совокупности с алгоритмом adaboost.
[0122] В этом случае выделение признака Габора может считаться обычным методом распознавания лица и далее может повторно не упоминаться.
[0123] На этапе 404, клиентское устройство может выполнять обработку нормализации расположения позиции для позиции ключевой точки для получения подлежащего распознаванию изображения лица.
[0124] В этом случае операция выполнения обработки нормализации расположения позиции для позиции ключевой точки для получения подлежащего распознаванию изображения лица может включать в себя:
на основе полученных позиций глаза и рта, т.е., точной координаты центра глаза и точной координаты угла рта, преобразование исходного пользовательского изображения в стандартный шаблон человеческого лица посредством операций нормализации, которые могут включать в себя обрезку, масштабирование, коррекцию положения и т.д., направленных на обеспечение стандартной позиции глаза и рта на стандартном шаблоне лица; таким образом, может быть получено стандартное подлежащее распознаванию изображение лица.
[0125] На этапе 405, клиентское устройство может выполнять сжатие подлежащего распознаванию изображения лица и передавать сжатое подлежащее распознаванию изображение лица на облачный сервер через сеть.
[0126] В этом случае при передаче на облачный сервер сжатого подлежащего распознаванию изображения лица также на облачный сервер могут быть переданы пользовательский ID и ID клиентского устройства.
[0127] На этапе 406, облачный сервер может разворачивать сжатое подлежащее распознаванию изображение лица.
[0128] На этапе 407, может быть выполнена обработка нормализации освещенности на развернутом подлежащем распознаванию изображении лица.
[0129] В этом случае точность распознавания лица может быть снижена вследствие различия интенсивностей и направлений света, освещающего человеческое лицо. Поэтому для полученных изображений лица при условии одинакового освещения путем обработки нормализации освещенности может быть повышена точность распознавания лица.
[0130] На этапе 408, облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков для получения подлежащего распознаванию шаблона признаков лица.
[0131] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, операция выполнения облачным сервером выделения характерных признаков для получения подлежащего распознаванию шаблона признаков лица может включать в себя:
выполнение, на подлежащем распознаванию изображении лица, прошедшем обработку нормализации освещенности, общего разделяющего выделения характерных признаков, в числе которых могут быть локальные признаки Габора, LBP и HOG,
выполнение расчета сокращения размеров для выделенного характерного признака, используя модель модель LDA, и
поочередное соединение результатов расчета сокращения размеров для получения шаблона признаков лица.
[0132] В этом случае LDA может представлять собой комбинаторно-вероятностную модель и может обрабатывать набор дискретных данных и сокращать размеры.
[0133] На этапе 409, подлежащий распознаванию шаблон признаков лица может быть сравнен с локально сохраненным шаблоном признаков лица, и результат распознавания может быть возвращен.
[0134] В этом случае операция сравнения подлежащего распознаванию шаблона признаков лица с локально сохраненным шаблоном признаков лица и возвращения результата распознавания может включать в себя следующие процессы.
[0135] В процессе 409-1, из базы данных шаблонов может быть получен набор шаблонов признаков лица, ассоциированных с пользовательским ID и ID клиентского устройства.
[0136] В этом случае набор шаблонов может включать в себя один или большее количество шаблонов признаков лица, связанных с ID клиентского устройства.
[0137] В процессе 409-2, может быть рассчитано сходство между каждым включенным в набор шаблоном признаков лица и шаблоном признаков лица, подлежащим распознаванию.
[0138] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, при расчете сходства может быть использовано косинусное расстояние и алгоритм ближайших k-соседей (KNN), которые далее могут повторно не упоминаться.
[0139] В процессе 409-3, может быть определено, превышает ли рассчитанное сходство предопределенное пороговое значение распознавания. Вследствие определения того, что рассчитанное сходство превышает предопределенное пороговое значение распознавания, может быть выполнен процесс 409-4. Вследствие определения того, что рассчитанное сходство не превышает предопределенное пороговое значение распознавания, распознавание не может быть пройдено.
[0140] В процессе 409-4, пользовательский ID, ассоциированный с шаблоном признаков лица, сходство которого превышает предопределенное пороговое значение распознавания, может быть добавлен в набор результатов распознавания.
[0141] В процессе 409-5, пользовательские ID в наборе результатов распознавания могут быть отсортированы в порядке убывания сходства.
[0142] На этапе 410, результат распознавания может быть возвращен клиентскому устройству.
[0143] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, результат распознавания может быть определен как означающий, что распознавание не пройдено, или данный результат может быть отсортирован в набор результатов распознавания.
[0144] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, способ биометрического распознавания может быть проиллюстрирован следующим образом. Может быть принято, что пользователь A входит в приложение IM, например, Tencent QQ, на мобильном телефоне A (т.е., клиентском устройстве), и паролем для входа является лицо пользователя A. Пользователь A зарегистрировал три номера QQ на мобильном телефоне A, которые можно назвать номером A QQ, номером B QQ и номером С QQ соответственно. При этом процесс распознавания пользователя A может быть проиллюстрирован следующим образом. Когда пользователь A хочет войти в QQ на мобильном телефоне A, пользователь A может получить лицо пользователя A с помощью мобильного телефона А и может передать лицо пользователя A и ID мобильного телефона А (т.е., ID клиентского устройства) на облачный сервер для распознавания. Если распознавание на облачном сервере пройдено, то номера А, B и C QQ могут быть возвращены на мобильный телефон А. Пользователь A может выбрать любой из номеров А, B и C QQ для непосредственного входа в QQ без выполнения процесса верификации. Другими словами, если распознавание пройдено, то соответствующая верификация также пройдена.
[0145] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают способ биометрического распознавания, согласно которому клиентское устройство может получать биометрическое изображение и передавать данное биометрическое изображение на облачный сервер; облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков на биометрическом изображении для получения биометрического шаблона, выполнять биометрическое распознавание пользователя или клиентского устройства и возвращать соответствующий пользовательский ID. В этом случае процесс выделения характерных признаков может быть реализован на стороне облачного сервера, при этом может быть снижена сложность устройства клиентской стороны и улучшена его расширяемость, кроме того, может быть снято ограничение, заключающиеся в реализации биометрического распознавания только на клиентском устройстве, а также может быть обеспечена поддержка распределенных приложений.
[0146] Как показано на Фиг. 11, согласно варианту осуществления настоящего изобретения может быть обеспечен облачный сервер 5. Облачный сервер 5 может включать в себя:
модуль 51 доступа, выполненный с возможностью приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства;
модуль 52 аутентификации, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении, принятом модулем 51 доступа, для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона, сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с биометрическим шаблоном, сохраненным в модуле 53 данных, и возвращения результата аутентификации клиентскому устройству; и
модуль 53 данных, выполненный с возможностью сохранения биометрического шаблона.
[0147] В описанном выше облачном сервере 5 модуль 51 доступа может быть реализован сервером доступа, обеспечиваемым в вариантах осуществления настоящего изобретения, модуль 52 аутентификации может быть реализован сервером верификации или сервером распознавания, обеспечиваемыми в вариантах осуществления настоящего изобретения, а модуль 53 данных может быть реализован сервером данных, обеспечиваемым в вариантах осуществления настоящего изобретения.
[0148] Как показано на Фиг. 12, согласно варианту осуществления настоящего изобретения модуль 52 аутентификации может содержать:
блок 521 обработки освещенности, выполненный с возможностью выполнения обработки нормализации освещенности на подлежащем аутентификации биометрическом изображении;
блок 522 выделения характерных признаков, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении, прошедшем обработку нормализации освещенности, выполнения расчета сокращения размеров для выделенного характерного признака и поочередного соединения результатов расчета сокращения размеров для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона; и
блок 523 аутентификации, выполненный с возможностью сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона, полученного блоком 522 выделения характерных признаков, с биометрическим шаблоном, предварительно сохраненным в модуле 53 данных, и возвращения результата аутентификации.
[0149] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, до приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, модуль 51 доступа может также принимать биометрическое изображение, ID клиентского устройства и пользовательский ID, переданные от клиентского устройства. Соответственно, как показано на Фиг. 13, облачный сервер 5 может дополнительно содержать:
модуль 54 сеанса, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на биометрическом изображении, принятом модулем 51 доступа, для получения биометрического шаблона, передачи взаимосвязи, ассоциированной с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и пользовательским ID, принятыми модулем 51 доступа, в модуль 53 данных для завершения регистрации пользователя и возможности возвращения результата регистрации.
[0150] Соответственно, модуль 53 данных может дополнительно сохранять взаимосвязь, ассоциированную с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и пользовательским ID, переданную модулем 54 сеанса.
[0151] В этом случае модуль 54 сеанса на облачном сервере 5, описанный выше, может быть реализован сервером сеанса, обеспечиваемым в вариантах осуществления настоящего изобретения.
[0152] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, при приеме подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, модуль 51 доступа дополнительно может принимать ID клиентского устройства, переданный от клиентского устройства. Соответственно, как показано на Фиг. 14, модуль 52 аутентификации может также содержать:
первый блок 524 получения шаблона, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении, принятом модулем 51 доступа, для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона;
блок 525 получения набора, выполненный с возможностью поиска, согласно ID клиентского устройства, принятого модулем 51 доступа, биометрического шаблона, сохраненного в модуле 53 данных, для получения набора биометрических шаблонов, ассоциированных с ID клиентского устройства;
блок 526 распознавания, выполненный с возможностью расчета сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном, полученным первым блоком 524 получения шаблона, и каждым биометрическим шаблоном, включенным в набор, полученный блоком 525 получения набора; и, если сходство между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и биометрическим шаблоном, включенным в набор, превышает предопределенное пороговое значение распознавания, добавления ID пользователя, ассоциированного с данным биометрическим шаблоном, включенным в набор, в набор результатов распознавания; в противоположном случае, определения того, что распознавание не пройдено; и
блок 527 передачи результатов распознавания, выполненный с возможностью сортировки пользовательских ID в наборе результатов распознавания в порядке убывания сходства и возвращения набора результатов распознавания клиентскому устройству через модуль 51 доступа.
[0153] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, результат распознавания может быть определен как означающий, что распознавание не пройдено, или данный результат может быть отсортирован в набор результатов распознавания.
[0154] В этом случае модуль 52 аутентификации, как показано на Фиг. 14, может быть реализован сервером распознавания, обеспечиваемым в вариантах осуществления настоящего изобретения.
[0155] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, после приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, модуль 51 доступа может дополнительно принимать ID клиентского устройства и пользовательский ID, переданные от клиентского устройства. Соответственно, как показано на Фиг. 15, модуль 52 аутентификации может дополнительно содержать:
второй блок 528 получения шаблона, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении; принятом модулем 51 доступа, для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона;
блок 529 поиска, выполненный с возможностью поиска, согласно ID клиентского устройства и пользовательскому ID, принятым модулем 51 доступа, биометрического шаблона, ассоциированного с ID клиентского устройства и пользовательским ID;
блок 5210 верификации, выполненный с возможностью расчета сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном, полученным вторым блоком 528 получения шаблона, и биометрическим шаблоном, полученным блоком 529 поиска и ассоциированным с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID; и, если рассчитанное сходство превышает предопределенное пороговое значение распознавания, определения того, что верификация пользователя пройдена; в противоположном случае, определения того, что верификация пользователя не пройдена; и
блок 5211 передачи результатов верификации, выполненный с возможностью возвращения результатов верификации клиентскому устройству через модуль 51 доступа.
[0156] В этом случае модуль 52 аутентификации, как показано на Фиг. 15, может быть реализован сервером верификации, обеспечиваемым в вариантах осуществления настоящего изобретения.
[0157] Модули и/или блоки в вариантах осуществления настоящего изобретения могут представлять собой программное обеспечение (например, машиночитаемых команды, хранящиеся на машиночитаемом носителе данных и исполняемые процессором), аппаратные средства (например, процессор специализированной интегральной микросхемы (ASIC)) или комбинацию вышеупомянутого. Модули и/или блоки в вариантах осуществления настоящего изобретения могут применяться либо в централизованной, либо в распределенной конфигурации.
[0158] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают облачный сервер, который может получать биометрическое изображение, переданное от клиентского устройства, и выполнять выделение характерных признаков на данном биометрическом изображении для получения биометрического шаблона, а также может выполнять биометрическую аутентификацию пользователя или клиентского устройства. В этом случае процесс выделения характерных признаков может быть реализован на стороне облачного сервера, при этом может быть снижена сложность устройства клиентской стороны и улучшена его расширяемость, кроме того, может быть снято ограничение, заключающиеся в реализации биометрического распознавания только на клиентском устройстве, а также может быть обеспечена поддержка распределенных приложений.
[0159] Как показано на Фиг. 16, согласно варианту осуществления настоящего изобретения может быть обеспечено клиентское устройство 6. Клиентское устройство 6 может содержать:
модуль 61 получения, выполненный с возможностью получения пользовательского изображения и выполнения обработки биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения;
модуль 62 передачи, выполненный с возможностью передачи подлежащего аутентификации биометрического изображения, полученного модулем 61 получения, на облачный сервер с целью выполнения облачным сервером выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона и сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с предварительно сохраненным на облачном сервере биометрическим шаблоном; и
модуль 63 приема, выполненный с возможностью приема результатов аутентификации, возвращенных от облачного сервера.
[0160] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, как показано на Фиг. 17, модуль 61 получения, описанный выше, может содержать:
блок 611 получения, выполненный с возможностью получения пользовательского изображения;
блок 612 детектирования, выполненный с возможностью определения и маркировки позиции биометрической характеристики, после детектирования того, что в пользовательское изображение включена предопределенная биометрическая характеристика;
блок 613 позиционирования ключевой точки, выполненный с возможностью отбора позиции ключевой точки биометрической характеристики и получения координат упомянутой позиции ключевой точки; и
блок 614 нормализации расположения позиции, выполненный с возможностью, на основе координаты позиции ключевой точки, полученной блоком 613 позиционирования ключевой точки, коррекции расположения позиции ключевой точки для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
[0161] Модули и/или блоки в примерах осуществления настоящего изобретения могут представлять собой программное обеспечение (например, машиночитаемых команды, хранящиеся на машиночитаемом носителе данных и исполняемые процессором), аппаратные средства (например, процессор специализированной интегральной микросхемы (ASIC)) или комбинацию вышеупомянутого. Модули и/или блоки в примерах осуществления настоящего изобретения могут применяться либо в централизованной, либо в распределенной конфигурации.
[0162] Фиг. 18 представляет собой схему, иллюстрирующую структуру аппаратных средств клиентского устройства согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Как показано на Фиг. 18, клиентское устройство может включать в себя процессор 701, носитель 702 данных и порт 703 ввода-вывода (I/O), причем
носитель 702 данных может сохранять компьютерные команды, и
процессор 701 может исполнять компьютерные команды для выполнения операций, содержащих:
получение пользовательского изображения и выполнение обработки биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения;
передачу полученного подлежащего аутентификации биометрического изображения на облачный сервер с целью выполнения облачным сервером выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона и сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с предварительно сохраненным на облачном сервере биометрическим шаблоном; и
прием результатов аутентификации, возвращенных от облачного сервера.
[0163] Процессор 701 может исполнять компьютерные команды для дальнейшего выполнения операций, содержащих:
определение и маркировку позиции биометрической характеристики, после детектирования того, что в пользовательское изображение включена предопределенная биометрическая характеристика;
отбор позиции ключевой точки биометрической характеристики и получение координаты упомянутой позиции ключевой точки; и
выполнение, на основе полученной координаты позиции ключевой точки, коррекции расположения позиций ключевой точки для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
[0164] Описанный выше носитель 702 данных может представлять собой энергозависимый носитель данных (например, запоминающее устройство с произвольной выборкой (RAM)) или энергонезависимый носитель данных (например, постоянное запоминающее устройство (ROM) или флэш-память), или же представлять собой комбинацию вышеперечисленного, что не является ограничением данного варианта осуществления изобретения.
[0165] Очевидно, что при выполнении процессором 701 компьютерных команд, сохраненных на носителе 702 данных, осуществляются функции вышеупомянутого модуля 61 получения, модуля 62 передачи и модуля 63 приема.
[0166] Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают клиентское устройство, которое может получать биометрическое изображение пользователя и передавать данное биометрическое изображение на облачный сервер; облачный сервер может выполнять выделение характерных признаков на данном биометрическом изображении для получения биометрического шаблона, а также может выполнять биометрическую аутентификацию пользователя или клиентского устройства. В этом случае процесс выделения характерных признаков может быть реализован на стороне облачного сервера, при этом может быть снижена сложность устройства клиентской стороны и улучшена его расширяемость, кроме того, может быть снято ограничение, заключающиеся в реализации биометрического распознавания только на клиентском устройстве, а также может быть обеспечена поддержка распределенных приложений.
[0167] Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, также может быть предложена система биометрической аутентификации. Система биометрической аутентификации может включать в себя облачный сервер 5 и клиентское устройство 6, которые описаны выше.
[0168] Специалистам в данной области техники может быть ясно, что все или часть процедур способов, раскрытых в вышеописанных вариантах осуществления, может быть реализована с помощью аппаратных средств или с помощью аппаратных средств, выполняющих машиночитаемые команды компьютерной программы. Компьютерная программа может храниться на машиночитаемом носителе данных. При запуске компьютерная программа может обеспечивать выполнение процедур вышеописанных примеров способов. Носитель данных может представлять собой дискету, компакт-диск (CD), ROM, RAM и т.п.
[0169] Выше изложены лишь несколько примерных вариантов осуществления настоящего изобретения, которые не ограничивают объем патентной защиты настоящего изобретения. Любые модификации, эквивалентные замены и усовершенствования, не выходящие за рамки принципов настоящего изобретения, должны входить в объем патентной защиты настоящего изобретения.

Claims (11)

1. Способ биометрической аутентификации, содержащий этапы, на которых:
принимают облачным сервером подлежащее регистрации биометрическое изображение, идентификатор (ID) клиентского устройства и первый пользовательский ID, переданные от клиентского устройства;
выполняют облачным сервером выделение характерных признаков на подлежащем регистрации биометрическом изображении для получения биометрического шаблона;
сохраняют облачным сервером взаимосвязь, ассоциированную с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и первым пользовательским ID для завершения регистрации пользователя; и
возвращают результат регистрации;
принимают облачным сервером подлежащее аутентификации биометрическое изображение и ID клиентского устройства, переданное от клиентского устройства;
выполняют облачным сервером выделение характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона;
выполняют поиск, согласно ID клиентского устройства, биометрического шаблона, сохраненного на облачном сервере и ассоциированного с ID клиентского устройства, для получения набора биометрических шаблонов, сохраненных на облачном сервере и ассоциированных с ID клиентского устройства;
выполняют расчет сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и каждым биометрическим шаблоном в наборе;
добавляют пользовательский ID, ассоциированный с биометрическим шаблоном в наборе, в набор результатов распознавания, если сходство между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и данным биометрическим шаблоном в наборе превышает предустановленное пороговое значение распознавания;
сортируют пользовательские ID в наборе результатов распознавания в порядке убывания сходства; и
возвращают набор результатов распознавания клиентскому устройству.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что операция выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона содержит:
выполнение обработки нормализации освещенности на подлежащем аутентификации биометрическом изображении;
выполнение выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении, прошедшем обработку нормализации освещенности;
выполнение расчета сокращения размеров для выделенного характерного признака; и
поочередное соединение результатов расчета сокращения размеров для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
после приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, принимают ID клиентского устройства и второй пользовательский ID, переданные от клиентского устройства;
при этом операция сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с сохраненным на облачном сервере биометрическим шаблоном и возвращения результата аутентификации содержит:
поиск, согласно ID клиентского устройства и второму пользовательскому ID, биометрического шаблона, сохраненного на облачном сервере и ассоциированного с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID;
расчет сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и биометрическим шаблоном, сохраненным на облачном сервере и ассоциированным с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID;
если рассчитанное сходство превышает предустановленное пороговое значение верификации, определение того, что верификация пользователя пройдена, и возвращение результата верификации клиентскому устройству.
4. Способ биометрической аутентификации, содержащий этапы, на которых:
передают клиентским устройством подлежащее регистрации биометрическое изображение, ID клиентского устройства и первый пользовательский ID на облачный сервер, так что облачный сервер выполняет выделение характерных признаков на подлежащем регистрации биометрическом изображении для получения биометрического шаблона, и сохраняют взаимосвязь, ассоциированную с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и первым пользовательским ID для завершения регистрации пользователя;
принимают клиентским устройством результат регистрации;
получают клиентским устройством пользовательское изображение;
выполняют клиентским устройством обработку биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения;
передают клиентским устройством подлежащее аутентификации биометрическое изображение и ID клиентского устройства на облачный сервер с целью выполнения облачным сервером выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона; поиска, согласно ID клиентского устройства, биометрического шаблона, сохраненного на облачном сервере и ассоциированного с ID клиентского устройства, для получения набора биометрических шаблонов, сохраненных на облачном сервере и ассоциированных с ID клиентского устройства; расчета сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и каждым биометрическим шаблоном в наборе; добавления пользовательского ID, ассоциированного с биометрическим шаблоном в наборе, в набор результатов распознавания, если сходство между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и данным биометрическим шаблоном в наборе превышает предустановленное пороговое значение распознавания; сортировки пользовательских ID в наборе результатов распознавания в порядке убывания сходства; и
принимают клиентским устройством результат распознавания, возвращенный от облачного сервера.
5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что операция выполнения обработки биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения содержит:
после детектирования того, что в пользовательское изображение включена предопределенная биометрическая характеристика - определение и маркировку позиции упомянутой биометрической характеристики;
выбор позиции ключевой точки биометрической характеристики;
получение координаты позиции ключевой точки; и
выполнение, на основе полученной координаты позиции ключевой точки, коррекции расположения позиции ключевой точки для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
6. Облачный сервер биометрической аутентификации, содержащий:
модуль доступа, выполненный с возможностью приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства;
модуль аутентификации, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона, сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с биометрическим шаблоном, сохраненным в модуле данных, и возвращения результата аутентификации клиентскому устройству; и
модуль данных, выполненный с возможностью сохранения биометрического шаблона;
причем модуль доступа дополнительно выполнен с возможностью приема подлежащего регистрации биометрического изображения, идентификатора (ID) клиентского устройства и первого пользовательского ID, переданных от клиентского устройства, до приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства;
причем облачный сервер дополнительно содержит:
модуль сеанса, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем регистрации биометрическом изображении для получения биометрического шаблона, передачи взаимосвязи, ассоциированной с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и первым пользовательским ID, в модуль данных для завершения регистрации пользователя и возвращения результата регистрации;
при этом модуль данных дополнительно выполнен с возможностью сохранения взаимосвязи, ассоциированной с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и первым пользовательским ID;
причем модуль доступа дополнительно выполнен с возможностью приема ID клиентского устройства, переданного от клиентского устройства, после приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства;
причем модуль аутентификации содержит:
блок получения шаблона, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона;
блок получения набора, выполненный с возможностью поиска, согласно ID клиентского устройства, биометрического шаблона, сохраненного в модуле данных и ассоциированного с ID клиентского устройства, для получения набора биометрических шаблонов, сохраненных в модуле данных и ассоциированных с ID клиентского устройства;
блок распознавания, выполненный с возможностью расчета сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и каждым биометрическим шаблоном в упомянутом наборе; и, если сходство между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и биометрическим шаблоном в наборе превышает предопределенное пороговое значение распознавания, добавления ID пользователя, ассоциированного с данным биометрическим шаблоном в наборе, в набор результатов распознавания; и
блок передачи результатов распознавания, выполненный с возможностью сортировки пользовательских ID в наборе результатов распознавания в порядке убывания сходства и возвращения набора результатов распознавания клиентскому устройству через модуль доступа.
7. Облачный сервер по п. 6, отличающийся тем, что модуль аутентификации содержит:
блок обработки освещенности, выполненный с возможностью выполнения обработки нормализации освещенности на подлежащем аутентификации биометрическом изображении;
блок выделения характерных признаков, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении, прошедшем обработку нормализации освещенности, выполнения расчета сокращения размеров для выделенного характерного признака и поочередного соединения результатов расчета сокращения размеров для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона; и
блок аутентификации, выполненный с возможностью сравнения подлежащего аутентификации биометрического шаблона с биометрическим шаблоном, сохраненным в модуле данных, и возвращения результата аутентификации.
8. Облачный сервер по п. 6, отличающийся тем, что
модуль доступа дополнительно выполнен с возможностью, после приема подлежащего аутентификации биометрического изображения, переданного от клиентского устройства, приема ID клиентского устройства и второго пользовательского ID, переданных от клиентского устройства; причем модуль аутентификации содержит:
блок получения шаблона, выполненный с возможностью выполнения выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона;
блок поиска, выполненный с возможностью поиска, согласно ID клиентского устройства и второму пользовательскому ID, биометрического шаблона, сохраненного в модуле данных и ассоциированного с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID;
блок верификации, выполненный с возможностью расчета сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и биометрическим шаблоном, сохраненным в модуле данных и ассоциированным с ID клиентского устройства и вторым пользовательским ID; и, если рассчитанное сходство превышает предопределенное пороговое значение распознавания, определения того, что верификация пользователя пройдена; и
блок передачи результатов верификации, выполненный с возможностью возвращения результатов верификации клиентскому устройству через модуль доступа.
9. Клиентское устройство биометрической аутентификации, содержащее:
модуль передачи, выполненный с возможностью передачи подлежащего регистрации биометрического изображения, ID клиентского устройства и первого пользовательского ID на облачный сервер, так что облачный сервер выполняет выделение характерных признаков на подлежащем регистрации биометрическом изображении для получения биометрического шаблона, и сохранения взаимосвязи, ассоциированной с биометрическим шаблоном, ID клиентского устройства и первым пользовательским ID для завершения регистрации пользователя;
модуль приема, выполненный с возможностью приема результата регистрации;
модуль получения, выполненный с возможностью получения пользовательского изображения и выполнения обработки биометрического позиционирования на пользовательском изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения;
причем модуль передачи дополнительно выполнен с возможностью, после передачи подлежащего аутентификации биометрического изображения и ID клиентского устройства на облачный сервер с целью выполнения облачным сервером выделения характерных признаков на подлежащем аутентификации биометрическом изображении для получения подлежащего аутентификации биометрического шаблона, поиска, согласно ID клиентского устройства, биометрического шаблона, сохраненного на облачном сервере и ассоциированного с ID клиентского устройства, для получения набора биометрических шаблонов, сохраненных на облачном сервере и ассоциированных с ID клиентского устройства; расчета сходства между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и каждым биометрическим шаблоном в наборе; добавления пользовательского ID, ассоциированного с биометрическим шаблоном в наборе, в набор результатов распознавания, если сходство между подлежащим аутентификации биометрическим шаблоном и данным биометрическим шаблоном в наборе превышает предустановленное пороговое значение распознавания; сортировки пользовательских ID в наборе результатов распознавания в порядке убывания сходства; и
модуль приема, выполненный с возможностью приема результатов распознавания, возвращенных от облачного сервера.
10. Клиентское устройство по п. 9, отличающееся тем, что модуль получения содержит:
блок получения, выполненный с возможностью получения пользовательского изображения;
блок детектирования, выполненный с возможностью определения и маркировки позиции биометрической характеристики, после детектирования того, что в пользовательское изображение включена предопределенная биометрическая характеристика;
блок позиционирования ключевой точки, выполненный с возможностью отбора позиции ключевой точки биометрической характеристики и получения координаты упомянутой позиции ключевой точки; и
блок нормализации расположения позиции, выполненный с возможностью, на основе полученной координаты позиции ключевой точки, коррекции расположения позиции ключевой точки для получения подлежащего аутентификации биометрического изображения.
11. Система биометрической аутентификации, содержащая:
облачный сервер по любому из пп. 6-8; и
клиентское устройство по любому из пп. 9 и10.
RU2014141345/08A 2012-03-19 2013-03-13 Способ, устройство и система аутентификации на основе биологических характеристик RU2589344C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210072147.2 2012-03-19
CN201210072147.2A CN102646190B (zh) 2012-03-19 2012-03-19 一种基于生物特征的认证方法、装置及系统
PCT/CN2013/072531 WO2013139221A1 (zh) 2012-03-19 2013-03-13 一种基于生物特征的认证方法、装置及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014141345A RU2014141345A (ru) 2016-05-10
RU2589344C2 true RU2589344C2 (ru) 2016-07-10

Family

ID=46659006

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014141345/08A RU2589344C2 (ru) 2012-03-19 2013-03-13 Способ, устройство и система аутентификации на основе биологических характеристик

Country Status (7)

Country Link
US (2) US10108792B2 (ru)
KR (1) KR101629224B1 (ru)
CN (1) CN102646190B (ru)
AP (1) AP2014008012A0 (ru)
RU (1) RU2589344C2 (ru)
WO (1) WO2013139221A1 (ru)
ZA (1) ZA201406794B (ru)

Families Citing this family (73)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102646190B (zh) 2012-03-19 2018-05-08 深圳市腾讯计算机系统有限公司 一种基于生物特征的认证方法、装置及系统
US11017212B2 (en) * 2012-09-07 2021-05-25 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for biometric verification
US11301670B2 (en) * 2012-09-07 2022-04-12 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for collision detection in biometric verification
US11163983B2 (en) * 2012-09-07 2021-11-02 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for aligning sampling points of facial profiles of users
US11017213B1 (en) * 2012-09-07 2021-05-25 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for biometric verification
US11017214B1 (en) * 2012-09-07 2021-05-25 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for biometric verification
US11017211B1 (en) * 2012-09-07 2021-05-25 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for biometric verification
US11163984B2 (en) * 2012-09-07 2021-11-02 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for constructing biometrical templates using facial profiles of users
US11275929B2 (en) * 2012-09-07 2022-03-15 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for privacy protection during biometric verification
US11594072B1 (en) 2012-09-07 2023-02-28 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for access control using biometric verification
CN103716505A (zh) * 2012-09-28 2014-04-09 北京蒙恬科技有限公司 图像识别系统及方法
CN103259800A (zh) * 2013-05-29 2013-08-21 苏州福丰科技有限公司 基于人脸识别的互联网登录系统及其方法
TW201514887A (zh) * 2013-10-15 2015-04-16 Utechzone Co Ltd 影像信息的播放系統及方法
CN104734852B (zh) * 2013-12-24 2018-05-08 中国移动通信集团湖南有限公司 一种身份认证方法及装置
CN104866806A (zh) * 2014-02-21 2015-08-26 深圳富泰宏精密工业有限公司 具有人脸定位辅助功能的自拍系统及方法
CN104881667B (zh) * 2014-02-28 2019-08-09 阿里巴巴集团控股有限公司 一种特征信息的提取方法及装置
CN103810577A (zh) * 2014-03-14 2014-05-21 哈尔滨工业大学 基于人体生物特征的云考勤方法
CN105450407A (zh) * 2014-07-31 2016-03-30 阿里巴巴集团控股有限公司 身份认证方法和装置
CN105553919B (zh) 2014-10-28 2019-02-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种身份认证方法及装置
KR101528112B1 (ko) * 2014-11-20 2015-06-17 중앙대학교 산학협력단 생체 특성에 기반해 데이터 서버로 액세스하고자 하는 사용자를 인증하기 위한 클라우드 서버
CN104573457B (zh) * 2014-12-30 2018-02-27 东莞越视光电科技有限公司 一种基于云平台的智能门控制系统及其控制方法
WO2016127437A1 (zh) * 2015-02-15 2016-08-18 北京旷视科技有限公司 活体人脸验证方法及系统、计算机程序产品
CN105447441B (zh) * 2015-03-19 2019-03-29 北京眼神智能科技有限公司 人脸认证方法和装置
CN104834849B (zh) * 2015-04-14 2018-09-18 北京远鉴科技有限公司 基于声纹识别和人脸识别的双因素身份认证方法及系统
CN104794464B (zh) * 2015-05-13 2019-06-07 上海依图网络科技有限公司 一种基于相对属性的活体检测方法
CN106330850B (zh) 2015-07-02 2020-01-14 创新先进技术有限公司 一种基于生物特征的安全校验方法及客户端、服务器
CN105099701B (zh) * 2015-07-29 2018-06-26 努比亚技术有限公司 一种终端及终端鉴权的方法
KR101696602B1 (ko) * 2015-08-11 2017-01-23 주식회사 슈프리마 제스처를 이용한 생체 인증
CN105068731B (zh) * 2015-08-27 2018-09-04 广东欧珀移动通信有限公司 一种图片缩放方法及用户终端
CN113114700B (zh) * 2015-10-26 2024-01-09 创新先进技术有限公司 身份识别、业务处理以及生物特征信息的处理方法和设备
CN105335713A (zh) * 2015-10-28 2016-02-17 小米科技有限责任公司 指纹识别方法及装置
CN105282164B (zh) * 2015-10-30 2019-01-25 东莞酷派软件技术有限公司 一种操作权限的验证方法、装置及车载系统
CN105979363A (zh) * 2015-11-09 2016-09-28 乐视致新电子科技（天津）有限公司 一种身份识别法和装置
US9847997B2 (en) * 2015-11-11 2017-12-19 Visa International Service Association Server based biometric authentication
US10778672B2 (en) 2015-11-16 2020-09-15 International Business Machines Corporation Secure biometrics matching with split phase client-server matching protocol
US10034174B1 (en) * 2015-12-21 2018-07-24 United Services Automobile Association (Usaa) Systems and methods for authenticating a caller using biometric authentication
US10896752B2 (en) 2016-02-11 2021-01-19 John Woodyear System and method for the verification of medication
US11842804B2 (en) 2018-12-27 2023-12-12 John Woodyear System and method for the verification of medication
US10740440B2 (en) 2016-02-11 2020-08-11 Sebron Hood, III System and method for the verification of medication
CN105760738B (zh) * 2016-03-15 2017-08-25 广东欧珀移动通信有限公司 一种指纹解锁的方法及终端
CN105844227B (zh) * 2016-03-21 2019-06-04 湖南君士德赛科技发展有限公司 面向校车安全的司机身份认证方法
KR101760211B1 (ko) * 2016-04-04 2017-07-21 엔에이치엔엔터테인먼트 주식회사 안구 인식을 통해 보안이 강화된 인증 방법 및 시스템
CN105976519A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 江苏诚创信息技术研发有限公司 一种防银行卡被盗用atm机及其工作方法
CN105806038A (zh) * 2016-05-10 2016-07-27 青岛海尔股份有限公司 冰箱门锁的控制方法与冰箱
CN106022043A (zh) * 2016-05-23 2016-10-12 南京甄视智能科技有限公司 一种生物特征识别业务处理平台的系统架构及实现方法
WO2018008934A2 (en) 2016-07-07 2018-01-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Adaptive quantization method for iris image encoding
CN106411856A (zh) * 2016-09-06 2017-02-15 北京交通大学 基于移动终端人脸识别的认证方法和装置
CN108121943B (zh) * 2016-11-30 2022-05-06 阿里巴巴集团控股有限公司 基于图片的判别方法及装置和计算设备
CN106790136A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 汉王科技股份有限公司 一种基于云平台的身份认证方法、装置以及系统
EP3379015A1 (fr) * 2017-03-21 2018-09-26 STMicroelectronics (Grand Ouest) SAS Procédé et système de contrôle d'un objet destiné à être partagé par plusieurs utilisateurs potentiels
CN106980840A (zh) * 2017-03-31 2017-07-25 北京小米移动软件有限公司 脸型匹配方法、装置及存储介质
CN109034815B (zh) * 2017-06-09 2021-06-18 创新先进技术有限公司 基于生物特征进行安全验证的方法及装置
CN107480494B (zh) * 2017-07-21 2020-12-29 Oppo广东移动通信有限公司 解锁方法及相关产品
EP3662641B1 (en) * 2017-07-31 2022-09-07 Ricoh Company, Ltd. Communication system, distributed processing system, distributed processing method, and recording medium
KR20190046063A (ko) * 2017-10-25 2019-05-07 현대자동차주식회사 사용자 인증 시스템, 사용자 인증 방법 및 서버
CN108171139A (zh) * 2017-12-25 2018-06-15 联想(北京)有限公司 一种数据处理方法、装置及系统
JP2019204288A (ja) * 2018-05-23 2019-11-28 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラム
US11405386B2 (en) 2018-05-31 2022-08-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device for authenticating user and operating method thereof
KR102495238B1 (ko) * 2018-05-31 2023-02-03 삼성전자주식회사 사용자의 고유 정보와 결합한 생체 정보를 생성하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
US11127236B1 (en) * 2018-08-28 2021-09-21 Robert William Kocher National access control center (NACC)
CN109684806A (zh) * 2018-08-31 2019-04-26 深圳壹账通智能科技有限公司 基于生理特征信息的身份验证方法、装置、系统和介质
US10977353B2 (en) * 2018-09-18 2021-04-13 International Business Machines Corporation Validating authorized activities approved by a guardian
JP2022516504A (ja) * 2018-12-27 2022-02-28 ウッドイアー，ジョン 薬の検証のためのシステム及び方法
KR20200100481A (ko) * 2019-02-18 2020-08-26 삼성전자주식회사 생체 정보를 인증하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
CN110096996B (zh) * 2019-04-28 2021-10-22 达闼机器人有限公司 生物信息识别方法、装置、终端、系统及存储介质
US20220337401A1 (en) * 2019-09-10 2022-10-20 Lg Electronics Inc. Electronic device for performing authentication on basis of cloud server and control method therefor
EP4028912A4 (en) * 2019-09-11 2023-09-20 Selfiecoin, Inc. IMPROVED BIOMETRIC AUTHENTICATION
CN111008620A (zh) * 2020-03-05 2020-04-14 支付宝(杭州)信息技术有限公司 目标用户识别方法、装置及存储介质、电子设备
CN111860358B (zh) * 2020-07-23 2021-05-14 浙江赛慕威供应链管理有限公司 基于工业互联网的物料验收方法
USD976904S1 (en) 2020-12-18 2023-01-31 Stone Lock Global, Inc. Biometric scanner
WO2022225146A1 (ko) * 2021-04-20 2022-10-27 삼성전자 주식회사 사용자의 생체 데이터를 이용해 인증을 수행하는 전자 장치 및 그 방법
CN113379006B (zh) * 2021-08-16 2021-11-02 北京国电通网络技术有限公司 图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质
KR102593260B1 (ko) * 2021-09-02 2023-10-24 (주)씨유박스 생체정보 템플릿을 이용한 좌석 이탈 관리 방법 및 장치

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2306603C1 (ru) * 2006-02-01 2007-09-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский институт "Восход" Автоматизированная система идентификации личности граждан по данным паспортно-визовых документов
CN101226590B (zh) * 2008-01-31 2010-06-02 湖南创合世纪智能技术有限公司 一种人脸识别方法

Family Cites Families (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040177097A1 (en) 2000-12-01 2004-09-09 Philips Electronics North America Corporation Web-based, biometric authentication system and method
KR100397916B1 (ko) * 2001-07-16 2003-09-19 (주)니트 젠 지문 등록 및 인증방법
US7702918B2 (en) 2001-07-18 2010-04-20 Daon Holdings Limited Distributed network system using biometric authentication access
US7506162B1 (en) * 2003-07-14 2009-03-17 Sun Microsystems, Inc. Methods for more flexible SAML session
EP1730666A1 (de) * 2004-03-29 2006-12-13 André Hoffmann Verfahren und system zur identifikation, verifikation, erkennung und wiedererkennung
US7836510B1 (en) * 2004-04-30 2010-11-16 Oracle America, Inc. Fine-grained attribute access control
US20060218630A1 (en) * 2005-03-23 2006-09-28 Sbc Knowledge Ventures L.P. Opt-in linking to a single sign-on account
CN100385449C (zh) * 2005-06-27 2008-04-30 成都翔宇信息技术有限公司 出入境身份证件与生物活体指纹自动识别方法及系统
US8051179B2 (en) * 2006-02-01 2011-11-01 Oracle America, Inc. Distributed session failover
US8239677B2 (en) * 2006-10-10 2012-08-07 Equifax Inc. Verification and authentication systems and methods
JP5018029B2 (ja) * 2006-11-10 2012-09-05 コニカミノルタホールディングス株式会社 認証システム及び認証方法
JP5011987B2 (ja) * 2006-12-04 2012-08-29 株式会社日立製作所 認証システムの管理方法
CN101266704B (zh) * 2008-04-24 2010-11-10 张宏志 基于人脸识别的atm安全认证与预警方法
US20110251954A1 (en) * 2008-05-17 2011-10-13 David H. Chin Access of an online financial account through an applied gesture on a mobile device
CN101414351A (zh) * 2008-11-03 2009-04-22 章毅 一种指纹识别系统及其控制方法
WO2010051342A1 (en) 2008-11-03 2010-05-06 Veritrix, Inc. User authentication for social networks
JP5147673B2 (ja) * 2008-12-18 2013-02-20 株式会社日立製作所 生体認証システムおよびその方法
US20100246902A1 (en) 2009-02-26 2010-09-30 Lumidigm, Inc. Method and apparatus to combine biometric sensing and other functionality
JP5287550B2 (ja) * 2009-07-01 2013-09-11 富士通株式会社 生体認証システム，生体認証方法，生体認証装置，生体情報処理装置，生体認証プログラムおよび生体情報処理プログラム
KR101226151B1 (ko) * 2009-08-17 2013-01-24 한국전자통신연구원 바이오 등록 및 인증 장치와 그 방법
US8924569B2 (en) 2009-12-17 2014-12-30 Intel Corporation Cloud federation as a service
CN101763429B (zh) * 2010-01-14 2012-01-25 中山大学 一种基于颜色和形状特征的图像检索方法
US8572709B2 (en) * 2010-05-05 2013-10-29 International Business Machines Corporation Method for managing shared accounts in an identity management system
CN201904809U (zh) * 2010-12-20 2011-07-20 惠州紫旭科技有限公司 基于云计算的数据服务系统
US8869244B1 (en) * 2011-05-03 2014-10-21 Symantec Corporation Techniques for providing role-based access control using dynamic shared accounts
JP5320433B2 (ja) * 2011-05-10 2013-10-23 株式会社日立ソリューションズ 統合検索装置、統合検索システム、統合検索方法
WO2013019261A1 (en) * 2011-08-01 2013-02-07 Intel Corporation MULTI-HOP SINGLE SIGN-ON (SSO) FOR IDENTITY PROVIDER (IdP) ROAMING/PROXY
US20130067469A1 (en) * 2011-09-14 2013-03-14 Microsoft Corporation Load Balancing By Endpoints
US8589481B2 (en) * 2011-09-14 2013-11-19 Microsoft Corporation Multi tenant access to applications
US20130067345A1 (en) * 2011-09-14 2013-03-14 Microsoft Corporation Automated Desktop Services Provisioning
US8635152B2 (en) * 2011-09-14 2014-01-21 Microsoft Corporation Multi tenancy for single tenancy applications
US8812687B2 (en) * 2011-09-15 2014-08-19 Microsoft Corporation Managing user state of cloud desktops
US20130073670A1 (en) * 2011-09-15 2013-03-21 Microsoft Corporation Geo-Migration Of User State
US20130074064A1 (en) * 2011-09-15 2013-03-21 Microsoft Corporation Automated infrastructure provisioning
US8438635B2 (en) * 2011-09-15 2013-05-07 Microsoft Corporation Single sign-on for remote desktops
CN102333091A (zh) * 2011-09-27 2012-01-25 惠州紫旭科技有限公司 基于云计算的数据安全认证方法
CN102360355B (zh) * 2011-09-28 2013-04-24 福州海景科技开发有限公司 基于云计算环境的人脸识别搜索比对引擎
US9311679B2 (en) * 2011-10-31 2016-04-12 Hearsay Social, Inc. Enterprise social media management platform with single sign-on
US9160536B2 (en) * 2011-11-30 2015-10-13 Advanced Biometric Controls, Llc Verification of authenticity and responsiveness of biometric evidence and/or other evidence
CN102646190B (zh) * 2012-03-19 2018-05-08 深圳市腾讯计算机系统有限公司 一种基于生物特征的认证方法、装置及系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2306603C1 (ru) * 2006-02-01 2007-09-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский институт "Восход" Автоматизированная система идентификации личности граждан по данным паспортно-визовых документов
CN101226590B (zh) * 2008-01-31 2010-06-02 湖南创合世纪智能技术有限公司 一种人脸识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140138991A (ko) 2014-12-04
CN102646190A (zh) 2012-08-22
ZA201406794B (en) 2015-11-25
US20150007295A1 (en) 2015-01-01
US20190012450A1 (en) 2019-01-10
WO2013139221A1 (zh) 2013-09-26
AP2014008012A0 (en) 2014-10-31
CN102646190B (zh) 2018-05-08
US10664581B2 (en) 2020-05-26
KR101629224B1 (ko) 2016-06-10
US10108792B2 (en) 2018-10-23
RU2014141345A (ru) 2016-05-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2589344C2 (ru) Способ, устройство и система аутентификации на основе биологических характеристик
JP6634127B2 (ja) カメラ付きデバイスに関連する生体認証のためのシステム及び方法
TWI727329B (zh) 用於基於深度學習方法提供對資源之選擇性存取之防欺騙系統及方法
US9262614B2 (en) Image processing device, image processing method, and storage medium storing image processing program
US20170262472A1 (en) Systems and methods for recognition of faces e.g. from mobile-device-generated images of faces
KR101724971B1 (ko) 광각 카메라를 이용한 얼굴 인식 시스템 및 그를 이용한 얼굴 인식 방법
WO2020190397A1 (en) Authentication verification using soft biometric traits
US10867022B2 (en) Method and apparatus for providing authentication using voice and facial data
OA17098A (en) Authentication method, device and system based on biological characteristics.
Nwannenna Design and development of a Multi-modal biometrics system with de-duplication functionality
Rokita Multimodal biometric system based on face and hand images taken by a cell phone