TW201518980A - 利用人體生物特徵進行身份驗證的方法和裝置 - Google Patents

利用人體生物特徵進行身份驗證的方法和裝置 Download PDF

Info

Publication number
TW201518980A
TW201518980A TW103110102A TW103110102A TW201518980A TW 201518980 A TW201518980 A TW 201518980A TW 103110102 A TW103110102 A TW 103110102A TW 103110102 A TW103110102 A TW 103110102A TW 201518980 A TW201518980 A TW 201518980A
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
verified
algorithm
feature code
file
requesting
Prior art date
Application number
TW103110102A
Other languages
English (en)
Other versions
TWI640889B (zh
Inventor
Wei-An Jin
Mian Huang
Xiao-Ling Li
Original Assignee
Alibaba Group Services Ltd
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 Alibaba Group Services Ltd filed Critical Alibaba Group Services Ltd
Publication of TW201518980A publication Critical patent/TW201518980A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI640889B publication Critical patent/TWI640889B/zh

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
    • H04W12/08—Access security
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/285—Selection of pattern recognition techniques, e.g. of classifiers in a multi-classifier system
    • 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
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/87—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using selection of the recognition techniques, e.g. of a classifier in a multiple classifier system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/90—Identifying an image sensor based on its output data
    • 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
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • 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
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365—Matching; Classification
    • 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
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
    • H04W12/06—Authentication

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本發明公開了一種利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，包括：接收對應特定身份的人體生物特徵檔，作為基準檔；接收對應該特定身份的身份驗證請求時，依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼；從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與所述依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼步驟中採用的採集演算法一致；判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵；若是，則通過所述身份驗證請求。本發明同時提供一種利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置。本發明實現了不同廠商的終端設備的互聯互通，能夠有效改善終端使用者的體驗，更為快速、便捷的實現網路遠端身份驗證。

Description

利用人體生物特徵進行身份驗證的方法和裝置
本發明涉及身份驗證領域，具體涉及一種利用人體生物特徵進行身份驗證的方法；本發明同時提供一種利用人體身份特徵進行身份驗證的裝置。
隨著社會的進步和技術的發展，人們對存取控制的安全性和便捷性要求越來越高，自動、快速、準確、安全地實現身份驗證因而成為許多網路操作的前提；傳統的身份驗證方法，例如：口令、密碼、身份證件等已難以滿足新形勢的需要。
近些年來，利用人體的生物特徵(如指紋、掌紋、人臉、面部特徵、聲紋等)實現身份驗證的新技術逐漸得到重視。其基本步驟如下：使用者首先進行人體生物特徵的註冊，即：輸入人體生物特徵並採集特徵碼，然後儲存特徵碼；此後，每次使用者需要進行身份驗證時，要再次輸入使用者的人體生物特徵並採集特徵碼；將該特徵碼與註冊時儲存的特徵碼進行比對，通過判斷兩者是否相符完成身份驗證的過程。
由於人體生物特徵具有唯一性(每個人都不同)和不變性(終生不會改變)這兩項天然優勢，因此，這項新技術在金融、電信、交通、教育、醫療等多個領域都得到推廣和應用。
隨著人體生物特徵識別技術的成熟，該項新技術在網上銀行業務、網上支付系統、遠端接入企業伺服器等需要進行遠端存取控制的領域也得到了應用。在這些應用中，使用者註冊人體生物特徵和發出身份驗證請求時有可能使用不同的終端設備，例如，使用者使用應用服務方提供的終端設備輸入註冊的人體生物特徵，在需要進行遠端存取時，使用者使用移動終端設備的感測器輸入人體生物特徵，發起遠端登入的身份驗證請求。這樣就出現了一個新的問題，各個設備廠商在推出自己的人體生物特徵採集終端設備後，也都先後開發出了與其設備相對應的特徵碼採集演算法和特徵碼比對演算法，因為不同設備廠商的特徵碼採集演算法和特徵碼比對演算法是不同的，導致不同廠商的設備無法互聯互通，使用者需要分別使用各個廠商的終端設備註冊人體生物特徵，否則可能無法進行正確的身份驗證。
以目前應用最為廣泛的指紋識別技術為例，用戶首次使用廠商A的指紋採集終端設備註冊指紋後，通過分析該指紋圖像獲得的註冊指紋特徵碼被存放在指紋庫中；下次用戶進行身份驗證時，使用了廠商B的指紋採集終端設備獲得驗證指紋特徵碼，指紋認證中心將從指紋庫獲取該 使用者的註冊指紋特徵碼，和本次的驗證指紋特徵碼進行比對；因為兩次使用的指紋採集終端設備的特徵碼採集演算法不同，產生的指紋特徵碼也不同，不管採用哪種比對演算法都無法得到正確的結果，導致用戶此次身份驗證失敗。為了避免這種情況，使用者進行指紋註冊時，必須在兩種指紋採集終端設備上分別進行，並且把每次採集得到的指紋特徵碼都存放到指紋庫中，才能確保以後成功進行身份驗證。由於不同廠商的終端設備無法互聯互通，導致上述過程涉及的操作步驟繁瑣，無法滿足使用者快速、便捷地實現身份驗證的需求，同時也影響該項新技術在遠端存取控制領域的應用。
本發明提供一種利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，該方法能夠更為快速、便捷的實現網路遠端身份驗證。
本發明同時提供一種利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置。
本發明提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，包括如下步驟：接收對應特定身份的人體生物特徵檔，作為基準檔；接收對應該特定身份的身份驗證請求時，依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼；從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼 採用的採集演算法與所述依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼步驟中採用的採集演算法一致；判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵；若是，則通過所述身份驗證請求。
可選的，所述依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼的步驟中，包括：接收請求驗證方的人體生物特徵檔；使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼；在所述從所述基準檔中採集基準特徵碼的步驟中，採用的採集演算法即為上述特定的採集演算法。
可選的，所述使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼的步驟前，進行如下步驟：獲取提供所述請求驗證方的人體生物特徵檔所用的請求驗證方終端設備的類型和/或型號，或者，獲取提供基準檔所用的特定終端設備的類型和/或型號；根據上述終端設備的類型和/或型號調取該終端設備所採用的採集演算法；所述使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼的步驟中，選擇上述採集演算法作為所述特定的採集演算法。
可選的，所述依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼的步驟採用如下方式實現：接收請求驗證方通 過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；相應的，在所述從所述基準檔中採集基準特徵碼的步驟前進行如下步驟：獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號；根據所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集所述待驗證特徵碼時採用的採集演算法；從所述基準檔中採集基準特徵碼的步驟中，採用該採集演算法作為所用的採集演算法。
可選的，在所述接收對應該特定身份的身份驗證請求的步驟後，進行如下步驟：判斷接收的身份驗證請求中，提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，還是請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；如果提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，所述依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼的步驟中，包括：使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼；採用上述特定的採集演算法，作為從所述基準檔中採集基準特徵碼的採集演算法；如果接收的身份驗證請求中，提供的是請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，在所述從所述基準檔中採集基準特徵碼的步驟前，進行如下步驟： 獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號；根據所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該請求驗證方終端設備採集所述待驗證特徵碼時採用的採集演算法；在從所述基準檔中採集基準特徵碼的步驟中，採用上述採集演算法。
可選的，所述判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵的步驟中，採用與所述採集演算法對應的比對演算法對所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼進行比對，根據比對結果判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵。
可選的，所述人體生物特徵為指紋、人臉、面部特徵、掌紋和/或聲紋。
可選的，所述人體生物特徵檔為影像檔和/或音效檔。
本發明同時提供一種利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置，包括：基準檔接收單元，用於接收對應特定身份的人體生物特徵檔，並將所述檔作為基準檔；待驗證特徵碼獲取單元，用於在接收到對應特定身份的身份驗證請求時，依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼；基準特徵碼採集單元，用於讀取所述基準檔接收單元接收的基準檔，並從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集 該基準特徵碼採用的採集演算法與所述待驗證特徵碼獲取單元採用的採集演算法一致；判斷單元，用於判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵，並輸出判斷結果。
可選的，所述待驗證特徵碼獲取單元，包括：待驗證檔接收子單元，用於接收請求驗證方的人體生物特徵檔；第一待驗證特徵碼採集子單元，用於使用特定的採集演算法，從所述接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼；所述基準特徵碼採集單元採用的採集演算法即為上述特定的採集演算法。
可選的，所述待驗證特徵碼獲取單元，還包括：設備獲取子單元，用於獲取提供所述請求驗證方的人體生物特徵檔所用的請求驗證方終端設備的類型和/或型號，或者，獲取提供基準檔所用的特定終端設備的類型和/或型號；採集演算法調取子單元，用於根據所述設備獲取子單元提供的所述終端設備的類型和/或型號，調取該終端設備所採用的採集演算法；所述第一待驗證特徵碼採集子單元，接收所述採集演算法調取子單元輸出的採集演算法，以該採集演算法作為所述特定的採集演算法。
可選的，所述待驗證特徵碼獲取單元，用於接收請求 驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；相應的，該裝置包括：第一設備獲取單元，用於獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號；第一採集演算法調取單元，用於根據所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集所述待驗證特徵碼時採用的採集演算法；所述基準特徵碼採集單元，接收所述第一採集演算法調取單元輸出的採集演算法，並以該採集演算法作為其從所述基準檔中採集基準特徵碼所用的採集演算法。
可選的，所述待驗證特徵碼獲取單元，包括：驗證請求接收子單元，用於接收對應特定身份的身份驗證請求；類型判斷子單元，用於判斷接收的身份驗證請求中，提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，還是請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；第二待驗證特徵碼採集子單元，讀取所述類型判斷子單元的判斷結果，如果所述類型判斷子單元的判斷結果為，請求驗證方提供的是人體生物特徵檔，則該單元啟動，用於使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼；所述基準特徵碼採集單元，採用所述第二待驗證特徵 碼採集子單元使用的特定的採集演算法，作為採集基準特徵碼的採集演算法；相應的，該裝置包括：第二設備獲取單元，讀取所述類型判斷子單元的判斷結果，如果所述類型判斷子單元的判斷結果為，請求驗證方提供的是通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，則該單元啟動，該單元用於獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號；第二採集演算法調取單元，讀取所述類型判斷子單元的判斷結果，如果所述類型判斷子單元的判斷結果為，請求驗證方提供的是通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，則該單元啟動，該單元用於根據所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集所述待驗證特徵碼時採用的採集演算法；所述基準特徵碼採集單元，接收所述第二採集演算法調取單元輸出的採集演算法，並將該採集演算法作為採集基準特徵碼的採集演算法。
可選的，所述判斷單元，包括：比對演算法選擇子單元，用於選擇與待驗證特徵碼獲取單元和基準特徵碼採集單元所用採集演算法對應的比對演算法；比對子單元，用於使用所述比對演算法，對所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵進行比對，並輸出判斷結果。
與現有技術相比，本發明提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，沒有將不同終端設備採集的特徵碼直接進行相互比對，而是採用比對人體生物特徵檔的方法，即：針對人體生物特徵基準檔和請求驗證方的人體生物特徵檔，採用相同的採集演算法採集各自的特徵碼，並進行比對判斷，從而解決了不同廠商的終端設備之間的人體生物特徵身份驗證方法不能互認的問題，實現了不同廠商的終端設備的互聯互通，有效改善終端使用者的體驗；該方法尤其適用於網路遠端登入的身份驗證。
在本發明的一個較佳實施方式中，如果請求驗證方終端設備提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，本發明選擇提供人體生物特徵基準檔所用終端設備對應的採集演算法，或者，請求驗證方終端設備對應的採集演算法，作為統一的採集演算法，進行基準特徵碼和待驗證特徵碼的採集；通過上述方式，能夠更為準確、有效地採集特徵碼資訊，獲得更好的實施效果。
在本發明的另外一個較佳實施方式中，對基準特徵碼和待驗證特徵碼進行比對判斷時，本發明選擇與採集基準特徵碼和待驗證特徵碼所用採集演算法對應的比對演算法，從而能夠有效提高比對的準確率。
400‧‧‧基準檔接收單元
401‧‧‧待驗證特徵碼獲取單元
401-1‧‧‧待驗證檔接收子單元
401-2‧‧‧設備獲取子單元
401-3‧‧‧採集演算法調取子單元
401-4‧‧‧第一待驗證特徵碼採集子單元
402‧‧‧基準特徵碼採集單元
403‧‧‧判斷單元
403-1‧‧‧比對演算法選擇子單元
403-2‧‧‧比對子單元
500‧‧‧基準檔接收單元
501‧‧‧待驗證特徵碼獲取單元
502‧‧‧第一設備獲取單元
503‧‧‧第一採集演算法調取單元
504‧‧‧基準特徵碼採集單元
505‧‧‧判斷單元
505-1‧‧‧比對演算法選擇子單元
505-2‧‧‧比對子單元
圖1為本發明第一實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法的流程圖； 圖2為本發明第二實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法的流程圖；圖3為本發明第三實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法的流程圖；圖4為本發明第四實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置的單元方塊圖；圖5為本發明第五實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置的單元方塊圖；圖6為本發明第六實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置的單元方塊圖。
在下面的描述中闡述了很多具體細節以便於充分理解本發明。但是本發明能夠以很多不同於在此描述的其它方式來實施，本領域技術人員可以在不違背本發明內涵的情況下做類似推廣，因此本發明不受下面公開的具體實施例的限制。
如圖1所示，圖1是本發明提供的一種利用人體生物特徵進行身份驗證的方法的第一實施例流程圖，在本實施例中，請求驗證方終端設備提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔。以下結合圖1進行說明。
步驟S100，接收對應特定身份的人體生物特徵檔，作為基準檔。
本步驟是使用者人體生物特徵的註冊過程。為了實施 本發明提供的身份驗證方法，用戶首次必須進行人體生物特徵的註冊，即：使用者在終端設備上輸入人體生物特徵，終端設備根據使用者輸入的人體生物特徵，產生對應的人體生物特徵檔，如果使用者提供的是指紋、人臉、面部特徵、掌紋等人體生物特徵，那麼終端設備產生對應的影像檔；如果使用者提供的人體生物特徵是聲紋，那麼終端設備則產生對應的音效檔。用於進行身份驗證的設備或系統接收所述影像檔或音效檔，並儲存該檔，從而完成使用者人體生物特徵的註冊過程，已註冊的人體生物特徵檔作為該使用者後續進行身份驗證的基準檔。
使用者從終端設備輸入人體生物特徵，終端設備進行必要的預處理後，產生人體生物特徵檔，並將使用者的註冊請求上傳給用於進行身份驗證的設備或系統，註冊請求中除了包含使用者的人體生物特徵檔外，還包含註冊的使用者標識、註冊所用終端設備的類型和/或型號。
之所以要提供註冊的使用者標識，因為本發明提供的是身份驗證方法，其目的是判斷特定使用者標識的待驗證人體生物特徵檔，與該特定使用者標識對應的基準檔，是否相同。在這個過程中，使用者標識是將同一個使用者的待驗證人體生物特徵檔和基準檔關聯起來的中間紐帶，因此在用戶註冊時要提供唯一的使用者標識資訊，並且在後續發起的身份驗證請求時，也要提供同樣的使用者標識資訊。
註冊請求中包含提供基準檔的終端設備的類型和/或 型號，是為了在後續的身份驗證過程中，能夠根據終端設備的類型和/或型號，調取與該終端設備對應的採集演算法和/或比對演算法。
用於進行身份驗證的設備或系統，收到終端設備發送的上述註冊請求後，提取註冊資訊，並儲存註冊資訊，完成使用者的註冊過程。
終端設備可以提示使用者採用掃描ID卡的方式輸入使用者標識，也可以用按鍵方式輸入使用者標識，或者採用與移動設備號碼綁定等其他方法，終端設備如何獲取使用者標識不是本發明的關鍵，本發明不做限定。
終端設備可以讀取自帶儲存媒體的特定區域上的預先寫入的資料，來獲取終端設備的類型和/或型號，也可以採用其他方式，本發明不做限定。
終端設備與用於進行身份驗證的設備或系統之間的交互，可以通過USB介面、網路介面或者無線傳輸介面，具體採用哪種介面方式，本發明也不做限定。
在本實施例中，張先生使用小米2S手機的指紋感測器輸入指紋，產生尾碼為jpg的指紋影像檔，小米2S手機獲取的張先生的使用者標識為0001，小米2S手機將張先生的註冊請求通過無線傳輸介面上傳給用於進行身份驗證的指紋認證中心。
指紋認證中心收到小米2S手機上傳的請求後，首先要辨別是註冊請求還是驗證請求，通常可以採用兩種方式，方式一，請求資訊中包含了請求類型的標識，指紋認 證中心讀取該標識並進行判斷，另一種方式，請求資訊中不包含請求類型的標識，這種情況下，指紋認證中心根據請求中提供的使用者標識，查找儲存註冊資訊的指紋資料庫，如果指紋資料庫中沒有找到對應該使用者標識的註冊資訊，說明該使用者標識尚未註冊。判斷出終端設備上傳的是註冊請求後，指紋認證中心提取註冊請求中提供的資訊，並採用下述格式儲存在指紋資料庫中，從而完成使用者張先生的指紋註冊過程。
指紋資料庫示例
需要說明的是，本實施例中，指紋影像檔儲存在特定的檔目錄fpimg下，而在指紋資料庫的指紋圖像一列寫入的是指紋影像檔的儲存路徑和具體的檔案名稱，在需要提取張先生註冊的指紋影像檔時，存取所述路徑就能夠讀取對應的指紋影像檔。
在其他實施方式中，如果使用者註冊時提供的是聲紋，那麼用於進行身份驗證的設備或系統接收到使用者的註冊請求後，可以採用與上述類似的方式，將接收到的音效檔儲存在特定的檔目錄下，而在資料庫對應的列中寫入音效檔的儲存路徑和具體的檔案名稱，在需要提取該使用者註冊的音效檔時，存取所述路徑就能夠讀取對應的音效 檔。
在其他實施方式中，也可以將使用者的註冊資訊儲存在普通的資料檔案中，或者是資料表格中，只要能夠根據需要從中提取使用者註冊的資訊就可以了。資料庫、資料檔案以及資料表格可以在用於進行身份驗證的設備或系統的本機存放區，也可以在其他網路存放裝置上儲存，具體的儲存形式和位置，不是本發明的核心，本發明對此不做限定。
步驟S101，接收請求驗證方的人體生物特徵檔。
請求驗證方使用能夠提供人體生物特徵檔的終端設備，輸入請求驗證方的人體生物特徵，請求驗證方終端設備產生請求驗證方的人體生物特徵檔，用於進行身份驗證的設備或系統接收所述請求驗證方的人體生物特徵檔。
請求驗證方終端設備發起的身份驗證請求中，除了包含請求驗證方的人體生物特徵檔外，還包含請求驗證方的使用者標識和請求驗證方終端設備的類型和/或型號，請求驗證方的使用者標識，用於從已儲存的人體生物特徵資料中提取與該使用者標識對應的已註冊的人體生物特徵檔(即：基準檔)，請求驗證方終端設備的類型和/或型號，則用於獲取與該設備對應的採集演算法和比對演算法。
在本實施例中，張先生使用Iphone4S手機上的應用時，需要進行遠端身份驗證，張先生通過Iphone4S手機的指紋感測器輸入了自己的指紋圖像，Iphone4S手機直 接將張先生的指紋影像檔varify_0001.jpg、使用者標識(0001)和設備類型和/或型號上傳給指紋認證中心，指紋認證中心接收上述待驗證資訊。
步驟S102，獲取提供所述請求驗證方的人體生物特徵檔所用的請求驗證方終端設備的類型和/或型號，或者，獲取提供基準檔所用的特定終端設備的類型和/或型號。
終端設備上傳的身份驗證請求中，提供了請求驗證方的使用者標識和請求驗證方終端設備的類型和/或型號，直接讀取該資訊即可獲取請求驗證方終端設備的類型和/或型號；或者，根據請求驗證方的使用者標識，存取已儲存的人體生物特徵資料，查找與請求驗證方的使用者標識對應的註冊所用終端設備的類型和/或型號(即：提供基準檔所用的特定終端設備的類型和/或型號)。
因為用於進行身份驗證的設備或系統接收到的是請求驗證方的人體生物特徵檔，而不是請求驗證方的人體生物特徵的待驗證特徵碼，所以要使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼。不管使用者提供的人體生物特徵檔是影像檔還是音效檔，都涉及採集演算法的選取問題，這裡以人體生物特徵圖像為例，對選取採集演算法的思路進行說明，對於利用聲紋進行身份驗證來說，選取採集演算法的基本思路是一致的。
因為使用者在終端設備輸入的人體生物特徵圖像通常 是一幅含有較多雜訊的灰度圖像，終端設備通常還要進行一定的預處理操作，改善輸入的人體生物特徵圖像的品質，去除噪音，得到一幅清晰的點線圖。但是不同廠商的終端設備獲取圖像的方法存在差異，採用的圖像預處理演算法也不完全相同，最終得到的人體生物特徵圖像的清晰度、對比度、雜訊的多少都不盡相同，而終端設備廠商，可以針對自己的設備產生圖像的特點，採用有針對性的採集演算法和比對演算法，採集特定位置和特定數量的特徵點並進行有針對性的比對，從而達到最優的辨識效果，因而採用提供圖像的終端設備自帶的採集演算法是最為合理的。考慮到本發明中不同廠商終端設備的互聯互通的客觀需求，需要採用統一的採集演算法從來自不同設備的人體生物特徵圖像中採集特徵碼，理論上，只要採用統一的採集演算法就可以，但是為了獲取比較滿意的實施效果，採用提供基準圖像的終端設備的採集演算法，或者採用請求驗證方終端設備的採集演算法，是較佳的方案。
基於上述考慮，本實施例中，可以從提供張先生的註冊指紋影像檔(即：基準檔)的小米2S手機，和提供張先生的待驗證指紋影像檔的Iphone4S手機中任意選擇一個設備，並選擇與所述設備的類型和/或型號對應的採集演算法。在本實施例中，選擇了小米2S手機。
步驟S103，根據上述終端設備的類型和/或型號調取該終端設備所採用的採集演算法。
根據步驟S102中所選的終端設備的類型和/或型號， 查找預先配置的人體生物特徵識別演算法配置資訊，調取與所選終端設備的類型和/或型號對應的採集演算法。預先配置的人體生物特徵識別演算法配置資訊中，針對每一種終端設備，設置所述終端設備的類型和/或型號、與所述終端設備對應的採集演算法和比對演算法。所述人體生物特徵識別演算法配置資訊，是預先配置好的，可以是表格的形式，也可以採用資料庫儲存，可以在用於進行身份驗證的設備或系統的本地存放，也可以存放在其他設備上，本發明對具體的儲存形式和位置，不做限定。
在本實施例中，針對步驟S102選擇的小米2S手機，根據小米2S手機的類型和/或型號，存取預先配置的如下所示的指紋識別演算法配置表，獲取與小米2S手機對應的指紋採集演算法A001。
指紋識別演算法配置表
步驟S104，使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼。
選擇了採集演算法後，就可以調用該演算法採集待驗證特徵碼了。在本實施例中，指紋認證中心軟體是採用Java語言編寫的，小米2S手機廠商提供的用C語言編寫 的動態連結程式庫中提供了指紋採集演算法A001的函式呼叫介面，因此採用JNI方式，以待驗證的指紋影像檔作為輸入，調用動態連結程式庫提供的指紋採集演算法A001的函數介面，就可以得到待驗證特徵碼。
步驟S105，從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與採集待驗證特徵碼所用的特定的採集演算法一致。
獲取了待驗證特徵碼後，要進一步獲取基準特徵碼。
首先，要讀取請求驗證方的基準檔。在本實施例中，在步驟S100中已經將張先生註冊的指紋影像檔(即：基準檔)儲存在指紋資料庫中，根據張先生提出身份驗證請求時提供的使用者標識0001，存取指紋資料庫，從中查找與所述使用者標識0001對應的資料記錄，例如，針對本實施例的指紋資料庫，可以採用“select * from fp_db where user_id=0001”這樣類似的SQL語句，在其他實施方式中，針對不同的資料檔案格式和儲存位置，也可以採用其他查找方法，本發明不做限定。找到對應的資料記錄後，從中提取已註冊的設備類型和/或型號：小米2S手機，提取已註冊的指紋影像檔的儲存路徑和檔案名，存取所述路徑、並讀取已註冊的指紋影像檔0001.jpg。
在其他實施方式中，例如：利用聲紋進行使用者身份驗證，那麼上述步驟也是類似的，即：根據使用者提出身份驗證請求時提供的使用者標識，存取已註冊的資料，查找與所述使用者標識對應的資料記錄，並從中提取已註冊 的設備類型和/或型號、以及已註冊的音效檔的儲存路徑和檔案名，存取所述路徑、並讀取已註冊的音效檔。
然後，採集基準檔的基準特徵碼，所用的採集演算法與步驟S104中採集待驗證特徵碼的採集演算法相同，即：也使用步驟S103調取的採集演算法。之所以要採用相同的採集演算法，主要是滿足不同廠商終端設備的互聯互通的需求。在本實施例中，選擇與步驟S104中採集待驗證特徵碼相同的小米2S手機的指紋採集演算法A001，採用JNI方式，以已註冊的指紋影像檔(即：基準檔)作為輸入，調用小米2S手機廠商提供的動態連結程式庫中的指紋採集演算法A001的函數介面，就可以得到已註冊的指紋圖像的特徵碼，即：基準特徵碼。
步驟S106，判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵；若是，則通過身份驗證請求。
完成上述步驟S104和S105後，已經獲取了請求驗證方的基準特徵碼和待驗證特徵碼，對這兩個特徵碼進行比對，就可以判斷請求驗證方是否通過了身份驗證。
人體生物特徵碼並不是一個簡單的數值或者字串，而是一個記錄了人體生物特徵資訊的範本，以指紋特徵碼為例，其中記錄了指紋的總體特徵(例如：紋型、核心點等)和局部特徵(例如：一定數目的端點和分叉點的方向、位置和曲率等資訊)。因此判斷兩個指紋特徵碼是否相同，不是簡單地判斷是否相等，而是將兩個範本進行匹 配，是一個模式識別的過程，判定的標準不是等與不等，而是相似的程度。這個相似程度的判定與採集演算法採集的特徵點的類型和數目有關，採集的特徵點越多，誤判的機率就越小。因此，對於用某個終端廠商提供的採集演算法採集的特徵碼，比對時也應該採用所述終端廠商提供的與採集演算法對應的比對演算法，這樣才能準確識別範本中的特徵點的類型和數目以及其他特徵，從而提高比對的準確率。
基於上述原因，本發明提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，在判斷基準特徵碼與待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵時，採用與步驟S104和步驟S105中所用的採集演算法對應的比對演算法。
在本實施例中，步驟S104和步驟S105採用的是小米2S手機廠商提供的採集演算法A001，查找預先配置的指紋識別演算法配置表，調取與小米2S手機廠商的採集演算法A001對應的比對演算法B001。同樣的，採用JNI方式，以已註冊的指紋影像檔的特徵碼(即：基準特徵碼)和待驗證特徵碼作為輸入，調用小米2S手機廠商提供的動態連結程式庫中的指紋比對演算法B001的函數介面進行指紋特徵碼比對，該函數根據輸入的兩個指紋特徵碼的相似程度，判斷出待驗證特徵碼與基準特徵碼對應同一個使用者的指紋。此比對結果將被發送回張先生使用的Iphone4S手機，從而張先產生功通過本次遠端身份驗證，可以繼續進行後續的遠端應用。
在上述實施例1中，張先生使用小米2S手機註冊指紋資訊，使用Iphone4S手機進行遠端身份驗證，如果採用現有的技術，指紋認證中心直接比對兩個終端設備上傳的指紋特徵碼，會得出不是同一個用戶指紋的結論，導致張先生身份驗證失敗。採用本發明提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，對張先生註冊的指紋影像檔，和Iphone4S上傳的待驗證的指紋影像檔，採用相同的採集演算法(小米2S手機的採集演算法)採集特徵碼，並採用對應的比對演算法(小米2S手機的比對演算法)進行比對，從而張先產生功通過本次遠端身份驗證，實現了不同終端設備廠商的互聯互通。
如圖2所示，圖2是本發明提供的一種利用人體生物特徵進行身份驗證的方法的第二實施例流程圖，在本實施例中，請求驗證方終端設備提供的是請求驗證方的人體生物特徵的待驗證特徵碼。本實施例與上述第一實施例步驟相同的部分不再贅述，下面重點描述不同之處。以下結合圖2進行說明。
步驟S200，接收對應特定身份的人體生物特徵檔，作為基準檔。
本實施例中，張先生採用小米2S手機進行指紋資訊的註冊，指紋認證中心接收到小米2S手機上傳的張先生的使用者標識0001、待註冊的指紋影像檔0001.jpg和小米2S手機的類型和/或型號，並將這些資訊儲存在指紋資料庫中，完成張先生的指紋註冊過程。
步驟S201，接收請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼。
請求驗證方使用能夠提供人體生物特徵的待驗證特徵碼的請求驗證方終端設備，輸入請求驗證方的人體生物特徵，請求驗證方終端設備對請求驗證方輸入的人體生物特徵進行必要的預處理後，採用自帶的採集演算法(即：與請求驗證方終端設備對應的採集演算法)採集請求驗證方的人體生物特徵的待驗證特徵碼，並發起身份驗證請求，用於進行身份驗證的設備或系統接收該請求驗證方的待驗證特徵碼。
請求驗證方終端設備發起的身份驗證請求中，除了包含待驗證特徵碼外，還包含請求驗證方的使用者標識和請求驗證方終端設備的類型和/或型號，請求驗證方的使用者標識，用於從已儲存的人體生物特徵資料中提取與該使用者標識對應的已註冊的人體生物特徵檔(即：基準檔)，請求驗證方終端設備的類型和/或型號，則用於獲取與該設備對應的採集演算法和比對演算法。
在本實施例中，張先生使用Iphone4S手機上的應用時，需要進行遠端身份驗證，張先生通過Iphone4S的指紋感測器輸入了自己的指紋圖像，Iphone4S手機採用自帶的A002指紋採集演算法，採集張先生輸入的待驗證指紋圖像的待驗證特徵碼，並向指紋認證中心發送身份驗證請求，請求中包含：所述待驗證特徵碼、張先生的使用者標識0001和Iphone4S手機的類型和/或型號，指紋認證 中心接收上述請求資訊。
步驟S202，獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
為了滿足不同廠商終端設備的互聯互通的需求，採集基準特徵碼所用的採集演算法必須和採集待驗證特徵碼所用的採集演算法相同，由於在步驟S201中指紋認證中心接收到的是待驗證特徵碼，所以必須採用採集待驗證特徵碼的請求驗證方終端設備所用的採集演算法。為了滿足這一要求，首先要獲取請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
在本實施例的步驟S201中，終端設備發起的身份驗證請求中，不僅包含待驗證特徵碼，同時也包含請求驗證方終端設備的類型和/或型號，因此，從身份驗證請求中讀取相應的資訊，從而獲取請求驗證方終端設備Iphone4S手機的類型和/或型號。
步驟S203，根據所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集所述待驗證特徵碼時採用的採集演算法。
在本實施例中，根據Iphone4S手機的類型和/或型號，存取預先設置的指紋識別演算法配置表，獲取與Iphone4S手機對應的指紋採集演算法A002。
指紋識別演算法配置表
步驟S204，從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與請求驗證方終端設備採集待驗證特徵碼所用的採集演算法一致。
獲取了待驗證特碼後，要進一步獲取基準特徵碼。
首先，要讀取請求驗證方的基準檔。在本實施例中，在步驟S200中已經將張先生註冊的指紋影像檔(即：基準檔)儲存在指紋資料庫中，根據張先生提出身份驗證請求時提供的使用者標識0001，存取指紋資料庫，從中查找與所述使用者標識0001對應的資料記錄。找到對應的資料記錄後，從中提取已註冊的指紋影像檔的儲存路徑和檔案名，存取所述路徑、並讀取已註冊的指紋影像檔0001.jpg。
然後，採集基準檔的基準特徵碼。所用的採集演算法就是步驟S203中調取的採集演算法，即：採集待驗證特徵碼所用的相同的採集演算法。之所以要採用相同的採集演算法，主要是滿足不同廠商終端設備的互聯互通的需求。在本實施例中，步驟S203中調取的是Iphone4S手機的指紋採集演算法A002，採用JNI方式，以已註冊的指紋影像檔(即：基準檔)作為輸入，調用Iphone4S手機 廠商提供的動態連結程式庫中的指紋採集演算法A002的函數介面，就可以得到已註冊的指紋圖像的特徵碼，即：基準特徵碼。
步驟S205，判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵；若是，則通過身份驗證請求。
完成上述步驟S201和S204後，已經獲取了請求驗證方的基準特徵碼和待驗證特徵碼，採用與步驟S201和步驟S204中所用的採集演算法對應的比對演算法對這兩個特徵碼進行比對，就可以判斷請求驗證方是否通過了身份驗證。之所以要選擇與採集演算法對應的比對演算法，是因為比對過程是一個複雜的匹配過程，具體原因已經在實施例1中詳細描述過，此處不再贅述，請參見實施例1。
在本實施例中，步驟S201和步驟S204採用的是Iphone4S手機廠商提供的採集演算法A002，查找預先配置的指紋識別演算法配置表，可以調取與Iphone4S手機廠商的採集演算法A002對應的比對演算法B002。同樣的，採用JNI方式，以已註冊的指紋影像檔的特徵碼(即：基準特徵碼)和待驗證特徵碼作為輸入，調用Iphone4S手機廠商提供的動態連結程式庫中的指紋比對演算法B002的函數介面進行指紋特徵碼比對，該函數根據輸入的兩個指紋特徵碼的相似程度，判斷出待驗證特徵碼與基準特徵碼對應同一個使用者。此比對結果將被發送回張先生使用的Iphone4S手機，從而張先產生功通過本次 遠端身份驗證，可以繼續進行後續的遠端應用。
在上述實施例2中，張先生使用小米2S手機註冊指紋資訊，使用Iphone4S手機上傳了待驗證特徵碼，如果採用現有的技術，指紋認證中心直接比對兩個終端設備上傳的特徵碼，會得出不是同一個用戶的結論，導致張先生身份驗證失敗。採用本發明提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，採用提供待驗證特徵碼的Iphone4S手機的採集演算法採集張先生已註冊的指紋影像檔的特徵碼，再採用與所述Iphone4S手機的採集演算法對應的比對演算法，對已註冊指紋影像檔的特徵碼(即：基準特徵碼)和Iphone4S手機上傳的待驗證特徵碼進行比對，由於採用相同的採集演算法(Iphone4S手機的採集演算法)，和與之對應的比對演算法(Iphone4S手機的比對演算法)，從而張先產生功通過本次身份驗證，實現了不同終端設備廠商的互聯互通。
如圖3所示，圖3是本發明提供的一種利用人體生物特徵進行身份驗證的方法的第三實施例流程圖，在本實施例中，請求驗證方終端設備提供的可以是請求驗證方的人體生物特徵檔，也可以是請求驗證方的人體生物特徵的待驗證特徵碼。本實施例與實施例1和/或實施例2步驟相同的部分不再贅述，下面重點描述不同之處。以下結合圖3進行說明。
步驟S300，接收對應特定身份的人體生物特徵檔，作為基準檔。
本實施例中，張先生採用小米2S手機進行指紋資訊的註冊，指紋認證中心接收到小米2S手機上傳的張先生的使用者標識0001、待註冊的指紋影像檔0001.jpg和小米2S手機的類型和/或型號，並將這些資訊儲存在指紋資料庫中，完成張先生的指紋註冊過程。
步驟S301，接收對應該特定身份的身份驗證請求。
請求驗證方使用能夠提供人體生物特徵檔或人體生物特徵的待驗證特徵碼的請求驗證方終端設備，輸入待驗證的人體生物特徵，請求驗證方終端設備對使用者輸入的人體生物特徵進行必要的預處理後，產生請求驗證方的人體生物特徵檔，具備特徵碼採集功能的終端設備還可以使用自帶的採集演算法，從產生的請求驗證方人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼，並發起身份驗證請求。用於進行身份驗證的設備或系統接收所述請求驗證方的人體生物特徵檔或待驗證特徵碼。
請求驗證方終端設備發起的身份驗證請求中，除了包含請求驗證方的人體生物特徵檔或待驗證特徵碼外，還包含請求驗證方的使用者標識和請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
在本實施例中，張先生使用Iphone4S手機上的應用時，需要進行遠端身份驗證，張先生通過Iphone4S的指紋感測器輸入了自己的指紋資訊，Iphone4S手機具備採集指紋特徵碼的功能，因此Iphone4S手機可以在產生待驗證的指紋圖像之後，採用自帶的A002指紋採集演算 法，從待驗證指紋圖像中採集待驗證特徵碼。之後，Iphone4S手機向指紋認證中心發送身份驗證請求，請求中包含：張先生的待驗證指紋影像檔或者待驗證特徵碼、張先生的使用者標識0001和Iphone4S手機的類型和/或型號，指紋認證中心接收上述請求資訊。
步驟S302，判斷接收的身份驗證請求中，提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，還是請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；如果提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，執行步驟S303；如果提供的是請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，執行步驟S304。
因為終端設備上傳的身份驗證請求中，可能提供請求驗證方的人體生物特徵檔，也可能提供請求驗證方的待驗證特徵碼，因此用於進行身份驗證的設備或系統，在收到身份驗證請求後，要首先讀取身份驗證請求中包含的資訊，判斷終端設備提供的待驗證資訊類型，並根據不同的待驗證資訊類型，決定執行不同的步驟。
在本實施例中，如果Iphone4S上傳的是請求驗證方的指紋影像檔，執行步驟S303；如果Iphone4S上傳的是請求驗證方的待驗證特徵碼，執行步驟S304。
步驟S303，使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼，然後轉到步驟S306執行。
因為終端設備提供的是請求驗證方的人體生物特徵 檔，而不是請求驗證方的待驗證特徵碼，所以要使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼。為了實現不同廠商終端設備的互聯互通，在後續步驟中也要採用所述特定的採集演算法，從基準檔中採集基準特徵碼。作為較佳方案，可以採用請求驗證方終端設備對應的採集演算法，也可以採用提供基準檔的終端設備對應的採集演算法。
首先，獲取提供所述請求驗證方的人體生物特徵檔所用的請求驗證方終端設備的類型和/或型號，或者，獲取提供基準檔所用的特定終端設備的類型和/或型號。然後根據上述終端設備的類型和/或型號調取該終端設備所採用的採集演算法。最後，使用調取的採集演算法，從請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼。得到待驗證特徵碼後，轉到步驟S306執行。
在本實施例中，可以從提供張先生的註冊指紋影像檔(即：基準檔)的小米2S手機，和提供張先生的待驗證指紋影像檔的Iphone4S手機中任意選擇一個設備，本實施例選擇了小米2S手機。然後根據選定的小米2S手機的類型和/或型號，存取預先配置的指紋識別演算法配置資訊，調取與小米2S手機對應的指紋採集演算法A001。最後，採用JNI方式，以請求驗證方的指紋影像檔作為輸入，調用小米2S手機廠商提供的動態連結程式庫中的指紋採集演算法A001的函數介面，就可以得到請求驗證方的待驗證特徵碼。然後轉到步驟S306執行。
步驟S304，獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
因為終端設備提供的是請求驗證方的待驗證特徵碼，因此只需要針對基準檔採集基準特徵碼。為了實現不同廠商終端設備的互聯互通，採集基準特徵碼所用的採集演算法必須和採集待驗證特徵碼所用的採集演算法相同，因此在採集基準特徵碼之前，要首先獲取請求驗證方終端設備的類型和/或型號，然後才能選擇與之對應的採集演算法。
在本實施例的步驟S301中，請求驗證方終端設備發起的身份驗證請求中，不僅包含待驗證特徵碼，同時也包含提供所述待驗證特徵碼的設備類型和/或型號，因此，從身份驗證請求中讀取相應的資訊，從而獲取請求驗證方終端設備Iphone4S手機的類型和/或型號。
步驟S305，根據所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該請求驗證方終端設備採集所述待驗證特徵碼時採用的採集演算法。
在本實施例中，根據已獲取的請求驗證方終端設備Iphone4S手機的類型和/或型號，存取預先配置的指紋識別演算法配置表，調取與Iphone4S手機對應的指紋採集演算法A002。
步驟S306，從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與獲取請求驗證方的待驗證特徵碼所採用的採集演算法一致。
首先，要讀取請求驗證方的基準檔。在本實施例中，在步驟S300中已經將張先生註冊的指紋影像檔(即：基準檔)儲存在指紋資料庫中，根據張先生提出身份驗證請求時提供的使用者標識0001，存取指紋資料庫，從中查找與所述使用者標識0001對應的資料記錄，找到對應的資料記錄後，從中提取已註冊的指紋影像檔的儲存路徑和檔案名，存取所述路徑、並讀取已註冊的指紋影像檔0001.jpg。
然後，採集基準檔的基準特徵碼。為了滿足不同廠商終端設備的互聯互通的需求，採集基準特徵碼所用的採集演算法，應該與採集請求驗證方的待驗證特徵碼所用的採集演算法相同。如果身份驗證請求中提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，就應該採用步驟S303中所選擇的特定的採集演算法，如果身份驗證請求中提供的是請求驗證方的待驗證特徵碼，就應該採用步驟S305調取的採集演算法。
在本實施例中，如果身份驗證請求中提供的是張先生的待驗證指紋影像檔，就採用步驟S303中所選擇的特定的採集演算法，即小米2S手機對應的採集演算法A001，如果身份驗證請求中提供的是張先生指紋圖像的待驗證特徵碼，就採用步驟S305調取的與Iphone4S手機對應的採集演算法A002。然後，採用JNI方式，以已註冊的指紋影像檔(即：基準檔)作為輸入，調用終端設備廠商提供的動態連結程式庫中的指紋採集演算法函數介面，就可 以得到已註冊的指紋圖像的特徵碼，即：基準特徵碼。
步驟S307，判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵；若是，則通過身份驗證請求。
完成上述步驟後，已經獲取了基準特徵碼和待驗證特徵碼，採用與採集基準特徵碼和待驗證特徵碼的採集演算法對應的比對演算法，對這兩個特徵碼進行比對，就可以判斷待驗證方是否通過了身份驗證。之所以要選擇與採集演算法對應的比對演算法，是因為比對過程是一個複雜的匹配過程，具體原因已經在實施例1中詳細描述過，此處不再贅述，請參見實施例1。
如果身份驗證請求中，提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，就選擇與上述步驟S303中所選的特定的採集演算法對應的比對演算法；如果身份驗證請求中，提供的是請求驗證方的待驗證特徵碼，就選擇與上述步驟S305調取的採集演算法對應的比對演算法。然後採用所選的比對演算法，對已經獲得的待驗證特徵碼和基準特徵碼進行比對。
在本實施例中，如果身份驗證請求中，iPhone4S手機上傳的是張先生的指紋影像檔，步驟S303中已經選擇了小米2S手機的採集演算法A001作為特定的採集演算法，查找預先配置的指紋識別演算法配置表，調取與小米2S手機廠商的採集演算法A001對應的比對演算法B001。同樣的，如果身份驗證請求中，Iphone4S手機上 傳的是張先生指紋的待驗證特徵碼，步驟S305中已經調取了Iphone4S手機的採集演算法A002，本步驟中，查找預先配置的指紋識別演算法配置表，調取與Iphone4S手機廠商的採集演算法A002對應的比對演算法B002。
選擇了比對演算法後，還是採用JNI方式，以已註冊的指紋影像檔的特徵碼(即：基準特徵碼)和待驗證特徵碼作為輸入，調用廠商提供的動態連結程式庫中的所選比對演算法的函數介面進行指紋特徵碼比對，該函數根據輸入的兩個指紋特徵碼的相似程度，判斷出待驗證特徵碼與基準特徵碼對應同一個使用者的指紋。此比對結果將被發送回張先生使用的Iphone4S手機，從而張先產生功通過本次遠端身份驗證，可以繼續進行後續的遠端應用。
在上述實施例3中，張先生使用小米2S手機註冊指紋資訊，使用Iphone4S手機上傳待驗證的指紋影像檔或者是待驗證特徵碼，如果採用現有的技術，指紋認證中心直接比對兩個終端設備上傳的特徵碼，會得出不是同一個用戶的結論，導致張先生身份驗證失敗。採用本發明提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，指紋認證中心首先判斷請求驗證方終端設備提供的待驗證資訊的類型，然後根據兩種不同的待驗證資訊的類型，分別執行相應的操作，用同樣的採集演算法，採集已註冊指紋影像檔的特徵碼(即：基準特徵碼)和待驗證指紋影像檔的待驗證特徵碼，並採用與所述採集演算法對應的比對演算法，對上述兩種特徵碼進行比對，從而張先產生功通過本次遠端身 份驗證，實現了不同終端設備廠商的互聯互通。
在上述的三個實施例中，提供了一種利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，與之相對應的，本發明還提供一種利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置。由於裝置實施例基本相似於方法實施例，所以描述得比較簡單，相關之處參見方法實施例的對應部分的說明即可。下述描述的裝置實施例僅僅是示意性的。
請參看圖4，該圖為本發明第四實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置的單元方塊圖。
如圖4所示，本實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置包括：基準檔接收單元400、待驗證特徵碼獲取單元401、基準特徵碼採集單元402、和判斷單元403。
所述基準檔接收單元400，用於接收對應特定身份的人體生物特徵檔，並將所述檔作為基準檔。
該單元具體用於接收終端設備提供的特定身份使用者的人體生物特徵檔，並儲存該檔，完成特定身份使用者的人體生物特徵的註冊過程，已註冊的人體生物特徵檔作為後續進行身份驗證的基準檔；除了接收人體生物特徵檔，該單元還用於接收特定身份使用者的使用者標識、提供基準檔所用終端設備的類型和/或型號。
所述待驗證特徵碼獲取單元401，用於接收請求驗證方的人體生物特徵檔，並從所述接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼。
所述待驗證特徵碼獲取單元401，包括待驗證檔接收子單元401-1、設備獲取子單元401-2、採集演算法調取子單元401-3、和第一待驗證特徵碼採集子單元401-4。
所述待驗證檔接收子單元401-1，用於接收請求驗證方的人體生物特徵檔；該子單元還用於接收請求驗證方的使用者標識和請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
所述設備獲取子單元401-2，用於獲取提供所述請求驗證方的人體生物特徵檔所用的請求驗證方終端設備的類型和/或型號，或者，獲取提供基準檔所用的特定終端設備的類型和/或型號。
為了實現不同廠商終端設備的互聯互通，要選擇相同的採集演算法採集基準特徵碼和待驗證特徵碼。其中，選擇提供基準檔的終端設備對應的採集演算法，或者選擇請求驗證方終端設備對應的採集演算法，是較佳的方案，因此本實施例中，所述設備獲取子單元401-2用於在上述兩種終端設備中選擇一種，並獲取所選終端設備的類型和/或型號。
所述採集演算法調取子單元401-3，用於根據上述設備獲取子單元401-2輸出的終端設備的類型和/或型號，調取該終端設備所採用的採集演算法。
所述第一待驗證特徵碼採集子單元401-4，用於使用所述採集演算法調取子單元401-3輸出的採集演算法，作為特定的採集演算法，並用該特定的採集演算法從所述接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼。
所述基準特徵碼採集單元402，用於讀取所述基準檔接收單元400接收的基準檔，並從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與所述待驗證特徵碼獲取單元401採用的採集演算法一致。
在採集基準特徵碼之前，首先根據所述待驗證圖像接收子單元401-1接收的請求驗證方的使用者標識，查找已儲存的人體生物特徵資料，提取與所述請求驗證方使用者標識對應的基準檔，同時也提取與所述請求驗證方使用者標識對應的提供基準檔的終端設備的類型和/或型號。
為了實現不同廠商終端設備的互聯互通，要選擇相同的採集演算法採集基準特徵碼和待驗證特徵碼，在本實施例中，第一待驗證特徵碼採集子單元401-4，採集待驗證特徵碼時，採用的是採集演算法調取子單元401-3輸出的採集演算法，因此，所述基準特徵碼採集單元402，也採用採集演算法調取子單元401-3輸出的採集演算法，從所述基準檔中採集基準特徵碼。
所述判斷單元403，用於判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵，並輸出判斷結果。
所述判斷單元403，包括：比對演算法選擇子單元403-1和比對子單元403-2。
所述比對演算法選擇子單元403-1，用於選擇與待驗證特徵碼獲取單元401和基準特徵碼採集單元402所用採集演算法對應的比對演算法。
特徵碼的比對過程是一個匹配過程，要判斷比對的兩個特徵碼的相似程度，要求比對演算法要能準確辨識特徵碼中的特徵點的類型、位置、數目等資訊，因此，為了提高比對的準確率，應該採用與採集演算法對應的比對演算法。
本實施例中，採集基準特徵碼和待驗證特徵碼，都採用的是採集演算法調取子單元401-3輸出的採集演算法，因此所述比對演算法選擇子單元403-1，查找預先配置的人體生物特徵識別演算法配置資訊，調取與採集演算法調取子單元401-3輸出的採集演算法對應的比對演算法。
所述比對子單元403-2，用於使用所述比對演算法，對所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵進行比對，並輸出判斷結果。
該子單元接收第一待驗證特徵碼採集子單元401-4輸出的待驗證特徵碼，和所述基準特徵碼採集單元402輸出的基準特徵碼，並採用所述比對演算法選擇子單元403-1調取的比對演算法，對待驗證特徵碼和基準特徵碼進行比對，判斷待驗證特徵碼和基準特徵碼是否對應相同的人體生物特徵，並輸出判斷結果。
請參看圖5，該圖為本發明第五實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置的單元方塊圖。其中，與實施例4相同的部分，在此不再贅述，請參見實施例4的相關描述。
如圖5所示，本實施例提供的利用人體生物特徵進行 身份驗證的裝置包括：基準檔接收單元500、待驗證特徵碼獲取單元501、第一設備獲取單元502、第一採集演算法調取單元503、基準特徵碼採集單元504、和判斷單元505。
所述基準檔接收單元500，用於接收對應特定身份的人體生物特徵檔，並將所述檔作為基準檔。
所述待驗證特徵碼獲取單元501，用於接收請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼。
所述第一設備獲取單元502，用於獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
為了實現不同廠商終端設備的互聯互通，要選擇相同的採集演算法採集基準特徵碼和待驗證特徵碼，在本實施例中，所述待驗證特徵碼獲取單元501接收到的是請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，相應的，也應該選擇與請求驗證方終端設備對應的採集演算法，從基準檔中採集基準特徵碼。因此，首先要獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
所述第一採集演算法調取單元503，用於根據所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集所述待驗證特徵碼時採用的採集演算法。
該單元接收所述第一設備獲取單元502輸出的請求驗證方終端設備的類型和/或型號，查找預先配置的人體生物特徵識別演算法配置資訊，調取與所述請求驗證方終端 設備的類型和/或型號對應的採集演算法。
所述基準特徵碼採集單元504，用於讀取所述基準檔接收單元500接收的基準檔，並從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與所述待驗證特徵碼獲取單元501採用的採集演算法一致。
為了實現不同廠商終端設備的互聯互通，要選擇相同的採集演算法採集基準特徵碼和待驗證特徵碼。在本實施例中，所述待驗證特徵碼獲取單元501接收到的是請求驗證方的待驗證特徵碼，所述第一採集演算法調取單元503，已經調取了與所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號對應的採集演算法，所述基準特徵碼採集單元504接收所述第一採集演算法調取單元503輸出的採集演算法，並使用該採集演算法，從所述基準檔中採集基準特徵碼。
所述判斷單元505，用於判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵，並輸出判斷結果。
所述判斷單元505，包括：比對演算法選擇子單元505-1、和比對子單元505-2。
所述比對演算法選擇子單元505-1，用於選擇與待驗證特徵碼獲取單元501和基準特徵碼採集單元504所用採集演算法對應的比對演算法。
本實施例中，所述待驗證特徵碼獲取單元501接收到的是請求驗證方的待驗證特徵碼，基準特徵碼採集單元504採集基準特徵碼時，採用的是第一採集演算法調取單 元503輸出的與請求驗證方終端設備對應的採集演算法，因此所述比對演算法選擇子單元505-1，查找預先配置的人體生物特徵識別演算法配置資訊，調取與第一採集演算法調取單元503輸出的採集演算法對應的比對演算法。
所述比對子單元505-2，用於使用所述比對演算法，對所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵進行比對，並輸出判斷結果。
該子單元接收待驗證特徵碼獲取單元501輸出的待驗證特徵碼，和所述基準特徵碼採集單元504輸出的基準特徵碼，並採用所述比對演算法選擇子單元505-1調取的比對演算法，對待驗證特徵碼和基準特徵碼進行比對，判斷待驗證特徵碼和基準特徵碼是否對應相同的人體生物特徵，並輸出判斷結果。
請參看圖6，該圖為本發明第六實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置的單元方塊圖。其中，與實施例4和/或實施例5相同的部分，在此不再贅述，請參見實施例4和/或實施例5的相關描述。
如圖6所示，本實施例提供的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置包括：基準檔接收單元600、待驗證特徵碼獲取單元601、第二設備獲取單元602、第二採集演算法調取單元603、基準特徵碼採集單元604、和判斷單元605。
所述基準檔接收單元600，用於接收對應特定身份的人體生物特徵檔，並將所述檔作為基準檔。
所述待驗證特徵碼獲取單元601，用於在接收到對應特定身份的身份驗證請求時，依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼。
所述待驗證特徵碼獲取單元601，包括：驗證請求接收子單元601-1、類型判斷子單元601-2、和第二待驗證特徵碼採集子單元601-3。
所述驗證請求接收子單元601-1，用於接收對應特定身份的身份驗證請求；所述接收的對應特定身份的身份驗證請求中，包含：請求驗證方的人體生物特徵檔或人體生物特徵的待驗證特徵碼、請求驗證方的使用者標識、和請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
所述類型判斷子單元601-2，用於判斷接收的身份驗證請求中，提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，還是請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼。
所述第二待驗證特徵碼採集子單元601-3，若所述類型判斷子單元601-2的判斷結果為請求驗證方提供的是人體生物特徵檔，則該單元啟動，用於使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼。
為了實現不同廠商終端設備的互聯互通，要選擇相同的採集演算法採集基準特徵碼和待驗證特徵碼。其中，選擇提供基準檔的終端設備對應的採集演算法，或者選擇請求驗證方終端設備對應的採集演算法，是較佳的方案，因 此本實施例中，所述第二待驗證特徵碼採集子單元601-3，從上述兩種終端設備中選擇一種，並獲取所選終端設備的類型和/或型號，然後查找預先配置的人體生物特徵識別演算法配置資訊，調取與所選終端設備的類型和/或型號對應的採集演算法，作為所述特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼。所述第二待驗證特徵碼採集子單元601-3，將所述特定的採集演算法輸出到所述基準特徵碼採集單元604，基準特徵碼採集單元604採用相同的採集演算法，從基準檔中採集基準特徵碼。
所述第二設備獲取單元602，如果所述類型判斷子單元601-2的判斷結果為，請求驗證方提供的是通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，則該單元啟動，用於獲取所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號。
所述第二採集演算法調取單元603，如果所述類型判斷子單元601-2的判斷結果為，請求驗證方提供的是通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，則該單元啟動，用於根據所述請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集所述待驗證特徵碼時採用的採集演算法。
所述基準特徵碼採集單元604，用於讀取所述基準檔接收單元600接收的基準檔，並從所述基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與所述待驗 證特徵碼獲取單元601採用的採集演算法一致。
在本實施例中，如果所述類型判斷子單元601-2的判斷結果為請求驗證方提供的是人體生物特徵檔，所述基準特徵碼採集單元604，接收所述第二待驗證特徵碼採集子單元601-3輸出的特定的採集演算法，從所述基準檔中採集基準特徵碼；如果所述類型判斷子單元601-2的判斷結果為，請求驗證方提供的是通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，所述基準特徵碼採集單元604，接收所述第二採集演算法調取單元603輸出的與請求驗證方終端設備對應的採集演算法，從所述基準檔中採集基準特徵碼。
所述判斷單元605，用於判斷所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵，並輸出判斷結果。
所述判斷單元605，包括：比對演算法選擇子單元605-1、和比對子單元605-2。
所述比對演算法選擇子單元605-1，用於選擇與待驗證特徵碼獲取單元601和基準特徵碼採集單元604所用採集演算法對應的比對演算法。
在本實施例中，如果所述類型判斷子單元601-2的判斷結果為請求驗證方提供的是人體生物特徵檔，所述比對演算法選擇子單元605-1，從預先配置的人體生物特徵識別演算法配置資訊中，調取與所述第二待驗證特徵碼採集子單元601-3輸出的特定採集演算法對應的比對演算法； 如果所述類型判斷子單元601-2的判斷結果為，請求驗證方提供的是通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，所述比對演算法選擇子單元605-1，從預先配置的人體生物特徵識別演算法配置資訊中，調取與所述第二採集演算法調取單元603輸出的採集演算法對應的比對演算法。
所述比對子單元605-2，用於使用所述比對演算法，對所述基準特徵碼與所述待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵進行比對，並輸出判斷結果。
該子單元接收待驗證特徵碼獲取單元601輸出的待驗證特徵碼，和所述基準特徵碼採集單元604輸出的基準特徵碼，並採用所述比對演算法選擇子單元605-1調取的比對演算法，對待驗證特徵碼和基準特徵碼進行比對，判斷待驗證特徵碼和基準特徵碼是否對應相同的人體生物特徵，並輸出判斷結果。
本發明雖然以較佳實施例公開如上，但其並不是用來限定本發明，任何本領域技術人員在不脫離本發明的精神和範圍內，都可以做出可能的變動和修改，因此本發明的保護範圍應當以本發明申請專利範圍所界定的範圍為準。
在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出介面、網路介面和記憶體。
記憶體可能包括電腦可讀媒體中的非永久性記憶體，隨機存取記憶體(RAM)和/或非易失性記憶體等形式，如唯讀記憶體(ROM)或快閃隨機存取記憶體(flash RAM)。記憶體是電腦可讀媒體的示例。
1、電腦可讀媒體包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現資訊儲存。資訊可以是電腦可讀指令、資料結構、程式的模組或其他資料。電腦的儲存媒體的例子包括，但不限於相變記憶體(PRAM)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、其他類型的隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電可擦除可程式設計唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、唯讀光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、磁盒式磁帶，磁帶磁磁片儲存或其他磁性儲存裝置或任何其他非傳輸媒體，可用於儲存可以被計算設備存取的資訊。按照本文中的界定，電腦可讀媒體不包括非暫存電腦可讀媒體(transitory media)，如調變的資料信號和載波。
2、本領域技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、系統或電腦程式產品。因此，本發明可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且，本發明可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。

Claims (14)

  1. 一種利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，其特徵在於，包括：接收對應特定身份的人體生物特徵檔，作為基準檔；接收對應該特定身份的身份驗證請求時，依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼；從該基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與該依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼步驟中採用的採集演算法一致；判斷該基準特徵碼與該待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵；若是，則通過該身份驗證請求。
  2. 根據申請專利範圍第1項的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，其中，該依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼的步驟中，包括：接收請求驗證方的人體生物特徵檔；使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼；在該從該基準檔中採集基準特徵碼的步驟中，採用的採集演算法即為上述特定的採集演算法。
  3. 根據申請專利範圍第2項的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，其中，該使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼的步驟前，進行如下步驟：獲取提供該請求驗證方的人體生物特徵檔所用的請求 驗證方終端設備的類型和/或型號，或者，獲取提供基準檔所用的特定終端設備的類型和/或型號；根據上述終端設備的類型和/或型號調取該終端設備所採用的採集演算法；該使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼的步驟中，選擇上述採集演算法作為該特定的採集演算法。
  4. 根據申請專利範圍第1項的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，其中，該依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼的步驟採用如下方式實現：接收請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；相應的，在該從該基準檔中採集基準特徵碼的步驟前進行如下步驟：獲取該請求驗證方終端設備的類型和/或型號；根據該請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集該待驗證特徵碼時採用的採集演算法；從該基準檔中採集基準特徵碼的步驟中，採用該採集演算法作為所用的採集演算法。
  5. 根據申請專利範圍第1項的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，其中，在該接收對應該特定身份的身份驗證請求的步驟後，進行如下步驟：判斷接收的身份驗證請求中，提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，還是請求驗證方通過請求驗證方終端設 備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；如果提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，該依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼的步驟中，包括：使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼；採用上述特定的採集演算法，作為從該基準檔中採集基準特徵碼的採集演算法；如果接收的身份驗證請求中，提供的是請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，在該從該基準檔中採集基準特徵碼的步驟前，進行如下步驟：獲取該請求驗證方終端設備的類型和/或型號；根據該請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該請求驗證方終端設備採集該待驗證特徵碼時採用的採集演算法；在從該基準檔中採集基準特徵碼的步驟中，採用上述採集演算法。
  6. 根據申請專利範圍第1項的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，其中，該判斷該基準特徵碼與該待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵的步驟中，採用與該採集演算法對應的比對演算法對該基準特徵碼與該待驗證特徵碼進行比對，根據比對結果判斷該基準特徵碼與該待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵。
  7. 根據申請專利範圍第1至6項中任意一項的利用 人體生物特徵進行身份驗證的方法，其中，該人體生物特徵為指紋、人臉、面部特徵、掌紋和/或聲紋。
  8. 根據申請專利範圍第1至6項中任意一項的利用人體生物特徵進行身份驗證的方法，其中，該人體生物特徵檔為影像檔和/或音效檔。
  9. 一種利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置，其特徵在於，包括：基準檔接收單元，用於接收對應特定身份的人體生物特徵檔，並將該檔作為基準檔；待驗證特徵碼獲取單元，用於在接收到對應特定身份的身份驗證請求時，依據請求驗證方的人體生物特徵獲取待驗證特徵碼；基準特徵碼採集單元，用於讀取該基準檔接收單元接收的基準檔，並從該基準檔中採集基準特徵碼，採集該基準特徵碼採用的採集演算法與該待驗證特徵碼獲取單元採用的採集演算法一致；判斷單元，用於判斷該基準特徵碼與該待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵，並輸出判斷結果。
  10. 根據申請專利範圍第9項的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置，其中，該待驗證特徵碼獲取單元，包括：待驗證檔接收子單元，用於接收請求驗證方的人體生物特徵檔；第一待驗證特徵碼採集子單元，用於使用特定的採集 演算法，從該接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼；該基準特徵碼採集單元採用的採集演算法即為上述特定的採集演算法。
  11. 根據申請專利範圍第10項的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置，其中，該待驗證特徵碼獲取單元，還包括：設備獲取子單元，用於獲取提供該請求驗證方的人體生物特徵檔所用的請求驗證方終端設備的類型和/或型號，或者，獲取提供基準檔所用的特定終端設備的類型和/或型號；採集演算法調取子單元，用於根據該設備獲取子單元提供的該終端設備的類型和/或型號，調取該終端設備所採用的採集演算法；該第一待驗證特徵碼採集子單元，接收該採集演算法調取子單元輸出的採集演算法，以該採集演算法作為該特定的採集演算法。
  12. 根據申請專利範圍第9項的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置，其中，該待驗證特徵碼獲取單元，用於接收請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；相應的，該裝置包括：第一設備獲取單元，用於獲取該請求驗證方終端設備的類型和/或型號； 第一採集演算法調取單元，用於根據該請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集該待驗證特徵碼時採用的採集演算法；該基準特徵碼採集單元，接收該第一採集演算法調取單元輸出的採集演算法，並以該採集演算法作為其從該基準檔中採集基準特徵碼所用的採集演算法。
  13. 根據申請專利範圍第9項的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置，其中，該待驗證特徵碼獲取單元，包括：驗證請求接收子單元，用於接收對應特定身份的身份驗證請求；類型判斷子單元，用於判斷接收的身份驗證請求中，提供的是請求驗證方的人體生物特徵檔，還是請求驗證方通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼；第二待驗證特徵碼採集子單元，讀取該類型判斷子單元的判斷結果，如果該類型判斷子單元的判斷結果為，請求驗證方提供的是人體生物特徵檔，則該單元啟動，用於使用特定的採集演算法，從所接收的請求驗證方的人體生物特徵檔中採集待驗證特徵碼；該基準特徵碼採集單元，採用該第二待驗證特徵碼採集子單元使用的特定的採集演算法，作為採集基準特徵碼的採集演算法；相應的，該裝置包括： 第二設備獲取單元，讀取該類型判斷子單元的判斷結果，如果該類型判斷子單元的判斷結果為，請求驗證方提供的是通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，則該單元啟動，該單元用於獲取該請求驗證方終端設備的類型和/或型號；第二採集演算法調取單元，讀取該類型判斷子單元的判斷結果，如果該類型判斷子單元的判斷結果為，請求驗證方提供的是通過請求驗證方終端設備採集的人體生物特徵的待驗證特徵碼，則該單元啟動，該單元用於根據該請求驗證方終端設備的類型和/或型號調取該終端設備採集該待驗證特徵碼時採用的採集演算法；該基準特徵碼採集單元，接收該第二採集演算法調取單元輸出的採集演算法，並將該採集演算法作為採集基準特徵碼的採集演算法。
  14. 根據申請專利範圍第9項的利用人體生物特徵進行身份驗證的裝置，其中，該判斷單元，包括：比對演算法選擇子單元，用於選擇與待驗證特徵碼獲取單元和基準特徵碼採集單元所用採集演算法對應的比對演算法；比對子單元，用於使用該比對演算法，對該基準特徵碼與該待驗證特徵碼是否對應相同的人體生物特徵進行比對，並輸出判斷結果。
TW103110102A 2013-11-15 2014-03-18 利用人體生物特徵進行身份驗證的方法和裝置 TWI640889B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
??201310571710.5 2013-11-15
CN201310571710.5A CN104639517B (zh) 2013-11-15 2013-11-15 利用人体生物特征进行身份验证的方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201518980A true TW201518980A (zh) 2015-05-16
TWI640889B TWI640889B (zh) 2018-11-11

Family

ID=52464551

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW103110102A TWI640889B (zh) 2013-11-15 2014-03-18 利用人體生物特徵進行身份驗證的方法和裝置

Country Status (11)

Country Link
US (2) US9552469B2 (zh)
EP (2) EP3457322B1 (zh)
JP (1) JP6636922B2 (zh)
KR (1) KR102098441B1 (zh)
CN (1) CN104639517B (zh)
ES (2) ES2709827T3 (zh)
HK (1) HK1206162A1 (zh)
PL (1) PL3457322T3 (zh)
TR (1) TR201901519T4 (zh)
TW (1) TWI640889B (zh)
WO (1) WO2015073860A2 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107767318A (zh) * 2017-10-27 2018-03-06 上海京颐科技股份有限公司 一种医疗业务系统的信息交互方法及系统
TWI675580B (zh) * 2017-07-27 2019-10-21 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 基於特徵資訊進行用戶驗證的方法及裝置

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI566564B (zh) * 2012-04-25 2017-01-11 Samton International Development Technology Co Ltd Virtual reality authentication circuit, system and electronic consumption method
CN104980278B (zh) * 2014-04-14 2018-11-16 阿里巴巴集团控股有限公司 验证生物特征图像的可用性的方法和装置
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
CN105100097A (zh) * 2015-07-17 2015-11-25 百度在线网络技术（北京）有限公司 身份认证方法和装置
CN105184133B (zh) * 2015-07-30 2017-11-10 广东欧珀移动通信有限公司 一种鉴权方法、装置及相应移动终端
CN105631290A (zh) * 2015-11-30 2016-06-01 东莞酷派软件技术有限公司 文件安全操作方法、装置及终端
EP3438904B1 (en) * 2016-03-31 2023-02-15 Nec Corporation Biological data registration support device, biological data registration support system, biological data registration support method, biological data registration support program, recording medium for storing biological data registration support program
WO2018006343A1 (zh) * 2016-07-07 2018-01-11 深圳企管加企业服务有限公司 一种基于超声波的智能门禁管理方法及系统
CN106250739A (zh) * 2016-07-19 2016-12-21 柳州龙辉科技有限公司 一种身份识别装置
CN106375336A (zh) * 2016-09-28 2017-02-01 北京金山安全软件有限公司 登录信息存储、提供方法及装置
CN106790237A (zh) * 2017-01-19 2017-05-31 公安部第研究所 一种基于生物特征识别的认证装置及方法
US10989806B2 (en) 2017-03-08 2021-04-27 Praesidium, Inc. Home occupant detection and monitoring system
US11918330B2 (en) 2017-03-08 2024-03-05 Praesidium, Inc. Home occupant detection and monitoring system
SG10201707194TA (en) * 2017-09-05 2019-04-29 Mastercard Asia Pacific Pte Ltd Methods for Authenticating a User, Input Devices, and Computer-readable Media
CN107786747B (zh) * 2017-10-30 2020-12-15 京东方科技集团股份有限公司 移动设备及其防盗方法
CN108573382A (zh) * 2018-03-27 2018-09-25 英业达科技有限公司 基于生物特征的信用支付系统及其方法
CN109034212B (zh) * 2018-07-04 2021-07-09 中国信息通信研究院 一种终端生物识别性能测试方法及装置
KR102511365B1 (ko) 2018-08-24 2023-03-17 삼성전자주식회사 생체 정보를 인증하는 방법 및 장치
WO2020071739A1 (en) 2018-10-02 2020-04-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Washing machine
CN109378006B (zh) * 2018-12-28 2022-09-16 三星电子（中国）研发中心 一种跨设备声纹识别方法及系统
CN109637040A (zh) * 2018-12-28 2019-04-16 深圳市丰巢科技有限公司 一种快递柜取件方法、装置、快递柜及存储介质
CN109871722A (zh) * 2019-01-10 2019-06-11 深圳市雄帝科技股份有限公司 基于光学图形码的身份验证方法、系统、终端及存储介质
US10467398B1 (en) * 2019-03-14 2019-11-05 Alibaba Group Holding Limited Authentication by transmitting information through a human body
CN112232103A (zh) * 2019-07-15 2021-01-15 北京蜂盒科技有限公司 一种面部识别方法及系统及储存介质及终端及服务器
CN112183959A (zh) * 2020-09-10 2021-01-05 国网物资有限公司 一种评标基地安全管控终端、服务器及系统
US11977611B2 (en) 2020-10-20 2024-05-07 Mastercard International Incorporated Digital rights management platform
ES2923102A1 (es) * 2021-03-12 2022-09-23 Univ Castilla La Mancha Dispositivo tactil para la obtencion de informacion de un usuario, sistema que integra dicho dispositivo y procedimiento de utilizacion de dicho sistema

Family Cites Families (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7627145B2 (en) * 2000-09-06 2009-12-01 Hitachi, Ltd. Personal identification device and method
US20030140232A1 (en) * 2002-01-21 2003-07-24 De Lanauze Pierre Method and apparatus for secure encryption of data
US7400749B2 (en) * 2002-07-08 2008-07-15 Activcard Ireland Limited Method and apparatus for supporting a biometric registration performed on an authentication server
US7616784B2 (en) * 2002-07-29 2009-11-10 Robert William Kocher Method and apparatus for contactless hand recognition
AU2003262746A1 (en) * 2002-08-20 2004-03-11 Fusionarc, Inc. Method of multiple algorithm processing of biometric data
JP2006512864A (ja) * 2002-12-31 2006-04-13 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 許可された匿名の認証
US7308581B1 (en) 2003-03-07 2007-12-11 Traffic101.Com Systems and methods for online identity verification
US20060274920A1 (en) * 2003-06-16 2006-12-07 Osamu Tochikubo Personal identification device and system having personal identification device
JP2005010826A (ja) * 2003-06-16 2005-01-13 Fujitsu Ltd 認証端末装置、生体情報認証システム、及び生体情報取得システム
JP2005025310A (ja) * 2003-06-30 2005-01-27 Canon Inc 信号処理装置及び生体認証システム
JP2005122480A (ja) * 2003-10-16 2005-05-12 Konica Minolta Photo Imaging Inc Ｉｄカードシステム及び認証方法
JP2005184618A (ja) * 2003-12-22 2005-07-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd 音声認証装置、音声認証システム及び音声認証方法
US20070183633A1 (en) * 2004-03-24 2007-08-09 Andre Hoffmann Identification, verification, and recognition method and system
JP4546168B2 (ja) * 2004-06-28 2010-09-15 富士通株式会社 生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラム
CN101398892B (zh) * 2004-08-03 2010-12-22 松下电器产业株式会社 人物搜索跟踪装置
US7180401B2 (en) * 2004-12-03 2007-02-20 Kulite Semiconductor Products, Ic. Personal identification apparatus using measured tactile pressure
US7545962B2 (en) * 2005-12-22 2009-06-09 Daon Holdings Limited Biometric authentication system
US8615663B2 (en) * 2006-04-17 2013-12-24 Broadcom Corporation System and method for secure remote biometric authentication
WO2007122726A1 (ja) * 2006-04-21 2007-11-01 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha 認証サーバ装置及び端末装置及び認証システム及び認証方法
CN106936587B (zh) * 2006-06-19 2020-05-12 维萨美国股份有限公司 消费者认证系统和方法
JP4919744B2 (ja) * 2006-09-12 2012-04-18 富士通株式会社 生体認証装置及び生体認証方法
CN101047508B (zh) * 2007-01-15 2010-05-19 深圳市莱克科技有限公司 登录认证系统
US8180112B2 (en) * 2008-01-21 2012-05-15 Eastman Kodak Company Enabling persistent recognition of individuals in images
CN101251881B (zh) * 2008-04-07 2010-04-14 华为技术有限公司 一种内容识别的方法、系统和装置
JP5521304B2 (ja) * 2008-10-03 2014-06-11 富士通株式会社 撮像装置、撮像プログラム、撮像方法、認証装置、認証プログラム及び認証方法
ES2629335T3 (es) 2008-12-17 2017-08-08 Fujitsu Limited Dispositivo de autenticación biométrica y método de autenticación biométrica
US8838991B2 (en) * 2009-04-01 2014-09-16 Microsoft Corporation Secure biometric identity broker module
US8379940B2 (en) * 2009-06-02 2013-02-19 George Mason Intellectual Properties, Inc. Robust human authentication using holistic anthropometric and appearance-based features and boosting
KR101032863B1 (ko) * 2009-07-01 2011-05-06 주식회사 슈프리마 복수의 지문센서를 구비한 지문인증장치 및 방법
US20110087611A1 (en) 2009-10-14 2011-04-14 Shyam Chetal Biometric identification and authentication system for financial accounts
KR101255555B1 (ko) * 2009-11-24 2013-04-17 한국전자통신연구원 보안성이 강화된 지문인식 방법 및 장치
US8520903B2 (en) * 2010-02-01 2013-08-27 Daon Holdings Limited Method and system of accounting for positional variability of biometric features
WO2011111102A1 (ja) 2010-03-10 2011-09-15 富士通株式会社 生体認証装置及び生体認証方法
US8942430B2 (en) 2010-07-19 2015-01-27 The University Of Maryland, College Park Method and apparatus for authenticating area biometric scanners
WO2012090287A1 (ja) 2010-12-27 2012-07-05 富士通株式会社 生体認証装置
JP5505323B2 (ja) 2011-01-25 2014-05-28 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証装置を制御する制御プログラム、生体認証装置を制御する制御方法及び生体認証システムの制御方法
CN102737223A (zh) * 2011-04-08 2012-10-17 刘石 一种实现跨设备比对的指纹特征编码方法
US20130173926A1 (en) 2011-08-03 2013-07-04 Olea Systems, Inc. Method, Apparatus and Applications for Biometric Identification, Authentication, Man-to-Machine Communications and Sensor Data Processing
US9025830B2 (en) * 2012-01-20 2015-05-05 Cyberlink Corp. Liveness detection system based on face behavior
US8887232B2 (en) 2012-02-27 2014-11-11 Cellco Partnership Central biometric verification service
EP2704077A1 (en) 2012-08-31 2014-03-05 Nxp B.V. Authentication system and authentication method
FR2998074B1 (fr) * 2012-11-12 2016-04-29 Morpho Procede d'identification
US8856541B1 (en) * 2013-01-10 2014-10-07 Google Inc. Liveness detection
US9251401B1 (en) * 2013-02-25 2016-02-02 Narus, Inc. Facial recognition to positively identify a live person subject
US9152869B2 (en) 2013-02-26 2015-10-06 Qtech Systems Inc. Biometric authentication systems and methods
IN2013MU01148A (zh) * 2013-03-26 2015-04-24 Tata Consultancy Services Ltd
CN103279747A (zh) * 2013-05-31 2013-09-04 四川长虹电器股份有限公司 基于云端识别的手机指纹识别系统及方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI675580B (zh) * 2017-07-27 2019-10-21 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 基於特徵資訊進行用戶驗證的方法及裝置
CN107767318A (zh) * 2017-10-27 2018-03-06 上海京颐科技股份有限公司 一种医疗业务系统的信息交互方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
EP3457322B1 (en) 2021-05-05
EP3069297B1 (en) 2019-01-02
US20150143497A1 (en) 2015-05-21
CN104639517A (zh) 2015-05-20
WO2015073860A3 (en) 2015-08-06
US9552469B2 (en) 2017-01-24
JP6636922B2 (ja) 2020-01-29
KR102098441B1 (ko) 2020-04-08
US9930533B2 (en) 2018-03-27
TWI640889B (zh) 2018-11-11
HK1206162A1 (zh) 2015-12-31
JP2016537721A (ja) 2016-12-01
TR201901519T4 (tr) 2019-02-21
CN104639517B (zh) 2019-09-17
EP3457322A1 (en) 2019-03-20
WO2015073860A2 (en) 2015-05-21
ES2875930T3 (es) 2021-11-11
ES2709827T3 (es) 2019-04-17
KR20160086830A (ko) 2016-07-20
EP3069297A2 (en) 2016-09-21
PL3457322T3 (pl) 2021-09-13
US20170086075A1 (en) 2017-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI640889B (zh) 利用人體生物特徵進行身份驗證的方法和裝置
KR101853610B1 (ko) 생체정보 기반의 전자서명 인증 시스템 및 그의 전자서명 인증 방법
WO2019085575A1 (zh) 一种声纹认证方法、账号注册方法及装置
WO2019153982A1 (zh) 支付处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107800672B (zh) 一种信息验证方法、电子设备、服务器及信息验证系统
CN105100108B (zh) 一种基于人脸识别的登录认证方法、装置及系统
BR102014027735A2 (pt) métodos para verificação de manuscrito e para autenticação de usuário
US9830445B1 (en) Personal identification number (PIN) replacement in a one-time passcode based two factor authentication system
US12021864B2 (en) Systems and methods for contactless authentication using voice recognition
US12014740B2 (en) Systems and methods for contactless authentication using voice recognition
CN105141427A (zh) 一种基于声纹识别的登录认证方法、装置及系统
US11681787B1 (en) Ownership validation for cryptographic asset contracts using irreversibly transformed identity tokens
WO2022233313A1 (zh) 用户身份信息认证方法、系统、装置、设备及存储介质
KR102403471B1 (ko) 동형 암호화된 음성을 이용한 개인 식별 방법 및 시스템
TWI725443B (zh) 用於第三方認證的身分的註冊與存取控制方法
JP2017102842A (ja) 本人認証システム、本人認証用情報出力システム、認証サーバー、本人認証方法、本人認証用情報出力方法及びプログラム
WO2021244471A1 (zh) 一种实名认证方法及装置
KR101944698B1 (ko) 컴퓨터 운영체제의 로그인 인증 결과를 이용한 싱글 사인 온 자동 로그인 방법 및 이를 적용한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체
US11496469B2 (en) Apparatus and method for registering biometric information, apparatus and method for biometric authentication
KR102593260B1 (ko) 생체정보 템플릿을 이용한 좌석 이탈 관리 방법 및 장치
JP6957812B2 (ja) 情報処理装置、情報処理装置のプログラム、及び、情報処理装置の制御方法
KR101783369B1 (ko) 복수개의 보안 정보를 이용한 인증, 접근, 및 위변조를 통합 관리하는 방법
JP2022143810A (ja) 情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置
TW202134911A (zh) 身分認證方法
JP2013232024A (ja) 認証プログラム，認証装置および認証方法