基于生物特征的身份识别的方法、设备及电子系统
阅读：1049发布：2020-05-15
专利汇可以提供基于生物特征的身份识别的方法、设备及电子系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及 生物 识别技术领域，公开了一种基于生物特征的身份识别的方法、设备及 电子 系统。所述方法包括：采集用户的生物特征图像；将采集的用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配；当生物特征图像匹配失败时，分析生物特征图像的图像 质量 分数；当分析到的图像质量分数超过预设质量分数 阈值 时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板；以及在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。当判定匹配失败并非图像质量问题、可能存在多次尝试非法匹配和暴 力 破解的可疑情况下，针对性地在短时间内提升可疑的物特征模板对应的匹配阈值，提升了生物特征身份识别的安全性和可靠性。，下面是基于生物特征的身份识别的方法、设备及电子系统专利的具体信息内容。
1.一种基于生物特征的身份识别的方法，其特征在于，包括：
采集用户的生物特征图像；
将采集的用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配；
当生物特征图像匹配失败时，分析生物特征图像的图像质量分数；
当分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板；以及
在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
2.根据权利要求1所述的生物特征识别的方法，其特征在于，在所述在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值之后，还包括：
当生物特征图像匹配成功时，将当前生物特征图像与对应的生物特征模板进行融合并对应替换。
3.根据权利要求1所述的生物特征识别的方法，其特征在于，在所述在预设时间内提升获取的N个生物特征模板的对应匹配阈值之后，还包括：在预设时间T之后还原获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
4.根据权利要求1所述的生物特征识别的方法，其特征在于，在所述在预设时间内提升获取的N个生物特征模板的对应匹配阈值之后，还包括：当在预设时间T内生物特征图像匹配失败次数超过M次时，采集并保存当前用户视频。
5.根据权利要求1所述的生物特征识别的方法，其特征在于，所述生物特征包括人脸、指纹、虹膜、视网膜、指静脉、声纹特征之一或其组合。
6.一种基于生物特征的身份识别设备，其特征在于，包括：
图像采集装置，用于采集用户的生物特征图像；
图像匹配装置，用于将所述图像采集装置采集用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配；
图像分析装置，用于当所述图像匹配装置的生物特征图像匹配失败时分析生物特征图像的图像质量分数；
模板获取装置，用于当所述图像分析装置分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板；以及
阈值调整装置，用于在预设时间T内提升所述模板获取装置获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
7.根据权利要求6所述的基于生物特征的身份识别设备，其特征在于，还包括模板融合替换装置，用于在所述阈值调整装置提升N个生物特征模板对应的匹配阈值后，当所述图像匹配装置的生物特征图像匹配成功时，将当前生物特征图像与对应的生物特征模板进行融合并对应替换。
8.根据权利要求6所述的基于生物特征的身份识别设备，其特征在于，还包括视频采集装置，用于当所述图像匹配装置在预设时间T内生物特征图像匹配失败次数超过M次时，采集并保存当前用户视频。
9.根据权利要求6所述的基于生物特征的身份识别设备，其特征在于，所述生物特征包括人脸、指纹、虹膜、视网膜、指静脉、声纹特征之一或其组合。
10.一种电子系统，其特征在于，所述电子系统包括如权利要求6至9任一项所述的生基于生物特征的身份识别设备。
基于生物特征的身份识别的方法、设备及电子系统
技术领域
背景技术
[0002] 生物识别技术通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性如指纹、人脸、虹膜、指静脉来进行个人身份的鉴定。现有生物识别设备的生物特征模板是预先通过多次采集特征图像综合生成的，但容易受到采集动作不规范、手指指尖异物、干湿手指和外界温湿度变化的影响，预先固定设置的生物特征模板的特征点属性质量偏低，导致生物识别身份验证的安全性和可靠性不佳。
发明内容
[0003] 鉴于此，本发明提供一种基于生物特征的身份识别的方法、设备及电子系统，解决现有预先固定设置的生物特征模板特征点属性偏低而导致生物识别身份验证的安全性和可靠性不佳的技术问题。
[0004] 根据本发明的一个实施例，提供一种基于生物特征的身份识别的方法，包括：采集用户的生物特征图像；将采集的用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配；当生物特征图像匹配失败时，分析生物特征图像的图像质量分数；当分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板；以及在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
[0005] 优选的，在所述在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值之后，还包括：当生物特征图像匹配成功时，将当前生物特征图像与对应的生物特征模板进行融合并对应替换。
[0006] 优选的，在所述在预设时间内提升获取的N个生物特征模板的对应匹配阈值之后，还包括：在预设时间T之后还原获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
[0007] 优选的，当在预设时间T内生物特征图像匹配失败次数超过M次时，采集并保存当前用户视频。
[0008] 优选的，所述生物特征包括人脸、指纹、虹膜、视网膜、指静脉、声纹特征之一或其组合。
[0009] 根据本发明另一个实施例，还提供一种基于生物特征的身份识别设备，包括：图像采集装置，用于采集用户的生物特征图像；图像匹配装置，用于将所述图像采集装置采集用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配；图像分析装置，用于当所述图像匹配装置的生物特征图像匹配失败时分析生物特征图像的图像质量分数；模板获取装置，用于当所述图像分析装置分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板；以及阈值调整装置，用于在预设时间T内提升所述模板获取装置获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
[0010] 优选的，所述的基于生物特征的身份识别设备还包括模板融合替换装置，用于在所述阈值调整装置提升N个生物特征模板对应的匹配阈值后，当所述图像匹配装置的生物特征图像匹配成功时，将当前生物特征图像与对应的生物特征模板进行融合并对应替换。
[0011] 优选的，所述的基于生物特征的身份识别设备还包括视频采集装置，用于当所述图像匹配装置在预设时间T内生物特征图像匹配失败次数超过M次时，采集并保存当前用户视频。
[0012] 优选的，所述生物特征包括人脸、指纹、虹膜、视网膜、指静脉、声纹特征。
[0013] 根据本发明又一个实施例，还提供一种电子系统，所述电子系统包括上述的生物特征识别设备。
[0014] 本发明提供的基于生物特征的身份识别的方法、设备及电子系统，采集用户的生物特征图像；将采集的用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配；当生物特征图像匹配失败时，分析生物特征图像的图像质量分数；当分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板；以及在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。当判定匹配失败并非图像质量问题、可能存在多次尝试非法匹配和暴力破解的可疑情况下，针对性地在短时间内提升可疑的物特征模板对应的匹配阈值，提升了生物特征身份识别的安全性和可靠性。附图说明
[0015] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016] 图1为本发明一个实施例中基于生物特征的身份识别的方法的流程示意图。
[0017] 图2为本发明另一个实施例中基于生物特征的身份识别的方法的流程示意图。
[0018] 图3为本发明又一个实施例中基于生物特征的身份识别的方法的流程示意图。
[0019] 图4为本发明再一个实施例中基于生物特征的身份识别设备的结构示意图。
[0020] 图5为本发明又一个实施例中基于生物特征的身份识别设备的结构示意图。
[0021] 图6为本发明又一个实施例中基于生物特征的身份识别设备的结构示意图。
[0022] 图7为本发明又一个实施例中电子系统的结构示意图。
具体实施方式
[0023] 下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步更详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0024] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以结合具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0025] 流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0026] 图1为本发明一个实施例中基于生物特征的身份识别的方法的流程示意图。如图所示，所述基于生物特征的身份识别的方法，包括：步骤S101：采集用户的生物特征图像。
[0027] 在本实施例中，所述生物特征为代表人类个体身份标识的特征，可包括人脸、指纹、虹膜、视网膜、指静脉、声纹特征之一或其组合，可通过专用的图像采集设备比如高清摄像头、指静脉采集头和声纹采集器对应采集这些生物特征。
[0028] 步骤S102：将采集的用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配。
[0029] 在本实施例中，将采集的用户的生物特征图像与模板库中所有的预设生物特征模板逐一进行相似度匹配，当用户的生物特征图像与模板库其中一个预设生物特征模板的相似度超过预设阈值时，判断当前用户的生物特征图像匹配成功，否则判定为匹配失败。
[0030] 步骤S103：当生物特征图像匹配失败时，分析生物特征图像的图像质量分数。
[0031] 在本实施例中，当生物特征图像匹配失败时，先要判断匹配失败是否是由于图像质量过低造成的，比如光照强度不够、拍照晃动模糊等，故进一步通过图像质量算法运算分析生物特征图像的图像质量分数进行确认。
[0032] 步骤S104：当分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板。
[0033] 在本实施例中，当分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，判定匹配失败并非图像质量问题，可能存在多次尝试非法匹配和暴力破解的可疑情况，针对性地获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个（比如三个）生物特征模板。
[0034] 步骤S105：在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
[0035] 在本实施例中，当判定匹配失败并非图像质量问题、可能存在多次尝试非法匹配和暴力破解的可疑情况下，在预设时间T内（比如三分钟内）提升获取的N个（比如三个）生物特征模板对应的匹配阈值，针对性地在短时间内提升可疑的物特征模板对应的匹配阈值，提升了生物特征身份识别的安全性和可靠性。在预设时间T之后，还可还原获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值，避免阈值提升过高而导致拒识率过高的问题。
[0036] 图2为本发明另一个实施例中基于生物特征的身份识别的方法的流程示意图。如图所示，所述基于生物特征的身份识别的方法，包括：步骤S201：采集用户的生物特征图像。
[0037] 步骤S202：将采集的用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配。
[0038] 步骤S203：当生物特征图像匹配失败时，分析生物特征图像的图像质量分数。
[0039] 步骤S204：当分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板。
[0040] 步骤S205：在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
[0041] 步骤S206：当生物特征图像匹配成功时，将当前生物特征图像与对应的生物特征模板进行融合并对应替换。
[0042] 在本实施例中，在上述实施例在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值的基础上，当后续生物特征图像匹配成功时，进一步将当前生物特征图像与对应的生物特征模板进行融合并对应替换。具体的，通过生物特征提取算法对生物特征图像进行分析，提取所有高质量的特征点属性并将其融合到预设的生物特征模板的特征点属性集合中，然后将融合后的特征点属性集合中所有的特征点属性两两间进行匹配，匹配相似度超过预设分数的判定为定义同一特征点的属性，针对同一特征点的两个属性将其中较高质量的特征点的属性保留而剔除较低质量的特征点属性，最终形成新的特征点属性集合和新的生物特征模板并对应进行替换。在每次生物特征图像匹配成功时，对生物特征模板进行动态融合和更新，提高了生物特征身份识别的安全性和可靠性。
[0043] 图3为本发明又一个实施例中基于生物特征的身份识别的方法的流程示意图。如图所示，所述基于生物特征的身份识别的方法，包括：步骤S301：采集用户的生物特征图像。
[0044] 步骤S302：将采集的用户的生物特征图像与预设生物特征模板进行匹配。
[0045] 步骤S303：当生物特征图像匹配失败时，分析生物特征图像的图像质量分数。
[0046] 步骤S304：当分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个生物特征模板。
[0047] 步骤S305：在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值。
[0048] 步骤S306：当在预设时间T内生物特征图像匹配失败次数超过M次时，采集并保存当前用户视频。
[0049] 在本实施例中，在上述实施例在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值的基础上，当在预设时间T内（比如三分钟内）生物特征图像匹配失败次数超过M次（比如五次）时，可能存在多次尝试非法匹配和暴力破解的可疑情况，针对性地采集并保存当前用户视频，以给后续跟踪和查验安全隐患提供视频线索，提升了生物特征身份识别的安全性和可靠性。
[0050] 图4为本发明再一个实施例中基于生物特征的身份识别设备的结构示意图。在上述方法实施例的基础上，本实施例的基于生物特征的身份识别设备100包括图像采集装置10、图像匹配装置20、图像分析装置30、模板获取装置40和阈值调整装置50。
[0051] 在本实施例中，所述生物特征为代表人类个体身份标识的特征，可包括人脸、指纹、虹膜、视网膜、指静脉、声纹特征之一或其组合，所述图像采集装置10可选用专用的图像采集设备比如高清摄像头、指静脉采集头和声纹采集器对应采集这些生物特征。
[0052] 在本实施例中，所述图像匹配装置20将所述图像采集装置10采集的用户的生物特征图像与模板库中所有的预设生物特征模板逐一进行相似度匹配，当用户的生物特征图像与模板库其中一个预设生物特征模板的相似度超过预设阈值时，判断当前用户的生物特征图像匹配成功，否则判定为匹配失败。
[0053] 在本实施例中，当所述图像匹配装置20的生物特征图像匹配失败时，先要判断匹配失败是否是由于图像质量过低造成的，比如光照强度不够、拍照晃动模糊等，故所述图像分析装置30进一步通过图像质量算法运算分析生物特征图像的图像质量分数进行确认。
[0054] 在本实施例中，当所述图像分析装置30分析到的图像质量分数超过预设质量分数阈值时，判定匹配失败并非图像质量问题，可能存在多次尝试非法匹配和暴力破解的可疑情况，所述模板获取装置40针对性地获取与生物特征图像匹配相似度最高的N个（比如三个）生物特征模板。
[0055] 在本实施例中，当所述图像分析装置30判定匹配失败并非图像质量问题、可能存在多次尝试非法匹配和暴力破解的可疑情况下，所述阈值调整装置50在预设时间T内（比如三分钟内）提升获取的N个（比如三个）生物特征模板对应的匹配阈值，针对性地在短时间内提升可疑的物特征模板对应的匹配阈值，提升了生物特征身份识别的安全性和可靠性。在预设时间T之后，还可还原获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值，避免阈值提升过高而导致拒识率过高的问题。
[0056] 图5为本发明又一个实施例中基于生物特征的身份识别设备的结构示意图。如图所示，本实施例的基于生物特征的身份识别设备100包括图像采集装置10、图像匹配装置20、图像分析装置30、模板获取装置40、阈值调整装置50和模板融合替换装置60。
[0057] 在本实施例中，在上述实施例所述阈值调整装置50在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值的基础上，当所述图像匹配装置20后续生物特征图像匹配成功时，所述模板融合替换装置60进一步将当前生物特征图像与对应的生物特征模板进行融合并对应替换。具体的，所述模板融合替换装置60通过生物特征提取算法对生物特征图像进行分析，提取所有高质量的特征点属性并将其融合到预设的生物特征模板的特征点属性集合中，然后将融合后的特征点属性集合中所有的特征点属性两两间进行匹配，匹配相似度超过预设分数的判定为定义同一特征点的属性，针对同一特征点的两个属性将其中较高质量的特征点的属性保留而剔除较低质量的特征点属性，最终形成新的特征点属性集合和新的生物特征模板并对应进行替换。在每次生物特征图像匹配成功时，对生物特征模板进行动态融合和更新，提高了生物特征身份识别的安全性和可靠性。
[0058] 图6为本发明又一个实施例中基于生物特征的身份识别设备的结构示意图。如图所示，本实施例的基于生物特征的身份识别设备100包括图像采集装置10、图像匹配装置20、图像分析装置30、模板获取装置40、阈值调整装置50和视频采集装置70。
[0059] 在本实施例中，在上述实施例所述阈值调整装置50在预设时间T内提升获取的N个生物特征模板对应的匹配阈值的基础上，当所述图像匹配装置20在预设时间T内（比如三分钟内）生物特征图像匹配失败次数超过M次（比如五次）时，可能存在多次尝试非法匹配和暴力破解的可疑情况，所述采集装置70比如高清摄像头针对性地采集并保存当前用户视频，以给后续跟踪和查验安全隐患提供视频线索，提升了生物特征身份识别的安全性和可靠性。
[0060] 参见图7，基于上述实施例，本发明还提供一种电子系统200，所述电子系统200包括上述实施例中的基于生物特征的身份识别设备100。所述基于生物特征的身份识别设备100当判定匹配失败并非图像质量问题、可能存在多次尝试非法匹配和暴力破解的可疑情况下，在预设时间T内（比如三分钟内）提升获取的N个（比如三个）生物特征模板对应的匹配阈值，针对性地在短时间内提升可疑的物特征模板对应的匹配阈值，提升了电子系统200的安全性和可靠性。
[0061] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
[0062] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
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