身份认证方法、服务器和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种身份认证方法、服务器和系统，其中，该方法包括：响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像；将所述头像图像与数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像；在确定存在的情况下，将相似度最高的源图像对应的用户身份作为所述目标用户的身份；确定所述目标用户的身份是否有操作权限；在确定有所述操作权限的情况下，允许所述目标用户执行所述操作请求所请求的操作。通过上述方案解决了现有身份认证应用较为单一的问题，达到了将身份认证与权限控制进行了有效结合，提升了身份认证的应用范围的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
身份认证方法、服务器和系统
本专利技术涉及互联网
，特别涉及一种身份认证方法、服务器和系统。
技术介绍
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人工智能技术被广泛应用。例如，智能对话、智能识别等等。目前，智能识别技术被应用在越来越多的领域，例如，停车场的车牌号智能识别，指纹识别、人脸识别等等。然而，对于人脸识别而言，现有的大部分人脸识别操作一般还都是单一的识别人脸对应的身份是否是已经存储的人脸，针对如何将人脸识别与身份识别进行结合，目前尚未提出有效的解决方案，从而限制了人脸识别的应用。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种身份认证方法，以达到身份识别与权限确定相结合的目的，该方法包括：响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像；将所述头像图像与数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像；在确定存在的情况下，将相似度最高的源图像对应的用户身份作为所述目标用户的身份；确定所述目标用户的身份是否有操作权限；在确定有所述操作权限的情况下，允许所述目标用户执行所述操作请求所请求的操作。在一个实施方式中，响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像，包括：通过人体感应装置感应到所述目标用户是否进入预设感应区域内，；在确定所述目标用户进入所述预设感应区域内的情况下，生成所述操作请求；响应于所述操作请求，触发摄像头获取所述目标用户的头像图像。在一个实施方式中，将所述头像图像与数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像，包括：提取所述头像图像的特征向量；将所述头像图像的特征向量与所述多个源图像中各个源图像的特征向量进行比较，以确定出否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像。在一个实施方式中，提取所述头像图像的特征向量，包括：通过预先训练的神经网络模型提取所述头像图像的特征向量。在一个实施方式中，所述预先训练的神经网络模型依次包括如下神经网络层：9*9卷积核、3*3池化窗口、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、1*1卷积核、3*3池化窗口、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、1*1卷积核、3*3池化窗口、全连接层、全连接层。在一个实施方式中，将所述头像图像的特征向量与所述多个源图像中各个源图像的特征向量进行比较，包括：分别计算所述头像图像的特征向量与所述多个源图像中各个源图像的特征向量的余弦距离；通过计算得到的余弦距离表征相似度。在一个实施方式中，按照以下公式计算余弦距离：其中，cos(θ)表示余弦距离，a表示所述头像图像的特征向量，b表示源图像的特征向量，||·||表示计算向量的模，·表示点乘，x1表示向量a的x方向取值，y1表示向量a的y方向取值，x2表示向量b的x方向取值，y2表示向量b的y方向取值。在一个实施方式中，所述操作请求包括以下至少之一：开门请求、设备使用请求、账号登录请求、查看资料请求。本专利技术实施例还提供了一种身份认证服务器，以达到身份识别与权限确定相结合的目的，该服务器包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像；将所述头像图像与数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像；在确定存在的情况下，将相似度最高的源图像对应的用户身份作为所述目标用户的身份；确定所述目标用户的身份是否有操作权限；在确定有所述操作权限的情况下，允许所述目标用户执行所述操作请求所请求的操作。在一个实施方式中，所述处理器响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像，包括：通过人体感应装置感应到所述目标用户是否进入预设感应区域内，；在确定所述目标用户进入所述预设感应区域内的情况下，生成所述操作请求；响应于所述操作请求，触发摄像头获取所述目标用户的头像图像。在一个实施方式中，所述处理器将所述头像图像与数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像，包括：提取所述头像图像的特征向量；将所述头像图像的特征向量与所述多个源图像中各个源图像的特征向量进行比较，以确定出否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像。在一个实施方式中，所述处理器提取所述头像图像的特征向量，包括：通过预先训练的神经网络模型提取所述头像图像的特征向量。在一个实施方式中，所述预先训练的神经网络模型依次包括如下神经网络层：9*9卷积核、3*3池化窗口、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、1*1卷积核、3*3池化窗口、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、1*1卷积核、3*3池化窗口、全连接层、全连接层。在一个实施方式中，所述处理器将所述头像图像的特征向量与所述多个源图像中各个源图像的特征向量进行比较，包括：分别计算所述头像图像的特征向量与所述多个源图像中各个源图像的特征向量的余弦距离；通过计算得到的余弦距离表征相似度。在一个实施方式中，所述处理器按照以下公式计算余弦距离：其中，cos(θ)表示余弦距离，a表示所述头像图像的特征向量，b表示源图像的特征向量，||·||表示计算向量的模，·表示点乘，x1表示向量a的x方向取值，y1表示向量a的y方向取值，x2表示向量b的x方向取值，y2表示向量b的y方向取值。在一个实施方式中，所述操作请求包括以下至少之一：开门请求、设备使用请求、账号登录请求、查看资料请求。本专利技术实施例还提供了一种身份认证系统，包括：云端管理平台、摄像设备、数据库、视频计算单元、被控设备，其中：所述云端管理平台对所述摄像设备、所述数据库、所述视频计算单元、所述被控设备之间的数据通信进行管理；所述摄像设备，用于响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像；所述视频计算单元，用于将所述头像图像与所述数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像；在确定存在的情况下，将相似度最高的源图像对应的用户身份作为所述目标用户的身份；确定所述目标用户的身份是否有对所述被控设备的操作权限；在确定有所述操作权限的情况下，允许所述目标用户对所述被控设备执行所述操作请求所请求的操作。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现上述方法的步骤。在本专利技术实施例中，在用户存在某个操作请求或者是触发指令的情况下，才获取该用户的头像图像，然后与存储的多个图像进行比对，以确定是否存储有该用户的身份，然后再基于确认的身份确定用户是否有操作权限，从而解决了现有身份认证应用较为单一的问题，达到了将身份认证与权限控制进行了有效结合，提升了身份认证的应用范围的技术效果。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术的限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的身份认证方法的方法流程图；图2是根据本专利技术实施例的身份认证系统的一种架构示意图；图3是根据本专利技术实施例的身份认证方法的另一方法流程本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种身份认证方法，其特征在于，包括：响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像；将所述头像图像与数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像；在确定存在的情况下，将相似度最高的源图像对应的用户身份作为所述目标用户的身份；确定所述目标用户的身份是否有操作权限；在确定有所述操作权限的情况下，允许所述目标用户执行所述操作请求所请求的操作。

【技术特征摘要】
1.一种身份认证方法，其特征在于，包括：响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像；将所述头像图像与数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像；在确定存在的情况下，将相似度最高的源图像对应的用户身份作为所述目标用户的身份；确定所述目标用户的身份是否有操作权限；在确定有所述操作权限的情况下，允许所述目标用户执行所述操作请求所请求的操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于目标用户的操作请求，获取目标用户的头像图像，包括：通过人体感应装置感应到所述目标用户是否进入预设感应区域内，；在确定所述目标用户进入所述预设感应区域内的情况下，生成所述操作请求；响应于所述操作请求，触发摄像头获取所述目标用户的头像图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述头像图像与数据库中存储的多个源图像进行相似度比对，确定是否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像，包括：提取所述头像图像的特征向量；将所述头像图像的特征向量与所述多个源图像中各个源图像的特征向量进行比较，以确定出否存在与所述头像图像相似度超出预设阈值的源图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，提取所述头像图像的特征向量，包括：通过预先训练的神经网络模型提取所述头像图像的特征向量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预先训练的神经网络模型依次包括如下神经网络层：9*9卷积核、3*3池化窗口、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、1*1卷积核、3*3池化窗口、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、2*2卷积核、1*1卷积核、3*3池化窗口、全连接层、全连接层。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述头像图像的特征向量与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强鑫，高松，索旭东，
申请(专利权)人：中移在线服务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11