生物识别系统技术方案

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

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及计算机数据处理领域，尤其涉及一种生物识别系统。
技术介绍
在日常应用中，生物识别技术在安全领域的应用日益广泛。生物识别技术中的指纹识别、人脸识别等技术在金融、个人设备以及安防领域有着广泛的应用。由于生物识别技术的运算量较大，往往只能实现对小规模人群的有效识别。然而，在实际应用中，通常需要对大规模人群进行识别。现有的具备大数据量处理的生物识别系统，通常采用主服务器与多台个人电脑(PC)组合的方式，多台PC为子节点，主服务器依次向多个子节点发送待处理数据，子节点并行的对待处理数据进行处理，并将处理结果反馈至主服务器，主服务器根据所有子节点反馈的处理结果来获取认证结果。然而，现有的对大数据量进行处理的生物识别系统，稳定性差，且能源消耗大。
技术实现思路
本技术实施例解决的问题是提高对大数据量的生物识别系统的稳定性，减少能源消耗。为解决上述问题，本技术实施例提供了一种生物识别系统，包括:服务器以及与其耦接的嵌入式硬件计算器，其中:所述服务器，适于将预设的认证模板数据分配至所述嵌入式硬件计算器，接收用户输入的生物识别请求，生成对应的认证指令，并将所述认证指令中的待认证生物数据下发到所述嵌入式计算器；以及接收所述嵌入式计算器发送的计算结果，对所述计算结果进行处理；所述嵌入式硬件计算器，适于并行对所述认证指令中包含的待认证生物数据与所述认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器。可选的，所述嵌入式硬件计算器包括:微处理器以及可编程器件，其中:所述可编程器件包括多个子计算器，适于并行地根据所述待认证生物数据对接收到的认证模板数据进行筛选，并将筛选出的认证模板数据并发送至所述微处理器；所述微处理器，适于将所述待认证生物数据与所述筛选出的认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器。可选的，所述服务器，适于监测所述多个子计算器，当监测到所述多个子计算器中存在发生故障的子计算器时，将出现故障的子计算器对应的认证模板数据下发至空闲的子计算器。可选的，所述可编程器件为FPGA，所述微处理器为ARM处理器。可选的，所述生物识别请求包括以下至少一种:指纹识别请求、人脸识别请求和虹膜识别请求。与现有技术相比，本技术实施例的技术方案具有以下优点:通过嵌入式硬件计算器并行地对认证指令中的待认证生物数据与预设的认证模板数据进行比对计算，功耗相比PC的功耗低，且嵌入式系统的稳定性优于PC操作系统的稳定性，因此可以提高生物认证系统的稳定性，降低功耗。进一步，在进行生物识别时，实时监测子计算器的工作状态，在监测到其中存在出现故障的子计算器时，将出现故障的子计算器上的认证模板数据下发至空闲的子计算器，通过空闲的子计算器对认证模板数据进行运算，可以避免由于系统故障导致数据出错，因而可以提高识别系统的稳定性，以及认证结果的完整性。【附图说明】图1是本技术实施例中的一种生物识别系统的系统架构示意图；图2是本技术实施例中的一种生物识别系统的结构示意图。【具体实施方式】现有的具备大数据量处理的生物识别系统，通常采用主服务器与多台个人电脑(PC)组合的方式，多台PC为子节点，主服务器依次向多个子节点发送待处理数据，子节点并行的对待处理数据进行处理，并将处理结果反馈至主服务器，主服务器根据所有子节点反馈的处理结果来获取认证结果。然而，现有的对大数据量进行处理的生物识别系统，稳定性差，且能源消耗大。在本技术实施例中，通过嵌入式硬件计算器并行地对认证指令中的待认证生物数据与预设的认证模板数据进行比对计算，功耗相比PC的功耗低，且嵌入式系统的稳定性优于PC操作系统的稳定性，因此可以提高生物认证系统的稳定性，降低功耗。为使本技术实施例的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本技术的具体实施例做详细的说明。参照图1，给出了本技术实施例中的一种生物识别系统的结构示意图，包括:应用接入单元101、数据逻辑管理单元102、任务调度单元103以及嵌入式硬件计算器104。在具体实施中，应用接入单元101，可以包括面向用户的接口，以接收用户输入的生物识别请求，即用户可以通过应用接入单元101向生物识别系统的服务器输入生物识别请求。例如，通过应用接入单元101向生物识别系统的服务器输入指纹识别请求。应用接入单元101在接收到用户输入的生物识别请求后，可以将生物识别请求发送至数据逻辑管理单元102。在具体实施中，数据逻辑管理单元102可以通过预先定义的识别请求接口与应用接入单元101耦接，来接收应用接入单元101发送的生物识别请求。数据逻辑管理单元102还可以通过预先定义的数据管理接口与应用接入单元101进行通信，从而使得应用接入单元101可以实现数据管理以及身份认证等功能。在具体实施中，可以预先根据典型的应用场景制定数据存储逻辑和业务逻辑，并将制定的数据存储逻辑以及业务逻辑保存在数据逻辑管理单元102中。典型的应用场景可以为日常所见的生物识别应用场景，例如指纹识别场景、人脸识别场景、虹膜识别场景等。在接收到应用接入单元101转发的生物识别请求后，根据生物识别请求的类型，数据逻辑管理单元102获取相对应的数据存储逻辑以及业务逻辑，并对业务逻辑进行处理。例如，预先根据指纹识别应用，制定与指纹识别对应的数据存储逻辑和业务逻辑。在接收到应用接入单元101转发的指纹识别请求时，数据逻辑管理单元102对指纹识别对应的数据存储逻辑和业务逻辑进行处理。在本技术实施例中，业务逻辑可以包括:判断哪个用户的什么系统需要认证、认证的人群是否有范围限制等。数据逻辑管理单元102对数据业务逻辑进行处理后，即可生成相对应的认证指令，并将认证指令下发至任务调度单元103。制定的数据存储逻辑可以为:在数据逻辑管理单元102中设置基础数据库，在基础数据库中存储基础数据。基础数据可以包括特征数据、图像数据、用户关联数据等，不同的生物识别类型所对应的基础数据可以不同。在本技术一实施例中，以指纹识别为例，指纹识别对应的基础数据包括:指纹特征数据、指纹图像数据、用户关联数据、应用系统权限数据等。基础数据库还可以包括其他类型的数据，可以根据实际的应用场景进行设定。在具体实施中，在生物识别系统初始化完成后，任务调度单元103可以将预设存储器中的认证模板数据按照预设的规则分配给嵌入式硬件计算器104。认证模板数据可以包括指纹模板数据、人脸模板数据以及虹膜模板数据中的任一种或多种。在本技术实施例中，嵌入式硬件计算器104可以包括微处理器以及可编程器件，其中，可编程器件可以包括多个子计算器。在生物识别系统初始化完成后，任务调度单元103将认证模板数据按照预设规则分配给嵌入式硬件计算器104中的部分子计算器，使得相应的子计算器将待认证生物数据与分配的认证模板数据进行比对计算。可以根据认证模板数据的类型将认证模板数据分配给子计算器，也可以根据认证模板数据的编号将认证模板数据分配给子计算器。在本技术一实施例中，将指纹模板数据分配给子计算器I?n，将人脸识别模板数据分配给子计算器n+1?2η。在接收到的认证指令为指纹识别指令时，将待识别的指纹数据下发至子计算器I?η进行比对计算。在接收到的认证指令为人脸识别指令时，将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种生物识别系统，其特征在于，包括：服务器以及与其耦接的嵌入式硬件计算器，其中：所述服务器，适于将预设的认证模板数据分配至所述嵌入式硬件计算器，接收用户输入的生物识别请求，生成对应的认证指令，并将所述认证指令中的待认证生物数据下发到所述嵌入式计算器；以及接收所述嵌入式计算器发送的计算结果，对所述计算结果进行处理；所述嵌入式硬件计算器，适于并行对所述认证指令中包含的待认证生物数据与所述认证模板数据进行比对计算，并将计算结果反馈至所述服务器。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，
申请(专利权)人：迪安杰科技无锡有限公司，
类型：新型
国别省市：江苏;32