用户特征向量选取方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种用户特征向量选取方法及系统，该方法包括以下步骤：获取用户的生物特征对应的多个特征向量；生成每个特征向量与所有的特征向量两两之间的第一相似度系数；对每个特征向量对应的第一相似度系数进行求和处理，得到第二相似度系数；从多个特征向量中选取不大于相似度系数阈值的第二相似度系数对应的特征向量。该用户特征向量选取方法及系统，不仅可提高认证匹配的匹配效率，还可提高认证匹配的匹配精度，从而可以提高用户认证登陆的安全性，防止他人仿冒身份登陆。

User feature vector selection method and system

The invention provides a user feature vector selection method and system, the method comprises the following steps: a plurality of feature vectors corresponding to the user's biometric access; the first similarity coefficient between each feature vector and all feature vectors of the first 22; similarity coefficient of each feature vector corresponding to the sum of processing, second similarity coefficient; feature vector selection second similarity coefficient is not greater than the threshold corresponding similarity coefficient from multiple feature vectors in the. Method and system for the user selected feature vectors, which can not only improve the matching efficiency of authentication, which can improve the matching accuracy, authentication, which can improve the security of user login authentication, to prevent counterfeit identity landing.

【技术实现步骤摘要】
用户特征向量选取方法及系统
本专利技术属于通讯
，具体涉及一种用户特征向量选取方法及系统。
技术介绍
随着信息通信技术的不断发展，例如，云计算、大数据等新技术的引入，网络用户的隐私安全问题越来越严峻。为此，现有技术中采用基于SIM卡统一认证的技术方案，具体地，用户在第三方网站上进行登录认证，点击该网站上的统一认证键，跳转至输入手机号码的提示框，用户在提示框内输入手机号码并确认向移动终端发送确认窗口，之后用户在移动终端进行确认，从而完成认证确认。然而，采用上述方式仍然存在一定的隐私泄露风险，为此，现有技术中采用了一种基于生物识别的SIM卡认证的技术方案，与上述技术方案的不同点在于：在用户在移动终端确认后，移动终端跳转至输入生物特征(指纹、面部图像、声音等)的页面，用户输入生物特征后，移动终端将输入的生物特征和用户注册过的生物特征进行匹配，若匹配成功则认证成功。然而，在实际应用中，采用现有技术中提供的第二种技术方案不仅存在匹配效率低，而且还存在匹配精度低的技术问题。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种用户特征向量选取方法及系统，不仅可提高认证匹本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户特征向量选取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户的生物特征对应的多个特征向量；生成每个特征向量与所有的所述特征向量两两之间的第一相似度系数；对每个所述特征向量对应的第一相似度系数进行求和处理，得到第二相似度系数；从所述多个特征向量中选取不大于相似度系数阈值的所述第二相似度系数对应的所述特征向量。

【技术特征摘要】
1.一种用户特征向量选取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户的生物特征对应的多个特征向量；生成每个特征向量与所有的所述特征向量两两之间的第一相似度系数；对每个所述特征向量对应的第一相似度系数进行求和处理，得到第二相似度系数；从所述多个特征向量中选取不大于相似度系数阈值的所述第二相似度系数对应的所述特征向量。2.根据权利要求1所述的用户特征向量选取方法，其特征在于，所述从所述多个特征向量中选取不大于相似度系数阈值的所述第二相似度系数对应的所述特征向量包括：按照升序将所述多个特征向量对应的所述第二相似度系数进行排序；确定包含有数量最多的所述第二相似度系数的密集区域；选取所述密集区域中最大值的所述第二相似度系数对应的所述特征向量和排列在该最大值的第二相似度系数之前的所述第二相似度系数对应的特征向量。3.根据权利要求1所述的用户特征向量选取方法，其特征在于，所述从所述多个特征向量中选取不大于相似度系数阈值的所述第二相似度系数对应的所述特征向量包括：按照降序将所述多个特征向量对应的所述第二相似度系数进行排序；确定包含有数量最多的所述第二相似度系数的密集区域；选取所述密集区域中最大值的所述第二相似度系数对应的所述特征向量和排列在该最大值的第二相似度系数之后的所述第二相似度系数所对应的特征向量。4.根据权利要求2或3所述的用户特征向量选取方法，其特征在于，所述确定包含有数量最多的所述第二相似度系数的密集区域包括：设置多个所述第二相似度系数的取值区域；统计每个所述取值区域内分布的第二相似度系数的数量；确定统计到的数量最大的所述取值区域作为所述密集区域。5.根据权利要求4所述的用户特征向量选取方法，其特征在于，所述设置多个所述第二相似度系数的取值区域具体为：按照预设取值宽度设置多个所述第二相似度系数的取值区域；若所述预设取值宽度为D，则所述取值区域的个数设置为m-(mmodD)-(D-1)；其中，m为获取到的用户的特征向量总数。6.根据权利要求1所述的用户特征向量选取方法，其特征在于，所述第一相似度系数按照如下公式计算：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘镝，王志军，张尼，王笑帝，汤雅妃，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11