身份识别的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了身份识别的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取当前用户的当前被动特征；将所述当前被动特征与特征库中的预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征的匹配度；当所述匹配度不小于第一阈值时，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份；当所述匹配度小于第一阈值时，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份。该实施方式采用主动验证和被动特征融合的身份识别方法，根据当前被动特征的匹配度进行分区间处理，从而减少由于被动特征受外部因素影响而造成的误识别情况的发生，提高身份识别的准确率和安全性以及用户体验。

Methods and devices of identification

【技术实现步骤摘要】
身份识别的方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种身份识别的方法和装置。
技术介绍
传统的身份识别系统多采用生物特征识别技术，生物识别技术是指对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些数字代码组合成特征。用户通过识别系统对其进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该用户。它不但简洁快速，而且更易于与电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理，例如人脸识别系统、指纹识别系统等。但是由于角度、光照、遮挡等原因，依然存在误识别、漏识别的现象，不仅准确率较低，而且影响了用户的信息安全和用户体验。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种身份识别的方法和装置，采用主动验证和被动特征融合的身份识别方法，根据当前被动特征的匹配度进行分区间处理，从而减少由于被动特征受外部因素影响而造成的误识别情况的发生，提高身份识别的准确率和安全性以及用户体验。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种身份识别的方法。本专利技术实施例的身份识别的方法，包括：获取当前用户的当前被动特征；将所述当前被动特征与特征库中的预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征的匹配度；当所述匹配度不小于第一阈值时，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份；当所述匹配度小于第一阈值时，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份；其中，所述被动特征是不需要用户进行主动交互即可获取的用户的特征；所述主动特征是需要用户进行主动交互而获取的用户的特征。可选地，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份之前，还包括：确认所述匹配度不小于第二阈值；所述第二阈值小于第一阈值；当所述匹配度小于第二阈值时，确定身份识别失败。可选地，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份，包括：依据所述匹配度对应的特征库中的预设被动特征，获取该预设被动特征对应的预设用户；确定所述当前被动特征属于该预设用户。可选地，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份，包括：获取所述当前用户的当前主动特征；将当前主动特征与特征库中的预设主动特征进行匹配，确定当前主动特征的匹配度；依据当前主动特征的匹配度确定所述当前用户的身份。可选地，按照如下方法确定当前被动特征的匹配度：将所述当前被动特征与特征库中的每个预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征与每个预设被动特征的匹配度；以与各个预设被动特征的匹配度的最大值作为所述当前被动特征的匹配度；或者，从特征库中获取当前用户的预设被动特征；将所述当前被动特征与当前用户的预设被动特征进行匹配，确定二者之间的匹配度，以该匹配度作为所述当前被动特征的匹配度。可选地，按照如下公式确定当前被动特征与预设被动特征的匹配度：式中，ωi代表特征库中的第i个预设被动特征；c代表特征库中预设被动特征的个数；x代表当前被动特征；P(ωi|x)代表当前被动特征判定属于ωi的概率；P(ωi)为先验概率，代表ωi在特征库的所有预设被动特征中所占的概率。根据本专利技术实施例的再一个方面，提供了一种身份识别的装置。本专利技术实施例的身份识别的装置，包括：获取模块，获取当前用户的当前被动特征；匹配模块，将所述当前被动特征与特征库中的预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征的匹配度；识别模块，当所述匹配度不小于第一阈值时，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份；当所述匹配度小于第一阈值时，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份；其中，所述被动特征是不需要用户进行主动交互即可获取的用户的特征；所述主动特征是需要用户进行主动交互而获取的用户的特征。可选地，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份之前，所述识别模块还用于：确认所述匹配度不小于第二阈值；所述第二阈值小于第一阈值；当所述匹配度小于第二阈值时，确定身份识别失败。可选地，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份，包括：依据所述匹配度对应的特征库中的预设被动特征，获取该预设被动特征对应的预设用户；确定所述当前被动特征属于该预设用户。可选地，所述获取模块还用于：获取所述当前用户的当前主动特征；所述匹配模块还用于：将当前主动特征与特征库中的预设主动特征进行匹配，确定当前主动特征的匹配度；所述识别模块还用于，依据当前主动特征的匹配度确定所述当前用户的身份。可选地，所述匹配模块按照如下方法确定当前被动特征的匹配度：将所述当前被动特征与特征库中的每个预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征与每个预设被动特征的匹配度；以与各个预设被动特征的匹配度的最大值作为所述当前被动特征的匹配度；或者，从特征库中获取当前用户的预设被动特征；将所述当前被动特征与当前用户的预设被动特征进行匹配，确定二者之间的匹配度，以该匹配度作为所述当前被动特征的匹配度。可选地，按照如下公式确定当前被动特征与预设被动特征的匹配度：式中，ωi代表特征库中的第i个预设被动特征；c代表特征库中预设被动特征的个数；x代表当前被动特征；P(ωi|x)代表当前被动特征判定属于ωi的概率；P(ωi)为先验概率，代表ωi在特征库的所有预设被动特征中所占的概率。可选地，所述获取模块还用于：采集每个预设用户的预设特征，以形成特征库；所述预设特征包括：预设被动特征，和/或预设主动特征。根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种身份识别电子设备。本专利技术实施例的身份识别电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例第一方面提供的身份识别的方法。根据本专利技术实施例的还一个方面，提供了一种计算机可读介质。本专利技术实施例的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本专利技术实施例第一方面提供的身份识别的方法。上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：采用主动验证和被动特征融合的身份识别方法，根据当前被动特征的匹配度进行分区间处理，当匹配度不小于第一阈值时基于当前被动特征识别当前用户的身份、当匹配度小于第一阈值时基于当前用户的主动特征识别当前用户的身份，从而减少由于被动特征受外部因素影响而造成的误识别情况的发生，提高身份识别的准确率和安全性以及用户体验。上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。附图说明附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：图1是根据本专利技术实施例的身份识别的方法的主要流程的示意图；图2是根据本专利技术可选实施例的身份识别的方法的主要步骤示意图；图3是根据本专利技术实施例的身份识别的装置的主要模块的示意图；图4是本专利技术实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图5是适于用来实现本专利技术实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的示范性实施例做出说明，其中包括本专利技术实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本专利技术的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。现有技术采用的生物识别技术主要是基于可见光图像的人脸本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种身份识别的方法，其特征在于，包括：获取当前用户的当前被动特征；将所述当前被动特征与特征库中的预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征的匹配度；当所述匹配度不小于第一阈值时，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份；当所述匹配度小于第一阈值时，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份；其中，所述被动特征是不需要用户进行主动交互即可获取的用户的特征；所述主动特征是需要用户进行主动交互而获取的用户的特征。

【技术特征摘要】
1.一种身份识别的方法，其特征在于，包括：获取当前用户的当前被动特征；将所述当前被动特征与特征库中的预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征的匹配度；当所述匹配度不小于第一阈值时，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份；当所述匹配度小于第一阈值时，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份；其中，所述被动特征是不需要用户进行主动交互即可获取的用户的特征；所述主动特征是需要用户进行主动交互而获取的用户的特征。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份之前，还包括：确认所述匹配度不小于第二阈值；所述第二阈值小于第一阈值；当所述匹配度小于第二阈值时，确定身份识别失败。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份，包括：依据所述匹配度对应的特征库中的预设被动特征，获取该预设被动特征对应的预设用户；确定所述当前被动特征属于该预设用户。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前用户的主动特征识别所述当前用户的身份，包括：获取所述当前用户的当前主动特征；将当前主动特征与特征库中的预设主动特征进行匹配，确定当前主动特征的匹配度；依据当前主动特征的匹配度确定所述当前用户的身份。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下方法确定当前被动特征的匹配度：将所述当前被动特征与特征库中的每个预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征与每个预设被动特征的匹配度；以与各个预设被动特征的匹配度的最大值作为所述当前被动特征的匹配度；或者，从特征库中获取当前用户的预设被动特征；将所述当前被动特征与当前用户的预设被动特征进行匹配，确定二者之间的匹配度，以该匹配度作为所述当前被动特征的匹配度。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，按照如下公式确定当前被动特征与预设被动特征的匹配度：式中，ωi代表特征库中的第i个预设被动特征；c代表特征库中预设被动特征的个数；x代表当前被动特征；P(ωi|x)代表当前被动特征判定属于ωi的概率；P(ωi)为先验概率，代表ωi在特征库的所有预设被动特征中所占的概率。7.一种身份识别的装置，其特征在于，包括：获取模块，获取当前用户的当前被动特征；匹配模块，将所述当前被动特征与特征库中的预设被动特征进行匹配，确定所述当前被动特征的匹配度；识别模块，当所述匹配度不小于第一阈值时，基于所述当前被动特征识别所述当前用户的身份；当所述匹配度小于第...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘双岭，潘晖，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11