用于生物特征识别的装置、方法和计算机程序产品制造方法及图纸

公开了用于生物特征识别的方法、装置、计算机程序产品和计算机可读介质。该方法可以包括获取第一生物特征数据，其中，所述第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；通过生成对抗网络的判别网络确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中还是在所述非第一条件中捕获的；响应于确定所述第一生物特征数据是在所述非第一条件中捕获的，将所述第一生物特征数据输入到所述生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；通过响应于确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中捕获的，将所述第一生物特征数据输入到匹配网络或将所述第二生物特征数据输入到所述匹配网络，来获得匹配结果；和基于所述匹配结果确定识别结果。

Devices, methods and computer program products for biometric identification

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于生物特征识别的装置、方法和计算机程序产品
本公开的实施例一般涉及信息技术，并且更具体地，涉及生物特征识别。
技术介绍
生物特征识别(基于个人的行为和生物学特征的自动识别)被提升作为一种用于提供人的鉴别、提供对有形设施和金融帐户的访问的更好的控制、以及提高对服务的访问的效率和服务使用的效率的方式。生物特征识别已被应用于人的鉴别、医学信息学中的患者跟踪、以及社会服务、考勤系统、财产管理、安全监督、车辆驾驶员检测等的个性化。例如，可以通过使用生物特征识别技术来实现车辆驾驶员检测系统。在车辆驾驶员检测系统中，可以通过传感器捕获人的生物特征数据，该系统可以确定该人的身份是否与系统中的注册用户匹配。如果此人是注册用户，则系统可以授予许可。否则，系统可能会给出拒绝和警告。然而，对于某些生物特征数据而言，鉴别性能可能会下降。因此，需要用于生物特征识别的改进的解决方案。
技术实现思路
作为用于经由诸如心电图(ECG)生物特征之类的生物特征数据的人的鉴别的通用机制，模板匹配已被广泛探索。但是，由于生物特征数据的变化，大多数现有生物特征识别方法的鉴别性能会下降。例如，对于特定用户，由ECG信号反映的心脏活动可以在不同的身体状态(例如，运动前，运动中或运动后)和精神状态(例如，放松或压力)下变化。但是，几乎所有现有的生物特征识别方法都忽略了处于不同状态和长期周期中的ECG数据的变化。尽管某些方法考虑了心率(HR)的变化，但是它们对各种ECG波的关注却很少。此外，ECG生物特征识别的传统手工特征既浅又粗糙。借助这些特征，有时无法分离来自不同用户的ECG信号。也就是说，基于手工特征的方法无法保证最优性和通用性。鉴别性能也会下降。因此，需要用于生物特征识别的改进的解决方案。以简化形式提供本
技术实现思路
以用于介绍构思的选择，以下在详细描述中进一步描述它们。本
技术实现思路
既不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。根据本公开的另一方面，提供了一种方法。该方法可以包括获得第一生物特征数据，其中第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；通过生成对抗网络的判别网络确定第一生物特征数据是在第一条件中还是在非第一条件中捕获的；响应于确定第一生物特征数据是在非第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；通过响应于确定第一生物特征数据是在第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到匹配网络或将第二生物特征数据输入到匹配网络，来获得匹配结果；基于匹配结果确定识别结果。根据本公开的一个方面，提供了一种装置。该装置可以包括至少一个处理器；以及包含计算机程序代码的至少一个处理器，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起工作，以使所述装置获得第一生物特征数据，其中第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；通过生成对抗网络的判别网络确定第一生物特征数据是在第一条件中还是在非第一条件中捕获的；响应于确定第一生物特征数据是在非第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；通过响应于确定第一生物特征数据是在第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到匹配网络或将第二生物特征数据输入到匹配网络，来获得匹配结果；基于匹配结果确定识别结果。根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品体现在计算机可读的分发介质上并且包括程序指令，该程序指令在被加载到计算机中时使处理器获得第一生物特征数据，其中第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；通过生成对抗网络的判别网络确定第一生物特征数据是在第一条件中还是在非第一条件中捕获的；响应于确定第一生物特征数据是在非第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；通过响应于确定第一生物特征数据是在第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到匹配网络或将第二生物特征数据输入到匹配网络，来获得匹配结果；基于匹配结果确定识别结果。根据本公开的又一方面，提供了一种非暂时性的计算机可读介质，该非暂时性的计算机可读介质具有在其上编码的语句和指令以使处理器获得第一生物特征数据，其中第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；通过生成对抗网络的判别网络确定第一生物特征数据是在第一条件中还是在非第一条件中捕获的；响应于确定第一生物特征数据是在非第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；通过响应于确定第一生物特征数据是在第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到匹配网络或将第二生物特征数据输入到匹配网络，来获得匹配结果；基于匹配结果确定识别结果。根据本公开的又一个方面，提供了一种装置，其包括被配置为获得第一生物特征数据的构件，其中第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；被配置为通过生成对抗网络的判别网络确定第一生物特征数据是在第一条件中还是在非第一条件中捕获的构件；被配置为响应于确定第一生物特征数据是在非第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据的构件；被配置为通过响应于确定第一生物特征数据是在第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到匹配网络或将第二生物特征数据输入到匹配网络，来获得匹配结果的构件；被配置为基于匹配结果确定识别结果的构件。通过以下结合附图对示例性实施例的详细描述，本公开的这些和其他目的、特征和优点将变得显而易见。附图说明图1是示出根据实施例的装置的简化框图；图2是示出根据本公开的实施例的生物特征识别的训练阶段的过程的流程图；图3是示出根据本公开的实施例的生物特征识别的应用阶段的过程的流程图；图4示出了根据实施例的方法的结果；和图5是示出根据实施例的装置的简化框图。具体实施方式出于说明的目的，在以下描述中阐述了细节，以便提供对所公开的实施例的透彻理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或以等效布置来实施实施例。本公开的各种实施例可以以许多不同的形式来体现，并且不应被解释为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例是为了使本公开满足适用的法律要求。贯穿全文，相似的参考标记指代相似的元素。如本文所使用的，术语“数据”、“内容”“信息”和类似术语可以互换使用，以指代根据本公开的实施例能够被发送，接收和/或存储的数据。因此，任何这样的术语的使用不应当认为是限制本公开的实施例的精神和范围。另外，如本文所使用的，术语“电路”是指(a)纯硬件电路实施方式(例如，模拟电路和/或数字电路中的实施方式)；(b)电路和计算机程序产品的组合，该计算机程序产品包括存储在一个或多个计算机可读存储器上的软件和/或固件指令，它们一起工作以使装置执行本文所述的一个或多个功能；(c)电路，例如(一个或多个)微处理器或(一个或多个)微处理器的一部分，它们需要软件或固件才能运行，即使软件或固件不是物理上存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，包括：/n获取第一生物特征数据，其中，所述第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；/n通过生成对抗网络的判别网络确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中还是在所述非第一条件中捕获的；/n响应于确定所述第一生物特征数据是在所述非第一条件中捕获的，将所述第一生物特征数据输入到所述生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；/n通过响应于确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中捕获的，将所述第一生物特征数据输入到匹配网络或将所述第二生物特征数据输入到所述匹配网络，来获得匹配结果；和/n基于所述匹配结果确定识别结果。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：
获取第一生物特征数据，其中，所述第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；
通过生成对抗网络的判别网络确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中还是在所述非第一条件中捕获的；
响应于确定所述第一生物特征数据是在所述非第一条件中捕获的，将所述第一生物特征数据输入到所述生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；
通过响应于确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中捕获的，将所述第一生物特征数据输入到匹配网络或将所述第二生物特征数据输入到所述匹配网络，来获得匹配结果；和
基于所述匹配结果确定识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
通过使用在所述第一条件中捕获的至少一个用户的第一生物特征数据来训练所述匹配网络；和
通过使用在所述第一条件中捕获的至少一个用户的第一生物特征数据和在所述非第一条件中捕获的至少一个用户的第一生物特征数据来训练所述生成对抗网络。


3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
用所述匹配网络替换所述判别网络；和
通过使用在所述非第一条件中捕获的至少一个用户的第一生物特征数据来微调所述生成网络。


4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述第一生物特征数据是心电图数据。


5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述第一条件是休息/放松条件。


6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述匹配网络是卷积神经网络。


7.一种装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，其包含计算机程序代码，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起工作，以使所述装置：
获取第一生物特征数据，其中，所述第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；
通过生成对抗网络的判别网络确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中还是在所述非第一条件中捕获...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚钊，
申请(专利权)人：诺基亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：芬兰;FI