一种生物特征识别方法及系统技术方案

一种生物特征识别方法及系统，其中，生物特征识别方法包括：采集移动终端发出的通信信号；通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID；判断所述用户ID是否在子库内；若所述用户ID在子库内，则将所述用户的生物特征发送至所述子库比对识别；若所述用户ID不在子库内，则将所述用户的生物特征发送至总库比对识别。通过生物特征识别方法对生物特征进行识别，可提前通过探查用户的移动终端，预识别用户ID是否为常用人员的用户ID，若是，则发送至子库进行识别，子库内的用户信息少，比对基数少，故，在子库内进行比对可大大增加用户生物特征进行比对的速度，减小错误识别的概率，并且减轻系统运行的负担，减少系统运行的消耗。减少系统运行的消耗。减少系统运行的消耗。

【技术实现步骤摘要】
一种生物特征识别方法及系统


[0001]本申请涉及智能终端
，具体涉及一种生物特征识别方法及系统。

技术介绍

[0002]现有的生物特征识别方法，需要将识别到的识别到的生物特征发送至总库，进行1：N比对，因为基数比较大，出现生物特征相似的概率就会大大增加，容易造成误识别。此外，比对的基数太大对系统的消耗也会相应增加，如果人流很大，系统负担加重。
[0003]1:N模式比对：指的是当前获取的生物特征(1)和总库内人员(N个人)依次比对N次，以获取生物特征比对成功或者失败的结果。

技术实现思路

[0004](一)专利技术目的
[0005]本专利技术的目的是提供一种能快速进行生物特征识别的生物特征识别方法及系统。
[0006](二)技术方案
[0007]为解决上述问题，本专利技术的第一方面提供了一种生物特征识别方法，包括：采集移动终端发出的通信信号；通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID；判断所述用户ID是否在子库内；若所述用户ID在子库内，则将所述用户的生物特征发送至所述子库比对识别；若所述用户ID不在子库内，则将所述用户的生物特征发送至总库比对识别。
[0008]进一步地，在所述通过所述通信信号识别出用户ID之后，还包括：获取所述用户ID的次数；若次数为1，则将所述用户ID和与其对应的所述用户生物特征存入临时库；若次数为2，则将所述用户ID和对应的所述用户生物特征存入所述子库。
[0009]进一步地，所述子库包括按照时间段划分的多个时间子识别库，所述将所述用户的生物特征发送至所述子库比对识别步骤包括：获取通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID的时间段；判断用户ID是否存在于与所述时间段对应的时间子识别库中；若存在，将所述用户的生物特征发送至所述时间子识别库中进行识别；若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别。
[0010]进一步地，若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别后，还包括：若所述用户ID在所述时间段内再次被识别，将所述用户ID及与其对应的生物特征存入与所述时间段对应的所述时间子识别库。
[0011]进一步地，所述子库包括按照区域划分的多个区域子识别库，所述将所述用户的生物特征发送至所述子库比对识别步骤包括：获取通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID的区域；判断用户ID是否存在于与所述区域对应的区域子识别库中；若存在，将所述用户的生物特征发送至所述区域子识别库中进行识别；若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别。
[0012]进一步地，若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别后，还包括：若所述用户ID在所述区域内再次被识别，将所述用户ID及与其对应的生物特征存入与
所述区域对应的所述区域子识别库。
[0013]进一步地，所述通信信号包括wifi信号、蓝牙信号或射频信号中的一种或多种。
[0014]进一步地，生物特征包括人脸特征、指纹特征、视网膜特征和虹膜特征中的一种或多种。
[0015]本专利技术的另一方面提供了一种生物特征识别系统，用于实现如权利要求上述的生物特征识别方法，包括：采集模块和处理模块；所述采集模块用于采集移动终端发出的通信信号和用户生物特征，并发送至所述处理模块；所述处理模块内存储有总库和子库；所述总库内存储有包括用户ID和用户生物特征在内的用户信息；所述子库内存储有从所述总库中按照预设条件提取出的所述用户信息；所述处理模块接收所述通信信号，通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID并判断所述用户ID是否在子库内；若所述用户ID在子库内，则将所述用户的生物特征发送至所述子库比对识别；若所述用户ID不在子库内，则将所述用户的生物特征发送至总库比对识别。
[0016]进一步地，所述处理模块还用于获取所述用户ID的次数；若次数为1，则将所述用户ID和与其对应的所述用户生物特征存入临时库；若次数为2，则将所述用户ID和对应的所述用户生物特征存入所述子库。
[0017]进一步地，所述子库包括按照时间划分的多个时间子识别库；所述处理模块还用于获取通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID的时间段，并判断用户ID是否存在于与所述时间段对应的时间子识别库中；若存在，将所述用户的生物特征发送至所述时间子识别库中进行识别；若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别。
[0018]进一步地，所述处理模块还用于判断所述用户ID在同一时间段内被识别出的次数，若所述用户ID在所述时间段内再次被识别，将所述用户ID及与其对应的生物特征存入与所述时间段对应的所述时间子识别库。
[0019]进一步地，所述子库包括按照区域划分的多个区域子识别库；所述处理模块还用于获取通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID的区域，并判断用户ID是否存在于与所述区域对应的区域子识别库中；若存在，将所述用户的生物特征发送至所述区域子识别库中进行识别；若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别。
[0020]进一步地，所述处理模块还用于判断所述用户ID在同一区域内被识别出的次数，若所述用户ID在所述区域内再次被识别，将所述用户ID及与其对应的生物特征存入与所述区域对应的所述区域子识别库。
[0021]进一步地，所述采集模块包括wifi探针、蓝牙接收终端或射频天线接收模组中的一种或多种。技术方案小结(以独立权利要求1为主)，本专利技术的原理阐述
[0022](三)有益效果
[0023]通过本专利技术的生物特征识别方法对生物特征进行识别，可提前通过探查用户的移动终端，预识别用户ID是否为常用人员的用户ID，若是常用人员的用户ID，则发送至子库进行识别，子库内的用户信息少，比对基数少，故，在子库内进行比对可大大增加用户生物特征进行比对的速度，减小错误识别的概率，并且减轻系统运行的负担，减少系统运行的消耗。
附图说明
[0024]图1是实施例1的生物特征识别方法的流程图；
[0025]图2是实施例1的生物特征识别方法优选方式的流程图；
[0026]图3是实施例2的生物特征识别方法的流程图；
[0027]图4是实施例3的生物特征识别方法的流程图；
[0028]图5是实施例5的生物特征识别系统的示意图。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本专利技术进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本专利技术的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本专利技术的概念。
[0030]实施例1
[0031]图1是实施例1的生物特征识别方法的流程图。
[0032]如图1所示，本实施例的生物特征识别方法，包括：采集移动终端发出的通信信号；通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID；判断所述用户ID是否在子库内；若所述用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生物特征识别方法，其特征在于，包括：采集移动终端发出的通信信号；通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID；判断所述用户ID是否在子库内；若所述用户ID在子库内，则将所述用户的生物特征发送至所述子库比对识别；若所述用户ID不在子库内，则将所述用户的生物特征发送至总库比对识别。2.根据权利要求1所述的生物特征识别方法，其特征在于，在所述通过所述通信信号识别出用户ID之后，还包括：获取所述用户ID的次数；若次数为1，则将所述用户ID和与其对应的所述用户生物特征存入临时库；若次数为2，则将所述用户ID和对应的所述用户生物特征存入所述子库。3.根据权利要求1所述的生物特征识别方法，其特征在于，所述子库包括按照时间段划分的多个时间子识别库，所述将所述用户的生物特征发送至所述子库比对识别步骤包括：获取通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID的时间段；判断用户ID是否存在于与所述时间段对应的时间子识别库中；若存在，将所述用户的生物特征发送至所述时间子识别库中进行识别；若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别。4.根据权利要求3所述的生物特征识别方法，其特征在于，若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别后，还包括：若所述用户ID在所述时间段内再次被识别，将所述用户ID及与其对应的生物特征存入与所述时间段对应的所述时间子识别库。5.根据权利要求1所述的生物特征识别方法，其特征在于，所述子库包括按照区域划分的多个区域子识别库，所述将所述用户的生物特征发送至所述子库比对识别步骤包括：获取通过所述通信信号识别出与所述移动终端对应的用户ID的区域；判断用户ID是否存在于与所述区域对应的区域子识别库中；若存在，将所述用户的生物特征发送至所述区域子识别库中进行识别；若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别。6.根据权利要求5所述的生物特征识别方法，其特征在于，若不存在，将所述用户的生物特征发送至所述子库进行识别后，还包括：若所述用户ID在所述区域内再次被识别，将所述用户ID及与其对应的生物特征存入与所述区域对应的所述区域子识别库。7.根据权利要求1所述的生物特征识别系方法，其特征在于，所述通信信号包括wifi信号、蓝牙信号或射频信号中的一种或多种。8.根据权利要求1所述的生物特征识别系方法，其特征在于，生物特征包括人脸特征、指纹特征、视网膜特征和虹膜特征中的一种或多种。9.一种生物特征识别系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-8任...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔建，王斌，靖奇，张晓军，张扬，华奇兵，韩国栓，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：