本申请提供一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对生物特征等隐私信息进行保护难以兼顾隐私安全和识别效率的平衡的问题。该方法包括：获取待识别对象的目标图像，并提取目标图像中的生物特征；对目标图像中的生物特征进行分片和同态加密，获得多个加密向量碎片；向多个服务器分别发送多个加密向量碎片，以使多个服务器中的每个服务器将加密向量碎片与底库中的密态向量碎片之间的最大向量距离值确定为向量距离值；接收多个服务器发送的向量距离值和向量距离值对应的身份标识；根据接收获得的多个向量距离值和每个向量距离值对应的身份标识，确定待识别对象的识别结果。的识别结果。的识别结果。
【技术实现步骤摘要】
一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及隐私安全和生物特征识别的
，具体而言，涉及一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，对生物特征等隐私信息进行保护的方法大都是通过不可逆变换运算完成的，此处的不可逆变换例如：模糊金库（Fuzzy Vault）算法、模糊提取（Fuzzy Extractor）算法和模糊承诺（Fuzzy Commitment）算法等等。然而在实际过程中发现，采用这些不可逆变换运算进行身份认证的速度都比较慢。相比于不可逆变换运算，采用可逆变换运算对生物特征等隐私信息进行保护的速度是比较快的，然而，攻击者也可以通过该可逆变换运算的逆运算获取到生物特征，所以采用可逆变换运算无法做到隐私保护，难以保证生物特征等隐私信息的安全。因此，目前对生物特征等隐私信息进行保护难以兼顾隐私安全和识别效率的平衡。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的目的在于提供一种生物特征识别方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对生物特征等隐私信息进行保护难以兼顾隐私安全和识别效率的平衡的问题。
[0004]本申请实施例提供了一种生物特征识别方法，应用于电子设备，包括：获取待识别对象的目标图像，并提取目标图像中的生物特征；对目标图像中的生物特征进行分片和同态加密，获得多个加密向量碎片；向多个服务器分别发送多个加密向量碎片，以使多个服务器中的每个服务器将加密向量碎片与底库中的密态向量碎片之间的最大向量距离值确定为向量距离值，并返回向量距离值和向量距离值对应的身份标识；接收多个服务器发送的向量距离值和向量距离值对应的身份标识，获得多个向量距离值和多个向量距离值中的每个向量距离值对应的身份标识；根据多个向量距离值和每个向量距离值对应的身份标识，确定待识别对象的识别结果。在上述的实现过程中，通过分片和同态加密后的其中一个加密向量碎片发送给服务器存储和计算，使得服务器始终以密态数据进行计算，且该服务器难以获取到所有加密向量碎片并根据所有加密向量碎片还原出生物特征，从而保证了生物特征的隐私安全；进一步地，由于采用的是多个服务器分别在以密态数据进行同时计算，且本地采用明文来计算耗时较少的部分任务，从而结合了服务器端的多方密文计算和本地端的明文计算两种方式，能够有效地兼顾隐私安全和识别效率的平衡。
[0005]可选地，在本申请实施例中，在向多个服务器分别发送多个加密向量碎片之前，还包括：获取待识别对象的生物图像和身份标识，并提取待识别对象的生物图像中的生物特征；对生物图像中的生物特征进行分片和同态加密，获得多个密态向量碎片；向服务器发送身份标识和多个密态向量碎片中的其中一个密态向量碎片，以使服务器将身份标识和接收到的密态向量碎片存储至底库中。在上述的实现过程中，通过对生物图像中的生物特征进
行分片和同态加密，获得多个密态向量碎片，并向服务器发送身份标识和多个密态向量碎片中的其中一个密态向量碎片，使得服务器始终以密态数据进行计算，且该服务器难以获取到所有加密向量碎片并根据所有加密向量碎片还原出生物特征，从而提高了生物特征的隐私安全性。
[0006]可选地，在本申请实施例中，根据多个向量距离值和每个向量距离值对应的身份标识，确定待识别对象的识别结果，包括：筛选出多个向量距离值中的最大向量距离值；根据目标图像中的生物特征和最大向量距离值确定相似度值，相似度值是目标图像中的生物特征与生物图像中的生物特征之间的相似度值；判断相似度值是否大于预设阈值；若是，则将最大向量距离值对应的身份标识确定为识别结果，否则，将待识别对象未注册确定为识别结果。在上述的实现过程中，通过筛选出多个向量距离值中的最大向量距离值，并根据目标图像中的生物特征和最大向量距离值确定相似度值，再根据相似度值确定待识别对象的生物特征对应的身份识别结果，有效地提高了生物特征识别效率。
[0007]可选地，在本申请实施例中，根据目标图像中的生物特征和最大向量距离值确定相似度值，包括：对目标图像中的生物特征进行计算，获得目标图像中的生物特征与生物图像中的生物特征之间的匹配分数；根据匹配分数和最大向量距离值确定相似度值。
[0008]可选地，在本申请实施例中，根据多个向量距离值和每个向量距离值对应的身份标识，确定待识别对象的识别结果，包括：根据目标图像中的生物特征和每个向量距离值确定相似度值，获得多个相似度值；从多个相似度值中筛选出最大相似度值，并将最大相似度值对应的身份标识确定为识别结果。在上述的实现过程中，通过从多个相似度值中筛选出最大相似度值，并将最大相似度值对应的身份标识确定为识别结果，从而避免了根据相似度最小或者非最大的身份标识确定为识别结果的问题，有效地提高了生物特征识别效率。
[0009]本申请实施例还提供了一种生物特征识别方法，应用于服务器，包括：接收电子设备发送的多个加密向量碎片；将加密向量碎片与底库中的密态向量碎片之间的最大距离值确定为向量距离值，并获取向量距离值和向量距离值对应的身份标识；向电子设备发送向量距离值和向量距离值对应的身份标识，以使电子设备根据向量距离值和向量距离值对应的身份标识确定待识别对象的识别结果。在上述的实现过程中，通过接收电子设备发送的多个加密向量碎片；将加密向量碎片与底库中的密态向量碎片之间的最大距离值确定为向量距离值，并向电子设备发送向量距离值和向量距离值对应的身份标识，使得服务器始终以密态数据进行计算，且该服务器难以获取到所有加密向量碎片并根据所有加密向量碎片还原出生物特征，从而保证了生物特征的隐私安全。
[0010]可选地，在本申请实施例中，将加密向量碎片与底库中的密态向量碎片之间的最大距离值确定为向量距离值，包括：通过多方安全计算的方式计算出加密向量碎片与底库中的密态向量碎片之间的夹角余弦值，获得多个余弦值；从多个余弦值中筛选出最大余弦值，并将最大余弦值确定为向量距离值。
[0011]本申请实施例还提供了一种生物特征识别装置，应用于电子设备，包括：生物特征提取模块，用于获取待识别对象的目标图像，并提取目标图像中的生物特征；向量碎片获得模块，用于对目标图像中的生物特征进行分片和同态加密，获得多个加密向量碎片；向量碎片发送模块，用于向多个服务器分别发送多个加密向量碎片，以使多个服务器中的每个服务器将加密向量碎片与底库中的密态向量碎片之间的最大向量距离值确定为向量距离值，
并返回向量距离值和向量距离值对应的身份标识；身份标识接收模块，用于接收多个服务器发送的向量距离值和向量距离值对应的身份标识，获得多个向量距离值和多个向量距离值中的每个向量距离值对应的身份标识；识别结果确定模块，用于根据多个向量距离值和每个向量距离值对应的身份标识，确定待识别对象的识别结果。
[0012]可选地，在本申请实施例中，生物特征识别装置，还包括：生物身份获取模块，用于获取待识别对象的生物图像和身份标识，并提取待识别对象的生物图像中的生物特征；特征分片加密模块，用于对生物图像中的生物特征进行分片和同态加密，获得多个密态向量碎片；身份信息发本文档来自技高网...
【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，应用于电子设备，包括：获取待识别对象的目标图像，并提取所述目标图像中的生物特征；对所述目标图像中的生物特征进行分片和同态加密，获得多个加密向量碎片；向多个服务器分别发送所述多个加密向量碎片，以使所述多个服务器中的每个服务器将所述加密向量碎片与底库中的密态向量碎片之间的最大向量距离值确定为向量距离值，并返回所述向量距离值和所述向量距离值对应的身份标识；接收所述多个服务器发送的向量距离值和所述向量距离值对应的身份标识，获得多个向量距离值和所述多个向量距离值中的每个向量距离值对应的身份标识；根据所述多个向量距离值和所述每个向量距离值对应的身份标识，确定所述待识别对象的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述向多个服务器分别发送所述多个加密向量碎片之前，还包括：获取所述待识别对象的生物图像和身份标识，并提取所述待识别对象的生物图像中的生物特征；对所述生物图像中的生物特征进行分片和同态加密，获得多个密态向量碎片；向服务器发送所述身份标识和所述多个密态向量碎片中的其中一个密态向量碎片，以使所述服务器将所述身份标识和接收到的密态向量碎片存储至所述底库中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个向量距离值和所述每个向量距离值对应的身份标识，确定所述待识别对象的识别结果，包括：筛选出所述多个向量距离值中的最大向量距离值；根据所述目标图像中的生物特征和所述最大向量距离值确定相似度值，所述相似度值是所述目标图像中的生物特征与生物图像中的生物特征之间的相似度值；判断所述相似度值是否大于预设阈值；若是，则将所述最大向量距离值对应的身份标识确定为所述识别结果，否则，将所述待识别对象未注册确定为所述识别结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像中的生物特征和所述最大向量距离值确定相似度值，包括：对所述目标图像中的生物特征进行计算，获得所述目标图像中的生物特征与所述生物图像中的生物特征之间的匹配分数；根据所述匹配分数和所述最大向量距离值确定所述相似度值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个向量距离值和所述每个向量距离值对应的身份标识，确定所述待识别对象的识别结果，包括：根据所述目标图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵华宇，卞阳，孙小超，
申请(专利权)人：富算科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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