用于标识的方法技术

本发明专利技术涉及会议和数据记录，特别是涉及通过生物统计学提供安全和验证的事务处理。生物统计学的唯一性同ＰＫＩ的健壮性和可靠性相结合用于会议应用。本发明专利技术是关于通过虹膜识别系统从生物统计学模式（如个体眼睛的虹膜）来标识个体。然后识别系统提供个体的身份，其进一步被用来提供安全和可靠的数字行为或验证，如鉴定、签名和加密。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及会议和数据记录，特别涉及通过生物统计学提供安全和验证的事务处理。
技术介绍
视频会议系统现在被广泛用于替代个人通信和会议。因此，以前保存在封闭屋子里的更多信息现在需要在遥远地点之间交换。这就引入涉及安全和个人标识的更大挑战。然而，当更多的会议和会谈被捕获并呈现为多媒体数据流(如在视频会议中)时，这出现了用于文档编制技术口头交流和口头协定的可能性。然而，如果这样的文档在法律上有效，必须有可信鉴定系统连接到会议。在数字通信中最常用的可信系统是PKI(私人密钥基础设施)系统。PKI是用于电子鉴定、签名和加密的数字安全基础设施。它基于由授权和可信的发布者发布的密钥对和数字证书的使用。比较起来，常规的非数字证书称为保护身份或能力的公共文档。可信第三方通过印记/或标记发布证书。证书的读者必须确认证书的真实性和有效性。证书的所有者必须通过可标识的某物(如所有者的像和/或印记)而与证书相关。数字证书(DC)主要对应于常规证书。然而，它被调整用于电子/数字媒体。DC包括如所有者和发布者名字的信息、有效日期和标识所有者的公共密钥。通常，公共密钥总是有相应的私人密钥，该私人密钥只被用户所知。被公共密钥加密的数据仅可被相应的私人密钥解密，反之亦然。因此，被私人密钥加密的数据意味着零机密性、但全真实性，而被公共密钥加密的数据意味着零真实性、但全机密性。DC的发布者必须是高信用的组织，并经常与当局有关。在挪威，最可信的发布者是ZebSign，它是由Telenor和挪威邮政所拥有的企业。在其它国家，电信运营商可担当发布者。大部分的不同发布者已经同意接收彼此的证书。这使得由ZebSign发布的证书在比如法国(在那里法国电信是主要发布者)也有效。这被称为交叉认证，并顾及了全球鉴定系统。交叉认证假定不同的发布者使用相同的证书标准。最通常的证书标准是IETF的X.509。基于X.509的大部分证书被批准为所谓的附条件证书，其相应的数字签名被认为满足同手写签名有相同的法律效应的需求。常规地涉及数据通信的鉴定指验证宣称的标识的正确性。连同PKI，鉴定被用于验证用自身DC建立的真实的注册用户。鉴定过程常规地通过输入个人代码或唯一地将个人连接到他/她相关联的证书的其它数据来启动。然后证书从智能卡、PC或安全数据库被捕获和提供给接收机。接收机通过发布者的公共密钥来解密证书，因此公开鉴定发送者的信息。DC通过发布者的私人密钥加密，以致通过相应公共密钥的证书成功解密也将证明证书的真实性。进一步，因为证书包括发送者的公共密钥，因此接收机将能解密由发送者用他/她的私人密钥签名的任何数据。从上面的讨论能够看到，安全事务处理、鉴定和数字签名已经是众所周知的并且是数据通信中已建立的技术。然而，它未被调整到会议环境。待鉴定的签名人或用户需要有某些种类的个人通信设备(如PC、蜂窝电话或智能卡阅读器)来标识他自己并来捕获需要的DC和私人密钥。通常这在会议情形不方便，其中大量用户可以共享位于距用户一定距离的相同端点。另外，捕获需要的DC和私人密钥通常包含输入个人代码或密码，这则可能受到“嗅探”和黑客攻击，并且当该密码或代码进入剽窃者之手，私人密钥可能被其他人捕获，相应的身份可能被滥用。另外，文件编制会议需要不止一个的一次鉴定。理想地，参与者应该连续地被鉴定以在会议中任何时候明了所有参与者的身份。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种克服上述问题的方法和系统。定义在所附独立权利要求书中的特征表征了这个系统和方法。特别地，本专利技术公开了一种用于提供安全和/或可靠的数字行为和/或验证的方法，包括以下步骤从当前个体捕获第一生物统计学模式；把所述第一生物统计学模式同一个或多个预先存储的第二生物统计学模式比较，或者把由所述第一生物统计学模式生成的第一代码同一个或多个预先存储的由所述一个或多个第二生物统计学模式生成的第二代码比较；并且如果发现匹配，则通过所述第一生物统计学模式、或所述第一生物统计学代码，提供所述个体的标识；和/或使用所述标识、所述第一生物统计学模式、或所述第一生物统计学代码用于提供安全和/或可靠的数字行为和/或验证。本专利技术也包括对应上述方法的系统。附图说明为了使专利技术更容易理解，下面的讨论将参考附图，图1是图像内检测的虹膜区域的封装的说明，图2是两维Gabor滤波器系列的两个相应成员的图示，图3示出了本专利技术的第一方面的结构，图4示出了本专利技术的第二方面的结构，图5示出了本专利技术的第三方面的结构。具体实施例方式下面通过描述优选实施例和参考附图，来讨论本专利技术。然而，本领域技术人员将在所附独立权利要求定义的本专利技术的范围内实现其它的应用和修改。根据本专利技术的优选实施例，生物统计学的唯一性和PKI的健壮性和可靠性被结合用于会议应用。生物统计学领域包括单独地唯一和可标识的所有人类模式。用于标识的最通常的模式是指纹、脸模式和虹膜。生物统计学的最大优点是唯一的模式总是被身体携带和附属到身体，并且在一生中保持不变。根据本专利技术的一个方面，虹膜识别用于在视频会议中标识参与者。虹膜识别本身结合了计算机视觉、模式识别和统计学。目的是通过对从一定距离在眼睛虹膜范围内可见的随机模式的数学分析，实时、高置信度识别人的身份。因为每个人眼的虹膜有高复杂性的唯一质地(texture)，被证明为在人一生基本上是不可改变的，它充当人不需记住但总是携带的一种活护照或活密码。因为虹膜模式的随机性有非常高的维数，以足够高的置信级别作出识别决定，以支持在国家大小的数据库内快速和可靠的详尽搜索。大多数虹膜识别系统主要通过剑桥大学的John Daugman开发的算法和方法工作。其基本原理公开(1993)在Daugman，J.的“通过统计独立性测试的人的高置信度视觉识别”(关于模式分析和机器智能的IEEE学报，vol.15(11)，pp.1148-1161)和在1994年3月1日发布的美国专利5291560(J.Daugman)。Daugmen方法通过分析用于检测刃形边界的捕获图像开始。刃形边界检测利用半径增加的圆的围道积分来查找模糊偏微商的最大值。这能表达如下max(r,x0,y0)|Gσ(r)*∂∂rσ∫r,x0,y0I(x,y)2πrds|]]>这种检测用于发现呈现在图像中的瞳孔边界和虹膜的外部(缘)边界。检测曲线边缘的相似方法用来定位上和下眼睑的边界。结合被检测的边界将围绕图1所示的感兴趣区域。当虹膜区域被检测到时，通过解调其中的像素值来进行所述方法。使用正交两维Gabor小波，虹膜模式被解调，以提取其相位信息。因为质地的二维谱特异性和位置相依性，所以其特性对于质地分析特别有用。两维Gabor滤波器系列的两个成员在图2中示出，作为偶对称和奇对称小波分布图(与轮廓绘图一道)。这些以许多不同尺寸和位置定义的局部的起伏二维函数乘以原始图像像素数据，并在它们支持的域上积分，以生成描述、提取和编码图像质地信息的系数。结果是每片虹膜区域的相位量化，表达为虚数。该虚数然后通过符号函数被数字化，即依赖于两维积分的符号，实和虚部是1或0(符号)。解调过程的结果是通常2048位的相位代本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于提供安全和／或可靠的数字行为和／或验证的方法，其特征在于以下步骤：　　　　从当前个体捕获第一生物统计学模式，　　　　把所述第一生物统计学模式同一个或多个预存储的第二生物统计学模式比较，或者把从所述第一生物统计学模式生成的第一代码同从所述一个或多个第二生物统计学模式生成的一个或多个预存储的第二代码比较，并且，如果发现匹配，则　　　　通过所述第一生物统计学模式或所述第一生物统计学代码提供所述个体的标识，和／或　　　　使用所述标识、所述第一生物统计学模式、或所述第一生物统计学代码用于提供所述安全和／或可靠的数字行为和／或验证。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：H萨根，
申请(专利权)人：坦德伯格电信公司，
类型：发明
国别省市：NO[挪威]