特征比对方法、装置、电子设备与计算机存储介质制造方法及图纸

本说明书实施例提供一种特征比对方法、装置、电子设备与计算机存储介质，该方法包括：通过在可信执行环境中为所获取的目标查询特征进行加噪处理和加密处理后得到目标密态加噪特征，将目标密态加噪特征传输至通用执行环境，根据特征数据库中的留底密态加噪特征与目标密态加噪特征的相似度，从留底密态加噪特征中获取第一预设数量的候选密态加噪特征，从特征数据库中获取候选密态加噪特征对应的原始密态特征，将原始密态特征发送到可信执行环境中，对原始密态特征进行解密处理，以得到留底特征，再将留底特征与目标查询特征进行特征比对，得到目标查询特征的比对结果。得到目标查询特征的比对结果。得到目标查询特征的比对结果。

【技术实现步骤摘要】
特征比对方法、装置、电子设备与计算机存储介质


[0001]本说明书涉及计算机
，尤其涉及特征比对方法、装置、电子设备与计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着刷脸支付等生物特征识别技术的普及，用户隐私信息的安全也面临着威胁。在刷脸支付和身份核实场景中，由于需要保证刷脸识别的速度，通常需要将人脸特征库下发到本地，进行本地比对提升刷脸速度。然而，特征在本地进行计算时有被盗取的风险。
[0003]因此，亟待提出一种可以有效保护数据安全，提升安全水位的特征比对方法。

技术实现思路

[0004]本说明书的主要目的在于提供一种特征比对方法、装置、电子设备与计算机存储介质，旨在提供高效、可靠度高的特征比对方法。所述技术方案如下：
[0005]第一方面，本说明书实施例提供了一种特征比对方法，包括：
[0006]在可信执行环境中获取目标密态加噪特征，将所述目标密态加噪特征传输至通用执行环境，所述目标密态加噪特征为对在所述可信执行环境中所获取的目标查询特征进行加噪处理和加密处理后得到的；
[0007]在所述通用执行环境中根据特征数据库中的留底密态加噪特征与所述目标密态加噪特征的相似度，从所述留底密态加噪特征中获取第一预设数量的候选密态加噪特征，所述候选密态加噪特征与所述目标密态加噪特征的相似度大于所述留底密态加噪特征中除所述候选密态加噪特征之外的其余留底密态加噪特征；
[0008]从所述特征数据库中获取所述候选密态加噪特征对应的原始密态特征，将所述原始密态特征发送到所述可信执行环境中；
[0009]对所述原始密态特征进行解密处理，以得到留底特征；
[0010]将所述留底特征与所述目标查询特征进行特征比对，得到所述目标查询特征的比对结果。
[0011]第二方面，本说明书实施例提供一种特征比对装置，包括：
[0012]第一获取模块，用于在可信执行环境中获取目标密态加噪特征，将所述目标密态加噪特征传输至通用执行环境，所述目标密态加噪特征为对在所述可信执行环境中所获取的目标查询特征进行加噪处理和加密处理后得到的；
[0013]第一检索模块，用于在所述通用执行环境中根据特征数据库中的留底密态加噪特征与所述目标密态加噪特征的相似度，从所述留底密态加噪特征中获取第一预设数量的候选密态加噪特征，所述候选密态加噪特征与所述目标密态加噪特征的相似度大于所述留底密态加噪特征中除所述候选密态加噪特征之外的其余留底密态加噪特征；
[0014]第二获取模块，用于从所述特征数据库中获取所述候选密态加噪特征对应的原始密态特征，将所述原始密态特征发送到所述可信执行环境中；
[0015]解密模块，用于对所述原始密态特征进行解密处理，以得到留底特征；
[0016]第二检索模块，用于将所述留底特征与所述目标查询特征进行特征比对，得到所述目标查询特征的比对结果。
[0017]第三方面，本说明书实施例提供一种电子设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述方法的步骤。
[0018]第四方面，本说明书实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。
[0019]第五方面，本说明书实施例提供了一种计算机程序产品，包括：计算机程序，当所述计算机程序被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如第一方面和第二方面所述的特征比对方法。
[0020]在本说明书实施例中，通过在可信执行环境中为所获取的目标查询特征进行加噪处理和加密处理后得到目标密态加噪特征，将目标密态加噪特征传输至通用执行环境，在通用执行环境中根据特征数据库中的留底密态加噪特征与目标密态加噪特征的相似度，从留底密态加噪特征中获取第一预设数量的候选密态加噪特征，候选密态加噪特征与目标密态加噪特征的相似度大于留底密态加噪特征中除候选密态加噪特征之外的其余留底密态加噪特征，从特征数据库中获取候选密态加噪特征对应的原始密态特征，将原始密态特征发送到可信执行环境中，对原始密态特征进行解密处理，以得到留底特征，再将留底特征与目标查询特征进行特征比对，得到目标查询特征的比对结果。通过将特征比对过程分散到可信执行环境和通用执行环境中执行，将加密过特征数据放在通用执行环境中进行初步检索，得到第一预设数量的候选密态加噪特征，再将数据库中对应的原始密态特征发到可信执行环境中进行解密和特征比对，不仅能够实现对大量特征的处理，并且整个过程，下发的原始密态特征只在可信执行环境中会解密，保证了特征的安全性。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的场景示意图；
[0023]图2是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的流程示意图；
[0024]图3是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的细化流程示意图；
[0025]图4是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的细化流程示意图；
[0026]图5是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的细化流程示意图；
[0027]图6是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的细化流程示意图；
[0028]图7是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的细化流程示意图；
[0029]图8是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的细化流程示意图；
[0030]图9是本说明书实施例提供的一种特征比对方法的流程图；
[0031]图10是本说明书实施例提供的一种特征比对装置的结构示意图；
[0032]图11是本说明书实施例提供的一种特征比对设备的结构示意图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。
[0034]此外，需要说明的是，本说明书实施例中如：生物特征识别、刷脸识别中涉及到的数据的获取、存储、使用、处理等，均符合国家法律法规的相关规定。
[0035]特征比对装置可以为手机、电脑、平板电脑、智能手表或车载设备等终端设备，也可以为终端设备中用于实现特征比对方法的模块，特征比对装置可以在可信执行环境中为所获取的目标查询特征进行加噪处理和加密处理后得到目标密态加噪特征，将目标密态加噪特征传输至通用执行环境，在通用执行环境中根据特征数据库中的留底密态加噪特征与目标密态加噪特征的相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种特征比对方法，包括：在可信执行环境中获取目标密态加噪特征，将所述目标密态加噪特征传输至通用执行环境，所述目标密态加噪特征为对在所述可信执行环境中所获取的目标查询特征进行加噪处理和加密处理后得到的；在所述通用执行环境中根据特征数据库中的留底密态加噪特征与所述目标密态加噪特征的相似度，从所述留底密态加噪特征中获取第一预设数量的候选密态加噪特征，所述候选密态加噪特征与所述目标密态加噪特征的相似度大于所述留底密态加噪特征中除所述候选密态加噪特征之外的其余留底密态加噪特征；从所述特征数据库中获取所述候选密态加噪特征对应的原始密态特征，将所述原始密态特征发送到所述可信执行环境中；对所述原始密态特征进行解密处理，以得到留底特征；将所述留底特征与所述目标查询特征进行特征比对，得到所述目标查询特征的比对结果。2.如权利要求1所述的方法，所述在可信执行环境中获取目标密态加噪特征，包括：在可信执行环境中通过差分隐私算法对所述目标查询特征进行加噪处理，得到目标加噪特征；对所述目标加噪特征进行二进制转换，得到二进制特征；对所述二进制特征进行加密计算，得到目标密态加噪特征。3.如权利要求1所述的方法，所述根据特征数据库中的留底密态加噪特征与所述目标密态加噪特征的相似度，从所述留底密态加噪特征中获取第一预设数量的候选密态加噪特征，包括：计算特征数据库中的留底密态加噪特征与所述目标密态加噪特征之间的汉明距离，所述汉明距离用于表征所述留底密态加噪特征与所述目标密态加噪特征的相似度；根据所述汉明距离从所述留底密态加噪特征中获取第一预设数量的候选密态加噪特征，所述候选密态加噪特征与所述目标密态加噪特征之间的汉明距离小于所述留底密态加噪特征中的除所述候选密态加噪特征之外的其余留底密态加噪特征。4.如权利要求1所述的方法，所述从所述特征数据库中获取所述候选密态加噪特征对应的原始密态特征，将所述原始密态特征发送到所述可信执行环境中，包括：获取所述候选密态加噪特征对应的特征标识；以所述特征标识为索引，从所述特征数据库中获取所述候选密态加噪特征对应的原始密态特征。5.如权利要求1所述的方法，所述在可信执行环境中获取目标查询特征，包括：通过预设采集装置获取目标检测对象的目标图像；在所述通用执行环境中，基于预训练图像识别模型的第一卷积网络对所述目标图像进行特征处理，得到第一特征；在所述可信执行环境中，基于所述预训练图像识别模型的第二卷积网络对所述第一特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕瑞，杨成平，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：