一种基于多种生物特征的通用的身份验证方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多种生物特征的通用的身份验证方法，包括：获取当前用户的动态生物特征，所述动态生物特征为实时获取到的当前用户的生物特征；获取系统中存储的目标用户的静态生物特征；根据所述动态生物特征及所述静态生物特征，计算所述当前用户与所述目标用户的第一匹配度，并判断是否大于预设第一匹配度；在确定所述第一匹配度大于所述预设第一匹配度时，身份验证通过；反之，身份验证未通过，并返回身份验证失败信息。本发明专利技术提供了基于用户生物特征的身份验证方式，可以保证安全性的同时，提高验证速度。同时，本发明专利技术给出了一种通用的生物特征处理方法，能够保证数据处理和验证算法的通用性，减少计算机的算力资源的消耗。耗。耗。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多种生物特征的通用的身份验证方法


[0001]本专利技术涉及数据处理与安全验证
，特别涉及一种基于多种生物特征的通用的身份验证方法。

技术介绍

[0002]互联网技术与计算机技术的发展为人类的生产生活提供了便利，人类越来越离不开计算机设备，计算机设备及其数据的安全性便显得尤为重要。传统的计算机解锁手段为手动键入密码，这种用户主动解锁的方式较为原始，解锁速度慢，并且有密码泄露的风险，因而逐渐被淘汰。如今的计算机设备大多采用用户被动解锁的方式，具体为在用户解锁设备时，设备检测用户的一部分生物特征并通过这一部分生物特征验证用户身份。这种验证方法安全性虽高，但由于起步较晚，发展速度较为缓慢，算法存在一定的不足，解锁速度较慢，精度不足，误判率较高，而且通用性较差。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的目的在于提出一种基于多种生物特征的通用的身份验证方法，旨在于提供一种精度较高，速度较快，并且对于多种生物特征通用的身份验证算法。
[0004]为达到上述目的，本专利技术实施例提出了一种基于多种生物特征的通用的身份验证方法，包括：
[0005]获取当前用户的动态生物特征；所述动态生物特征为实时获取到的当前用户的生物特征；
[0006]获取系统中存储的目标用户的静态生物特征；
[0007]根据所述动态生物特征及所述静态生物特征，计算所述当前用户与所述目标用户的第一匹配度，并判断是否大于预设第一匹配度；
>[0008]在确定所述第一匹配度大于所述预设第一匹配度时，身份验证通过；反之，身份验证未通过，并返回身份验证失败信息。
[0009]优选的，根据所述动态生物特征及所述静态生物特征，计算所述当前用户与所述目标用户的第一匹配度，包括：
[0010]对所述动态生物特征进行数字化处理，获得数字化动态生物特征；对所述数字化动态生物特征进行分割，获得若干个数字化动态生物特征区块；
[0011]对所述静态生物特征进行数字化处理，获得数字化静态生物特征；对所述数字化静态生物特征进行分割，获得若干个数字化静态生物特征区块；
[0012]提取若干个数字化动态生物特征区块及每个数字化动态生物特征区块对应的数字化静态生物特征区块；
[0013]获取所述数字化动态生物特征区块的动态特征信息；
[0014]获取所述数字化静态生物特征区块的静态特征信息；
[0015]计算所述动态特征信息与所述静态特征信息的特征匹配度；所述特征匹配度为所述当前用户与所述目标用户的第一匹配度。
[0016]优选的，提取若干个数字化动态生物特征区块及每个数字化动态生物特征区块对应的数字化静态生物特征区块，包括：
[0017]对所述数字化动态生物特征区块及所述数字化静态生物特征区块分别进行编号；
[0018]获取所述数字化动态生物特征区块的基本数据信息；所述基本数据信息包括数据类型数量及每种数据的丰富度；
[0019]根据所述基本数据信息提取若干个数字化动态生物特征区块作为目标数字化动态生物特征区块；
[0020]获取所述目标数字化动态生物特征区块的编号，建立目标编号序列；
[0021]根据所述目标编号序列提取所述目标数字化动态生物特征区块对应的数字化静态生物特征区块。
[0022]优选的，根据所述基本数据信息提取若干个数字化动态生物特征区块作为目标数字化动态生物特征区块，包括：
[0023]获取所述数字化动态生物特征区块的属性信息；所述属性信息为所述数字化动态生物特征区块对应的动态生物特征的类型；
[0024]根据所述基本数据信息及所述属性信息分析所述数字化动态生物特征区块包括的数据信息的类型及每种数据信息的权重；
[0025]根据所述数字化动态生物特征区块的数据信息的类型及每种数据信息的权重进行计算，得到数字化动态生物特征区块的类型评价值；
[0026]将所述类型评价值与预设类型评价值作比较；
[0027]在确定所述类型评价值大于所述预设类型评价值时，将所述数字化动态生物特征区块标记为目标数字化动态生物特征区块。
[0028]优选的，获取所述数字化动态生物特征区块的动态特征信息，包括：
[0029]对所述目标数字化动态生物特征区块进行高通滤波修正，获得一级动态特征信息；
[0030]将所述一级动态特征信息划分为第一类动态特征信息、第二类动态特征信息及第三类动态特征信息；所述第一类特征信息为端点特征信息；所述第二类特征信息为转折点特征信息；所述第三类特征信息为封闭点特征信息；
[0031]建立直角坐标系，获取所述一级动态特征信息对应的一级坐标信息；所述一级坐标信息包括所述第一类动态特征信息对应的第一类动态坐标信息、所述第二类动态特征信息对应的第二类动态坐标信息及所述第三类动态特征信息对应的第三类动态坐标信息；
[0032]对所述一级坐标信息进行修正，获得二级坐标信息；
[0033]对所述二级坐标信息进行去坐标化处理，获取所述二级坐标信息对应的二级动态特征信息，并将所述二级动态特征信息标记为动态特征信息。
[0034]优选的，对所述一级坐标信息进行修正，获得二级坐标信息，包括：
[0035]根据所述数字化动态生物特征区块的属性信息判断所述一级坐标信息中的第一类动态坐标信息、第二类动态坐标信息及第三类动态坐标信息是否需要修正处理，获取判断结果；
[0036]在确定判断结果为第i类动态坐标信息需要修正时，获取对应的第i类坐标信息修正算法；
[0037]根据所述第i类坐标信息修正算法对所述第i类动态坐标信息进行修正处理。
[0038]优选的，根据所述动态特征信息及所述静态特征信息计算所述动态特征信息与所述静态特征信息的特征匹配度，包括：
[0039]根据所述动态特征信息，建立动态基础函数与动态特征函数；
[0040]根据所述静态特征信息，建立静态基础函数与静态特征函数；
[0041]随机生成验证数据点，并将所述验证数据点分别代入所述动态基础函数、动态特征函数、静态基础函数及静态特征函数，获得动态基础函数值、动态特征函数值、静态基础函数值及静态特征函数值，并代入特征匹配度计算公式，获得特征匹配度。
[0042]优选的，在确定身份验证未通过后，还包括：
[0043]获取当前设备的工作模式；所述工作模式包括常规模式、严格模式、辅助验证模式及紧急模式中的至少一种；
[0044]在确定所述工作模式不为紧急模式时，根据所述工作模式确定时间判定区间；
[0045]获取所述时间判定区间内身份验证未通过的验证失败次数，并与预设验证失败次数作比较；
[0046]在确定所述验证失败次数大于预设验证失败次数时，锁定当前设备，进入紧急模式。
[0047]优选的，所述锁定当前设备，进入紧急模式，包括：
[0048]获取系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多种生物特征的通用的身份验证方法，其特征在于，包括：获取当前用户的动态生物特征；所述动态生物特征为实时获取到的当前用户的生物特征；获取系统中存储的目标用户的静态生物特征；根据所述动态生物特征及所述静态生物特征，计算所述当前用户与所述目标用户的第一匹配度，并判断是否大于预设第一匹配度；在确定所述第一匹配度大于所述预设第一匹配度时，身份验证通过；反之，身份验证未通过，并返回身份验证失败信息。2.如权利要求1所述的基于多种生物特征的通用的身份验证方法，其特征在于，根据所述动态生物特征及所述静态生物特征，计算所述当前用户与所述目标用户的第一匹配度，包括：对所述动态生物特征进行数字化处理，获得数字化动态生物特征；对所述数字化动态生物特征进行分割，获得若干个数字化动态生物特征区块；对所述静态生物特征进行数字化处理，获得数字化静态生物特征；对所述数字化静态生物特征进行分割，获得若干个数字化静态生物特征区块；提取若干个数字化动态生物特征区块及每个数字化动态生物特征区块对应的数字化静态生物特征区块；获取所述数字化动态生物特征区块的动态特征信息；获取所述数字化静态生物特征区块的静态特征信息；计算所述动态特征信息与所述静态特征信息的特征匹配度；所述特征匹配度为所述当前用户与所述目标用户的第一匹配度。3.如权利要求2所述的基于多种生物特征的通用的身份验证方法，其特征在于，提取若干个数字化动态生物特征区块及每个数字化动态生物特征区块对应的数字化静态生物特征区块，包括：对所述数字化动态生物特征区块及所述数字化静态生物特征区块分别进行编号；获取所述数字化动态生物特征区块的基本数据信息；所述基本数据信息包括数据类型数量及每种数据的丰富度；根据所述基本数据信息提取若干个数字化动态生物特征区块作为目标数字化动态生物特征区块；获取所述目标数字化动态生物特征区块的编号，建立目标编号序列；根据所述目标编号序列提取所述目标数字化动态生物特征区块对应的数字化静态生物特征区块。4.如权利要求3所述的基于多种生物特征的通用的身份验证方法，其特征在于，根据所述基本数据信息提取若干个数字化动态生物特征区块作为目标数字化动态生物特征区块，包括：获取所述数字化动态生物特征区块的属性信息；所述属性信息为所述数字化动态生物特征区块对应的动态生物特征的类型；根据所述基本数据信息及所述属性信息分析所述数字化动态生物特征区块包括的数据信息的类型及每种数据信息的权重；
根据所述数字化动态生物特征区块的数据信息的类型及每种数据信息的权重进行计算，得到数字化动态生物特征区块的类型评价值；将所述类型评价值与预设类型评价值作比较；在确定所述类型评价值大于所述预设类型评价值时，将所述数字化动态生物特征区块标记为目标数字化动态生物特征区块。5.如权利要求2所述的基于多种生物特征的通用的身份验证方法，其特征在于，获取所述数字化动态生物特征区块的动态特征信息，包括：对所述目标数字化动态生物特征区块进行高通滤波修正，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超，王亚东，
申请(专利权)人：南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：