[發(fā)明專利]基于虹膜識別的用戶身份確定方法及相關(guān)裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010103183.5 | 申請日： | 2020-02-19 |
| 公開（公告）號： | CN111339885A | 公開（公告）日： | 2020-06-26 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王義文;王健宗 | 申請（專利權(quán)）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06F21/32 |
| 代理公司： | 深圳市隆天聯(lián)鼎知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44232 | 代理人： | 魏學昊 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 虹膜 識別 用戶 身份 確定 方法 相關(guān) 裝置 | ||
1.一種基于虹膜識別的用戶身份確定方法，其特征在于，所述方法包括：
響應(yīng)于用戶端發(fā)送的虹膜識別請求，獲取在第一亮度環(huán)境下用戶的第一虹膜圖像與在第二亮度環(huán)境下所述用戶的第二虹膜圖像；
提取所述第一虹膜圖像與所述第二虹膜圖像中包含的紋理單元；
通過預設(shè)算法對所述紋理單元進行特征提取，獲取虹膜特征參數(shù)；
基于所述第一虹膜圖像對應(yīng)的特征參數(shù)與所述第二虹膜圖像對應(yīng)特征參數(shù)間的差值與預設(shè)閾值間的關(guān)系，確定所述第一虹膜圖像與所述第二虹膜圖像的分類是否為活體虹膜；
若所述第一虹膜圖像與所述第二虹膜圖像的分類為活體虹膜，則獲取所述第一虹膜圖像對應(yīng)的特征參數(shù)與所述第二虹膜圖像對應(yīng)的特征參數(shù)間相同的虹膜特征參數(shù)；
基于所述相同的虹膜特征參數(shù)與預存的虹膜數(shù)據(jù)庫及預設(shè)的聯(lián)合貝葉斯模型，確定所述用戶對應(yīng)的身份識別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取在第一亮度環(huán)境下用戶的第一虹膜圖像與在第二亮度環(huán)境下所述用戶的第二虹膜圖像之前，還包括：
獲取所述用戶端所處的當前亮度環(huán)境；
基于所述用戶端所處的當前亮度環(huán)境與預設(shè)的當前亮度環(huán)境對應(yīng)的第一、第二亮度環(huán)境表，確定所述第一亮度環(huán)境與所述第二亮度環(huán)境。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一虹膜圖像對應(yīng)的虹膜特征參數(shù)與所述第二虹膜圖像對應(yīng)虹膜特征參數(shù)間的差值與預設(shè)閾值間的關(guān)系，確定所述第一虹膜圖像與所述第二虹膜圖像的分類是否為活體虹膜之前，還包括：
將所述當前環(huán)境亮度、所述第一亮度環(huán)境與所述第二亮度環(huán)境輸入預設(shè)的閾值確定模型，獲取由所述閾值確定模型輸出的所述預設(shè)閾值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述將所述當前環(huán)境亮度、所述第一亮度環(huán)境與所述第二亮度環(huán)境輸入預設(shè)的閾值確定模型，獲取由所述閾值確定模型輸出的所述預設(shè)閾值之前，還包括：
獲取預先設(shè)置的當前環(huán)境亮度、第一亮度環(huán)境、第二亮度環(huán)境構(gòu)成的樣本集合；
預先確定所述樣本集合中的每一樣本對應(yīng)的閾值；
將所述樣本輸入所述閾值確定模型，由所述閾值確定模型輸出閾值，將所述閾值確定模型輸出的閾值與預先確定的所述樣本對應(yīng)的閾值進行比對，如不一致，則調(diào)整所述閾值確定模型的參數(shù)，直至所述閾值確定模型輸出的閾值與預先確定的所述樣本對應(yīng)的閾值一致。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在基于所述第一虹膜圖像對應(yīng)的虹膜特征參數(shù)與所述第二虹膜圖像對應(yīng)虹膜特征參數(shù)間的差值與預設(shè)閾值間的關(guān)系，確定所述第一虹膜圖像與所述第二虹膜圖像的分類是否為活體虹膜還包括：
若所述第一虹膜圖像對應(yīng)的虹膜特征參數(shù)與所述第二虹膜圖像對應(yīng)的虹膜特征參數(shù)間的差值，在預設(shè)的閾值范圍內(nèi)則，確定所述第一虹膜圖像與所述第二虹膜圖像的分類為活體虹膜。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相同的虹膜特征參數(shù)與預存的虹膜數(shù)據(jù)庫及預設(shè)的聯(lián)合貝葉斯模型，確定所述用戶對應(yīng)的身份結(jié)果包括：
將所述特相同的虹膜特征參數(shù)與預存的虹膜數(shù)據(jù)庫中各虹膜數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征參數(shù)，輸入預設(shè)的聯(lián)合貝葉斯模型，獲取所述聯(lián)合貝葉斯模型輸出的所述特征參數(shù)與預存的虹膜數(shù)據(jù)庫中各虹膜數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征參數(shù)間的的匹配分數(shù)；
將所述匹配分數(shù)中最大的匹配分數(shù)對應(yīng)的虹膜特征向量對應(yīng)的身份標識確定為所述虹膜圖像對應(yīng)的身份標識。
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