[發明專利]一種身份識別方法及其系統

在審

• 申請號: 202011601423.0
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112613019A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 呂勇強;汪東升;孟焱
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F21/32
• 分類號: G06F21/32;G06F3/0488;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京卓特專利代理事務所(普通合伙) 11572
• 代理人: 陳變花

本申請公開了一種身份識別方法及其系統，其中，身份識別方法，包括如下步驟：收集原始數據，其中，原始數據為電容值矩陣序列；對原始數據進行預處理和編碼處理，得到多個特征向量；將多個特征向量一一與用戶模板進行對比，并通過預先訓練好的判別器模型得到認證結果。本申請擁有生物特征識別的全部優點，不用擔心忘記密碼或介質丟失，易用性和安全性更高，同時應用范圍更廣，只要有具有電容屏幕的設備均可使用，不依賴其他傳感器；且使用過程中還不會打斷用戶的正常操作，兼顧了良好的用戶體驗。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種身份識別方法及其系統。

背景技術

隨著社會信息化水平的不斷提高，人們產生越來越多的隱私數據。保護這些信息的安全是日益增長的需求。然而，傳統的身份認證方法，例如鑰匙、PIN、組合密碼等，由于易被攻擊者獲取和易被用戶忘記等問題，已經越來越不適合于數據保護的應用場景了。因此，近年來生物特征識別在安全領域扮演著越來越重要的角色，從早先在銀行等特殊場所內應用的指紋識別、靜脈識別等技術，逐步發展到今天廣泛應用在個人設備中相對自然無感的人臉識別技術，生物特征識別技術得到了長足的發展。所謂生物特征，指的是可以唯一確定某一個體的可測量的生理特征或行為特征。生物特征識別擺脫了密碼和介質，把人本身作為密碼，不僅天然解決了密碼忘記或介質丟失的問題，還大大增加了認證信息獲取的難度，使得易用性和安全性顯著上升，而人工智能技術的引入，又大大增強了其識別的準確性和魯棒性。其中，指紋識別和人臉識別目前最為常見。指紋識別廣泛應用在個人設備、銀行和海關等對安全性和識別率要求極高的場景下，此種方法識別效果卓越，安全可靠，誤識率和拒識率都小于千分之一。人臉識別系統由于其魯棒性和較高的識別效果，主要應用在門禁、安防等領域，個人設備也有部分使用。

目前常用的生物特征識別技術，如指紋識別、人臉識別等，通常都需要借助于專門的傳感器來采集數據，從而導致了這些技術的使用場景有限。同時，在使用過程中，用戶的操作會被認證過程完全打斷，不得不關注對應傳感器和認證過程本身，整個過程介入感強，用戶體驗相對較差。

發明內容

本申請的目的在于提供一種身份識別方法及其系統，擁有生物特征識別的全部優點，不用擔心忘記密碼或介質丟失，易用性和安全性更高，同時應用范圍更廣，只要有具有電容屏幕的設備均可使用，不依賴其他傳感器；且使用過程中還不會打斷用戶的正常操作，兼顧了良好的用戶體驗。

為達到上述目的，本申請提供一種身份識別方法，包括如下步驟：收集原始數據，其中，原始數據為電容值矩陣序列；對原始數據進行預處理和編碼處理，得到多個特征向量；將多個特征向量一一與用戶模板進行對比，并通過預先訓練好的判別器模型得到認證結果。

如上的，其中，收集原始數據之前，需要先通過預先注冊的賬號進行系統登錄。

如上的，其中，預先注冊賬號的子步驟如下：根據指示獲取多組滑動數據；對每組滑動數據進行輸入檢查，若檢查到輸入無誤，則對每組滑動數據進行處理，獲得特征向量；若檢查到輸入錯誤，則提示對有誤的滑動數據進行重新收集；取所有特征向量的均值得到用戶模板，完成賬號注冊。

如上的，其中，對原始數據進行預處理和編碼處理，得到多個特征向量的子步驟如下：對原始數據進行數據預處理，獲得預處理后數據；將預處理后數據輸入至預先訓練好的編碼器模型中，得到多個特征向量。

如上的，其中，對原始數據進行數據預處理，獲得預處理后數據的子步驟如下：利用原始數據減去背景噪聲矩陣，生成減去結果，并用減去結果除以電容屏幕的電容值變化范圍，得到降噪后歸一化的電容值矩陣序列；在每一幀的歸一化后的電容值矩陣序列中找到所有大于閾值r的觸點，并將該觸點視為觸摸點；在每一幀的歸一化后的電容值矩陣序列中框選一個k*k的范圍，使得觸摸點位于k*k的范圍內的一角后，保存該k*k的矩陣，得到k*k矩陣的時間序列，并將k*k矩陣的時間序列作為預處理后數據，其中k為自然數，kn，n為電容矩陣的寬。