[發明專利]一種用于區塊鏈平臺的身份驗證方法、電子設備及介質有效
| 申請號: | 202310512010.2 | 申請日: | 2023-05-09 |
| 公開(公告)號: | CN116226823B | 公開(公告)日: | 2023-07-07 |
| 發明(設計)人: | 唐紅武;伍彬;王殿勝;曲新奎;張秋翠;劉宏偉;王仲候 | 申請(專利權)人: | 中航信移動科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F21/32 | 分類號: | G06F21/32;G06F21/45;G06F21/44;G06V40/16 |
| 代理公司: | 北京鍾維聯合知識產權代理有限公司 11579 | 代理人: | 周利星 |
| 地址: | 100041 北京市石景山*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用于 區塊 平臺 身份驗證 方法 電子設備 介質 | ||
1.一種用于區塊鏈平臺的身份驗證方法,其特征在于,應用于區塊鏈平臺,所述區塊鏈平臺連接有若干驗證終端;所述區塊鏈平臺內存儲有目標用戶對應的人像特征信息列表R=(R1,R2,…,Ri,…,Rn);其中,n為所述驗證終端的數量,Ri為使用第i個驗證終端對應的預設人像特征提取方法對目標用戶的原始用戶人像圖片M0進行處理后得到的人像特征信息;任意兩個驗證終端對應的預設人像特征提取方法存在差異;每一人像特征信息具有對應的驗證終端標識;
所述方法包括以下步驟:
S100,接收目標驗證終端發送的待驗證信息DY=(MT,DR);其中,MT為目標驗證終端對應的驗證終端標識,DR為所述目標驗證終端使用目標人像特征提取方法對Mnow進行人像特征提取得到的待驗證人像特征信息,Mnow為所述目標驗證終端使用圖像采集器實時采集的目標用戶的當前人像圖片;所述目標驗證終端為若干驗證終端中的任一;
S200,根據MT,從R中確定出目標人像特征信息MR;其中,MR為R中對應的驗證終端標識與MT相同的人像特征信息;
S300,根據預設的第一特征對比方法,獲取DR和MR的目標匹配度MP;
S400,若MP<YZ1,則確定所述目標驗證終端對應的場景;
S500,若所述目標驗證終端對應的場景為第一場景,則進入步驟S600;
S600,將R中符合預設條件的人像特征信息確定為中間人像特征信息,以得到ZR1,ZR2,…,ZRj,…,ZRm;其中,j=1,2,…,m;m≤n;ZRj為從R中確定出的第j個中間人像特征信息;所述預設條件包括:其對應的預設人像特征提取方法的方法類型與所述目標人像特征提取方法的方法類型相同;
S610,獲取替補人像特征信息TR=Avg(ZR1,ZR2,…,ZRj,…,ZRm);Avg()為預設的平均特征確定函數;
S620,根據預設的第一特征對比方法,獲取DR和TR的替補匹配度TP;
S630,若TP>YZ2,將第一結果確定為驗證結果,并將所述驗證結果發送至所述目標驗證終端;所述第一結果表示所述目標用戶通過身份驗證;YZ2為預設的第二匹配度閾值,且YZ2<YZ1。
2.根據權利要求1所述的用于區塊鏈平臺的身份驗證方法,其特征在于,所述步驟S500還包括以下步驟:
S510,若所述目標驗證終端對應的場景為第二場景,則進入步驟S700;所述第一場景的安全性要求低于所述第二場景的安全性要求;
S700,根據R和DR得到第一中間匹配度列表XP=(XP1,XP2,…,XPi,…,XPn);其中,XPi為根據預設的第二特征對比方法獲取的DR與Ri之間的第一中間匹配度;
S710,將XP發送至所述目標驗證終端;
當所述目標驗證終端接收到XP后,所述目標驗證終端執行以下步驟:
S800,根據XP,獲取差異性波動值XB=((∑i=1n(XPi-avg(XP))2)/n)1/2;avg()為預設的均值確定函數;
S810,若|XB-MB|<YZ3,則確定所述目標用戶通過身份驗證;否則,確定所述目標用戶未通過身份驗證;其中,MB為預存的目標差異性波動值,YZ3為預設的第三匹配度閾值。
3.根據權利要求2所述的用于區塊鏈平臺的身份驗證方法,其特征在于,所述MB通過以下步驟確定:
S001,獲取第一驗證人像圖片W1和第二驗證人像圖片W2;W1和W2為驗證用戶在不同時刻拍攝的圖片;
S002,根據W1,獲取第一驗證人像特征信息列表YR=(YR1,YR2,…,YRi,…,YRn);其中,YRi為使用第i個驗證終端對應的預設人像特征提取方法對W1進行處理后得到的第一驗證人像特征信息;
S003,使用目標人像特征提取方法對W2進行人像特征提取,得到第二驗證人像特征信息YDR;
S004,根據YR和YDR得到第二中間匹配度列表YP=(YP1,YP2,…,YPi,…,YPn);其中,YPi為根據預設的第二特征對比方法獲取的YDR與YRi之間的第二中間匹配度;
S005,獲取MB=((∑i=1n(YPi-avg(YP)2))/n)1/2。
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