[发明专利]一种生物特征识别方法及系统在审

专利信息
申请号: 202211339293.7 申请日: 2022-10-28
公开(公告)号: CN115733615A 公开(公告)日: 2023-03-03
发明(设计)人: 罗曼 申请(专利权)人: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
主分类号: H04L9/32 分类号: H04L9/32;G06V10/77;G06V40/16;H04L9/00
代理公司: 上海东信专利商标事务所(普通合伙) 31228 代理人: 李丹;杨丹莉
地址: 310063 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 生物 特征 识别 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种生物特征识别方法,包括:

接收待识别信息,对所述待识别信息进行原始生物特征提取;

获取当前设置的生物特征维度,根据所述生物特征维度对所述原始生物特征进行维度处理,得到与所述生物特征维度对应的目标生物特征;

获取当前设置的加密安全等级,对所述目标生物特征执行与所述加密安全等级对应的同态加密操作,得到加密生物特征;

根据所述生物特征维度和所述加密安全等级,从预存的各标准生物特征中筛选对应的标准生物特征,并将筛选出的标准生物特征与所述加密生物特征进行比对识别,得到识别结果。

2.如权利要求1所述的生物特征识别方法,预存各标准生物特征,包括:

获取标准生物信息,对所述标准生物信息进行原始生物特征提取;

针对每种生物特征维度,根据该生物特征维度对从所述标准生物信息中提取的原始生物特征进行维度处理,得到该生物特征维度对应的调整后生物特征;

针对每种加密安全等级,采用与该加密安全等级对应的同态加密操作,对该生物特征维度对应的调整后生物特征进行加密操作,得到对应于该生物特征维度和该加密安全等级的标准生物特征,并存储。

3.如权利要求1所述的生物特征识别方法,所述获取待识别信息之后,所述方法还包括:

根据质量检测模型对所述待识别信息进行质量检测,

在所述待识别信息质量检测合格的情况下,对所述待识别信息进行原始生物特征提取;

在所述待识别信息质量检测不合格的情况下,发送距离或角度调整提示,并重新获取待识别信息。

4.如权利要求1所述的生物特征识别方法,还包括:

预设可选的生物特征维度以及可选的加密安全等级,根据触发信号确定设置的生物特征维度以及加密安全等级。

5.如权利要求1至4任一项所述的生物特征识别方法,所述目标生物特征中的特征向量长度是根据所述生物特征维度调整的。

6.如权利要求1至4任一项所述的生物特征识别方法,所述对所述原始生物特征进行的维度处理采用PCA算法。

7.如权利要求1至4任一项所述的生物特征识别方法,所述加密操作为SEAL全同态加密算法。

8.如权利要求1至4任一项所述的生物特征识别方法,通过计算余弦相似度对所述标准生物特征与所述加密生物特征进行比对识别。

9.一种生物特征识别系统,其包括生物特征识别模块,以及与生物识别模块数据通信的客户端处理模块:

所述客户端处理模块获取并发送设置的生物特征维度和加密安全等级,采集并发送待识别信息;

所述生物特征识别模块接收所述生物特征维度、所述加密安全等级以及所述待识别信息,对所述待识别信息进行生物特征提取;根据所述生物特征维度对所述原始生物特征进行维度处理,得到与所述生物特征维度对应的目标生物特征;对所述目标生物特征执行与所述加密安全等级对应的同态加密操作,得到加密生物特征;

所述生物特征识别模块根据所述生物特征维度和所述加密安全等级从预存的各标准生物特征中筛选对应的标准生物特征,并将筛选出的标准生物特征与所述加密生物特征进行比对识别,得到识别结果密文;发送所述识别结果密文至所述客户端模块;

所述客户端模块接收识别结果密文,通过预设的密钥解密后得到识别结果明文。

10.如权利要求9所述的生物特征识别系统,预存标准生物特征,包括:

所述生物特征识别模块获取标准生物信息,对所述标准生物信息进行原始生物特征提取;

所述生物特征识别模块针对每种生物特征维度,根据该生物特征维度对从所述标准生物信息中提取的原始生物特征进行维度处理,得到该生物特征维度对应的调整后生物特征;

所述生物特征识别模块针对每种加密安全等级,采用与该加密安全等级对应的同态加密操作,对该生物特征维度对应的调整后生物特征进行加密操作,得到对应于该生物特征维度和该加密安全等级的标准生物特征,并存储。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于支付宝(杭州)信息技术有限公司,未经支付宝(杭州)信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211339293.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top