輯的相同算法得出，對[0, 5]特征區(qū) 間滿足卷積關系式：
[0036]H( 5 ) =G(n)*W( 5 -n) (3)
[0037] 在上述實施例中，所述驗證矢量是在第一、第二或第=標識矢量中至少兩者滿足 所述融合邏輯中的評判矢量后獲得的。在一個較佳例子里，評判矢量可W是上述卷積后的 矢量（例如對于驗證矢量H，可W在第S標識矢量滿足G(n)后允許進行運算），也可W是計 算機設定的預設評判矢量G'，評判矢量G'的關系式滿足：
[0039] 其中《 1和《 2為將矢量V、F進行歸一化的加權。
[0040] 基于移動終端設備的用戶身份驗證
[0041] 在本實施例中，用戶的移動終端包括了所述的特定標識符識別庫、聲紋模型庫和 面部模型庫，用戶可先在上述移動終端生成特定標識符識別庫，然后移動終端使用載波信 號，例如WI-FI、藍牙、4G網(wǎng)絡方式發(fā)送標識符給機器人，機器人觸發(fā)對聲紋模型庫或面部 模型庫的提取。
[0042] 類似地，通過上述移動終端進行用戶身份驗證的方法可包括：
[0043] 在步驟100'中，用戶可通過移動終端來進行語音輸入驗證，生成第一標識矢量A。 其中可在移動終端內(nèi)建立一個用戶特征模型庫，每個用戶模型庫可包括聲紋特征模型矢量 庫A'和面部特征模型矢量庫B'。在一個較佳例子里，又包括用戶的特定標識符識別庫，例 如用戶的用戶名和賬戶信息；
[0044] 在步驟200'中，在移動終端接收到用戶的聲紋識別驗證信息后，使用移動終端裝 設的攝像頭進行面部掃描，提取面部特征來進行面部識別，生成第二標識矢量B;
[0045] 在步驟300'中，使用與上述兩種非接觸身份驗證方式相關聯(lián)的融合邏輯對用戶進 行識別。聲紋特征模型庫A'和面部特征模型矢量庫B'在邏輯上可關聯(lián)于用戶的特定標識 符識別庫，在身份識別完成后，移動終端自動生成與所述特定標識符對應的提取信號來完 成對用戶信息的觸發(fā)。移動終端獲取了語音信息和提取聲紋特征，利用內(nèi)部聲紋識別算法， 得到當前聲紋與數(shù)據(jù)庫中的各聲紋模型的相似度評價矢量A(例如MA||〉0. 7);同時，移動 終端獲取了面部信息，提取面部特征，利用內(nèi)部面部識別算法，得到當前面部與數(shù)據(jù)庫中的 各面部模型的相似度評價矢量B(例如IIbM>0.8);將獲取的評價矢量A、B進行邏輯禪合 (例如，移動終端處理器按照前述歸一化關系式4的邏輯），得到禪合后的一個得分C(禪合 的方式也可包括和的形式、積的形式等，例如IIaMXIIbII= 0.56仍大于一個闊值0.5)。 如果所述禪合之后的值大于或者等于機器人內(nèi)部設置的闊值，就接受用戶的合法身份；如 果禪合之后的得分小于移動終端內(nèi)部設置的闊值，則認為用戶不具有合法身份。其中，需要 A、B或C大于設定闊值方可通過驗證。
[0046] 其中，A和B各具有若干取值區(qū)間，例如A具有S個相似度評價區(qū)間[0,al]， [al，a2]和[曰2,a3]，在區(qū)間[0,al]的相似度評價矢量被機器人判定為"你不是XXI"，或 者"你是即不可能進行下一步非接觸驗證步驟，而處于區(qū)間[al，a2]則使得機器 人內(nèi)處理器產(chǎn)生隨機矢量，該/該等隨機數(shù)可作為下一步驗證的評分值的權重，如果最終 IaMXIlBlI的值滿足闊值，則即使此步驟下的評分值存在非直接確定性，仍可使用戶通 過驗證，而在此基礎上，處于[a2，a3]下的評分值則直接可判定為有效驗證。
[0047] 在其他實施例中，實現(xiàn)上述身份驗證方法實施例的主體可W不單純限定于機器人 或類似替代結構，也可W是其他計算設備，例如便攜式計算設備，包括個人電腦、移動電話 或數(shù)字交換機等。而且，身份驗證方式可不單獨限定為非接觸式（例如，上述的聲紋或面部 識別方式），凡是可通過傳感器設備采集的用戶特征信息，皆可使用上述各個實施例的驗證 方法。
[0048] 另外，上述各個驗證步驟，例如聲紋識別方式和面部識別方式可在次序上進行替 換，也可W增加另外的識別方式，并且也可W是接觸式身份驗證方式與非接觸式身份驗證 方式的替代或組合。
[0049] 參照圖3,在一個實施例中，本發(fā)明的用戶身份驗證設備包括：接收裝置100,用于 接收至少兩種身份驗證方式的用戶特征；W及連接至所述接收裝置100的處理器200,被配 置為：結合所述至少兩種身份驗證方式對所述用戶特征進行識別；W及根據(jù)上述識別驗證 所述用戶。其中接收裝置100可包括接收用戶語音的受話裝置101 (例如麥克風或揚聲器） 和捕獲用戶面部圖形的圖形獲取裝置102 (例如攝像頭或紅外攝像頭）。
[0050] 作為改進，處理器200還可被配置為：獲取通過第一種身份驗證方式（例如上述聲 紋驗證）的用戶特征得到的第一標識矢量；根據(jù)所述的第一標識矢量獲取通過第二種身份 驗證方式（例如上述面部驗證）得到的第二標識矢量；將所述第一、第二標識矢量相結合得 出驗證矢量；W及將所述驗證矢量與一個用戶特征模型庫進行匹配。
[0051] 進一步地，處理器200還可被配置為：根據(jù)所述第一、第二標識矢量至少獲取通過 第=種身份驗證方式的用戶特征得到的第=標識矢量；W及將所述第一、第二和第=標識 矢量相結合得出驗證矢量。
[0052] 其中，所述處理器200還可被配置為在所述第一、第二和第=標識矢量中至少兩 者滿足所述結合的評判矢量后獲得驗證矢量。
[0053] 作為另一改進，所述處理器200還可被配置為：獲取通過第一種身份驗證方式的 用戶特征得到的第一相似度評價矢量；在僅基于第一相似度評價矢量不足W進行肯定驗證 或否定驗證的情況下，獲取通過第二種身份驗證方式的用戶特征得到的第二相似度評價矢 量；W及把將第一相似度評價矢量和第二相似度評價矢量禪合得到的得分與一闊值進行比 較來驗證所述用戶。
[0054] 在前述各實施例中，所述至少兩種身份驗證方式是選自由W下身份驗證方式組成 的組：面部識別、聲紋識別、掌紋識別、虹膜識別、指紋識別和步態(tài)識別。例如，在上述各個實 施例中，其中第一種身份驗證方式選用了聲紋識別，而第二種身份驗證方式選用面部識別。
【主權項】
1. 一種用戶身份驗證方法，其特征在于包括： 結合至少兩種身份驗證方式對用戶特征進行識別；以及 根據(jù)上述識別驗證所述用戶。2. 根據(jù)權利要求1所述的用戶身份驗證方法，其特征在于所述識別包括： 獲取通過第一種身份驗證方式的用戶特征得到的第一標識矢量，根據(jù)所述的第一標識 矢量獲取通過第二種身份驗證方式的用戶特征得到的第二標識矢量； 將所述第一、第二標識矢量相結合得出驗證矢量；以及 將所述驗證矢量與一個用戶特征模型庫進行匹配。3. 根據(jù)權利要求2所述的用戶身份驗證方法，其特征在于所述得出驗證矢量進一步包 括： 根據(jù)所述第一、第二標識矢量至少獲取通過第三種身份驗證方式的用戶特征得到的第 三標識矢量；以及 將所述第一、第二和第三標識矢量相結合得出驗證矢量。4. 根據(jù)權利要求3所述的用戶身份驗證方法，其特征在于：所述驗證矢量是在第一、第 二和第三標識矢量中至少兩者滿足所述結合的評判矢量后獲得的。5. 根據(jù)權利要求1所述的用戶身份驗證方法，其特征在于， 所述識別包括： 獲取通過第一種身份驗證方式的用戶特征得到的第一相似度評價矢量；以及 在僅基于第一相似度評價矢量不足以進行肯定驗證或否定驗證的情況下，獲取通過第 二種身份驗證方式的用戶特征得到的第二相似度評價矢量； 所述驗證包括： 把將第一相似度評價矢量和第二相似度評價矢量結合得到的得分與一閾值進行比較 來驗證所述用戶。6. 根據(jù)權利要求1至5之任一項所述的用戶身份驗證方法，其特征在于，所述結合包括 矢量形式的積或和。7. 根據(jù)權利要求1所述的用戶身份驗證方法，其特征在于，所述至少兩種身份驗證方 式是選自由以下身份驗證方式組成的組：面部識別、聲紋識別、掌紋識別、虹膜識別、指紋識 別和步態(tài)識別。8. -種用戶身份驗證設備，其特征在于包括： 接收裝置，用于接收至少兩種身份驗證方式的用戶特征；以及 連接至所述接收裝置的處理器，該處理器被配置為： 結合所述至少兩種身份驗證方式對所述用戶特征進行識別；以及 根據(jù)上述識別驗證所述用戶。9. 根據(jù)權利要求8所述的用戶身份驗證設備，其特征在于所述處理器還被配置為： 獲取通過第一種身份驗證方式的用戶特征得到的第一標識矢量； 根據(jù)所述的第一標識矢量獲取通過第二種身份驗證方式得到的第二標識矢量； 將所述第一、第二標識矢量相結合得出驗證矢量；以及 將所述驗證矢量與一個用戶特征模型庫進行匹配。10. 根據(jù)權利要求9所述的用戶身份驗證設備，其特征在于所述處理器還被配置為： 根據(jù)所述第一、第二標識矢量至少獲取通過第三種身份驗證方式的用戶特征得到的第 三標識矢量；以及 將所述第一、第二和第三標識矢量相結合得出驗證矢量。11. 根據(jù)權利要求10所述的用戶身份驗證設備，其特征在于所述處理器還被配置為在 所述第一、第二和第三標識矢量中至少兩者滿足所述結合的評判矢量后獲得驗證矢量。12. 根據(jù)權利要求8所述的用戶身份驗證設備，其特征在于， 所述處理器還被配置為： 獲取通過第一種身份驗證方式的用戶特征得到的第一相似度評價矢量； 在僅基于第一相似度評價矢量不足以進行肯定驗證或否定驗證的情況下，獲取通過第 二種身份驗證方式的用戶特征得到的第二相似度評價矢量；以及 把將第一相似度評價矢量和第二相似度評價矢量耦合得到的得分與一閾值進行比較 來驗證所述用戶。13. 根據(jù)權利要求8至12之任一項所述的用戶身份驗證設備，其特征在于，所述結合包 括矢量形式的積或和。14. 根據(jù)權利要求8所述的用戶身份驗證設備，其特征在于，所述至少兩種身份驗證方 式是選自由以下身份驗證方式組成的組：面部識別、聲紋識別、掌紋識別、虹膜識別、指紋識 別和步態(tài)識別。
【專利摘要】為了提高身份驗證的穩(wěn)定性、安全性和用戶體驗，本發(fā)明提供一種多重身份驗證方法及實現(xiàn)此方法的設備，在一個實施例中，提供了一種用戶身份驗證方法，包括：結合至少兩種非接觸身份驗證方式對用戶特征進行識別；以及根據(jù)上述識別驗證所述用戶。在另一實施例中，提供實現(xiàn)這種身份驗證方法的設備裝置。
【IPC分類】H04L29/06
【公開號】CN105429969
【申請?zhí)枴緾N201510755095
【發(fā)明人】張 誠, 孫泉明, 王曉東, 史文輝
【申請人】普天智能照明研究院有限公司, 杭州鴻雁電器有限公司
【公開日】2016年3月23日
【申請日】2015年11月9日