生命體征信息的確定方法、身份認證方法和裝置與流程

本申請實施例涉及身份認證技術領域，尤其涉及一種生命體征信息的確定方法、身份認證方法和裝置。

背景技術：

隨著移動終端引入指紋識別技術，指紋解鎖代替了密碼解鎖、滑動解鎖等，使得解鎖不再需要其他操作，只需要手指與傳感器接觸即可，在保證移動終端安全的同時，極大的增加了移動終端使用的便利性。

但是，由于移動終端中往往存在了大量的個人信息，涉及到了用戶的財產和隱私的安全。在移動終端應用指紋識別后，不法分子通過竊取用戶指紋制作出假指紋，來破解用戶的安全系統，從而得到移動終端中用戶的信息，反而增加了移動終端指紋密碼被識破的概率，對移動終端的信息安全造成了較大的威脅。

為此，現有技術中，通過增加單獨的活體識別傳感器來進行活體識別，即除了指紋傳感器外，還存在額外增加的所述活體識別傳感器，但是這種解決方案需要兩個單獨的傳感器從而導致實現的成本較高。

技術實現要素：

本申請實施例的目的在于提供一種生命體征信息的確定方法、身份認證方法和裝置，用以至少解決現有技術中的上述問題。

本申請實施例提供一種生命體征信息的確定方法，其包括：

獲取待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的第一生物特征數據，所述第一生物特征數據用于反應所述待測體的體表紋理特征；

對所述待測體的多個第一生物特征數據進行解析以獲取第二生物特征數據，所述第二生物特征數據用于反應所述待測體所屬主體生命體征；

根據所述第二生物特征數據確定所述待測體所屬主體的生命體征信息。

本申請實施例提供一種身份認證方法，其包括：

獲取待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的第一生物特征數據，根據所述第一生物特征數據對所述待測體進行身份識別，所述第一生物特征數據用于反應所述待測體的體表紋理特征；

對所述待測體的多個第一生物特征數據進行解析以獲取第二生物特征數據，根據第二生物特征數據確定所述待測體所屬主體的生命體征信息，進而根據所述生命體征信息對所述待測體進行活體識別，所述第二生物特征數據用于反應所述待測體所屬主體生命體征；

根據所述身份識別的識別結果和所述活體識別的識別結果，判斷所述身份認證是否通過。

本申請實施例提供一種生物特征傳感器，其包括：光源、感應陣列、生物特征芯片，所述光源出的光被待測體發射后被所述感應陣列接收以生成的第一生物特征數據，所述生物特征芯片用于獲取待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的所述第一生物特征數據；對所述第一生物特征數據進行解析以確定所述待測體所屬主體的生命體征信息；其中，所述第一生物特征數據用于反應所述待測體的體表紋理特征；所述第二生物特征數據用于反應所述待測體所屬主體生命體征。

本申請實施例提供一種電子終端，其包括本申請任一實施例所述的生物特征傳感器。

本申請實施例中，通過獲取待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的第一生物特征數據，所述第一生物特征數據用于反應所述待測體的體表紋理特征；對所述待測體的多個第一生物特征數據進行解析以獲取第二生物特征數據，所述第二生物特征數據用于反應所述待測體所屬主體生命體征；根據所述第二生物特征數據確定所述待測體所屬主體的生命體征信息，在不改變現有的生物特征傳感器結構且不增加額外活體識別傳感器的基礎上，方便地通過同一生物特征傳感器實現生命體征信息的識別，避免了現有技術中增加活體識別功能時需要增加活體識別傳感器，導致實現成本高的問題，進一步還可以實現基于活體識別進行身份認證。

附圖說明

圖1為本申請實施例提供的一種生命體征信息的確定方法流程示意圖；

圖2a為本申請實施例提供的一種生物特征傳感器結構示意圖；

圖2b為圖2a中提供的生物特征傳感器中的感應單元的結構示意圖；

圖3為本申請實施例提供的根據指紋特征數據得到的波形圖；

圖4為本申請實施例提供的根據指紋特征數據得到的波形圖；

圖5a為本申請實施例提供的一種身份認證方法流程示意圖；

圖5b為圖5a中提供的身份認證方法中的感應單元掃描順序的示意圖；

圖6a為本申請實施例提供一種心率信息確定方法流程示意圖；

圖6b為圖6a中提供心率信息確定方法中的感應單元掃描區域的示意圖。

具體實施方式

以下將配合圖式及實施例來詳細說明本申請的實施方式，藉此對本申請如何應用技術手段來解決技術問題并達成技術功效的實現過程能充分理解并據以實施。

本申請下述實施例中，以生物特征傳感器為指紋特征傳感器為例進行指紋特征數據的采集，第二生物特征數據為心率數據，生命體征信息為心率為例進行說明，需要說明的是，在其他實施例中，還可以為其他生物特征數據比如血氧、血壓等。

圖1為本申請實施例提供的一種生命體征信息的確定方法流程示意圖；如圖1所示，其包括：

s11、獲取待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的第一生物特征數據，所述第一生物特征數據用于反應所述待測體的體表紋理特征。

本實施例中，待測體具體可以為手指或者手掌等。生物特征傳感器可以為基于光線反射原理的傳感器，如圖2a、2b所示其具體可以包括光源21、感應陣列(圖中未示出)、生物特征芯片22，感應陣列可以包括多個感應單元23。當待測體觸壓在生物特征傳感器上時，所述光源發出的光被待測體(如手指24)反射后再被所述感應陣列上的感應單元23接收，感應陣列的每個感應單元即可生成一個第一生物特征數據，以生成多個第一生物特征數據。所述生物特征芯片獲取待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的所述待測體的多個第一生物特征數據，并對所述待測體的多個第一生物特征數據進行解析以確定所述待測體的生命體征信息。如圖2a所示，生物特征傳感器還可以包括光學濾鏡25，光學濾鏡具有濾光作用，比如過濾掉被待測體反射后的光中包括的干擾光。

具體的，光源發出的光照射到待測體上，再經過待測體反射后被感應陣列接收，感應陣列將反射回的光信號轉換為電信號。由于指紋或者掌紋的谷脊紋路對光線的反射不同，比如，被谷反射后的光信號強度較大，對應的電信號也較大，被脊反射后的光信號強度較小，對應的電信號也較小，因此通過這種存在差異的電信號形成可獲取到反應所述待測體的體表紋理特征的多個第一生物特征數據。

本實施例中，具體的，光源可以共用為生物特征傳感器所在電子終端的有機發光二極管(organiclight-emittingdiode,oled)顯示屏26中的oled光源，從而使生物特征傳感器可以直接應用于oled屏，從而形成in-display結構。在其他實施例中，光源也可以為單獨增加的光源。

另外，感應陣列可以設置在oled顯示屏下方，從而形成under-display結構。

本實施例中，獲取待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的反應所述待測體的體表紋理特征的多個第一生物特征數據，具體可以為待測體觸壓在生物特征傳感器上預定區域上時采集到的所述待測體的多個第一生物特征數據，該預定區域的大小可以根據實際需求靈活設定，比如該預訂區域的位置可以在電子終端的設置選項進行設置。

本實施例中，獲取待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的反應所述待測體的體表紋理特征的多個第一生物特征數據具體可以包括：待測體觸壓在生物特征傳感器上時，獲取根據預設的采集規則采集到的多個所述第一生物特征數據。

本實施例中，所述預設的采集規則可以根據所述生物特征傳感器上感應陣列布置方式確定。比如，如圖2b所示，如果感應陣列有行、列方向布置的多個感應單元，則預設的采集規則可以為按照行方向掃描或按照列方向掃描感應單元從而采集多個第一生物特征數據。

s12、對所述待測體的多個第一生物特征數據進行解析以獲取第二生物特征數據，所述第二生物特征數據用于反應所述待測體所屬主體生命體征。

本實施例中，如前所述，如果有待測體觸壓感應陣列，則會形成多個第一生物特征數據。但是，如果待測體是活體，則光源發出的光照射到待測體上時不僅會被直接反射，還有部分光會透過皮膚組織后再反射，因此，在此過程中由于皮膚組織會吸收部分光，使反射后得到的光信號存在一定的衰減，考慮到皮膚組織中的肌肉、骨骼等組織對光的吸收是固定的，而血液的流動導致血液對光的吸收是可變的，具體的，血液的流動速度不同導致血液組織的血流量不同，進而導致血液對光的吸收也不同，從而導致透過皮膚組織后再反射得到的光信號的衰減不同，感應陣列接收的光信號的衰減也不同，從而使得形成的多個第一生物特征數據既包括可以反映血流量變化的信息，也包括可以反映待測體本身的紋理信息。因此，通過對待測體的多個第一生物特征數據進行解析，可以確定反應所述待測體所屬主體生命體征的第二生物特征數據，如影響血流量變化的心臟跳動數據(即心率數據)。

具體的，本實施例中，可以對所述待測體的多個第一生物特征數據進行解析以從中去除紋理信息,從而獲取所述待測體所屬主體的第二生物特征數據,進而確定所述待測體所屬主體的生命體征信息。

本實施例中，獲取多個第一生物特征數據時可以根據預設的采集規則，對所述待測體的多個第一生物特征數據進行分組，之后再對分組后的多個第一生物特征數據進行解析以獲取所述待測體所屬主體的第二生物特征數據。

示例性地，如前所述，假設待測體為手指、第一生物特征數據為指紋特征數據、第二生物特征數據為心率數據、生命體征信息為心率信息為例，且生物特征傳感器包括m行*n列的感應單元，采集數據時可以按預設的掃描規則掃描感應單元，來獲取手指的多個指紋特征數據，比如按照行方向或者按照列方向掃描感應單元從而實現指紋特征數據的采集。分組時，可以根據按照行方向或者按照列方向的預設的采集規則，對指紋特征數據進行分組。

示例性的分組依據如下：若指紋特征數據為對所述生物特征傳感器上感應陣列的進行一個周期采集得到的一幀指紋特征數據，則根據預設的采集規則(如按照行方向掃描或者按照列方向掃描)，對手指的指紋特征數據進行分組包括：根據一個周期內預設的采集規則，對所述手指的指紋特征數據進行分組，比如分為m組(按行分組)或者n組(按列分組)，即將所述感應陣列進行一次行掃描或者一次列掃描得到的多個第一生物特征數據作為一組第一生物特征數據。

在另外一實施例中，若所述指紋特征數據為對所述生物特征傳感器上感應陣列進行多個周期采集得到的多幀指紋特征數據，則對指紋特征數據進行分組包括：將一幀指紋特征數據作為一組指紋特征數據。

上述多幀情形與一幀情形相比，由于多幀情形下指紋特征數據的樣本量較大，因此相對于一幀的情形來說，多幀情形下確定的心率數據的可信度較高。

具體的，在上述步驟s12中包括預設的采集規則，若第一生物特征數據為指紋特征數據，則在本步驟中，分組后對指紋特征數據進行解析以從指紋特征數據去除指紋特征數據中包括的紋理信息,從而獲取所述心率數據可以具體包括：通過對不同組中的多個指紋特征數據進行均值計算以去除其中的紋理信息，獲得多個心率數據，其中，一組指紋特征數據對應一個心率數據。

具體地，本實施例或其他實施例中，若感應陣列包括m行*n列的感應單元，可以通過按行方向掃描感應單元來采集指紋特征數據，則得到的多個指紋特征數據可以按行進行分組，將所述感應陣列進行一次行掃描得到的多個指紋特征數據作為一組指紋特征數據，即分組后可以得到共m組指紋特征數據，每組包括n個指紋特征數據，求每組指紋特征數據均值的方法如公式(1)所示：

其中dr，e為第r行第e列的指紋特征數據，n為感應陣列總的列數，ar為第r行指紋特征數據的平均值，1≤r≤m，1≤e≤n。

在其他實施例中，如果按列分組的話，計算平均值與按行分組后計算均值的方法相同，在此不再進行說明。

可替代地，本實施例或其他實施例中，如果采集感應陣列上預定區域，假如預定區域為感應陣列上的a行b列感應單元，則掃描完a行b列的感應陣列從而形成一幀指紋特征數據，對a行b列感應單元掃描多次得到c幀指紋特征數據，則可以將一幀所述第一生物特征數據作為一組所述第一生物特征數據，分組后可以得到共c組指紋特征數據，每組包括a*b個指紋特征數據，求每組指紋特征數據均值的方法如公式(2)所示：

其中dr，e為第r行第e列的指紋特征數據，g、g+a分別為預定區域的起始行和結束行，h、h+b分別為預定區域(對應部分或者全部感應陣列)的起始列和結束列，af為第f幀指紋特征數據的平均值，g≤r≤g+a，h≤e≤h+b，1≤f≤c。

需要說明的是，上述預訂區域對應部分感應陣列，也可以對應整個感應陣列。

s13、根據所述第二生物特征數據確定所述待測體所屬主體的生命體征信息。

本實施例中，考慮到獲取到的心率數據可能存在噪聲，因此，在步驟s13中還包括對心率數據進行濾波處理，再根據濾波處理后的所述心率數據確定所述手指所屬主體的心率信息。具體的，濾波處理可以包括均值濾波、高斯濾波等，對心率數據進行濾波處理以濾除數據中的噪聲的方法具體可參考現有技術。

本實施例中，根據心率數據確定所述手指所屬主體的心率信息時，可以對所述手指所屬主體的心率數據進行波形峰值統計或者頻譜分析，以確定所述手指所屬主體的心率信息。具體的，對于對指紋特征數據進行了分組的情形，可以對上述不同組指紋特征數據的均值進行波峰值統計或者頻譜分析，從而確定出所述手指所屬主體的心率信息。

具體地，當所述指紋特征數據為對所述生物特征傳感器上感應陣列的進行一個周期采集得到的一幀指紋特征數據時，對所述數據進行波形峰值統計或者頻譜分析，以確定手指所屬主體的心率信息包括：對一幀指紋特征數據分組得到的若干組指紋特征數據分別解析獲取的多個心率數據進行波形峰值統計或者頻譜分析，以確定手指所屬主體的心率信息。

或者，在其他實施例中，當手指的指紋特征數據為對所述生物特征傳感器上感應陣列的進行多個周期采集得到的多幀指紋特征數據時，則對心率數據進行波形峰值統計或者頻譜分析，以確定手指所屬主體的心率信息包括：對多幀指紋特征數據分組得到的若干組指紋特征數據分別解析獲取的多個心率數據進行波形峰值統計或者頻譜分析，以確定手指所屬主體的心率信息。

具體的，以下以對心率數據進行波形峰值統計確定所述手指所屬主體的心率信息進行說明，首先根據每一組指紋特征數據的均值繪制波形示意圖，再根據下述公式(3)確定心率信息(即心率值)：

h＝m/t，(3)

其中，m為波形中峰值的個數，t為得到一幀或多幀指紋特征數據的掃描總時間，h為峰值對應的頻率即心率信息(心率值)。示例性的波形示意圖如圖3所示，圖3為按行方向掃描以采集一幀指紋特征數據后，對指紋特征數據行處理得到的波形圖。

以下再以進行頻譜分析以確定所述手指所屬主體的心率信息為例進行說明。將每一組指紋特征數據的均值經過傅里葉變換得到對應的頻譜數據，再結合正常情況下人體的心率范圍為60～100次/分鐘(可以約等于1hz),因此，確定頻譜數據中頻率為1hz附近的最大幅值對應的頻率即為心率信息。示例性的波形示意圖如圖4所示。

圖5為本申請實施例提供的一種身份認證方法流程示意圖，如圖5所示，本實施例中，仍然以待測體為手指、第一生物特征數據為指紋特征數據、生物特征傳感器為光學指紋傳感器、第二生物特征數據為心率數據、生命體征信息為心率信息為例進行說明，在利用一幀指紋特征數據完成身份識別之后再進行生命體征信息獲取，其具體包括：

s51、獲取手指觸壓在生物特征傳感器上時按照預設的采集規則采集到的一幀指紋特征數據，根據指紋特征數據進行身份識別；

預設的采集規則可以為按行掃描所有感應單元(當然也可以按列掃描)，則如圖5b所示，傳感器先掃描row1，再掃描row2，…,直到最后掃描rowm。掃描感應單元的頻率為預設的掃描頻率，使相鄰兩行掃描的間隔時間是相同的，這個間隔時間可以靈活設置。具體的，假設心率的最大值是2.6hz，則根據采樣定理，預設的掃描頻率大于2*2.6hz,即間隔時間小于1/(2*2.6hz)s，在此基礎上，間隔時間越小，得到的數據越準確。

采集完成后，對獲得指紋特征數據進行處理得到指紋的紋理信息，進而可以通過指紋的紋理信息進行身份識別，具體通過指紋的紋理信息來進行身份識別的方法可參考現有技術。

s52、對手指的一幀指紋特征數據進行解析以獲取手指所屬主體的心率數據，根據心率數據確定手指所屬主體的心率信息，進而根據心率信息對手指進行活體識別。

具體確定心率信息的方法可參見上述實施例，在此不再贅述。

具體的，確定心率信息后，可以將心率信息以及預先存儲的基準心率信息進行比對，以對所述待測體進行活體識別。

具體的，一種具體應用環境中，當手指套上指紋套后再觸壓生物特征傳感器時，由于手指與生物特征傳感器之間增加的指紋套會阻礙光的傳播，使得傳播到皮膚組織的光以及被皮膚組織反射的光減少，從而使得到的手指的指紋特征數據中與生命體征信息對應的數據較少，導致根據其確定的心率信息不在預先存儲的基準心率信息范圍內。因此，在本步驟中，通過將確定的心率信息與預先存儲的基準心率信息比較，若確定的心率在預先存儲的基準心率信息范圍內，則可以確定采集的指紋特征數據采集自活體，否則確定指紋特征數據不采集自活體。預先存儲的基準心率信息范圍可以根據個體差異進行定制。

s53、根據所述身份識別的識別結果和所述活體識別的識別結果，判斷所述身份認證是否通過。

具體的，若身份識別通過，即采集的指紋特征數據包括的紋理信息與預存的紋理信息一致，同時，若活體識別通過，即根據采集的指紋特征數據得到的心率信息處于預先存儲的基準心率信息范圍內，則可確定身份認證通過；否則身份認證不通過。

由于在進行活體識別時，對生命體征信息的準確率要求較低，只要確定生命體征信息在預先存儲的基準生命體征信息范圍內即可，因此，本實施例通過掃描一幀指紋特征數據使獲取的指紋特征數據的樣本量較小，進而可提高指紋特征數據的采集速度，而且無須手指較長時間觸壓到光學指紋傳感器上，從而在不影響用戶體驗效果的基礎上，為現有的生物特征傳感器增加活體識別功能，增加了身份認證的安全性。

可以理解的是，本申請實施例中根據指紋特征數據進行身份識別以及根據心率信息進行活體識別的先后順序可變，本實施例并不對此進行限定。

在本實施例的另一實現中，可以根據獲取手指所屬主體的心率數據時使用的全部或部分所述指紋特征數據，對手指進行身份識別。具體的，可以通過掃描光學傳感器的所有感應單元比如m行n列的感應單元，采集到多幀指紋特征數據，此時，可以根據采集到的多幀指紋數據來確定心率信息，以及根據待測體觸壓在生物特征傳感器上時采集到的部分或者全部指紋數據對所述待測體進行身份識別。如：根據采集到的多幀指紋特征數據中的其中一幀指紋特征數據進行身份識別；或根據采集到的多幀指紋特征數據進行身份識別。若確定心率信息使用多幀指紋特征數據，與只采集一幀指紋特征數據相比，提高了指紋特征數據的樣本量，進而使確定的心率信息更加準確。

圖6a為本申請實施例提供一種心率信息確定方法流程示意圖，本實施例中，如圖6a所示，其包括：

s61、將待測手指觸壓到光學指紋傳感器的指紋識別區域。

s62、多次掃描光學指紋傳感器感應陣列的預定區域，以進行多個周期采集，獲取預定區域中若干個感應單元對應的多幀指紋特征數據。

本實施例中，預定區域對應的感應單元為所有感應單元中的一部分。通過掃描預定區域的感應單元而非感應陣列中的所有感應單元，減小了獲取的第一生物特征數據的樣本量。

具體的，本實施例中，如圖6b所示，預定區域可以為感應陣列中間的小塊區域，掃描感應陣列時，為保證心率信息的準確度，可以以預設的掃描頻率來掃描感應單元，使相鄰兩幀掃描的間隔時間是相同的，這個間隔時間是可以設置的。具體的，假設心率的最大值是2.6hz，則根據采樣定理，預設的掃描頻率大于2*2.6hz,即相鄰兩幀掃描的間隔時間小于1/(2*2.6hz)s。

s63、根據預定區域對應的多幀指紋特征數據，確定心率數據，根據心率數據確定心率信息。

具體的，可以先計算每一幀指紋特征數據的平均值，得到心率數據，再得到的心率數據進行濾波處理，以去除噪聲，最后根據濾波后的心率數據確定出心率信息，詳細可參見上述實施例相關記載。

另外，本實施例可以與上述實施例結合使用，如先掃描感應陣列上的所有感應單，以采集一幀用于進行身份識別的指紋特征數據，再多次掃描感應陣列上預定區域的感應單元，以快速采集用來確定準確心率信息的多幀指紋特征數據。

可以理解的是，本申請實施例中心率信息僅為舉例說明，當生命體征信息也為其他特征信息，如血氧信息等，可以對本申請實施例中的具體計算方法進行適應性改動，以實現對應的目的。

本申請實施例還提供一種電子終端，其包括上述任一實施例中包括的生物特征傳感器。其中，電子終端可以包括設置有上述生物特征傳感器的手機、平板、電腦等。

本申請的實施例所提供的裝置可通過計算機程序實現。本領域技術人員應該能夠理解，上述的單元以及模塊劃分方式僅是眾多劃分方式中的一種，如果劃分為其他單元或模塊或不劃分塊，只要信息對象的具有上述功能，都應該在本申請的保護范圍之內。

本領域的技術人員應明白，本申請的實施例可提供為方法、裝置(設備)、或計算機程序產品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。

本申請是參照根據本申請實施例的方法、裝置(設備)和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本申請的優選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優選實施例以及落入本申請范圍的所有變更和修改。顯然，本領域的技術人員可以對本申請進行各種改動和變型而不脫離本申請的精神和范圍。這樣，倘若本申請的這些修改和變型屬于本申請權利要求及其等同技術的范圍之內，則本申請也意圖包含這些改動和變型在內。