[发明专利]用于智能设备的静脉认证装置及方法在审
申请号: | 201710453010.4 | 申请日: | 2017-06-15 |
公开(公告)号: | CN107392096A | 公开(公告)日: | 2017-11-24 |
发明(设计)人: | 李向明 | 申请(专利权)人: | 燕南国创科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06F21/32 |
代理公司: | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司11258 | 代理人: | 彭琼 |
地址: | 100192 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 智能 设备 静脉 认证 装置 方法 | ||
技术领域
本发明涉及安全认证技术领域,尤其涉及一种用于智能设备的静脉认证装置及方法。
背景技术
随着网络通信技术的快速发展,智能穿戴设备(例如增强现实技术 (Augmented Reality,AR)头盔、智能手表、智能手环等)广泛应用于人们的生活中。为了保护智能穿戴设备的信息安全,现有技术通常采用密码、口令等方式对用户的信息进行安全认证。
随着指纹、人脸、虹膜、声纹和指静脉等生物特征识别技术得到了广泛应用,手指静脉识别技术因具有较强的安全性和便捷性,在众多生物特征识别技术中脱颖而出。因为手指静脉属于人体内部的活体特征,所以难以被伪造和被盗取。另外,指静脉位于人体内部,不会受外界环境冷热、手指干湿以及划伤等影响。每个人的手指静脉结构均存在差异,且这种差异不随年龄的增长而改变。
申请人致力于研究静脉识别技术,申请人在研究过程中发现:由于目前的指静脉识别装置主要应用于考勤、签到等人数较多且认证精度要求高的应用场景。为了提高静脉认证精度,需要存储面积较大且较清晰的静脉图片模板,以便提取较多的静脉特征点。另外,指静脉识别装置需要安装在固定地点且需要长时间连续通电。因此,现有的静脉识别装置通常需要提供面积较大的静脉采集面、体积较大的供电模块、复杂的运算模块、大容量的存储模块和坚固、结实、耐用的外壳。因此,现有的静脉识别装置体积相对较大、重量相对较重,不适合个人随身携带,无法满足智能穿戴设备的应用需求。
如何减小静脉识别装置的体积和重量,并满足提供较多静脉特征点和供电需求,使其适于随身携带,从而满足智能穿戴设备的应用要求,成为亟待解决的技术问题。
发明内容
为了解决现有的静脉识别装置体积相对较大、重量相对较重,不适合个人随身携带,无法满足智能穿戴设备的应用需求的问题,本发明实施例提供了一种用于智能穿戴设备的静脉认证装置及方法。
第一方面,提供了一种用于智能设备的静脉认证装置。该装置包括: N个链块和连接件,N个链块通过连接件连接,M个链块的内腔中分别设置有静脉识别器,链块的内腔中设置有微处理器(Microcontroller Unit, MCU),N和M均为自然数,N大于等于2,N大于等于M,
静脉识别器被配置为获取认证对象的随机区域的静脉特征图片,并将静脉特征图片向MCU发送;
MCU被配置为接收M个静脉识别器发送的静脉特征图片,将接收的静脉特征图片与静脉特征图片模板集合比较,当预设数量的接收的静脉特征图片与静脉特征图片模板集合匹配成功,向智能设备发送静脉认证通过的信号。
第二方面,提供了一种用于智能设备的静脉认证方法。该方法包括:
将N个链块通过连接件连接,N为自然数且大于等于2;
在M个链块的内腔中分别设置静脉识别器,M为自然数且小于等于 N;
在链块的内腔中设置微处理器MCU;
利用静脉识别器获取认证对象的随机区域的静脉特征图片,并将静脉特征图片向MCU发送;
利用MCU接收M个静脉识别器发送的静脉特征图片,将接收的静脉特征图片与静脉特征图片模板集合比较,当预设数量的接收的静脉特征图片与静脉特征图片模板集合匹配成功,向智能设备发送静脉认证通过的信号。
第三方面,提供了一种用于智能设备的静脉认证装置。该装置包括:
存储器,用于存放程序;
处理器,用于执行所述存储器存储的程序,所述程序使得所述处理器执行上述第二方面所述的方法。
第四方面,提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述第二方面所述的方法。
第五方面,提供了一种包含指令的计算机程序产品。当该产品在计算机上运行时,使得计算机执行上述第二方面所述的方法。
第六方面,提供了一种计算机程序。当该计算机程序在计算机上运行时,使得计算机执行上述第二方面所述的方法。
由此,本发明实施例可以通过将多个链块用连接件连接(例如连接成手环或者扳指等),在各个链块的内腔中分别设置有静脉识别器,在一个或者多个链块的内腔中设置有MCU,利用多个静脉识别器分别获取认证对象的随机区域(例如手腕部位的任意区域)的静脉特征图片,再利用 MCU将多个随机区域的多个静脉特征图片与静脉特征图片模板集合(例如手腕部位所有区域的静脉特征图片)比较,当采集的静脉特征图片中部分图片与静脉特征图片模板集合匹配成功时,认证通过并可以开启智能设备。
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