[发明专利]一种基于手势与语音识别的双因子认证方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于手势与语音识别的双因子认证方法及系统，通过获取手势数据与语音数据，构建双因子数据集；并分别构建基于ANN的隐马尔可夫模型与手势识别模型对双因子数据集中语音数据与手势数据进行识别，得到识别后的语音识别结果与手势识别结果，并根据其结果对待检测数据进行双因子认证，得到认证结果；本发明基于手势与语音构建双因子身份认证方法，依靠手势识别与语音识别的相辅相成，以到达身份认证的目的，该方法能够有效消除人脸识别间隐私泄露风险以及合理避免人脸识别被破解的风险，并且通过语音与手势双重因素确保身份认证真实性和可靠性。

技术领域

本发明涉及双因子身份识别技术领域，具体涉及一种基于手势与语音识别的双因子认证方法及系统。

背景技术

双重身份验证(2FA)是一种安全流程，可以提高一个人身份的真实性。该流程会请求用户在访问应用程序或系统之前提供两个不同的认证因素，而不是简单地提供他们的用户名和密码。

现有技术中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动，但一般是指脸部和手的运动，用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。而语音识别技术，也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列；与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

然而，现有技术中缺少一种可消除人脸识别隐私泄露并避免人脸识别被破解的风险，且同时确保身份认证真实性以及可靠性的方法。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于手势与语音识别的双因子认证方法及系统，构建基于ANN的隐马尔可夫模型与手势识别模型，分别对双因子数据进行识别，得到识别结果，并根据该双因子数据结果，完成对待检测数据的认证，消除了人脸识别隐私泄露并避免人脸识别被破解的风险，同时确保身份认证真实性以及可靠性。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

一方面，一种基于手势与语音识别的双因子认证方法，包括以下步骤：

S1、获取手势数据与语音数据，并根据手势数据与语音数据构建双因子数据集；

S2、利用基于ANN的隐马尔可夫模型识别双因子数据集中手势数据，得到语音识别结果；

S3、构建手势识别模型，并利用手势识别模型识别双因子数据集中手势数据，得到手势识别结果；

S4、根据手势识别结果与语音识别结果对待检测数据进行双因子认证，得到认证结果。

优选地，步骤S2具体包括以下分步骤：

A1、利用HMM模型提取双因子数据集中语音数据的语音序列；

A2、利用EM算法优化语音序列，得到最佳语音序列；

A3、利用DTW算法获取最佳语音序列的等维语音特征向量；

A4、利用ANN模型根据等维语音特征向量得到语音识别结果。

优选地，步骤A4中语音识别结果表示为：

certViceoRsult＝ANN/HMM(ID，viceo，viceoDB)

其中，viceoDB为用户存储的用于识别的语音信息，viceo为用户语音二进制数据，ANN/HMM(.)为隐马尔可夫模型，certViceoRsult为语音识别结果。

优选地，步骤S3具体包括以下分步骤：