[发明专利]一种身份认证方法在审
申请号: | 201611146177.8 | 申请日: | 2016-12-13 |
公开(公告)号: | CN106778172A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 孙晓伟 | 申请(专利权)人: | 北京维熙安邦科技有限公司 |
主分类号: | G06F21/32 | 分类号: | G06F21/32 |
代理公司: | 北京布瑞知识产权代理有限公司11505 | 代理人: | 孟潭 |
地址: | 100191 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 身份 认证 方法 | ||
技术领域
本发明涉及具有显示屏的移动终端技术领域,具体涉及一种保障移动终端信息安全的方法。
背景技术
如今,智能手机已成为人类生活的必需品,在手机显示屏解锁方面,从最初的按键解锁,到密码解锁、滑动图案解锁,再到指纹识别解锁,不断向操作简单、易实现发展。然而,如上所述的解锁方式依然存在不容忽视的缺点。例如,对于按键解锁、密码解锁或滑动图案解锁方式来讲,随着手机显示屏尺寸的不断增大,这些解锁方式往往需要双手操作,而在某些特殊情况下,如挤公交、地铁或手提重物时,很难腾出两只手来完成解锁,造成使用不便。虽然更高一级的指纹识别解锁克服了这一缺点,但由于指纹识别模块的硬件成本过高,无形中缩小了产品的消费群体,不利于产品的推广。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种身份认证方法,解决了大显示屏手机单手解锁不便的问题。本发明实施例还提供了一种身份认证装置,解决了大显示屏手机单手解锁的问题。
本发明一实施例提供的一种身份认证方法,用于具有显示屏的移动终端设备,包括:根据眼部运动与预设目标动作是否匹配来判断是否认证成功。
本发明还提供了一种身份认证装置,应用于具有显示屏的移动终端设备,用于根据眼部运动与预设目标动作是否匹配来判断是否认证成功,其中,所述眼部运动包括眼球的移动。
本发明实施例提供的一种身份认证方法,相比于现有技术中采用视线定位技术计算眼球的具体位置坐标而言,本发明实施方式是采用现有的视线定位技术计算眼球的移动所形成的轨迹,克服了现有视线定位算法计算固定坐标点位置不精确的缺陷,使得根据本发明实施方式的身份认证方法,可以不受使用条件所限,实现手机显示屏的单手解锁,操作方便。
附图说明
图1所示为本发明一实施例提供的手机显示屏解锁方法流程图。
图2所示为本发明一实施例提供的身份认证装置方框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种身份认证方法,用于具有显示屏的移动终端设备,其是根据眼部运动与预设目标动作是否匹配来判断是否认证成功的。这里的眼部运动包括眼球的移动,具体而言,是指眼球相对显示屏的移动。
根据本发明实施方式的身份认证方法,可以用于手机显示屏的解锁,能够实现大显示屏手机的单手解锁,操作方便。
下面的具体实施方式部分就以手机显示屏的解锁为例,详细说明根据本发明实施方式的身份认证方法。本领域技术人员可以理解,根据本发明各种实施方式的手机也可以是笔记本电脑、平板电脑等其他具有显示屏的移动终端设备,并且,本发明的身份认证方法除了用于显示屏解锁外,还可以用于任何其他包含身份认证的执行过程。
图1所示为本发明一实施例提供的手机显示屏解锁方法流程图。从图中可以看出,该方法包括:
步骤101,预设显示屏上目标图案和干扰图案的运动轨迹。这里的干扰图案用于制造障碍,需要人眼从显示屏上的图案中识别出目标图案,并跟随目标图案的引导移动眼部,这样后续通过判断眼部的运动轨迹是否与目标图案的运动轨迹相匹配,就可以判断出身份认证是否成功。
在一个实施例中,目标图案和干扰图案可以是汉字、数字、符号、图片、图形中的一种或多种。这里的目标图案和干扰图案可以随机产生,也可以根据个人的喜好人为设置产生。
在一个实施例中,干扰图案的数目可以是一个或多个。干扰图案的数目越多,识别出目标图案的概率越小,安全性越高。
在一个实施例中,目标图案和所有干扰图案的运动轨迹均不同。这样可以实现手机安全的最大化。
步骤102,根据眼部运动图像计算眼球运动轨迹。在本实施例中,可以采用现有技术中的视觉定位技术及其相关算法,根据多帧眼部运动图像中眼球的相对位置的变化求得眼球的运动轨迹,而不需要精确计算出某特定时刻眼球的具体位置坐标,克服了现有技术中由于传感器、ISP等条件限制,无法利用摄像头的视线定位算法精确定位眼球在显示屏上的具体位置的缺陷,提高了检测精度。
在一个实施例中,摄像头采集的眼部运动图像可以用于机器视觉分析和深度学习。这样,可以进一步提高检测精度。
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