[发明专利]帮助数据系统中的模板更新

说明书

技术领域

本发明涉及一种利用与参考对象关联的第一帮助数据和第一控制值验证物理对象(authenticating a physical object)的方法，所述方法包括以下步骤：使用从第一帮助数据以及与物理对象相关的测定数据导出的信息上的噪声补偿映射产生第一属性集，利用第一属性集和第一控制值在物理对象和参考对象之间确定充分的匹配。

本发明还涉及一种利用与参考对象关联的第一帮助数据和第一控制值验证物理对象的客户终端(client terminal)，所述客户终端包括：产生装置，设置其以使用从第一帮助数据以及与物理对象相关的测定数据导出的信息上的噪声补偿映射产生第一属性集，以及确定装置，设置其以利用第一属性集和第一控制值在物理对象和参考对象之间确定充分的匹配。

背景技术

身份识别(identification)和验证是用于确定身份的通用技术。身份可以是人或物的身份。身份识别和验证应用领域的主要例子是对建筑物或信息的访问控制、付费和/或其他交易的授权。身份识别和验证是仅有细微差异的紧密相关的概念。

在验证过程中，提供具有宣称身份(alleged identity)的对象用于验证。接下来将为验证而提供的对象特征与具有宣称身份的登记对象的特征加以匹配。如果发现充分匹配，就说被验证的对象的身份是所宣称的身份。验证就这样基于所宣称的身份进行被验证的一个对象和一个登记对象之间的匹配。

在对象的验证过程期间，通过将对象的特征与此前登记的对象特征匹配确定物理对象的身份。如果发现成功匹配，就说被验证的对象的身份是所匹配对象的身份。可以将身份识别过程看作将对象与登记对象(enrolled object)反复验证的过程。

在实际的验证系统中，在验证过程之前通常是登记过程。在这种登记期间，测量并存储手头的对象的特征。基于测量数据，为对象产生所谓的模板数据(template data)。在验证过程中将该模板数据用于将登记对象与测得的特性匹配。

在产生模板数据期间常常涉及到处理步骤。这种处理步骤的主要范例例如是，对多个测量值求平均值以消除噪声，和或特征提取。结果，登记可能是耗时且高成本的过程，这对验证系统的可靠性有很大影响。

乍一看模板数据可能几乎没有价值(value)。不过，当定期地使用该数据进行金融交易时，其价值变得明显。此外对于生物测定验证系统而言，模板数据还可以包括对隐私敏感的生物测定数据(biometric data)，因此具有更大的价值。

国际申请WO 2004/104899(PHNL030552)公开了该问题的解决方案，其形式为用于验证物理对象的帮助数据系统(helper datasystem)。

帮助数据系统为验证终端提供了所谓的帮助数据和控制值(control value)。两者都产生于登记期间并替代实际的模板数据而被使用。帮助数据是利用模板数据产生的，但模板数据的特征是模糊的(obfuscated)，使得在模板数据和帮助数据之间几乎没有关联。控制值是和帮助数据并行产生的，充当着验证过程的控制值。

在验证期间使用帮助数据和控制值。首先将帮助数据与从物理对象获取的数据(例如面部特征数据)组合。接下来将该组合数据“浓缩(condensed)”成第二控制值。将该第二控制值与登记期间产生的控制值匹配。当这些控制值匹配时，验证成功。

帮助数据系统的强大功能也带来了一个薄弱点。在帮助数据系统中，帮助数据和模板数据之间几乎没有关联。

当面部特征随时间变化时，或者在由于身份标志磨损而使度量(metrics)渐渐变化时，验证过程中误差的可能性增大，直到帮助数据系统不再能补偿这些渐变。虽然在面部特征变化时有可能重复再登记过程，但这意味着暂时不能进行验证而且还有高成本的再登记程序。

发明内容

本发明的目的是提供一种方法，在基于帮助数据的验证期间该方法能够不需要再登记而更新帮助数据。

实现该目的是因为序言段落中所述的方法的特征还在于，其包括产生更新数据的步骤，所述更新数据用于利用第一帮助数据、第一属性集和测定数据更新所述第一帮助数据。

帮助数据系统包括在登记期间应用的噪声鲁棒映射和在验证期间应用的噪声补偿映射。该噪声鲁棒映射用于提供对从物理对象获取的(生物)测定数据中的测量误差的恢复力。可以将噪声补偿映射解释为噪声鲁棒映射的反过程，其中噪声鲁棒映射增加噪声恢复力，而噪声补偿映射使用该恢复力来在存在噪声的情况下重构原始消息。