[发明专利]用于生物特征识别的装置、方法和计算机可读存储介质

说明书

公开了用于生物特征识别的方法、装置、计算机程序产品和计算机可读介质。该方法可以包括获取第一生物特征数据，其中，所述第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；通过生成对抗网络的判别网络确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中还是在所述非第一条件中捕获的；响应于确定所述第一生物特征数据是在所述非第一条件中捕获的，将所述第一生物特征数据输入到所述生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；通过响应于确定所述第一生物特征数据是在所述第一条件中捕获的，将所述第一生物特征数据输入到匹配网络或将所述第二生物特征数据输入到所述匹配网络，来获得匹配结果；和基于所述匹配结果确定识别结果。

技术领域

本公开的实施例一般涉及信息技术，并且更具体地，涉及生物特征识别。

背景技术

生物特征识别(基于个人的行为和生物学特征的自动识别)被提升作为一种用于提供人的鉴别、提供对有形设施和金融帐户的访问的更好的控制、以及提高对服务的访问的效率和服务使用的效率的方式。生物特征识别已被应用于人的鉴别、医学信息学中的患者跟踪、以及社会服务、考勤系统、财产管理、安全监督、车辆驾驶员检测等的个性化。例如，可以通过使用生物特征识别技术来实现车辆驾驶员检测系统。在车辆驾驶员检测系统中，可以通过传感器捕获人的生物特征数据，该系统可以确定该人的身份是否与系统中的注册用户匹配。如果此人是注册用户，则系统可以授予许可。否则，系统可能会给出拒绝和警告。然而，对于某些生物特征数据而言，鉴别性能可能会下降。因此，需要用于生物特征识别的改进的解决方案。

发明内容

作为用于经由诸如心电图(ECG)生物特征之类的生物特征数据的人的鉴别的通用机制，模板匹配已被广泛探索。但是，由于生物特征数据的变化，大多数现有生物特征识别方法的鉴别性能会下降。例如，对于特定用户，由ECG信号反映的心脏活动可以在不同的身体状态(例如，运动前，运动中或运动后)和精神状态(例如，放松或压力)下变化。但是，几乎所有现有的生物特征识别方法都忽略了处于不同状态和长期周期中的ECG数据的变化。尽管某些方法考虑了心率(HR)的变化，但是它们对各种ECG波的关注却很少。此外，ECG生物特征识别的传统手工特征既浅又粗糙。借助这些特征，有时无法分离来自不同用户的ECG信号。也就是说，基于手工特征的方法无法保证最优性和通用性。鉴别性能也会下降。因此，需要用于生物特征识别的改进的解决方案。

以简化形式提供本发明内容以用于介绍构思的选择，以下在详细描述中进一步描述它们。本发明内容既不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。

根据本公开的另一方面，提供了一种方法。该方法可以包括获得第一生物特征数据，其中第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；通过生成对抗网络的判别网络确定第一生物特征数据是在第一条件中还是在非第一条件中捕获的；响应于确定第一生物特征数据是在非第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；通过响应于确定第一生物特征数据是在第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到匹配网络或将第二生物特征数据输入到匹配网络，来获得匹配结果；基于匹配结果确定识别结果。

根据本公开的一个方面，提供了一种装置。该装置可以包括至少一个处理器；以及包含计算机程序代码的至少一个处理器，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起工作，以使所述装置获得第一生物特征数据，其中第一生物特征数据是在第一条件或非第一条件中捕获的；通过生成对抗网络的判别网络确定第一生物特征数据是在第一条件中还是在非第一条件中捕获的；响应于确定第一生物特征数据是在非第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到生成对抗网络的生成网络以生成第二生物特征数据；通过响应于确定第一生物特征数据是在第一条件中捕获的，将第一生物特征数据输入到匹配网络或将第二生物特征数据输入到匹配网络，来获得匹配结果；基于匹配结果确定识别结果。