[发明专利]脑纹身份认证识别方法、服务器及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种脑纹身份认证识别方法，其特征在于，包括：

接收用户的脑纹身份认证识别分析请求，所述脑纹身份认证识别分析请求中携带脑纹身份认证识别原始数据；

对所述脑纹身份认证识别分析请求进行分析，得到脑纹身份认证识别分析方案；

从脑纹身份认证识别数据源中获取用户的脑纹身份认证识别数据；以及，

基于所述脑纹身份认证识别分析方案对所述脑纹身份认证识别数据进行识别，得到脑纹身份认证识别结果；

所述对所述脑纹身份认证识别分析请求进行分析，得到脑纹身份认证识别分析方案，包括：

确定所述脑纹身份认证识别分析请求的优化参数，所述优化参数包括误认率、准确率及响应延迟率；

基于傅里叶变换及所述优化参数将所述脑纹身份认证识别原始数据转换为离散脑纹数据；以及，

针对所述离散脑纹数据及所述优化参数对所述脑纹身份认证识别分析请求进行分析，得到脑纹身份认证识别分析方案；

所述针对所述离散脑纹数据及所述优化参数对所述脑纹身份认证识别分析请求进行分析，得到脑纹身份认证识别分析方案，包括：

设置迭代初始参数和最大迭代次数；

针对所述离散脑纹数据及优化参数对所述脑纹身份认证识别分析请求进行深度分析，得到匹配度最优的初始脑纹身份认证识别分析方案；

判断所述匹配度最优的脑纹身份认证识别分析方案是否满足预设的评估条件；

若满足预设的评估条件，则选择所述匹配度最优的初始脑纹身份认证识别分析方案作为所述脑纹身份认证识别分析方案；

若不满足预设的评估条件，则判断当前迭代次数是否不大于所述最大迭代次数；

若不大于所述最大迭代次数，则对所述离散脑纹数据及优化参数进行深度无监督学习，得到迭代次数加1后的脑纹身份认证识别分析请求，返回执行针对所述离散脑纹数据及优化参数对所述脑纹身份认证识别分析请求进行深度分析的步骤；

若大于所述最大迭代次数，则选择所述匹配度最优的初始脑纹身份认证识别分析请求作为所述脑纹身份认证识别分析方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于傅里叶变换及所述优化参数将所述脑纹身份认证识别原始数据转换为离散脑纹数据，根据以下公式得到：

式中，表示第k次迭代时的离散脑纹数据，表示脑纹身份认证识别原始数据，i、j和t为维度，且i∈[1,m],j∈[1,n],t∈[1,q]，m、n、q分别表示维度最大值；为第k次迭代时的准确率；为第k次迭代时的误认率；为第k次迭代时的响应延迟率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述离散脑纹数据及优化参数对所述脑纹身份认证识别分析请求进行深度分析，得到匹配度最优的初始脑纹身份认证识别分析方案，根据以下公式得到：

式中，MinZ^k表示匹配度最优的初始脑纹身份认证识别分析方案，i、j和t为维度，且i∈[1,m],j∈[1,n],t∈[1,q]，m、n、q分别表示维度最大值；为第k次迭代时的准确率；为第k次迭代时的响应延迟率；为第k次迭代时的误认率；C^Gmax为历史最高准确率，E^Gmin为历史最低响应延迟率，w^Gmin为历史最小误认率；为第k次迭代时的离散脑纹数据，表示脑纹身份认证识别原始数据，为第0次迭代时的离散脑纹数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述匹配度最优的脑纹身份认证识别分析方案是否满足预设的评估条件，根据以下公式得到：

式中，P表示概率，i、j和t为维度，且i∈[1,m],j∈[1,n],t∈[1,q]，m、n、q分别表示维度最大值；为第k次迭代时的准确率；为第k次迭代时的误认率；为第k次迭代时的响应延迟率，为第k次迭代时的离散脑纹数据，表示脑纹身份认证识别原始数据，为第0次迭代时的离散脑纹数据。