CN105678127A - 一种身份信息的验证方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种身份信息的验证方法和装置，所述方法包括：接收客户端发送的，由所述客户端渲染的图像信息；从所述图像信息中提取特征信息；采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配；所述特征判断信息具有关联的身份信息；当匹配成功时，判断所述客户端与所述身份信息适配。本发明基于不同客户端环境和客户端渲染出来的图像信息的唯一性标识用户，保证了识别用户身份信息的准确性，同时，避免了由于客户端关闭Cookie所引起的无法识别用户身份信息的问题，提高了身份信息的识别成功率。

Description

一种身份信息的验证方法和装置
技术领域
本申请涉及信息验证技术领域，特别是涉及一种身份信息的验证方法和一种身份信息的验证装置。
背景技术
随着网络技术的成熟与推广，以及设备硬件技术的发展，网络用户群体有了显著增加，网络用户使用各种方式浏览网络资讯。
一般情况下，网站平台通过收集一些用户的行为数据，通过分析后更加精准地为其提供服务，例如推送新闻或其他有针对性的一些活动。
现在一般是利用Cookie技术记录用户的行为数据。具体而言，当用户访问一个网站时，网站可以在用户当前的浏览器Cookie中永久植入一个含有唯一标示符(UUID)的信息，并通过这个信息将用户所有行为关联起来。
但是，不少安全工具和浏览器都可以关闭Cookie功能。在Cookie功能被关闭的情况下，网站便识别不了该用户，也就很收集用户的行为数据了。
因此，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何提供一种身份信息的验证机制，用以提高身份信息的识别成功率。
发明内容
本申请实施例所要解决的技术问题是提供一种身份信息的验证机制，用以提高身份信息的识别成功率。
相应的，本申请实施例还提供了一种身份信息的验证装置，用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种身份信息的验证方法，包括：
接收客户端发送的，由所述客户端渲染的图像信息；
从所述图像信息中提取特征信息；
采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配；所述特征判断信息具有关联的身份信息；
当匹配成功时，判断所述客户端与所述身份信息适配。
优选地，所述图像信息为矢量图。
优选地，所述图像信息由所述客户端根据可伸缩性矢量图形标签渲染获得。
优选地，所述采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配的步骤包括：
计算所述所述特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度；
判断所述相似度是否大于预设的相似度阈值；
若是，则判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配成功；
若否，则判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配失败。
优选地，所述特征信息包括形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种；
所述特征判断信息包括形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种；
所述计算所述所述特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度的步骤包括：
计算形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种，与对应的形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种的相似度。
优选地，还包括：
当匹配失败时，对所述客户端配置新的身份信息；
建立所述特征信息与所述新的身份信息的关联关系。
本申请实施例还公开了一种身份信息的验证装置，包括：
图像信息接收模块，用于接收客户端发送的，由所述客户端渲染的图像信息；
特征信息提取模块，用于从所述图像信息中提取特征信息；
特征信息判断模块，用于采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配；所述特征判断信息具有关联的身份信息；
身份信息判断模块，用于在匹配成功时，判断所述客户端与所述身份信息适配。
优选地，所述图像信息为矢量图。
优选地，所述图像信息由所述客户端根据可伸缩性矢量图形标签渲染获得。
优选地，所述特征信息判断模块包括：
相似度计算子模块，用于计算所述所述特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度；
预置判断子模块，用于判断所述相似度是否大于预设的相似度阈值；若是，则调用第一判断子模块，若否，则调用第二判断子模块；
第一判断子模块，用于判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配成功；
第二判断子模块，用于判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配失败。
优选地，所述特征信息包括形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种；
所述特征判断信息包括形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种；
所述相似度计算子模块包括：
特征相似度计算子模块，用于计算形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种，与对应的形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种的相似度。
优选地，还包括：
身份信息配置模块，用于在匹配失败时，对所述客户端配置新的身份信息；
关联关系建立模块，用于建立所述特征信息与所述新的身份信息的关联关系。
与背景技术相比，本申请实施例包括以下优点：
本申请实施例从客户端渲染的图像信息中提取特征信息，与预先采集的特征判断信息进行匹配，在匹配成功时，判断客户端与特征判断信息关联的身份信息适配，基于不同客户端环境和客户端渲染出来的图像信息的唯一性标识用户，保证了识别用户身份信息的准确性，同时，避免了由于客户端关闭Cookie所引起的无法识别用户身份信息的问题，提高了身份信息的识别成功率。
附图说明
图1是本申请的一种身份信息的验证方法实施例的步骤流程图；
图2是本申请的一种根据矢量图形标签SVG渲染获得的图像信息的示例图；
图3是本申请的一种身份信息的验证装置实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
参照图1，示出了本申请的一种身份信息的验证方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，接收客户端发送的，由所述客户端渲染的图像信息；
在具体实现中，用户可以通过浏览器或内置浏览组件的应用程序等客户端中，向网页服务器发送网页的加载请求。
例如，用户可以通过点击某链接请求加载一个网页，或者在地址栏输入网址来请求加载一个网页等等。当用户点击某链接时，就相当于接收到了网页的加载请求；同样，当在地址栏输入某网址并点击确定按钮或按下回车键时，也相当于接收到了网页的加载请求。
网页服务器接收到该网页的加载请求之后进行处理，最后向客户端返回响应。客户端可以从网页服务器接收到网页文档，客户端可以解析并显示网页文档，网页文档中可以包括文字信息、图像信息等网页资源。
在具体实现中，所述图像信息可以为矢量图。
矢量图是根据几何特性来绘制图形，矢量可以是一个点或一条线，矢量图只能靠应用程序(如浏览器等客户端)生成，文件占用内在空间较小，因为这种类型的图像文件包含独立的分离图像，可以自由无限制的重新组合。它的特点是放大后图像不会失真，和分辨率无关。
在本申请实施例的一种优选示例中，所述图像信息可以由所述客户端根据可伸缩性矢量图形标签(ScalableVectorGraphics，SVG)渲染获得。
SVG是HTML5(超文本标记语言的第五次重大修改)的一个标签，具体可以是指一种用XML(ExtensibleMarkupLanguage，可扩展的标识语言)定义的语言，用来描述二维矢量及矢量/栅格图形。
SVG提供了3种类型的图形对象：矢量图形(vectorgraphicshape，例如：由直线和曲线组成的路径)、图象(image)、文本(text)。
SVG的示例可以如下所示：
客户端根据该上述SVG的示例，渲染出的图像信息如图2所示。
从宏观的角度看，不同客户端使用了不同的渲染引擎(例如，Trident内核、Gecko内核、Webkit内核和Presto内核的渲染引擎均是不同的)、渲染引擎中设置的渲染选项也会不同，渲染所需的图形硬件(例如，CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)、GPU(GraphicProcessingUnit，图形处理器)等)也会不同，这些因素都会影响客户端渲染的图像信息。
从像素的角度看，客户端所属的操作***各自使用了不同的设置(比如***使用的渲染硬件和软件方面的设置)和算法来进行抗锯齿和子像素渲染操作，这些因素也都会影响客户端渲染的图像信息。
一般而言，不同客户端所属的终端设备几乎不可能有相同的配置，对于图像信息的渲染，都会涉及到操作***和客户端层面的处理，因此，不同的客户端可以渲染出不同的图像信息。如果图像信息存在微小特征变化，即使是某些像素或者颜色的小变化还是能够识别出来。
当然，上述判断图像信息只是作为示例，在实施本申请实施例时，可以根据实际情况设置其他图像信息，可以实现渲染的图像信息的唯一性即可，本申请实施例对此不加以限制。另外，除了上述图像信息外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它图像信息，本申请实施例对此也不加以限制。
在实际应用中，客户端渲染获得图像信息时，可以向网页服务器或其他服务器发送该图像信息，本申请实施例对此不加以限制。
步骤102，从所述图像信息中提取特征信息；
需要说明的是，特征信息可以指表征图像特性的信息。
在本申请实施例的一种优选示例中，所述特征信息可以包括形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种；
其中，形状特征信息可以指表征图像形状特性的信息，颜色特征信息可以指表征图像颜色特性的信息。
形状特征信息的表示方法主要有两类，一类是区域特征，其主要针对图像的整个形状区域；另一类是轮廓特征，其针对的是物体的外边界。
提取形状特征信息的典型方法包括边界特征值法(图像的外边界)、几何参数法(图像几何参数化处理)、形状不变矩法(找图像不变矩特征)、傅里叶形状描述法(傅里叶变换法)等等。
颜色特征信息可以是通过图像或图像区域的颜色特征来描述，它具有整体性。
提取颜色特征信息的典型方法包括颜色直方图、颜色集、颜色矩等等。
当然，上述判断特征信息只是作为示例，在实施本申请实施例时，可以根据实际情况设置其他特征信息，本申请实施例对此不加以限制。另外，除了上述特征信息外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它特征信息，本申请实施例对此也不加以限制。
步骤103，采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配；
由于手机、个人电脑等终端设备一般为私人物品，由其所属的用户使用，客户端及其所属终端设备中的特性大部分稳定，且客户端可以渲染出具有唯一性的图像信息，因此，本申请实施例中可以采用图像信息对用户进行标识。
应用本申请实施例，可以预先采集图像信息的特征信息，为客户端配置用户标识，并建立该特征信息和用户标识的关联关系，存储在数据库中，例如关系型数据库MySQL等。该特征信息可以设置为特征判断信息，则所述特征判断信息可以具有关联的身份信息，以供后续的用户标识的查询识别使用，在需要查询可以根据数据库提供的查询语句进行查询。
其中，该用户标识可以指用户的唯一标示符，例如，用户ID(Identity，身份标识号码)等等。
在本申请实施例的一种优选示例中，所述特征判断信息可以包括形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种。
具体而言，若在先采集的包括图像信息的形状特征信息，则可以将于用户标识关联的形状特征信息设置为形状判断特征信息；若在先采集的包括图像信息的颜色特征信息，则可以将于用户标识关联的形状特征信息设置为颜色判断特征信息。
在本申请的一种优选实施例中，步骤103可以包括如下子步骤：
子步骤S11，计算所述所述特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度；
在具体实现中，可以采用巴氏距离、卡方距离、余弦距离、欧式距离、直方图相交、归一化欧式距离和归一化直方图相交等方式计算特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度，本申请实施例对此不加以限制。
在本申请实施例的一种优选示例中，子步骤S11可以包括如下子步骤：
子步骤S111，计算形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种，与对应的形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种的相似度。
在本示例中，若提取的特征信息包括形状特征信息，则可以与形状特征判断信息计算相似度；若提取的特征信息包括颜色特征信息，则可以与颜色特征判断信息计算相似度。
子步骤S12，判断所述相似度是否大于预设的相似度阈值；若是，则执行子步骤S13，若否，则执行子步骤S14；
子步骤S13，判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配成功；
子步骤S14，判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配失败。
本申请实施例中，根据实际需要可以允许有一定的灰度值存在，也就是说如果图像信息的特征信息满足在某个区间的概率，则可以允许存在误差。
那么如果客户端及其所属的终端设备的特征大部分稳定，只是个别因为用户设置导致的差异也是允许适配到相同的用户标识。
具体而言，可以在大量数据训练的基础上，预先设置一个相似度阈值(例如，80％)，若特征信息与特征判断信息之间的相似度大于该相似度阈值，则可以表示特征信息与特征判断信息匹配，否则，则可以表示特征信息与特征判断信息不匹配。
步骤104，当匹配成功时，判断所述客户端与所述身份信息适配。
当匹配成功时，可以认为渲染出特征信息所属图像信息的客户端，与渲染出特征判断信息所属图像信息的客户端为同一个客户端，通过了身份信息的验证，可以认为当前客户端与在先配置的身份信息适配。
在识别出当前客户端适配的身份信息之后，则可以进行对应的业务处理。
例如，可以记录用户的行为信息，如浏览网页、观看视频等等，以分析用户的行为特征。
又例如，可以向用户推送符合用户的行为特征的信息，如广告、新闻等等。
当然，本申请实施例还可以进行其他业务处理，本申请实施例对此不加以限制。
本申请实施例从客户端渲染的图像信息中提取特征信息，与预先采集的特征判断信息进行匹配，在匹配成功时，判断客户端与特征判断信息关联的身份信息适配，基于不同客户端环境和客户端渲染出来的图像信息的唯一性标识用户，保证了识别用户身份信息的准确性，同时，避免了由于客户端关闭Cookie所引起的无法识别用户身份信息的问题，提高了身份信息的识别成功率。
在本申请的一种优选实施例中，还可以包括如下步骤：
步骤105，当匹配失败时，对所述客户端配置新的身份信息；
步骤106，建立所述特征信息与所述新的身份信息的关联关系。
当特征信息与预先采集的特征判断信息匹配失败时，可以认为数据库中并未存储有当前客户端的信息，因此，为客户端配置用户标识，并建立该特征信息和用户标识的关联关系，存储在数据库中，该特征信息则可以设置为特征判断信息，以供后续的用户标识的查询识别使用。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。
参照图3，示出了本申请一种身份信息的验证装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
图像信息接收模块301，用于接收客户端发送的，由所述客户端渲染的图像信息；
特征信息提取模块302，用于从所述图像信息中提取特征信息；
特征信息判断模块303，用于采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配；所述特征判断信息具有关联的身份信息；
身份信息判断模块304，用于在匹配成功时，判断所述客户端与所述身份信息适配。
在具体实现中，所述图像信息可以为矢量图。
在本申请实施例的一种优选示例中，所述图像信息可以由所述客户端根据可伸缩性矢量图形标签渲染获得。
在本申请的一种优选实施例中，所述特征信息判断模块302可以包括如下子模块：
相似度计算子模块，用于计算所述所述特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度；
预置判断子模块，用于判断所述相似度是否大于预设的相似度阈值；若是，则调用第一判断子模块，若否，则调用第二判断子模块；
第一判断子模块，用于判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配成功；
第二判断子模块，用于判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配失败。
在本申请实施例的一种优选示例中，所述特征信息包括形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种；
所述特征判断信息包括形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种；
所述相似度计算子模块可以包括如下子模块：
特征相似度计算子模块，用于计算形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种，与对应的形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种的相似度。
在本申请的一种优选实施例中，还可以包括如下模块：
身份信息配置模块，用于在匹配失败时，对所述客户端配置新的身份信息；
关联关系建立模块，用于建立所述特征信息与所述新的身份信息的关联关系。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
在一个典型的配置中，所述计算机设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非持续性的电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种身份信息的验证方法和一种身份信息的验证装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (12)

1.一种身份信息的验证方法，其特征在于，包括：
接收客户端发送的，由所述客户端渲染的图像信息；
从所述图像信息中提取特征信息；
采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配；所述特征判断信息具有关联的身份信息；
当匹配成功时，判断所述客户端与所述身份信息适配。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像信息为矢量图。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像信息由所述客户端根据可伸缩性矢量图形标签渲染获得。
4.根据权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配的步骤包括：
计算所述所述特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度；
判断所述相似度是否大于预设的相似度阈值；
若是，则判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配成功；
若否，则判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配失败。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述特征信息包括形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种；
所述特征判断信息包括形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种；
所述计算所述所述特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度的步骤包括：
计算形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种，与对应的形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种的相似度。
6.根据权利要求1或2或3或5所述的方法，其特征在于，还包括：
当匹配失败时，对所述客户端配置新的身份信息；
建立所述特征信息与所述新的身份信息的关联关系。
7.一种身份信息的验证装置，其特征在于，包括：
图像信息接收模块，用于接收客户端发送的，由所述客户端渲染的图像信息；
特征信息提取模块，用于从所述图像信息中提取特征信息；
特征信息判断模块，用于采用所述特征信息与预先采集的特征判断信息进行匹配；所述特征判断信息具有关联的身份信息；
身份信息判断模块，用于在匹配成功时，判断所述客户端与所述身份信息适配。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述图像信息为矢量图。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述图像信息由所述客户端根据可伸缩性矢量图形标签渲染获得。
10.根据权利要求7或8或9所述的装置，其特征在于，所述特征信息判断模块包括：
相似度计算子模块，用于计算所述所述特征信息与预先采集的特征判断信息的相似度；
预置判断子模块，用于判断所述相似度是否大于预设的相似度阈值；若是，则调用第一判断子模块，若否，则调用第二判断子模块；
第一判断子模块，用于判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配成功；
第二判断子模块，用于判断所述特征信息与预先采集的特征判断信息匹配失败。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，
所述特征信息包括形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种；
所述特征判断信息包括形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种；
所述相似度计算子模块包括：
特征相似度计算子模块，用于计算形状特征信息和颜色特征信息中的至少一种，与对应的形状特征判断信息和颜色特征判断信息中的至少一种的相似度。
12.根据权利要求7或8或9或11所述的装置，其特征在于，还包括：
身份信息配置模块，用于在匹配失败时，对所述客户端配置新的身份信息；
关联关系建立模块，用于建立所述特征信息与所述新的身份信息的关联关系。
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