CN106055948B - 使用者辨识***及辨识使用者的方法 - Google Patents
使用者辨识***及辨识使用者的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106055948B CN106055948B CN201610351270.6A CN201610351270A CN106055948B CN 106055948 B CN106055948 B CN 106055948B CN 201610351270 A CN201610351270 A CN 201610351270A CN 106055948 B CN106055948 B CN 106055948B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- motion track
- motion
- identification system
- track
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
- G06F18/2135—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on approximation criteria, e.g. principal component analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及一种辨识***,包括一影像传感器、一存取单元以及一比对单元。影像传感器适于连续提取使用者于其上所产生的移动轨迹的多张影像信息。存取单元存有每一使用者的一移动向量信息。比对单元比对这些影像信息与移动向量信息,以辨识出使用者的身份。本发明另提出一种辨识方法。
Description
本申请为2012年3月23日提交的、申请号为201210079194.X的、发明名称为“使用者辨识***及辨识使用者的方法”的申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及一种辨识***及方法,且特别是一种辨识使用者身份的辨识***及方法。
背景技术
现代化商品营销常使用具自助功能的机器,比如自动贩卖机、自助导览机或虚拟商品展示机。对于特定的使用者,比如会员,常需额外提供更具个人化或客制化的优质服务内容,比如商品询问或实时订购,因此,需要高准确性且不易盗用的使用者身份认证机制。
最常使用的使用者身份认证机制的实例是金融界中配合使用者金融卡及密码的自动柜员机(ATM),因此使用者可利用金融卡***自动柜员机并输入所需密码,以提供自动柜员机进行身份认证,同时由自动柜员机提供提款、预借、缴款或询问余额的功能。
其它的自助式服务装置比如居家或办公场所保全门禁管制、在线游戏、股票或期货的网络金融商品交易、个人网络银行账户管理,或甚至是一般的自助洗衣店,都需要身份辨识功能,以确保自助式服务装置由合格或认可的使用者操作,比如会员。
然而在现有技术中,所需要的***、门禁磁卡或金融卡易受外在强力磁场的干扰而误动作或失效,而且一旦遗失,也很容易被盗用,不只造成原使用者的金钱损失,更会影响个人的金融信用评价等。尤其是,使用者忘记密码时,便完全无法使用自助服务功能。因此,需要一种身份辨识自助服务机,可在不需使用额外的磁卡或密码下,借助所提供的高精确度身份辨识功能,对使用者提供具有个人化与客制化的高质量自助服务,以解决上述现有技术的问题。
发明内容
本发明的目的之一在于克服现有技术的不足与缺陷,提出一种辨识***,其可准确地辨识使用者的身份。
本发明的另一目的在于提出一种辨识方法,其适用于上述的***并具有上述的优点。
本发明的其它目的和优点可以从本发明所揭露的技术特征中得到进一步的了解。
为达上述的一或部分或全部目的或是其它目的,本发明的一实施例提供一种辨识***,其适于接收一使用者所产生的一移动轨迹而辨识出使用者的身份。辨识***包括一影像传感器、一存取单元以及一比对单元。影像传感器适于连续提取使用者于其上所产生的移动轨迹的多张影像信息。存取单元存有每一使用者的一移动向量信息。比对单元比对这些影像信息与移动向量信息,以辨识出使用者的身份。
在本发明的一实施例中,移动轨迹包括连续移动的多个移动向量。在本发明的一实施例中,每一移动向量包括一距离信息与一角度信息。
在本发明的一实施例中,辨识***更包括一处理单元。处理单元适于分别接收每一使用者预先于影像传感器上所产生的移动轨迹的多个影像信息并对应地产生每一使用者的移动向量信息。在本发明的一实施例中,每一使用者所对应产生的移动轨迹包括连续移动的多个移动向量。在本发明的一实施例中,每一使用者所对应产生的每一移动向量包括一距离信息与一角度信息。在本发明的一实施例中,处理单元适于将这些距离信息与这些角度信息进行统计分类,以形成每一使用者的移动向量信息。
在本发明的一实施例中,上述的处理单元包括一支持向量机(Support VectorMachine,SVM)分类器、一主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)分类器或一神经网络分类器。
在本发明的一实施例中,移动轨迹为使用者的手部移动轨迹。
在本发明的一实施例中,辨识***更包括一透光元件,其中透光元件位于影像传感器的感测范围内,且使用者适于接触透光元件并产生移动轨迹。在本发明的一实施例中,辨识***更包括一发光元件,其中发光元件与影像传感器位于透光元件的相同侧并适于提供一光束。当使用者接触透光元件时,影像传感器适于接收被使用者反射的光束而连续提取使用者于其上所产生的移动轨迹的这些影像信息。
本发明的一实施例另提出一种辨识方法,其包括下列步骤。首先,提取一使用者所产生的一移动轨迹的多张影像信息。之后,比对这些影像信息与至少一预存的移动向量信息,以辨识使用者的身份。
在本发明的一实施例中,于提取使用者所产生的移动轨迹的这些影像信息之前,辨识方法更包括预先接收每一使用者于影像传感器上所产生的移动轨迹的这些影像信息,并对应地产生每一使用者的移动向量信息。
在本发明的一实施例中,每一使用者所对应产生的移动轨迹包括连续移动的多个移动向量。
在本发明的一实施例中,每一使用者所对应产生的每一移动向量包括一距离信息与一角度信息。
在本发明的一实施例中,上述的辨识方法更包括对这些距离信息与这些角度信息进行分类,以对应地形成每一使用者的移动向量信息。
在本发明的一实施例中,于提取使用者所产生的移动轨迹的这些影像信息之前,上述的辨识方法更包括依据亮度变化来判断使用者是否接触一辨识***。
本发明的一实施例又提出一种辨识***,其适于接收一使用者所产生的一移动轨迹而辨识出使用者的身份。辨识***包括一轨迹侦测模块、一存取单元以及一比对单元。轨迹侦测模块适于感测使用者于其上所产生的移动轨迹。存取单元存有每一使用者的一移动向量信息。比对单元比对移动轨迹与移动向量信息,以辨识出使用者的身份。
在本发明的一实施例中,移动轨迹包括连续移动的多个移动向量。
在本发明的一实施例中,每一移动向量包括一距离信息与一角度信息。
在本发明的一实施例中,辨识***更包括一处理单元。处理单元适于分别接收每一使用者预先于轨迹侦测模块上所产生的移动轨迹并对应地产生每一使用者的移动向量信息。在本发明的一实施例中,处理单元适于将这些距离信息与这些角度信息进行统计分类,以形成每一使用者的移动向量信息。
在本发明的一实施例中,轨迹侦测模块包括一触控面板。
基于上述,本发明可通过处理单元将使用者的不同习惯所产生的移动轨迹进行身分的辨识,如此一来将可有效地提高身份辨识的灵敏度,其中处理单元可将每个移动轨迹所包含这些距离信息与这些角度信息进行统计分类。
为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂,下文特举实施例,并配合所附图式作详细说明如下。
附图说明
图1为本发明一实施例的辨识***的***示意图;
图2A~2E为不同使用者A~E预先于图1的辨识***上产生的移动轨迹;
图3则是分别将图2A~2E的轨迹进行分类而对应产生每一使用者的移动向量信息的演算流程示意图;
图4A~图4E则为不同使用者A~E于图1的辨识***上产生欲待测的移动轨迹;
图5为本发明一实施例的辨识方法的流程图;
图6为本发明另一实施例的辨识***的***示意图;
图7为本发明又一实施例的辨识***的***示意图。
图中符号说明
100、200、300 辨识***
101 待测使用者
110 影像传感器
120 存取单元
122a~122e 移动向量信息
130 比对单元
140 处理单元
150 透光元件
160 发光元件
210 影像传感器
310 轨迹侦测模块
L1 光束
S101、S102、S103、S105、S107、S109 步骤
具体实施方式
有关本发明的前述及其它技术内容、特点与功效,在以下配合参考附图的一较佳实施例的详细说明中,将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的方向用语,例如:上、下、左、右、前或后等,仅是参考附图的方向。因此,使用的方向用语是用来说明并非用来限制本发明。
图1为本发明一实施例的辨识***的***示意图,图2A~2E为不同使用者A~E预先于图1的辨识***上产生的移动轨迹以供本实施例的辨识***建立各使用者的移动向量信息,图3则是分别将图2A~2E的轨迹进行分类而对应产生每一使用者的移动向量信息的演算流程示意图,而图4A~图4E则为不同使用者A~E于图1的辨识***上产生欲待测的移动轨迹,以使本实施例的辨识***辨识出各使用者的身份。请同时参考图1,图2A~2E与图4A~4E,辨识***100包括一影像传感器110、一存取单元120以及一比对单元130。
影像传感器110适于连续提取一待测使用者101于其上所产生的移动轨迹的多张影像信息,其中产生该移动轨迹的方式可以是待测使用者的手指移动或者是待测使用者拿一手持装置于影像传感器110所感测到的感测范围内进行移动,本实施例是以待测使用者的手指移动作为举例说明,如图1所示,但不限于此。在本实施例中,影像传感器110可以是一电荷耦合元件(charge coupled device,CCD)、一互补金氧半导体影像传感器(complementary metal oxide semiconductor image sensor,CMOS image sensor)、一视讯摄影机(Webcam)或是其它具有影像提取能力的装置。
具体而言,本实施例的影像传感器110的尺寸以小于待测使用者101的手指大小进行举例说明,如:该影像传感器110的尺寸可以是介于200μm×200μm~1500μm×1500μm之间,但不限于此,该影像传感器110的尺寸亦可大于待测使用者101的手指大小,其中该实施例将于后续的段落中详述。详细来说,当影像传感器110的尺寸小于待测使用者101的手指,则影像传感器110所提取的影像便是手指的局部触碰的影像,因此使用者若在一时间内移动手指的轨迹,则可通过处理这些影像传感器110在该时间内所提取的局部手指影像信息,来形成该使用者手指移动的轨迹。
在进行辨识使用者所产生的轨迹之前,辨识***100更可包括一处理单元140。处理单元140适于分别接收每一使用者A~E预先于影像传感器110上所产生的移动轨迹(如图2A~2E所绘示的轨迹)的多个影像信息并对应地产生每一使用者A~E的移动向量信息122a~122e,如图3所示。具体而言,由于每一使用者的使用习惯以及指纹间距的不同,因此每一使用者所对应产生的移动轨迹便会不同。
举例来说,每个使用者若皆是产生连续划圈的移动轨迹,如图2A~2E所绘示的移动轨迹,则因每个使用者的指纹间距不同或个人划圈的习惯的不同,因此其所产生的移动轨迹亦会不同,而移动轨迹可包含连续移动的多个移动向量,其中每一移动向量又会包括一距离信息与一角度信息,因此,本实施例的辨识***110便可通过处理单元140适于将这些距离信息与这些角度信息进行统计分类,以形成每一使用者的移动向量信息122a~122e,如图3所示的演算流程。在本实施例中,上述的处理单元140例如是一支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器、一主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)分类器、一神经网络分类器或是其它适当的分类器。
之后,便可将上述的每一使用者的移动向量信息122a~122e存入存取单元120的一使用者数据库(未绘示)中,如图1与图3所示。在本实施例中,存取单元120可以是内存、软盘、硬盘、光盘、随身碟、磁带、可由网络存取的数据库或其它具有相同功能的储存媒体。另外,使用者数据库则是储存使用者的数据,如:姓名、地址、电话、个人病史数据或历史心跳记录等等,其中对应于存取单元120是采用不同形式的存取方式,使用者数据库亦会不同。举例来说,存取单元120若是一位于远程的数据服务器时,则该使用者数据库便可为一云端数据库,亦即辨识***100可通过有线传输或无线传输的方式与该存取单元120连接,而接收或储存使用者数据库内关于使用者的数据。当然,存取单元120亦可以是整合于辨识***100内的电子装置,上述仅是举例说明,其实施方式亦可根据使用者的需求而略微不同。
请继续参考图1,当使用者(如:手指)靠近本实施例的触控***100并因移动而被触控***100的影像传感器110提取使用者所产生的移动轨迹时,比对单元130便可比对影像传感器110所提取的影像信息与存取单元120中内存的移动向量信息122a~122e,以辨识出使用者A~E的身份。换言之,本实施例的辨识***100可通过接收使用者101于影像传感器110的感测范围内所产生的移动轨迹进而辨识出使用者的身份,其中本实施例的辨识***100是有或是可提供/产生每一使用者对应的移动向量信息122a~122e,以供比对单元130进行辨识,而移动向量信息122a~122e主要是可通过处理单元140(如前述的分类器)进行数据的筛选而形成的。在本实施例中,比对单元130例如是SVM分类器。
下表一以图2A~图2E的不同使用者A~E所产生的移动轨迹作为存入存取单元120中的比对数据,其中图2A~图2E的移动轨迹会前述处理单元130(分类器)的使用,而分别对应产生使用者A~E的移动向量信息122a~122e。另外,图4A~图4E的不同使用者A~E再次产生的移动轨迹作为待测数据,并通过比对单元进行比对,其中比对成功比例如下表一所示,其中待测数据可直接地与分类器所分类/训练完的数据进行比对。
表一
由表一可发现,本实施例的辨识***100通过前述的辨识架构以及演算方式进行移动轨迹的辨识来达到辨识出使用者的身份显然有不错的表现。
另外,辨识***100更可包括一透光元件150,其中透光元件150位于影像传感器110的感测范围内,且使用者101适于接触透光元件150而产生如前述图2A~图2E或图4A~图4E的移动轨迹。在本实施例中,由于影像传感器110的尺寸小于使用者的手指的尺寸,因此当使用者的手指靠近影像传感器110便会将整个影像传感器110遮挡住,因此为了可使手指的至少局部影像可成像于影像传感器110上,辨识***100更包括一发光元件160,其中发光元件160与影像传感器110位于透光元件150的相同侧并适于提供一光束L1,如图1所示。如此一来,当使用者101的手指接触透光元件150时,影像传感器110便适于接收被使用者101的手指所反射的光束L1而提取使用者101于其上所产生的移动轨迹。要说明的是,上述虽是以手指造成的移动轨迹作为举例,于其它实施例中,亦可以是使用者拿笔或是其它的手持物品于其上产生移动轨迹来进行辨识。
基于上述,本发明的一实施例亦提出一种辨识方法,如图5所示,其中图5为本发明一实施例的辨识方法的流程图。首先,可通过影像传感器上的亮度变化来侦测使用者是否触碰到辨识***或装置,如图5的步骤S101所示。之后,接收每一使用者于影像传感器上所产生的移动轨迹的影像信息,并对应地产生前述的每一使用者的移动向量信息,如图5的步骤S103与S105所示。具体而言,移动轨迹通常包含了连续移动的多个移动向量,而每一移动向量包括一距离信息与一角度信息,因此本实施例各通过对这些距离信息与这些角度信息进行分类,便可对应地形成前述每一使用者的移动向量信息,如图5的步骤S102所示。
在建立每一使用者的移动向量信息之后,提取待测/待辨识的使用者所产生的移动轨迹的多张影像信息,如图5的步骤S107所示。之后,比对这些影像信息与前述的预存的移动向量信息,以辨识出使用者的身份,如图5的步骤S109所示。至此便大致完成一种辨识出使用者的流程及方法。
图6为本发明另一实施例的辨识***的***示意图。请同时参考图1与图6,本实施例的辨识***200与前述的辨识***100采用相似的辨识概念,二者不同处在于:本实施例的辨识***200可接受使用者触控时完整的移动轨迹影像,意即本实施例的影像传感器210的感测范围可涵盖使用者所产生的移动轨迹的整体面积,此时,本实施例的辨识***200便可不使用前述的发光元件160,因影像传感器200可通过外部光线来提供背景光并据此取得待测使用者所产生的移动轨迹。
同样地,由于辨识***200已存有各使用者的移动向量信息,因此,辨识***200亦可通过前述的比对单元130来进行待测使用者的身份辨识与比对。换言之,由于本实施例的辨识***200与前述的辨识***100采用相似的辨识概念与架构,因此,本实施例的辨识***200同样可具有前述的辨识***100所提及的功效与优点,在此便不再赘述。
图7为本发明又一实施例的辨识***的***示意图。请参考图1与图7,本实施例的辨识***300与前述的辨识***100采用类似的辨识概念与结构,二者不同之处在于,本实施例使用轨迹侦测模块310直接对使用者进行移动轨迹的记录,其中该轨迹侦测模块310可以是触控面板或触控板。
在辨识***300中,由于轨迹侦测模块310可侦测使用者所产生的移动轨迹,因此便可通过前述的处理单元140来对每一使用者所产生的移动轨迹进行分析与分类,进而可建立每一使用者的移动向量信息于前述的存取单元120中。之后,同样再利用该轨迹侦测模块310对一待测/待辨识的使用者所产生的移动轨迹进行侦测,同时并通过前述的比对单元130对此次的待测移动轨迹与存于存取单元120中移动向量信息进行比对,如此便可辨识出使用者的身份。具体而言,本实施例的辨识***所采用的辨识演算流程,如同前述的辨识***100或辨识方法所提及的辨识原理,在此便不再赘述。
值得一提的是,本实施例的辨识***300可依使用者的不同习惯所产生的移动轨迹,来进行辨识,相较于一般触控屏幕的解锁方式,本实施例的触控***300并无须采用特定的轨迹便可进行身份辨识。
综上所述,本发明的辨识***可通过处理单元将使用者的不同习惯所产生的移动轨迹进行身分的辨识,如此一来将可有效地提高身份辨识的灵敏度,其中处理单元可将每个移动轨迹所包含这些距离信息与这些角度信息进行统计分类。另外,本发明亦提供一种适用于上述***的辨识方法,其同样地可具有上述的优点。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例,当不能以此限定本发明实施的范围,即大凡依本发明权利要求书及发明说明书内容所作的简单的等效变化与修饰,皆仍属本发明专利涵盖的范围内。另外本发明的任一实施例或权利要求不须达成本发明所揭露的全部目的或优点或特点。此外,摘要部分和标题仅是用来辅助专利文件搜寻之用,并非用来限制本发明的权利范围。
Claims (21)
1.一种辨识***,适于接收一使用者所产生的一移动轨迹而辨识出该使用者的身份,其特征在于,该辨识***包括:
一影像传感器,适于连续提取该使用者于其上所产生的该移动轨迹的多张影像信息;以及
一存取单元,存有每一使用者连续划圈的该移动轨迹;
一比对单元,比对该些影像信息与该连续划圈的该移动轨迹,并根据每一使用者产生该连续划圈的该移动轨迹的一习惯模式,其中,该习惯模式包括每一用户的使用习惯以及指纹间距,该比对单元通过每一用户的使用习惯以及指纹间距之不同,而产生的不同的该移动轨迹,来辨识该使用者的身份。
2.如权利要求1所述的辨识***,其中,该移动轨迹包括连续移动的多个移动向量。
3.如权利要求1所述的辨识***,其中,还包括:
一处理单元,适于分别接收每一使用者预先于该影像传感器上所产生的该移动轨迹的多个影像信息并对应地产生每一使用者的一移动向量信息。
4.如权利要求3所述的辨识***,其中,该处理单元包括一支持向量机分类器、一主成分分析分类器或一神经网络分类器。
5.如权利要求1所述的辨识***,其中,该移动轨迹系为该使用者的手部移动轨迹。
6.如权利要求1所述的辨识***,其中,还包括:
一透光元件,位于该影像传感器的感测范围内,且该使用者适于接触该透光元件并产生该移动轨迹。
7.如权利要求6所述的辨识***,其中,还包括:
一发光元件,与该影像传感器位于该透光元件的相同侧并适于提供一光束,其中当该使用者接触该透光元件时,该影像传感器适于接收被该使用者反射的该光束,以连续提取该使用者于其上所产生的该移动轨迹的该些影像信息。
8.一种辨识方法,其特征在于,包括:
预先接收每一使用者于一影像传感器上连续划圈的一移动轨迹;
提取每一使用者所产生的该连续划圈的该移动轨迹的多个影像信息;以及
比对该些影像信息与预先接收的该连续划圈的该移动轨迹,并根据每一使用者产生该连续划圈的该移动轨迹的一习惯模式,其中,该习惯模式包括每一用户的使用习惯以及指纹间距,通过每一使用者的使用习惯以及指纹间距之不同,而产生的不同的该移动轨迹,来辨识该使用者的身份。
9.如权利要求8所述的辨识方法,其中,该移动轨迹包括连续移动的多个移动向量。
10.如权利要求9所述的辨识方法,其中,每一移动向量包括一距离信息与一角度信息。
11.如权利要求8所述的辨识方法,其中,于提取该使用者所产生的该移动轨迹的该些影像信息之前,该辨识方法还包括:
依据亮度变化来判断该使用者是否接触一辨识***。
12.一种辨识***,适于接收一使用者所产生的一移动轨迹而辨识出该使用者的身份,其特征在于,该辨识***包括:
一轨迹侦测模块,适于感测该使用者于其上所产生的该移动轨迹;以及
一比对单元,比对该移动轨迹与一存有连续划圈的该移动轨迹,以根据每一使用者产生该连续划圈的该移动轨迹的一习惯模式来辨识该使用者的身份;
其中,该习惯模式包括每一用户的使用习惯以及指纹间距,该比对单元通过每一用户的使用习惯以及指纹间距之不同,而产生的不同的该移动轨迹,来辨识该使用者的身份。
13.如权利要求12所述的辨识***,其中,该移动轨迹包括连续移动的多个移动向量。
14.如权利要求13所述的辨识***,其中,该每一移动向量包括一距离信息与一角度信息。
15.如权利要求12所述的辨识***,其中,还包括:
一处理单元,适于分别接收每一使用者预先于该轨迹侦测模块上所产生的该移动轨迹并对应地产生每一使用者的一移动向量信息。
16.如权利要求15所述的辨识***,其中,每一使用者所对应产生的该移动轨迹包括连续移动的多个移动向量。
17.如权利要求16所述的辨识***,其中,每一使用者所对应产生的每一移动向量包括一距离信息与一角度信息。
18.如权利要求17所述的辨识***,其中,该处理单元适于将该些距离信息与该些角度信息进行统计分类,以形成每一使用者的该移动向量信息。
19.如权利要求15所述的辨识***,其中,该处理单元包括一支持向量机分类器、一主成分分析分类器或一神经网络分类器。
20.如权利要求12所述的辨识***,其中,该移动轨迹系为该使用者的手部移动轨迹。
21.如权利要求12所述的辨识***,其中,该轨迹侦测模块包括一触控面板。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610351270.6A CN106055948B (zh) | 2012-03-23 | 2012-03-23 | 使用者辨识***及辨识使用者的方法 |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210079194.XA CN103324275B (zh) | 2012-03-23 | 2012-03-23 | 使用者辨识***及辨识使用者的方法 |
CN201610351270.6A CN106055948B (zh) | 2012-03-23 | 2012-03-23 | 使用者辨识***及辨识使用者的方法 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210079194.XA Division CN103324275B (zh) | 2012-03-23 | 2012-03-23 | 使用者辨识***及辨识使用者的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106055948A CN106055948A (zh) | 2016-10-26 |
CN106055948B true CN106055948B (zh) | 2019-11-08 |
Family
ID=49193076
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610351270.6A Active CN106055948B (zh) | 2012-03-23 | 2012-03-23 | 使用者辨识***及辨识使用者的方法 |
CN201210079194.XA Active CN103324275B (zh) | 2012-03-23 | 2012-03-23 | 使用者辨识***及辨识使用者的方法 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210079194.XA Active CN103324275B (zh) | 2012-03-23 | 2012-03-23 | 使用者辨识***及辨识使用者的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (2) | CN106055948B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104897181B (zh) * | 2014-03-03 | 2017-07-07 | 原相科技股份有限公司 | 光学编码器及其运作方法 |
TWI529563B (zh) * | 2014-05-28 | 2016-04-11 | 培新科技股份有限公司 | 移動軌跡擷取裝置及其移動軌跡擷取模組 |
CN112270260A (zh) * | 2017-03-06 | 2021-01-26 | 苏州佳世达光电有限公司 | 一种辨识方法以及电子设备 |
CN109063572A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-12-21 | 南京信息工程大学 | 一种基于多尺度和多卷积层特征融合的指纹活性检测方法 |
CN109255318A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-22 | 南京信息工程大学 | 基于多尺度和多卷积层特征融合的指纹活性检测方法 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1402190A (zh) * | 2001-08-03 | 2003-03-12 | 日本电气株式会社 | 用户认证方法和用户认证装置 |
TW200537382A (en) * | 2004-05-06 | 2005-11-16 | Sentelic Corp | Touch-type character input method and control module thereof |
CN101196794A (zh) * | 2006-12-05 | 2008-06-11 | 三星电子株式会社 | 滚动方法和设备 |
CN101295218A (zh) * | 2007-04-25 | 2008-10-29 | 洪丽民 | 电子设备的控制装置及其方法 |
CN101365193A (zh) * | 2007-08-09 | 2009-02-11 | 财团法人Seoul大学校产学协力财团 | 用于基于用户行为模式执行用户认证的***和方法 |
CN101916166A (zh) * | 2010-08-19 | 2010-12-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 应用程序的启动方法和移动终端 |
CN102033648A (zh) * | 2009-10-02 | 2011-04-27 | 索尼公司 | 信息处理设备、信息处理方法以及信息处理程序 |
CN102073870A (zh) * | 2011-01-10 | 2011-05-25 | 杭州电子科技大学 | 一种触摸屏汉字笔迹识别方法 |
CN102117117A (zh) * | 2010-01-06 | 2011-07-06 | 致伸科技股份有限公司 | 利用图像提取装置辨识使用者姿势进行控制的***及方法 |
CN102141880A (zh) * | 2010-11-29 | 2011-08-03 | 华为终端有限公司 | 移动终端的解锁方法及移动终端 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090008161A1 (en) * | 2007-07-04 | 2009-01-08 | Jones Christopher W | Capacitive sensor array and gesture recognition |
CN101482996A (zh) * | 2008-11-28 | 2009-07-15 | 上海凌锐信息技术有限公司 | 一种金融终端、金融***及金融***的实现方法 |
CN101893960B (zh) * | 2010-06-28 | 2011-12-21 | 北京捷通华声语音技术有限公司 | 一种基于方向向量的文字识别方法和识别装置 |
-
2012
- 2012-03-23 CN CN201610351270.6A patent/CN106055948B/zh active Active
- 2012-03-23 CN CN201210079194.XA patent/CN103324275B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1402190A (zh) * | 2001-08-03 | 2003-03-12 | 日本电气株式会社 | 用户认证方法和用户认证装置 |
TW200537382A (en) * | 2004-05-06 | 2005-11-16 | Sentelic Corp | Touch-type character input method and control module thereof |
CN101196794A (zh) * | 2006-12-05 | 2008-06-11 | 三星电子株式会社 | 滚动方法和设备 |
CN101295218A (zh) * | 2007-04-25 | 2008-10-29 | 洪丽民 | 电子设备的控制装置及其方法 |
CN101365193A (zh) * | 2007-08-09 | 2009-02-11 | 财团法人Seoul大学校产学协力财团 | 用于基于用户行为模式执行用户认证的***和方法 |
CN102033648A (zh) * | 2009-10-02 | 2011-04-27 | 索尼公司 | 信息处理设备、信息处理方法以及信息处理程序 |
CN102117117A (zh) * | 2010-01-06 | 2011-07-06 | 致伸科技股份有限公司 | 利用图像提取装置辨识使用者姿势进行控制的***及方法 |
CN101916166A (zh) * | 2010-08-19 | 2010-12-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 应用程序的启动方法和移动终端 |
CN102141880A (zh) * | 2010-11-29 | 2011-08-03 | 华为终端有限公司 | 移动终端的解锁方法及移动终端 |
CN102073870A (zh) * | 2011-01-10 | 2011-05-25 | 杭州电子科技大学 | 一种触摸屏汉字笔迹识别方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103324275B (zh) | 2016-12-14 |
CN106055948A (zh) | 2016-10-26 |
CN103324275A (zh) | 2013-09-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Fathy et al. | Face-based active authentication on mobile devices | |
CN206893000U (zh) | 多功能自动售货*** | |
US7742626B2 (en) | Biometrics system and biometrics method | |
CN106055948B (zh) | 使用者辨识***及辨识使用者的方法 | |
US10832042B2 (en) | User identification system and method for identifying user | |
CN106781014A (zh) | 自动售货机及其运行方法 | |
US20130279756A1 (en) | Computer vision based hand identification | |
JP2007034352A (ja) | 生体認証装置の委任事項変更方法、生体認証方法及び生体認証装置 | |
CN111222870A (zh) | 结算方法、装置和*** | |
CN108256304A (zh) | 电子设备 | |
CN106980527A (zh) | 启动指纹识别的方法、装置以及智能终端 | |
Hooda | ATM security | |
US20220277311A1 (en) | A transaction processing system and a transaction method based on facial recognition | |
KR102616999B1 (ko) | 비전기술을 이용한 자동화 무인 주류 판매 시스템 및 판매 데이터 수집 장치 | |
Derawi et al. | Fusion of gait and fingerprint for user authentication on mobile devices | |
JPH11175643A (ja) | 自動取引装置およびその制御方法 | |
US20150193771A1 (en) | Method and System for parallelizing payment operations | |
TW201941018A (zh) | 指紋辨識模組的控制方法 | |
JP7338387B2 (ja) | 自動機、対応付け方法、および対応付けプログラム | |
JP2019071006A (ja) | 取引装置、システム、方法およびプログラム | |
US20130130623A1 (en) | Portable communication equipment, system and method for communicating between a local terminal and a plurality of portable equipment | |
CN106530523A (zh) | 身份证、影像、指纹验证识别自动取款机 | |
JP5069954B2 (ja) | 生体認証装置 | |
US20110262012A1 (en) | Method and system for determining whether a to-be-identified individual is a registered individual | |
Baraki et al. | Authentication of a user using a combination of hand gesture and online signature |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |