CN107370769B - 用户认证方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用户认证方法及***，属于身份认证技术领域，其可解决现有的用户登录安全性不高，容易被盗登录的问题。本发明的用户认证方法包括接收用户登录请求；采集用户的人耳图像作为待测人耳图像；根据待测人耳图像建立人耳图像坐标系，提取用户的待测人耳特征r；计算待测人耳特征r与预存的用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr；根据综合相似度ρr确定用户认证结果。

Description

用户认证方法及***
技术领域
本发明属于身份认证技术领域，具体涉及一种用户认证方法及***。
背景技术
在现阶段的工业互联网***中，普遍采用SIM卡认证取代传统用户、密码网站登录、授权认证的方式进行用户认证，以便保护包括公众互联网、工业互联网在内的***访问控制入口安全。
该SIM卡认证方案中，用户请求登录时，需要对应的SIM卡移动终端(手机)确认来进行用户认证。
但是，该方案存在一定弊端，若手机丢失，被懂得使用SIM卡认证方案的人员拾到，则可能会存在这些人使用手机恶意登录工控网站的情况出现，严重影响工业互联网***登录安全。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种可以提升用户登录安全性的用户认证方法。
解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种用户认证方法，包括：
接收用户登录请求；
采集用户的人耳图像作为待测人耳图像；
根据所述待测人耳图像建立人耳图像坐标系，提取用户的待测人耳特征r；
计算所述待测人耳特征r与预存的所述用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr；
根据所述综合相似度ρr确定用户认证结果。
优选的，所述待测人耳特征r包括待测内外耳轮比例、待测耳屏间切际距离、待测耳轮脚到坐标原点的距离、待测三角沟到坐标原点的距离、待测耳垂到坐标原点的距离中的一种或者多种。
优选的，n次采集用户的人耳图像作为待测人耳图像，分别根据每幅所述待测人耳图像建立人耳图像坐标系，并分别从每个人耳图像坐标系中提取用户的待测人耳特征r；
所述计算所述待测人耳特征r与预存的所述用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr具体包括：
特征向量确定阶段，根据所述待测人耳特征r的种类进行一次或者多次所述特征向量确定阶段，每次所述特征向量确定阶段包括：
将获取的所述待测人耳特征r整合成待测特征向量矩阵；
在所述待测特征向量矩阵中选择k个与某一待测人耳特征ri对应的元素形成待测特征向量，其中，k<n；
在预存的注册特征向量矩阵中选择k个与某一注册人耳特征ri'对应的元素形成注册特征向量，其中，所述待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'对应同一人耳特征；
综合相似度ρr确定阶段，其包括：
根据所述待测特征向量与注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定所述待测人耳特征与预存的所述用户的注册人耳特征的综合相似度ρr。
进一步优选的，所述特征向量确定阶段和综合相似度ρr确定阶段之间还包括：
通过哈希映射将所述待测特征向量和所述注册特征向量中的各元素映射成对应整数值。
进一步优选的，当所述待测人耳特征r有多种时，所述综合相似度ρr确定阶段具体包括：
根据所述待测特征向量与对应的注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定所述待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'的单项相似度
Figure BDA0001405736000000021
对不同
Figure BDA0001405736000000031
进行加权计算，得到待测人耳特征与预存的所述用户的注册人耳特征的综合相似度ρr。
优选的，所述采集用户的待测人耳样本信息之前，还包括：
基于手机号码对用户进行登录认证确认。
优选的，所述根据所述待测人耳图像建立人耳图像坐标系具体包括：
以所述待测人耳图像中，耳轮边缘距离人脸最远的边缘点切线的法线与耳轮边缘距离耳垂最远的边缘点切线的法线的交点为原点建立人耳图像坐标系。
解决本发明技术问题所采用的另一技术方案是一种用户认证***，包括：
接收单元，用于接收用户登录请求；
采集单元，用于采集用户的人耳图像作为待测人耳图像；
提取单元，用于根据所述待测人耳图像建立人耳图像坐标系，提取用户的待测人耳特征r；
计算单元，用于计算所述待测人耳特征r与预存的所述用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr；
判断单元，用于根据所述综合相似度ρr确定用户认证结果。
优选的，所述用户认证***还包括：确认单元，用于基于手机号码对用户进行登录认证确认。
优选的，所述计算单元包括：
特征向量确定模块，根据所述待测人耳特征r的种类进行一次或者多次特征向量确定，所述特征向量确定模块具体用于将获取的所述待测人耳特征r整合成待测特征向量矩阵；
在所述待测特征向量矩阵中选择k个与某一待测人耳特征ri对应的元素形成待测特征向量，其中，k<n；
在预存的注册特征向量矩阵中选择k个与某一注册人耳特征ri'对应的元素形成注册特征向量，其中，所述待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'对应同一人耳特征；
综合相似度ρr确定模块，用于根据所述待测特征向量与注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定所述待测人耳特征与预存的所述用户的注册人耳特征的综合相似度ρr。
本发明的用户认证***，该***在用户登录时除了采集用户的人耳图像作为待测人耳图像，通过对该待测人耳图像与***中预存的对应的注册人耳图像进行分析，确定综合相似度，从而确定用户认证结果。该用户认证***利用人耳特征的唯一性、稳定性可以提升用户登录的安全性。
附图说明
图1为本发明的实施例1的用户认证方法的流程图；
图2为本发明的实施例2的用户认证方法的流程图；
图3为本发明的实施例2的用户认证方法中采集的的注册人耳图像；
图4为本发明的实施例2的用户认证方法中采集的猜测人耳图像；
图5为本发明的实施例3的用户认证***的框图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
实施例1：
如图1所示，本实施例提供一种用户认证方法，用于在用户登录网站等需要进行用户身份识别情况中，对用户进行有效的身份认证。
本实施例中，该用户认证方法通过采集用户的人耳图像对用户进行身份验证，由于人耳具有丰富而稳定的结构，同时其近似刚体，不易受表情和年龄变化影响，故人耳识别具有广泛的应用前景。
该用户认证方法包括：
S11、接收用户登录请求。
S12、采集用户的人耳图像作为待测人耳图像。
S13、根据待测人耳图像建立人耳图像坐标系，提取用户的待测人耳特征r。
S14、计算待测人耳特征r与预存的用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr。
S15、根据综合相似度ρr确定用户认证结果。
本实施例提供一种用户认证方法，该方法在用户登录时采集用户的人耳图像作为待测人耳图像进行分析认证，通过对该待测人耳图像与***中预存的对应的注册人耳图像进行分析，确定综合相似度，从而确定用户认证结果。该用户认证方法利用人耳特征的唯一性、稳定性确保用户登录的安全性。
实施例2：
如图2至4所示，本实施例提供一种用户认证方法，在用户登录网站等需要进行用户身份识别时，可对用户进行有效的身份认证。
本实施例中，以用户登录网站为例进行说明，该用户认证方法是基于以下背景实现的。
用户向网站提出注册请求，并录入自身人耳图像作为注册样本(注册人耳图像)；***根据该注册样本获取并存储该用户的注册人耳特征r'(用户注册时的人耳特征)。
其中，用户在进行注册时，具体可以通过在该网站页面点击注册，输入用户名(例如自行设计的用户名、注册手机号码、邮箱等)以进行注册申请。优选的，用户通过手机号码(SIM卡)认证注册。
***在收到用户的注册申请以后，会提示用户录入人耳图像作为注册人耳图像进一步进行注册。具体的，***可以通过摄像头、照相机等人耳图像采集器获取用户的注册人耳图像。
优选的，利用人耳图像采集器多次对同一用户采集注册人耳图像，从而提高对用户身份识别的精准度。
***在获取用户的注册人耳图像以后，对该注册人耳图像进行图像分析，通过建立人耳图像坐标系获取用户的注册人耳特征r'。
优选的，如图3所示，可以注册人耳图像中，耳轮边缘距离人脸最远的边缘点切线的法线与耳轮边缘距离耳垂最远的边缘点切线的法线的焦点为原点建立人耳图像坐标系。具体可以图3中的水平方向为x轴，以竖直方向为y轴确定用户的注册人耳特征r'。
其中，注册人耳特征r'优选包括注册内外耳轮比例、注册耳屏间切际距离、注册耳轮脚到坐标原点的距离、注册三角沟到坐标原点的距离、注册耳垂到坐标原点的距离中的一中或者多种。
具体的，注册人耳特征r'包括注册第一内外耳轮比例r1'、注册第二内外耳轮比例r2'、注册第三内外耳轮比例r3'、注册第四内外耳轮比例r4'、注册耳屏间切际距离r5'、注册耳轮脚到坐标原点的距离r6'、注册三角沟到坐标原点的距离r7'、注册耳垂到坐标原点的距离r8'中的一个或者多个。
其中，如图3所示，注册第一内外耳轮比例r1'、注册第二内外耳轮比例r2'、注册第三内外耳轮比例r3'、注册第四内外耳轮比例r4'分别为注册人耳图像中外耳轮上分布的b1’、b2’、b3’、b4’四点到原点O的距离值与内耳轮上分布的a1’、a2’、a3’、a4’四点到原点O的距离值的比值，也即，
Figure BDA0001405736000000061
其中，分别通过a1’与b1’、a2’与b2’、a3’与b3’以及a4’与b4’的连线la1'b1'、la2'b2'、la3'b3'以及la4'b4'皆通过原点O，且这四条连线中，la1'b1'在y轴上，la2'b2'、la3'b3'以及la4'b4'沿朝向耳后的方向(图3中的逆时针方向)与la1'b1'的夹角分别为45°、90°、120°。耳屏间切际距离r5'为耳屏与对耳屏之间的最短距离，即r5'＝d(d',f')。耳轮脚到坐标原点的距离r6'＝d(e',o)。三角沟到坐标原点的距离r7'＝d(g',o)。耳垂到坐标原点的距离r8'＝d(c',o)，c'为耳垂上距离x轴最远的点。
以注册人耳特征r'包括r1'至r8'为例，将多次(n次)采集获取到的不同注册人耳特征ri'，i＝1,2,3,…8,整合得到注册特征向量矩阵R'，
Figure BDA0001405736000000071
下面对本实施例中的用户认证方法进行详细介绍。具体的，如图2所示，该用户认证方法包括：
S21、用户向网站提出登录请求。
具体可以是，用户在该网站页面点击登录，并输入用户名(例如注册手机号码、邮箱等)进行登录。
优选的，用户的提出登录请求时，可以选择手机号码认证登录(SIM卡认证登录)，并输入手机号码作为唯一身份认证标识进行登录。
S22、***接收并确认用户登录请求。
***接收用户的登录请求，并根据用户输入的用户名确认用户请求登录的账户信息，例如根据用户输入的用户名调用该用户名对应的注册人耳特征信息。
优选的，***基于手机号码对用户进行登录认证确认。
具体的，***在接收用户登录请求后，发送身份验证请求至用户输入的手机号码对应的移动终端中的应用中，应用根据该身份验证请求调用终端UI手机弹窗，弹出“是否登录某网站”等类似话语的窗口，让用户确认登录请求。之后应用将用户确认登录请求的信息发送给***，完成登录认证确认。
S23、***采集用户的人耳图像作为待测人耳图像。
完成上述步骤后，***采集用户的人耳图像作为待测人耳图像以进行人耳识别。
具体的，该步骤与本实施例中背景中用户的注册人耳图像步骤相同，在此不再赘述。
优选的，为了提高用户识别的精确度，本实施例中，会多次(n次)采集用户的人耳图像作为待测人耳图像。
S24、根据待测人耳图像建立人耳图像坐标系，提取用户的待测人耳特征r。
与本实施例中背景中获取用户的注册人耳特征r'类似的，本步骤中，也是对待测人耳图像进行图像分析，通过建立人耳图像坐标系获取用户的待测人耳特征r。
优选的，如图4所示，可以待测人耳图像中，耳轮边缘距离人脸最远的边缘点切线的法线与耳轮边缘距离耳垂最远的边缘点切线的法线的交点为原点建立人耳图像坐标系。具体可以图4中的水平方向为x轴，以竖直方向为y轴确定用户的待测人耳特征r。
优选的，待测人耳特征r包括待测内外耳轮比例、待测耳屏间切际距离、待测耳轮脚到坐标原点的距离、待测三角沟到坐标原点的距离、待测耳垂到坐标原点的距离中的一个或者多个。
具体的，待测人耳特征r包括待测第一内外耳轮比例r1、待测第二内外耳轮比例r2、待测第三内外耳轮比例r3、待测第四内外耳轮比例r4、待测耳屏间切际距离r5、待测耳轮脚到坐标原点的距离r6、待测三角沟到坐标原点的距离r7、待测耳垂到坐标原点的距离r8中的一个或者多个。
其中，如图4所示，待测第一内外耳轮比例r1、待测第二内外耳轮比例r2、待测第三内外耳轮比例r3、待测第四内外耳轮比例r4，分别为待测人耳图像中外耳轮上分布的b1、b2、b3、b4四点到原点O的距离值与内耳轮上分布的a1、a2、a3、a4四点到原点O的距离值的比值，也即，
Figure BDA0001405736000000091
其中，分别通过a1与b1、a2与b2、a3与b3以及a4与b4的连线la1b1、la2b2、la3b3以及la4b4皆通过原点O，且这四条连线中，la1b1在y轴上，la2b2、la3b3以及la4b4沿朝向耳后的方向(图4中的逆时针方向)与la1b1的夹角分别为45°、90°、120°。耳屏间切际距离r5为耳屏d与对耳屏f之间的距离，即r5＝d(d,f)。耳轮脚到坐标原点的距离r6＝d(e,o)。三角沟到坐标原点的距离r7＝d(g,o)。耳垂到坐标原点的距离r8＝d(c,o)，c为耳垂上距离x轴最远的点。
S25、计算待测人耳特征r与预存的该用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr。
其中，预存的该用户的注册人耳特征r'指***中存储的与用户输入的用户名(例如手机号码)对应的注册人耳特征r'。
通过计算用户在登录时提供的待测人耳特征r与***中预存的注册人耳特征r'的相似度，可以判断该用户名是否被盗登录。
优选的，本步骤包括特征向量确定阶段和综合相似度ρr确定阶段两个阶段。根据待测人耳特征r的种类进行一次或者多次特征向量确定阶段。
每次特征向量确定阶段包括：S251、将获取的待测人耳特征r整合成待测特征向量矩阵R。
具体的，以n次采集用户的人耳图像作为待测人耳图像，待测人耳特征r包括r1至r8为例，
则待测特征向量矩阵
Figure BDA0001405736000000092
可以理解的是，在一次用户认证方法中，当待测人耳特征r有多种，需要进行多次特征向量确定阶段时，可只进行一次S251。
S252、在待测特征向量矩阵R中选择k个与某一待测人耳特征ri对应的元素形成待测特征向量，其中，k<n。
具体的，例如，在待测特征向量矩阵R中与待测人耳特征r1对应的n个元素中，选择k个数值最小的元素形成待测特征向量R1j＝|r11,r12,r13,r14,...,r1k-1,r1k|，这样可以降低计算复杂度。
S253、在预存的注册特征向量矩阵中选择k个与某一注册人耳特征ri'对应的元素形成注册特征向量，其中，待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'对应同一人耳特征。
具体的，例如，在预存的注册特征向量矩阵R'中与待测人耳特征r1'对应的多个元素中，选择k个数值最小的元素形成注册特征向量R1j'＝|r11',r12',r13',r14',...,r1k-1',r1k'|。其中，r1与r1'对应同一人耳特征(第一内外耳轮比例)。
优选的，S254、通过哈希映射将待测特征向量和注册特征向量中的各元素映射成对应整数值。
哈希函数具备较好的平均性，故本实施例中优选通过哈希映射能够把不同元素映射成整数，以便于数据处理。
具体的，例如对待测特征向量R1j和注册特征向量R1j'进行哈希映射，得到待测特征哈希向量HR1j＝|Hr11,Hr12,Hr13,Hr14,...,Hr1k-1,Hr1k|和注册特征向量HR1j'＝|Hr11',Hr12',Hr13',Hr14',...,Hr1k-1',Hr1k'|。其中，待测特征哈希向量HR1j和注册特征向量HR1j'中的各元素分别为与待测特征向量R1j和注册特征向量R1j'对中各元素对应的整数。
综合相似度ρr确定阶段包括S255、根据待测特征向量与注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定待测人耳特征与预存的用户的注册人耳特征的综合相似度ρr。
对待测特征向量与注册特征向量求交集和并集，计算交集中元素个数与并集中元素个数的比值可确定该待测特征向量与注册特征向量的相似度，也即待测特征向量所对应的待测人耳特征与注册样本的相似度。
优选的，当待测人耳特征r有多种(例如8种)时，综合相似度ρr确定阶段具体为：根据待测特征向量与对应的注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'的单项相似度
Figure BDA0001405736000000101
对不同
Figure BDA0001405736000000102
进行加权计算，得到待测人耳特征与预存的用户的注册人耳特征的综合相似度ρr。
以计算待测人耳特征r1与待测人耳特征r1'的单项相似度ρr1为例，则
Figure BDA0001405736000000111
可以理解的是，ρr1的取值范围在0到1之间，越接近1，则说明用户提供的待测人耳图像中的第一内外耳轮比例与***中预存的注册人耳图像中的第一内外耳轮比例越相似。
同理，可以计算出各单项相似度
Figure BDA0001405736000000112
其中，i＝1,2,3…8。
对各
Figure BDA0001405736000000114
进行加权计算，得到待测人耳特征与预存的用户的注册人耳特征的综合相似度ρr，也即用户提供的待测人耳图像与***中预存的注册人耳图像的相似度。
优选的，可以对各
Figure BDA0001405736000000115
进行加权平均计算，也即
Figure BDA0001405736000000113
S26、根据综合相似度ρr确定用户认证结果。
通过判断综合相似度ρr的数值大小可以确定用户提供的待测人耳图像与***中预存的注册人耳图像的相似度，从而确定用户认证结果。
可以理解的是，综合相似度ρr的取值范围在0到1之间，越接近1，则说明用户提供的待测人耳图像与***中预存的注册人耳图像越相似，也即是用户本人登录的可能性越高。
故本实施例中，可以设置一定阈值(例如0.8)与综合相似度ρr进行比较，当综合相似度ρr大于该阈值，则认证结果为真，否则为假。
S27、***根据用户认证结果向网站发出登录指令。
根据前述步骤得到的用户认证结果，若认证结果为真，则***向网站发出允许该用户登录的登录指令，用户登录成功，否则向网站发出不允许该用户的登录指令，用户登录失败。
可以理解的是，用户登录失败以后，可以再次网站发出登录请求，重新进行登录验证。
本实施例提供一种用户认证方法，该方法在用户登录时除了采用SIM卡进行登录认证以外，还采集用户的人耳图像作为待测人耳图像，通过对该待测人耳图像与***中预存的对应的注册人耳图像进行分析，确定综合相似度，从而确定用户认证结果。该用户认证方法利用人耳特征的唯一性、稳定性可以在SIM卡认证的基础上进一步提升用户登录的安全性。
实施例3：
如图5所示，本实施例提供一种用户认证***，包括接收单元、采集单元、提取单元、计算单元、判断单元。
其中，接收单元接收用户登录请求。
采集单元采集用户的人耳图像作为待测人耳图像。
提取单元根据待测人耳图像建立人耳图像坐标系，提取用户的待测人耳特征r。
计算单元计算待测人耳特征r与预存的用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr。
优选的，计算单元包括特征向量确定模块和综合相似度ρr确定模块。
其中，特征向量确定模块根据待测人耳特征r的种类进行一次或者多次特征向量确定，其具体用于将获取的待测人耳特征r整合成待测特征向量矩阵；在待测特征向量矩阵中选择k个与某一待测人耳特征ri对应的元素形成待测特征向量，其中，k<n；在预存的注册特征向量矩阵中选择k个与某一注册人耳特征ri'对应的元素形成注册特征向量，其中，待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'对应同一人耳特征。
综合相似度ρr确定模块根据待测特征向量与注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定待测人耳特征与预存的用户的注册人耳特征的综合相似度ρr。
判断单元根据综合相似度ρr确定用户认证结果。
优选的，该用户认证***还包括确认单元，用于基于手机号码对用户进行登录认证确认。
本实施例提供一种用户认证***，该***在用户登录时除了采用SIM卡进行登录认证以外，还采集用户的人耳图像作为待测人耳图像，通过对该待测人耳图像与***中预存的对应的注册人耳图像进行分析，确定综合相似度，从而确定用户认证结果。该用户认证***利用人耳特征的唯一性、稳定性可以在SIM卡认证的基础上进一步提升用户登录的安全性。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种用户认证方法，其特征在于，包括：
接收用户登录请求；
采集用户的人耳图像作为待测人耳图像；
根据所述待测人耳图像建立人耳图像坐标系，提取用户的待测人耳特征r；
计算所述待测人耳特征r与预存的所述用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr；
根据所述综合相似度ρr确定用户认证结果；所述待测人耳特征r包括待测内外耳轮比例、待测耳屏间切际距离、待测耳轮脚到坐标原点的距离、待测三角沟到坐标原点的距离、待测耳垂到坐标原点的距离中的一种或者多种；
n次采集用户的人耳图像作为待测人耳图像，分别根据每幅所述待测人耳图像建立人耳图像坐标系，并分别从每个人耳图像坐标系中提取用户的待测人耳特征r；
所述计算所述待测人耳特征r与预存的所述用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr具体包括：
特征向量确定阶段，本阶段根据所述待测人耳特征r的种类进行一次或者多次，每次所述特征向量确定阶段包括：
将获取的所述待测人耳特征r整合成待测特征向量矩阵；
在所述待测特征向量矩阵中选择k个与某一待测人耳特征ri对应的元素形成待测特征向量，其中，k<n；
在预存的注册特征向量矩阵中选择k个与某一注册人耳特征ri'对应的元素形成注册特征向量，其中，所述待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'对应同一人耳特征；
综合相似度ρr确定阶段，其包括：
根据所述待测特征向量与注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定所述待测人耳特征与预存的所述用户的注册人耳特征的综合相似度ρr；
所述特征向量确定阶段和综合相似度ρr确定阶段之间还包括：
通过哈希映射将所述待测特征向量和所述注册特征向量中的各元素映射成对应整数值。
2.根据权利要求1所述的用户认证方法，其特征在于，
当所述待测人耳特征r有多种时，所述综合相似度ρr确定阶段具体包括：
根据所述待测特征向量与对应的注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定所述待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'的单项相似度ρri；
对不同ρri进行加权计算，得到待测人耳特征与预存的所述用户的注册人耳特征的综合相似度ρr。
3.根据权利要求1所述的用户认证方法，其特征在于，所述采集用户的待测人耳样本信息之前，还包括：
基于手机号码对用户进行登录认证确认。
4.根据权利要求1所述的用户认证方法，其特征在于，所述根据所述待测人耳图像建立人耳图像坐标系具体包括：
以所述待测人耳图像中，耳轮边缘距离人脸最远的边缘点切线的法线与耳轮边缘距离耳垂最远的边缘点切线的法线的交点为原点建立人耳图像坐标系。
5.一种用户认证***，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收用户登录请求；
采集单元，用于采集用户的人耳图像作为待测人耳图像；
提取单元，用于根据所述待测人耳图像建立人耳图像坐标系，提取用户的待测人耳特征r；
计算单元，用于计算所述待测人耳特征r与预存的所述用户的注册人耳特征r'的综合相似度ρr；
判断单元，用于根据所述综合相似度ρr确定用户认证结果；
所述计算单元包括：
特征向量确定模块，根据所述待测人耳特征r的种类进行一次或者多次特征向量确定，所述特征向量确定模块具体用于将获取的所述待测人耳特征r整合成待测特征向量矩阵；
在所述待测特征向量矩阵中选择k个与某一待测人耳特征ri对应的元素形成待测特征向量，其中，k<n；
在预存的注册特征向量矩阵中选择k个与某一注册人耳特征ri'对应的元素形成注册特征向量，其中，所述待测人耳特征ri与注册人耳特征ri'对应同一人耳特征；
综合相似度ρr确定模块，用于根据所述待测特征向量与注册特征向量的交集和并集中的元素个数确定所述待测人耳特征与预存的所述用户的注册人耳特征的综合相似度ρr；
所述特征向量确定模块还用于，通过哈希映射将所述待测特征向量和所述注册特征向量中的各元素映射成对应整数值。
6.根据权利要求5所述的用户认证***，其特征在于，还包括：
确认单元，用于基于手机号码对用户进行登录认证确认。
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