一种基于多模态身份核验的银行业务库门禁控制系统的制作方法

本发明涉及身份识别门禁控制的，尤其涉及一种基于多模态身份核验的银行业务库门禁控制系统。

背景技术：

1、在银行、金库等高安全等级场所的门禁控制系统中，多模态身份核验技术通过融合人脸、指纹、指静脉、虹膜等多种生物特征，以及工牌、密码等辅助认证因子，有效提高了身份认证的准确性和抗攻击性。为适应用户生物特征的缓慢自然变化并提升长期使用体验，部分系统引入了模板自适应更新机制，其常规做法是：当多模态融合决策判定用户身份合法后，利用本次成功采集的生物特征样本，通过加权平均等方式对后台存储的对应模态基准模板进行更新，使模板逐步向当前特征靠拢。

2、然而，现有模板更新策略通常以最终的融合判决结果作为触发更新的唯一条件，这在高安全等级场所的实际运行中，存在一个隐蔽且具有累积性风险的技术缺陷。具体而言，在银行业务库等实际环境中，单一生物特征模态的采集质量常会因低频、非典型因素而出现暂时性或持续性下降，例如指纹采集窗口存在不易察觉的轻微污渍，或员工手部因冬季干裂、消毒液残留导致皮肤状态异常。此时，即使该模态（如指纹）的采集质量极低、难以单独通过认证，但由于其他模态（如人脸识别）置信度极高，多模态融合决策仍会判定用户身份合法。现有技术在此情形下，不加甄别地将此次采集到的低质量甚至错误样本用于更新后台模板，这种由其他模态的强确认所驱动、对目标模态的无审查更新，构成了一种跨模态确认驱动的模板污染链路。

3、虽然单次低质量更新对模板的影响微乎其微，不会立即引发系统异常。但经过数周或数月的持续累积，后台模板因不断吸收低质量样本而发生漂移，其特征分布逐渐偏离用户真实生物特征状态，或向更模糊、更泛化的形态退化。当用户某次以正常状态进行认证时，反而因与被污染模板差异过大而认证失败，合法用户被频繁拒绝，使得高误拒率突增；模板的判别边界因污染而退化、特征独特性下降，可能无意中增加与该用户特征相似的其他人被错误接受的风险，使得安全风险潜在升高，目前，行业内的技术改进主要集中在提升单次采集质量或优化融合算法，但对于这种由多模态系统内在决策逻辑引发的、长周期累积性的模板污染问题。

技术实现思路

1、为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种基于多模态身份核验的银行业务库门禁控制系统，具体方案如下：

2、一种基于多模态身份核验的银行业务库门禁控制系统，包括：

3、集合构建模块、用于针对目标用户的至少一个生物特征模态，预先采集多个初始生物特征样本，构建并存储所述生物特征模态的历史有效特征集；

4、样本获取模块、用于获取所述目标用户当前待认证的当前生物特征样本；

5、共识统计模块、用于将所述当前生物特征样本与所述历史有效特征集中各历史样本进行相似度比对，统计满足预设相似度条件的历史样本数量，作为共识数量；

6、门限确定模块、用于获取所述目标用户的历史认证行为序列，基于所述历史认证行为序列的规律性程度动态确定共识门限，其中规律性程度越低，共识门限越高；

7、判决通过模块、用于在所述共识数量不低于所述共识门限时，判定所述生物特征模态的本次认证通过；

8、集合更新模块、用于仅当所述生物特征模态的本次认证通过，且所述当前生物特征样本的质量指标满足预设入池条件时，才将所述当前生物特征样本加入所述历史有效特征集，否则禁止将其加入。

9、进一步的，集合构建模块中，所述生物特征模态包括以下至少一种：

10、指纹模态、人脸模态、指静脉模态、掌静脉模态、虹膜模态、声纹模态。

11、进一步的，集合构建模块中，构建并存储所述生物特征模态的历史有效特征集，包括：

12、根据所述多个初始生物特征样本的类内相似度分布，确定该生物特征模态的基准共识门限，其中，所述类内相似度分布越集中，所述基准共识门限越低。

13、进一步的，在构建并存储所述历史有效特征集之后，还包括：

14、对所述历史有效特征集中的各历史样本进行聚类，得到多个特征原型，并建立包含特征原型层和簇内成员层的分层特征索引。

15、进一步的，共识统计模块中，将当前生物特征样本与所述历史有效特征集中各历史样本进行相似度比对，统计满足预设相似度条件的历史样本数量，包括：

16、分别计算所述当前生物特征样本与所述历史有效特征集中各历史样本之间的特征距离；

17、将所述特征距离小于预设距离阈值的历史样本判定为满足预设相似度条件，并统计满足所述预设相似度条件的历史样本的个数，作为所述共识数量。

18、进一步的，门限确定模块中，基于所述历史认证行为序列的规律性程度动态确定共识门限，包括：

19、将所述历史认证行为序列中的各次认证结果符号化，形成符号序列；

20、计算所述符号序列的复杂度，以所述复杂度表征所述规律性程度；

21、基于所述复杂度与预设基准复杂度的差异，在所述基准共识门限的基础上调整得到所述共识门限，其中，所述复杂度越高，所述共识门限相对于所述基准共识门限的上调幅度越大。

22、进一步的，集合更新模块中，所述质量指标为复合质量评分，所述复合质量评分由图像质量指标、特征提取置信度以及所述当前生物特征样本与所述历史有效特征集的中心向量的距离异常度中的至少两者加权融合得到。

23、进一步的，在将所述当前生物特征样本加入所述历史有效特征集时，若所述历史有效特征集中的样本数量已达到预设最大容量，则按照最近最少使用策略淘汰其中加入时间最早的历史样本。

24、进一步的，当所述生物特征模态的本次认证未通过或所述当前生物特征样本的质量指标不满足预设入池条件，但所述目标用户通过其他生物特征模态的认证而使门禁开启时，仍禁止将所述当前生物特征样本加入所述历史有效特征集。

25、与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果：

26、1、本发明通过构建历史有效特征集替代传统的单一中心化模板，将身份认证转变为当前样本与多个历史样本之间的共识判别，并设立严格的入池双重门槛，从根本上解决了现有技术中跨模态确认驱动的模板污染问题，具体而言，仅当某个生物特征模态自身认证通过且样本质量达标时，才允许将该样本加入历史有效特征集；即使其他模态的高置信度导致门禁最终开启，低质量或未通过认证的样本也被严格禁止入池，这一机制切断了低质量样本经多模态融合决策的后门进入模板库的链路，从源头杜绝了模板慢性漂移的累积性风险，确保历史有效特征集长期保持纯净，从而在系统长期运行过程中有效避免因模板污染导致的高误拒率突增和安全风险潜在升高的问题，显著提升了门禁系统的长期运行稳定性与安全性。

27、2、本发明通过建立历史有效特征集替代传统的单一中心化模板，并设立严格的双重门槛入池机制，当前生物特征样本必须同时满足本模态认证通过和自身质量达标两个条件，方有资格进入历史有效特征集，当出现指纹质量因皮肤干裂而极低、但人脸识别高分通过致使门禁开启的场景时，该低质量指纹样本因无法通过本模态的共识认证或不满足质量门槛，将被严格禁止加入历史有效特征集，这从机制上彻底切断了因跨模态强确认而将低质量样本混入模板库的污染路径，使历史有效特征集始终保持纯净；

28、由于低质量样本被系统性拦截、无法进入历史有效特征集参与后续的共识比对，集合中留存的始终是用户近期的高质量特征样本，即使系统运行数周或数月，后台历史有效特征集的特征分布也不会因持续吸收低质量样本而发生漂移，始终与用户真实生物特征状态保持一致，这从根本上消除了因模板漂移导致合法用户正常认证时被误拒、高误拒率突增的风险；

29、通过获取用户的历史认证行为序列，基于其规律性程度动态确定共识门限，使系统能够感知认证行为的异常波动。当出现连续认证失败或状态剧烈波动时，规律性程度降低，共识门限自动提高，要求当前样本获得更多历史样本的认可方可通过，这一机制在正常用户偶发状态波动时仅适度调整，而在遭受伪造特征试探性攻击时可显著提升防御等级，实现了安全策略的智能、动态调整，是现有固定门限方法所不具备的额外技术效果；

30、不再依赖单一的、不断被修改的中心模板进行认证比对，而是将认证过程转变为当前样本与历史有效特征集中多个独立历史样本之间的共识投票，只有当足够数量的历史样本共同认可当前样本时，认证方可通过，这种分布式共识机制避免了单一模板被污染后直接导致认证系统失效的风险，多个独立样本的集体判断显著提升了认证结果的可靠性和稳定性。