一种身份认证方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种身份认证方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.随着当前经济的快速发展，脸部识别技术已被广泛应用到各种对准确性要求非常高的业务场景中，如常见的线上支付、小区或公司门禁系统等。这些场景都要求身份识别过程不能出错，否则会造成严重后果。
3.目前，为了保证脸部识别的准确性，在脸部识别的过程中，一般是将脸部特征与数据库中全部用户的脸部特征进行比对，得到身份识别的结果。采用这种方案，由于脸部特征库通常数据量较大，相应的，在特征检索和比对的过程需要消耗的时间也会更长，比对速度慢，影响身份认证的效率。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种身份认证方法、装置、电子设备和存储介质，可以对于仅通过脸部识别无法准确认证身份的用户，在保证身份认证准确性的基础上，加速特征检索和对比的过程，提高身份认证的效率。
5.本发明实施例提供一种身份认证方法，包括：
6.获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，所述相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个所述脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个所述脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值；
7.对所述目标脸部特征与所述相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较；
8.若所述目标脸部特征与至少一个所述相似对象脸部特征之间的相似度大于所述第一脸部相似阈值，获取所述待认证对象的目标部位生物特征；
9.将所述待认证对象的目标部位生物特征与所述相似对象脸部特征库中各所述相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较；
10.基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对所述待认证对象进行身份认证。
11.相应的，本发明实施例提供一种身份认证装置，包括：
12.脸部特征获取单元，用于获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，所述相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个所述脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个所述脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值；
13.特征比较单元，用于对所述目标脸部特征与所述相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较；
14.生物特征获取单元，用于若所述目标脸部特征与至少一个所述相似对象脸部特征之间的相似度大于所述第一脸部相似阈值，获取所述待认证对象的目标部位生物特征；
15.生物特征比较单元，用于将所述待认证对象的目标部位生物特征与所述相似对象脸部特征库中各所述相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较；
16.身份认证单元，用于基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对所述待认证对象进行身份认证。
17.可选的，所述身份认证装置还包括：
18.全局特征比较单元，用于若所述目标脸部特征与各所述相似对象脸部特征之间的相似度不大于所述第一脸部相似阈值，将所述目标脸部特征与全局脸部特征库中的全局脸部特征进行脸部相似度比较，所述全局脸部特征库包括多个全局对象的全局脸部特征；
19.第二身份认证单元，用于基于脸部相似度比较的结果，对所述待认证对象进行身份认证。
20.可选的，所述第二身份认证单元，用于若所述目标脸部特征与至少两个所述全局脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值，获取所述待认证对象的目标部位生物特征；
21.基于所述待认证对象的目标部位生物特征以及所述全局脸部特征库中各所述全局对象的目标部位生物特征，进行目标部位生物特征的相似度比较；
22.基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对所述待认证对象进行身份认证。
23.可选的，所述第二身份认证单元，用于从所述全局脸部特征库中各所述全局对象的目标部位生物特征中，确定目标全局对象的目标部位生物特征，所述目标全局对象的全局脸部特征与所述目标脸部特征之间的相似度大于所述第二脸部相似阈值；
24.将所述待认证对象的目标部位生物特征与各所述目标全局对象的目标部位生物特征进行相似度比较。
25.可选的，所述身份认证装置还包括：
26.全局对象身份认证单元，用于若所述目标脸部特征与所述全局脸部特征库中目标数量的所述全局脸部特征之间的相似度大于所述第二脸部相似阈值，基于所述目标数量的全局脸部特征对应的全局对象信息，对所述待认证对象进行身份认证。
27.可选的，所述全局特征比较单元之前，还包括：
28.样本特征比较单元，用于获取样本脸部特征库，所述样本脸部特征库中的样本对象至少进行过一次身份认证；
29.将所述目标脸部特征与样本脸部特征库中的样本脸部特征进行脸部相似度比较；
30.若所述目标脸部特征与各所述样本脸部特征之间的相似度不大于预设的第三脸部相似阈值，执行所述将所述目标脸部特征与全局脸部特征库中的全局脸部特征进行脸部相似度比较的步骤。
31.可选的，所述样本特征比较单元，还包括：若所述目标脸部特征与预设数量的样本脸部特征之间的相似度大于预设的第三脸部相似阈值，基于所述预设数量的样本脸部特征对应的样本对象信息，对所述待认证对象进行身份认证。
32.可选的，所述样本脸部特征库包括第一访问队列，所述第一访问队列可存储的样本脸部特征的数量一定，所述第二身份认证单元之后还包括第一特征存储单元，用于将所
述待认证对象的目标对象标识与所述待认证对象的目标脸部特征对应加入所述第一访问队列，删除所述第一访问队列中存储时间最长的样本对象的对象标识以及对应的样本脸部特征。
33.可选的，所述第一特征存储单元之前还包括第二特征存储单元，用于若所述第一访问队列中存在与所述目标对象标识相同的对象标识，将所述目标对象标识与所述待认证对象的脸部特征对应加入所述第二访问队列，从所述第一访问队列中删除所述目标对象标识及对应的所述目标脸部特征；
34.若所述第二访问队列中存在与所述目标对象标识相同的对象标识，将所述目标对象标识移动到所述第二访问队列的队首。
35.可选的，所述相似对象脸部特征库与认证业务对应，所述脸部特征获取单元之前还包括特征库确定单元，用于获取身份认证请求，所述身份认证请求包括认证业务信息，所述认证业务信息指示认证业务；
36.基于所述认证业务信息，确定所述认证业务对应的相似对象脸部特征库。
37.可选的，本发明实施例提供的身份认证装置还包括注册单元，用于获取注册对象的注册脸部特征，将所述注册脸部特征与所述全局脸部特征库中的各所述全局脸部特征进行相似度比较；
38.若存在至少一个所述全局脸部特征与所述注册脸部特征的相似度大于所述第一脸部相似阈值，将所述至少一个全局脸部特征和所述注册脸部特征加入所述相似对象脸部特征库中。
39.可选的，所述脸部特征获取单元之前还包括标识获取单元，用于获取待认证对象的相似标识，所述相似标识指示所述待认证对象是否为相似对象；
40.当所述相似标识指示所述待认证对象为相似对象时，不执行所述获取待认证对象的目标脸部特征的步骤，执行所述获取所述待认证对象的目标部位生物特征的步骤。
41.相应的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序，以执行本发明实施例所提供的任一种身份认证方法中的步骤。
42.此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种身份认证方法中的步骤。
43.采用本发明实施例的方案，可以获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，该相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个该脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个该脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值，对该目标脸部特征与该相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较，若该目标脸部特征与至少一个该相似对象脸部特征之间的相似度大于该第一脸部相似阈值，获取该待认证对象的目标部位生物特征，将该待认证对象的目标部位生物特征与该相似对象脸部特征库中各该相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较，基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对该待认证对象进行身份认证；由于在获取待认证对象的目标脸部特征后，优先检索相似对象脸部特征库，相似对象脸部特征库远远小于存储了全部对象的脸部特征的脸部特征库规模，可以很快判别出待认证
对象是否为相似对象，加速了对属于相似对象的高相似用户的身份识别过程，尽快进入了目标部位生物特征的相似度比较阶段，因此，在保证身份认证准确性的基础上，提高了对待认证对象进行身份认证的效率。
附图说明
44.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
45.图1是本发明实施例提供的身份认证方法的场景示意图；
46.图2是本发明实施例提供的身份认证方法的流程图；
47.图3是本发明实施例提供的身份认证过程中特征检索过程示意图；
48.图4是本发明实施例提供的身份认证方法的另一流程示意图；
49.图5是本发明实施例提供的身份认证系统的架构示意图；
50.图6是本发明实施例提供的第一访问队列和第二访问队列的示意图；
51.图7是本发明实施例提供的身份认证装置的结构示意图；
52.图8是本发明实施例提供的身份认证装置的另一结构示意图；
53.图9是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
54.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.本发明实施例提供一种身份认证方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。具体地，本发明实施例提供适用于身份认证装置的身份认证方法，该身份认证装置可以集成在电子设备中。
56.该电子设备可以为终端等设备，包括但不限于移动终端和固定终端，例如移动终端包括但不限于智能手机、智能手表、平板电脑、笔记本电脑、智能车载等，其中，固定终端包括但不限于台式电脑、智能电视等。
57.该电子设备还可以为服务器等设备，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，但并不局限于此。
58.本发明实施例的身份认证方法，可以由终端实现，也可以由终端和服务器共同实现。
59.下面以终端和服务器共同实现该身份认证方法为例，对该方法进行说明。
60.如图1所示，本发明实施例提供的身份认证系统包括终端10和服务器20等；终端10与服务器20之间通过网络连接，比如，通过有线或无线网络连接等，其中，终端10可以作为
获取待认证对象的目标脸部特征的终端存在。
61.其中，终端10可以为采集待认证对象的目标脸部特征的终端，用于向服务器20发送需要进行相似度比较的脸部特征。
62.服务器20，可以获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值，对目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较。
63.若目标脸部特征与至少一个相似对象脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值，可以触发终端10采集获取待认证对象的目标部位生物特征，向服务器20发送需要进行相似度比较的待认证对象的目标部位生物特征。
64.服务器20可以将待认证对象的目标部位生物特征与相似对象脸部特征库中各相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较，基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对待认证对象进行身份认证。
65.在另一些实施例中，可以由终端实现该身份认证方法，本发明实施例提供的身份认证系统包括终端，终端中存储了相似对象脸部特征库以及相似对象脸部特征库中各相似对象的目标部位生物特征。
66.终端可以获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值，对目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较，若目标脸部特征与至少一个相似对象脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值，获取待认证对象的目标部位生物特征，将待认证对象的目标部位生物特征与相似对象脸部特征库中各相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较，基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对待认证对象进行身份认证。
67.以下分别进行详细说明。需要说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。
68.本发明实施例将从身份认证装置的角度进行描述，该身份认证装置具体可以集成在服务器和/或终端中。
69.如图2所示，本实施例的身份认证方法的具体流程可以如下：
70.201、获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值。
71.其中，待认证对象为进行身份认证的对象，进行身份认证的对象可以为人类也可以为其他动物等，本发明实施例对此不做限定。
72.可以理解的是，每次进行身份认证时的待认证对象可以为一个，也可以为两个或多个，例如，通过脸部特征采集设备可以同时采集多个用户的脸部特征，身份认证装置可以通过多线程并行等方式同时实现对两个或多个用户的身份认证。
73.其中，获取待认证对象的目标脸部特征的过程，一般需要结合人工智能中的计算机视觉技术和机器学习技术以获取用户的脸部特征。
74.计算机视觉技术(computer vision,cv)计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、ocr、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3d技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。
75.例如，步骤“获取待认证对象的脸部特征”具体可以包括：在图像采集设备采集到待认证对象的脸部图像后，可以通过能够提取脸部特征的神经网络或者脸部特征提取模型，对待认证对象的脸部图像进行脸部特征的提取，得到待认证对象的脸部特征。
76.或者，步骤“获取待认证对象的目标脸部特征”具体可以包括：可以采集包含待认证对象脸部的图像，对图像中待认证对象的脸部采用关键点定位方法进行向量表示，将得到的向量作为待认证对象的脸部特征。具体的，关键点定位方法可以包括主动形状模型(active shape models，asm)、深度卷积网络(deep convolutional network，dcnn)、深度对齐网络(deep alignment networks，dan)等方法。
77.或者，步骤“获取待认证对象的脸部特征”具体可以包括：可以采集包含待认证对象脸部的图像，从中获取待认证对象的脸部图像，通过计算机视觉技术中的图像处理技术，对脸部图像进行图像切割，例如将脸部图像分别切割为只包含眼部、只包含唇部、只包含鼻子等脸部特征部位的子图像，再对各子图像进行向量表示，将各子图像对应的向量作为待认证对象的脸部特征。
78.在一些可选的实施例中，为了进一步提升身份认证的效率，对于属于相似对象的对象可以设置某些标识将属于相似对象的对象与其他对象进行区分。当根据标识确定终端上登录的对象属于相似对象时，可以不再进行脸部识别的过程，直接进行目标部位生物特征的比较过程。因此，步骤201之前还可以包括：
79.获取待认证对象的相似标识，相似标识指示待认证对象是否为相似对象；
80.当相似标识指示待认证对象为相似对象时，不执行获取待认证对象的目标脸部特征的步骤，执行获取待认证对象的目标部位生物特征的步骤。
81.其中，相似标识可以包括指示待认证对象为相似对象的标识以及指示待认证对象不是相似对象的标识，例如，相似标识可以包括0和1，如果待认证对象的相似标识为0，则待认证对象为相似对象，等等。
82.202、对目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较。
83.其中，脸部相似度比较的过程应用了脸部识别的技术。脸部识别是基于脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头等图像采集设备采集含有脸部的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪脸部，进而对检测到的脸部进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做面部识别。
84.在脸部识别过程中，通常一张或一组脸部图片通过深度模型提取关键脸部特征后可以被表示为一个高维向量。将一个输入的高维向量(目标特征向量)和特征库(相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和/或全局脸部特征库)中已知的多个特征向量一一进行比较，找到最相似的一个或多个特征向量。常见的计算方式是以余弦距离表征两个向量的距离，这个距离也可以理解为特征相似度。
85.在一些实施例中，可以通过计算目标特征向量与已知的一个或者多个特征向量之间的欧几里得距离、皮尔逊相关系数、余弦相似度等作为目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征之间的脸部相似度。
86.203、若目标脸部特征与至少一个相似对象脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值，获取待认证对象的目标部位生物特征。
87.其中，第一脸部相似阈值可以是技术人员或者身份认证系统的管理人员预先设置的值，例如，第一脸部相似阈值可以是99％或者0.99等数值。
88.可以理解的是，目前脸部识别算法无法做到100％的准确识别，比如在处理高相似人群的身份识别时，例如同卵双胞胎、具有血缘关系的亲人、脸部特征与其他对象之间的脸部特征之间相似度很高的“大众脸”的高相似人群，等等。或者，为了保证健康，越来越多的对象佩戴口罩，虽然已经在技术上研发出了口罩佩戴识别算法，但是由于佩戴口罩遮挡了大部分面部信息，识别准确率相对不戴口罩时会有所下降。
89.但在对身份认证的准确性要求很高的业务场景中，例如刷脸支付、小区或公司门禁系统等，如果身份认证的结果出现错误会给业务用户带来很大的不便。在实际应用过程中，当待认证对象的目标脸部特征与至少一个相似对象脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值时，为了保证身份认证的准确性，可以认为仅通过脸部识别无法确定待认证对象的身份。
90.比如，一对双胞胎a和b，当a作为待认证对象进行身份认证时，会在相似对象脸部特征库中，至少匹配到两个相似对象脸部特征(a和b的脸部特征)，这两个相似对象脸部特征与a的目标脸部特征之间的相似度都大于第一脸部相似阈值，此时无法确定a的身份。
91.因此，对于仅通过脸部识别过程无法进行身份认证的待认证对象，可以结合脸部之外的目标部位生物特征进行身份认证。
92.其中，目标部位生物特征为预设部位的生物特征，例如预设部位可以为眼部、手部、手指部位、手掌部位等等，因此，目标部位生物特征可以为虹膜特征、视网膜特征、手形特征、指纹特征、掌纹特征等等。
93.比如，掌纹识别是一种非接触性的识别方法，身份认证系统的使用对象比较容易接受，且掌纹的采集对采集设备要求不高。相对于要求使用对象输入手机号等隐私信息或选择其他不使用脸部识别的支付方式而言更加友好，大大降低了操作的复杂度，因而更容易被用户所接受。
94.在一些可选的实施例中，步骤“获取待认证对象的目标部位生物特征”可以包括：获取待认证对象的掌纹特征。
95.掌纹的形态由遗传基因控制，即使由于某种原因表皮剥落，新生的掌纹纹线仍保持着原来的结构。每个人的掌纹纹线都不一样，即使是孪生同胞，他们的掌纹也只是比较相似，而不会完全一样，因此可以用来很好地弥补脸部识别所面临的个别对象高度相似问题。
96.204、将待认证对象的目标部位生物特征与相似对象脸部特征库中各相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较。
97.其中，通常一张或一组目标部位的图片在通过深度模型提取关键目标部位生物特征后可以被表示为一个高维向量。将一个输入的高维向量(待认证对象的目标部位生物特征)和特征库(相似对象脸部特征库中各相似对象的目标部位生物特征)中已知的多个特征向量一一进行比较，找到最相似的一个特征向量。
98.在一些示例中，如果在相似对象脸部特征库中并没有匹配到与目标脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值的相似脸部对象脸部特征，可以将目标脸部特征与身份认证系统中所有对象的脸部特征进行相似度比较以确定待认证对象的身份。
99.即，步骤204之前或者本发明实施例提供的身份认证方法还可以包括：
100.若目标脸部特征与各相似对象脸部特征之间的相似度不大于第一脸部相似阈值，将目标脸部特征与全局脸部特征库中的全局脸部特征进行脸部相似度比较，全局脸部特征库包括多个全局对象的全局脸部特征；
101.基于脸部相似度比较的结果，对待认证对象进行身份认证。
102.其中，全局脸部特征库中存储了所有使用过身份认证系统的对象的脸部特征。在实际应用过程中，随着使用身份认证系统的对象越来越多，全局脸部特征库中的全局脸部特征的数量也可以不断增加。
103.可选的，如果某一对象多次使用身份认证系统，可以根据该对象每次进行身份认证时的目标脸部特征，更新全局脸部特征库中该对象对应的全局脸部特征，具体的更新方式可以是用新的目标脸部特征代替全局脸部特征库中该对象现有的全局脸部特征，得到该对象对应的新的全局脸部特征；或者，可以是每次得到新的目标脸部特征后，都将新的目标脸部特征与全局脸部特征库中该对象现有的全局脸部特征进行特征融合，得到该对象对应的新的全局脸部特征，等等。其中，特征融合可以通过卷积网络、加权计算等方式实现。
104.具体的，步骤“基于脸部相似度比较的结果，对待认证对象进行身份认证”，可以包括：
105.若目标脸部特征与至少两个全局脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值，获取待认证对象的目标部位生物特征；
106.基于待认证对象的目标部位生物特征以及全局脸部特征库中各全局对象的目标部位生物特征，进行目标部位生物特征的相似度比较；
107.基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对待认证对象进行身份认证。
108.其中，在进行目标部位生物特征的相似度比较时，可以是将全局脸部特征库中的每个全局对象的目标部位生物特征分别与待认证对象的目标部位生物特征进行相似度的计算。
109.或者，也可以确定出与目标脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值的全局脸部特征对应的全局对象，只获取这些全局对象的目标部位生物特征与待认证对象的目标部位生物特征进行比较即可。也就是说，步骤“基于待认证对象的目标部位生物特征以及全局脸部特征库中各全局对象的目标部位生物特征，进行目标部位生物特征的相似度比较”，可以包括：
110.从全局脸部特征库中各全局对象的目标部位生物特征中，确定目标全局对象的目
标部位生物特征，目标全局对象的全局脸部特征与目标脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值；
111.将待认证对象的目标部位生物特征与各目标全局对象的目标部位生物特征进行相似度比较。
112.其中，第二脸部相似阈值可以是技术人员或者身份认证系统的管理人员预先设置的值，例如，第二脸部相似阈值可以是98％或者0.98等数值。第二脸部相似阈值可以与第一脸部相似阈值相同，也可以与第一脸部相似阈值不同，本发明实施例对此不做限定。
113.其中，目标全局对象为与目标脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值的全局脸部特征对应的全局对象。
114.在一些可选的实施例中，步骤“基于脸部相似度比较的结果，对待认证对象进行身份认证”，可以包括：
115.若目标脸部特征与全局脸部特征库中目标数量的全局脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值，基于目标数量的全局脸部特征对应的全局对象信息，对待认证对象进行身份认证。
116.其中，全局对象信息为全局对象相关的信息，例如全局对象信息可以包括全局对象的对象历史认证时间、历史认证地点等认证行为信息，还可以包括全局对象身份信息，例如全局对象的对象标识、对象账号以及对应的密码等信息。在一些实施例中，全局对象信息可以与全局对象身份信息对应存储，等等。目标数量为技术人员或者身份认证系统的管理人员自行设置的数值，比如目标数量可以为1、2、10等等，本发明对此不做限定。
117.例如，当目标数量为1时，可以直接将这一个全局脸部特征对应的全局对象信息，确定全局对象身份信息作为待认证对象的身份信息，进行身份认证。
118.再例如，当目标数量为2个或者多个时，可以获取这些全局脸部特征对应的全局对象信息，根据全局对象信息中的对象历史认证时间、认证后消费金额、历史认证地点等信息，以及待认证对象的认证时间信息、认证后消费金额、历史认证地点等认证行为信息，得到与待认证对象的认证行为信息相似度最高的全局对象的全局对象信息，根据该全局对象信息，获取全局对象身份信息作为待认证对象的身份信息进行身份认证，等等。
119.或者，可以直接获取与目标脸部特征之间的相似度最高的全局脸部特征对应的全局对象信息，基于全局对象信息对待认证对象进行身份认证，等等。
120.在实际应用过程中，如果脸部特征库中存储的脸部特征最近一段时间内被访问过，那么相对于其他未被访问的脸部特征，这部分被访问过的脸部特征将来被访问的几率也更高。在身份认证场景中，随着时间的推移，身份认证系统中可能会注册大量的对象，往往有些对象属于高频对象，会经常使用该系统进行身份认证等操作，而有些对象则属于低频对象，实际很少访问系统，甚至个别对象可能仅注册使用一次后就不再来使用。
121.因此，在存储脸部特征时可以通过在存储空间中构建最近高频访问用户的脸部特征库，来加速身份识别时对对象的脸部特征进行检索和相似度对比的过程。
122.也就是说，步骤“将目标脸部特征与全局脸部特征库中的全局脸部特征进行脸部相似度比较”之前，还可以包括：
123.获取样本脸部特征库，样本脸部特征库中的样本对象至少进行过一次身份认证；
124.将目标脸部特征与样本脸部特征库中的样本脸部特征进行脸部相似度比较；
125.若目标脸部特征与各样本脸部特征之间的相似度不大于预设的第三脸部相似阈值，执行将目标脸部特征与全局脸部特征库中的全局脸部特征进行脸部相似度比较的步骤。
126.其中，样本对象至少进行过一次身份认证的过程，也就是说，样本对象对应的样本脸部特征是至少被访问过一次的。
127.在实际应用过程中，为了避免样本脸部特征库中的样本脸部特征太多，影响脸部特征检索的速度，可以设置样本脸部特征库中的样本对象是在最近一段时间内进行过身份认证的对象，例如最近24小时、最近一周等等，具体的时间段可以由技术人员自行设定，本发明实施例对此不做限定。
128.在一些可选的示例中，本发明实施例提供的身份认证方法还可以包括：
129.若目标脸部特征与预设数量的样本脸部特征之间的相似度大于预设的第三脸部相似阈值，基于预设数量的样本脸部特征对应的样本对象信息，对待认证对象进行身份认证。
130.其中，第三脸部相似阈值可以是技术人员或者身份认证系统的管理人员预先设置的值，例如，第三脸部相似阈值可以是97％或者0.97等数值。第三脸部相似阈值可以与第一脸部相似阈值和/或第二脸部相似阈值相同，也可以与第一脸部相似阈值和/或第二脸部相似阈值不同，本发明实施例对此不做限定。
131.其中，预设数量为目标数量为技术人员或者身份认证系统的管理人员自行设置的数值，比如目标数量可以为1、2、5等等，预设数量可以与前述的目标数量相同，也可以与前述的目标数量不同，本发明对此不做限定。
132.其中，样本对象信息为样本对象相关的信息，例如样本对象信息可以包括样本对象的对象历史认证时间、历史认证地点等认证行为信息，还可以包括样本对象身份信息，例如样本对象的对象标识、对象账号以及对应的密码等信息。在一些实施例中，样本对象信息可以与样本对象身份信息对应存储，等等。
133.例如，当预设数量为1时，可以直接基于这一个样本脸部特征对应的样本对象信息，确定样本对象身份信息作为待认证对象的身份信息，进行身份认证。
134.再例如，当预设数量为2个或者多个时，可以获取这些样本脸部特征对应的样本对象的信息，根据样本对象的信息中的对象历史认证时间、认证后消费金额、历史认证地点等认证行为信息，以及待认证对象的认证时间信息、认证后消费金额、历史认证地点等认证行为信息，得到与待认证对象的认证行为信息相似度最高的样本对象的样本对象信息，从该样本对象信息中确定样本对象身份信息作为待认证对象的身份信息进行身份认证，等等。
135.或者，可以直接获取与目标脸部特征之间的相似度最高的样本脸部特征对应的样本对象信息，根据样本对象信息确定样本对象身份信息，对待认证对象进行身份认证，等等。
136.在一些可选的实施例中，当预设数量为至少两个时，步骤“基于预设数量的样本脸部特征对应的样本对象信息，对待认证对象进行身份认证”，包括：
137.获取待认证对象的目标部位生物特征，将待认证对象的目标部位生物特征与样本脸部特征库中预设数量的样本对象的目标部位生物特征进行相似度比较；
138.基于目标部位生物特征的相似度比较结果以及预设数量的样本脸部特征对应的
样本对象信息，对待认证对象进行身份认证。
139.其中，预设数量的样本对象的样本脸部特征与目标脸部特征之间的相似度大于第三脸部相似阈值。
140.在实际应用过程中，可以在样本脸部特征库中设置一个队列，队列中存储了最近n个被访问的样本对象的样本脸部特征以及样本对象标识，以保证样本脸部特征库中不会存储太多的样本脸部特征。
141.即，样本脸部特征库包括第一访问队列，第一访问队列可存储的样本脸部特征的数量一定，步骤“基于脸部相似度比较的结果，对待认证对象进行身份认证”之后，本发明实施例提供的身份认证方法还可以包括：
142.将待认证对象的目标对象标识与待认证对象的目标脸部特征对应加入第一访问队列，删除第一访问队列中存储时间最长的样本对象的对象标识以及对应的样本脸部特征。
143.也就是说，当某个对象的脸部特征第一次被访问时，如图3所示，可以将该脸部特征以及该对象的对象标识加入第一访问队列，其中，第一访问队列采用先进先出策略，当队列达到容量上限(可存储的样本脸部特征的数量)后，最久前访问的样本对象的样本脸部特征以及样本对象标识将被从队列中淘汰。
144.进一步地，为了避免样本脸部特征库中真正的高频对象在某个偶然时间被大量仅访问一次的对象取代，样本脸部特征库还可以包括第二访问队列，步骤“将待认证对象的目标对象标识与待认证对象的目标脸部特征对应加入第一访问队列”之前，本发明实施例的身份认证方法还可以包括：
145.若第一访问队列中存在与目标对象标识相同的对象标识，将目标对象标识与待认证对象的脸部特征对应加入第二访问队列，从第一访问队列中删除目标对象标识及对应的目标脸部特征；
146.若第二访问队列中存在与目标对象标识相同的对象标识，将目标对象标识移动到第二访问队列的队首。
147.因此，当第一访问队列中的样本脸部特征再次被访问，即该样本对象最近被访问2次后，该样本对象的样本脸部特征和样本对象标识将被移到第二访问队列中，在第二访问队列中，最近加入样本脸部特征和样本对象标识位于队首，且第二访问队列中再次被访问的数据，也将被移动到队首，保证最近访问频率越高的用户，越不容易从第二访问队列中被淘汰。通过两级访问队列可以提高对象的样本脸部特征命中率，避免高频对象在某个偶然的时间被大量仅访问一次的对象所取代的情况。
148.可以理解的是，第二访问队列中可存储的样本脸部特征的数量也是有限的，因此，当第二访问队列中存储的样本脸部特征的数量达到预设的上限值时，可以删除第二访问队列中位于队尾的样本对象的对象标识以及对应的样本脸部特征。具体的，将目标对象标识与待认证对象的脸部特征对应加入第二访问队列的步骤与删除第二访问队列中位于队尾的样本对象的对象标识以及对应的样本脸部特征的步骤可以通过多线程等方式同时进行，或者，可以先删除第二访问队列中位于队尾的样本对象的对象标识以及对应的样本脸部特征，再将目标对象标识与待认证对象的脸部特征对应加入第二访问队列，本发明对此不做限定。
149.205、基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对待认证对象进行身份认证。
150.具体的，如果终端上已经登录了一个对象的账号，进行身份认证的过程实际上是确定使用该账户的对象与拥有该账户的对象是否一致的过程，因此，可以获取拥有该账户的对象的对象身份信息与使用该账户的对象的对象身份信息进行对比，步骤205可以包括：
151.根据目标部位生物特征的相似度比较结果，获取目标相似对象的对象身份信息，其中，目标相似对象的目标部位生物特征与待认证对象的目标部位生物特征之间的相似度大于预设的生物特征相似阈值；
152.若终端上当前登录了待认证对象的账号，将当前登录账号对应的对象身份信息与目标相似对象的对象身份信息进行对比；
153.当当前登录账号对应的对象身份信息与目标相似对象的对象身份信息一致时，确定待认证对象的身份认证通过。
154.其中，对象身份信息可以包括但不限于对象id、对象昵称和/或对象账户的密码等信息，技术人员可以根据实际应用情况自行设置。
155.在一些可选的示例中，终端上可以未登录任何对象的账号，此时进行身份认证的过程实际上是获取当前在终端上进行身份认证的对象(待认证对象)的对象身份信息，因此，步骤205也可以包括：
156.根据目标部位生物特征的相似度比较结果，获取目标相似对象的对象身份信息，其中，目标相似对象的目标部位生物特征与待认证对象的目标部位生物特征之间的相似度大于预设的生物特征相似阈值；
157.从目标相似对象的对象身份信息中确定待认证对象的对象身份信息。
158.可以理解的是，目标相似对象的数量可以是一个也可以多个，例如可以有多个相似对象的目标部位生物特征与待认证对象的目标部位生物特征之间的相似度大于预设的生物特征相似阈值。
159.或者，技术人员或者身份认证系统的管理人员可以设置一个较低的生物特征相似阈值，从至少一个大于生物特征相似阈值的目标部位生物特征中选择与待认证对象的目标部位生物特征之间的相似度最高的目标部位生物特征对应的相似对象作为目标相似对象。
160.在一些可选的示例的一个示例中，当目标相似对象的数量为至少两个时，可以获取目标相似对象的认证行为信息，根据认证行为中的对象历史认证时间、认证后消费金额和/或历史认证地点等信息，以及本次待认证对象的认证时间、认证后待消费金额、当前认证地点等认证行为信息，得到与待认证对象的认证行为信息相似度最高的目标相似对象的目标相似对象信息，根据该目标相似对象信息，获取目标相似对象的对象身份信息作为待认证对象的身份信息进行身份认证。
161.可以理解的是，本发明实施例提供的身份认证方法可以应用在许多不同的业务场景中，各业务场景下的脸部特征库(相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和/或全局脸部特征库)可以存储在同一台服务器或者同一组服务器集群或者云服务器中。
162.也就是说，服务器中存储的不只是一个脸部特征库，其中的脸部特征库需要根据具体业务场景分为多个脸部特征库，比如某个商场、某所学校等，均应有一个唯一对应的脸部特征库，其中包含所有该场景中已经注册的对象。即业务场景是对象去重的基本单位，一个对象可能属于多个脸部特征库中，但一个脸部特征库中每个对象都是唯一的。
163.因此，相似对象脸部特征库与认证业务对应，步骤“获取待认证对象的目标脸部特征”之前，本发明实施例还可以包括：
164.获取身份认证请求，身份认证请求包括认证业务信息，认证业务信息指示认证业务；
165.基于认证业务信息，确定认证业务对应的相似对象脸部特征库。
166.其中，认证业务信息可以是业务编号也可以是业务名称等等，通过认证业务信息可以将不同的业务场景进行区分，具体认证业务信息的形式和内容可以由技术人员自行设置，本发明对此不作限定。
167.需要说明的是，每个业务场景对应的相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和/或全局脸部特征库之间也应该是互相对应的，在确定出相似对象脸部特征库后，也可以确定出该业务场景对应的样本脸部特征库和/或全局脸部特征库。
168.在本发明实施例中，在进行身份认证时，待认证对象对应的目标脸部特征应当已经包含在相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和/或全局脸部特征库中，如果相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和/或全局脸部特征库中没有待认证对象对应的目标脸部特征，无法实现对待认证对象的身份认证。
169.因此，在待认证对象首次使用身份认证方法之前，应当在相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和/或全局脸部特征库中保存待认证对象对应的脸部特征，即，本发明实施例提供的身份认证方法还可以包括：
170.获取注册对象的注册脸部特征，将注册脸部特征与全局脸部特征库中的各全局脸部特征进行相似度比较；
171.若存在至少一个全局脸部特征与注册脸部特征的相似度大于第一脸部相似阈值，将至少一个全局脸部特征和注册脸部特征加入相似对象脸部特征库中。
172.其中，注册对象为第一次使用身份认证装置的对象，注册脸部特征为在注册过程中获取的注册对象的脸部特征。可以理解的是，相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和/或全局脸部特征库在获取注册对象的注册脸部特征之前，并不包含注册对象对应的脸部特征。
173.在一些可选的示例中，注册对象可以是在身份认证系统中触发对象注册的对象，例如，可以在终端上展示身份认证页面，身份认证页面中包括可以触发身份认证过程的身份认证控件以及可以触发对象注册过程的注册控件，响应于对注册控件的触发操作，将身份认证系统的使用对象确定为注册对象，执行获取注册对象的注册脸部特征的步骤。
174.在另一些可选的示例中，如果在相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和全局脸部特征库中均为检索到与待认证对象的目标脸部特征相似度大于预设的相似阈值的脸部特征，可以提示待认证对象进行注册，如果待认证对象选择注册，则将待认证对象确定为注册对象，执行获取注册对象的注册脸部特征的步骤。
175.为了保证用户的信息安全，如本发明实施例所公开的身份认证方法，其中相似对象脸部特征、样本脸部特征、全局脸部特征和/或目标部位生物特征等数据可保存于区块链上。
176.由上可知，采用本发明实施例的方案，可以在获取待认证对象的目标脸部特征后，优先检索相似对象脸部特征库，由于相似对象脸部特征库远远小于存储了全部对象的脸部
特征的脸部特征库(全局脸部特征库)规模，可以很快判别出待认证对象是否为相似对象，加速了对属于相似对象的高相似用户的身份识别过程，尽快进入了目标部位生物特征的相似度比较阶段，因此，在保证身份认证准确性的基础上，提高了对待认证对象进行身份认证的效率。
177.根据前面实施例所描述的方法，以下将举例作进一步详细说明。
178.在本实施例中，将结合图1的系统进行说明，其中，相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和全局脸部特征库存储在服务器20中。
179.如图4所示，本实施例的身份认证方法，具体流程可以如下：
180.401、终端获取待认证对象的目标脸部特征，将目标脸部特征发送给服务器。
181.其中，终端可以通过终端上的摄像头或者外接的摄像头或摄像机等图像采集设备采集含有待认证对象脸部的图像或视频流。
182.在一些实施例中，可以在终端先对采集到的图像进行预处理，具体可以是通过如图5中所示的图像预处理模块，负责调用各个算法sdk服务对包含脸部的图片进行处理，比如活体检测判断操作用户是否为真人、是否戴口罩检测、检查图片质量是否合格等。通过合法性检查后，对脸部图像分别提取特征，得到相应的目标脸部特征。
183.在另一些实施例中，图像预处理模块可以设置在服务器当中，终端可以将包含待认证对象脸部的图像发送给服务器，由服务器进行图像处理。
184.402、服务器接收待认证对象的目标脸部特征，读取相似对象脸部特征库。
185.其中，相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值。
186.403、服务器对目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较。
187.在脸部相似度比较的过程中，通常服务器可以将终端发送的一张或一组脸部图片，通过深度模型提取关键脸部特征后表示为一个高维向量。服务器可以通过相似度比较模型，将高维向量(目标脸部特征)和脸部特征库(相似对象脸部特征库、样本脸部特征库和/或全局脸部特征库)中已知的多个特征向量一一进行比较，找到最相似的一个或多个特征向量。常见的计算方式是以余弦距离表征两个向量的距离，这个距离也可以理解为特征相似度。
188.在一些实施例中，可以通过计算目标特征向量与已知的一个或者多个特征向量之间的欧几里得距离、皮尔逊相关系数、余弦相似度等作为目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征之间的脸部相似度。
189.404、若目标脸部特征与至少一个相似对象脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值，服务器执行步骤405；若目标脸部特征与各相似对象脸部特征之间的相似度不大于第一脸部相似阈值，服务器不执行步骤405，执行步骤407。
190.可以理解的是，相似对象脸部特征库中存储的是有相似脸的对象，比如双胞胎或其他长相较为相似的人群等等，他们的特点是在进行脸部检索时，往往会找到多个特征相似度较高的对象，因此这类对象是不适合仅通过脸部识别进行身份认证的，很容易造成误认证。
191.因此对于命中相似对象脸部特征库的对象(即在相似对象脸部特征库中检索得到1个或多个相似度超过第一脸部相似阈值的结果)，本发明实施例提供的身份认证系统可以直接进入掌纹识别阶段进行再次确认。
192.405、服务器获取待认证对象的掌纹特征，将待认证对象的掌纹特征与相似对象脸部特征库中各相似对象的掌纹特征进行相似度比较。
193.在实际应用过程中，指纹识别、虹膜识别等辅助识别方式存在需要接触、特征获取过程复杂等缺点，而非接触性的掌纹识别，用户比较容易接受，同时对采集设备要求不高。
194.待认证对象可以根据终端上显示的提示信息伸出手掌，以使得图像采集设备可以抓拍手掌照，手掌抓拍照同样可以经过图5中的图像预处理模块进行预处理得到掌纹特征后，传入服务器中如图5所示的特征1:1比对模块，与脸部识别过程中相似对象脸部特征库中各相似对象的对应掌纹特征分别进行比对，得出掌纹特征之间的相似度。
195.其中，特征1:1比对模块，负责对输入模块中的2个人脸或掌纹进行比对，计算得到相似度。
196.406、服务器从相似对象中确定目标相似对象，获取目标相似对象的对象身份信息，执行步骤412。
197.具体的，服务器可以找出相似对象的掌纹特征中最相似的掌纹特征对应的相似对象作为目标相似对象。由于每个人的掌纹纹线都不一样，即使是孪生同胞，他们的掌纹也只是比较相似，而不会完全一样，因此可以用来很好地弥补脸部识别所面临的高相似的相似对象可能存在的脸部误识别问题。
198.407、服务器读取样本脸部特征库，对目标脸部特征与样本脸部特征库中样本脸部特征进行脸部相似度比较。
199.具体的，服务器可以如图5所示的特征1:1比对模块，将目标脸部特征与样本脸部特征库中各样本脸部特征分别进行比对，得出各样本脸部特征与目标脸部特征之间的相似度。
200.其中，如图6所示，样本脸部特征库中可以存在两级访问队列，包括第一访问队列和第二访问队列。
201.当某个对象的脸部特征第一次被访问时，可以将该脸部特征以及该对象的对象标识加入第一访问队列，其中，第一访问队列采用先进先出策略，当队列达到容量上限(可存储的样本脸部特征的数量)后，最久前访问的样本对象的样本脸部特征以及样本对象标识将被从队列中淘汰。
202.若第一访问队列中存在与目标对象标识相同的对象标识，将目标对象标识与待认证对象的脸部特征对应加入第二访问队列，从第一访问队列中删除目标对象标识及对应的目标脸部特征；
203.若第二访问队列中存在与目标对象标识相同的对象标识，若第二访问队列达到容量上限，删除第二访问队列中位于队尾的样本对象的对象标识以及对应的样本脸部特征，将目标对象标识移动到第二访问队列的队首。
204.其中，第一访问队列可以包括第一对象标识队列和第一脸部特征队列，第一对象标识队列可以与第一脸部特征队列通过对象标识或者存储顺序等方式建立对应。
205.在一些可选的示例中，第一对象标识队列也可以不位于样本脸部特征库中，而是
与第一脸部特征队列建立分布式存储，存储在不同的库中，等等。
206.第二访问队列可以有类似设置，本发明对此不再赘述。
207.408、若目标脸部特征与预设数量的样本脸部特征之间的相似度大于预设的第三脸部相似阈值，服务器执行步骤409，若目标脸部特征与各样本脸部特征之间的相似度不大于预设的第三脸部相似阈值，服务器执行步骤410。
208.其中，当预设数量为一个时，可以将与目标脸部特征相似度最高的样本脸部特征对应的样本对象直接作为目标样本对象。
209.此时，目标样本对象的样本脸部特征与目标脸部特征之间的相似度也可以不大于第三脸部相似阈值，等等。
210.409、服务器从样本对象中确定目标样本对象，获取目标样本对象的对象身份信息，执行步骤412。
211.其中，当预设数量为至少两个时，步骤409可以包括：
212.获取待认证对象的掌纹特征，将待认证对象的掌纹特征与样本脸部特征库中预设数量的样本对象的掌纹特征进行相似度比较；
213.基于掌纹特征的相似度比较结果以及预设数量的样本脸部特征对应的样本对象信息，获取目标样本对象的对象身份信息。
214.其中，目标样本对象的掌纹特征与待认证对象的掌纹特征的相似度为预设数量的样本对象的掌纹特征中最高的。
215.410、服务器读取全局脸部特征库，对目标脸部特征与全局脸部特征库中全局脸部特征进行脸部相似度比较。
216.由于全局脸部特征库中可能数据量较大，逐一进行准确的相似度计算对计算资源要求较高，因此，可以先通过如图5中所示的特征1:n检索模块，将输入的1个脸部特征(目标脸部特征)，与全局脸部特征库中的所有全局脸部特征计算相似度，找到相似度最高的1个或前k个特征，此时计算的相似度可能准确度较低，例如可以只根据面部轮廓以及五官轮廓等数据计算相似度，等等。
217.再通过特征1:1比对模块对输入的目标脸部特征与特征1:n检索模块得到的1个或k个全局脸部特征逐一进行比对，计算得到相似度。
218.在一些可选的实施例中，特征1：n检索模块可以通过矩阵计算等方式，将目标脸部特征与全局脸部特征库中的全局脸部特征批量地进行计算，可以在保证相似度准确性的基础上，提高脸部相似度的比较速度。此时，仅通过特征1：n检索模块，即可对目标脸部特征与全局脸部特征库中全局脸部特征进行脸部特征进行脸部相似度比较。
219.411、服务器从全局对象中确定目标全局对象，获取目标全局对象的对象身份信息。
220.具体的，可以将与目标脸部特征相似度最高的全局脸部特征对应的全局对象直接作为目标全局对象。
221.服务器可以从如图5中所示的存储层获取目标全局对象对应的对象身份信息。
222.412、服务器根据对象身份信息，对待认证对象进行身份认证，将身份认证结果返回终端。
223.如图5所示的身份认证系统可以分为三层：接入层、逻辑层、存储层。
224.其中，接入层可以包括对象管理和库管理两个接入模块，对象管理模块负责对外提供对象相关的身份信息注册、删除、更新等接口，库管理模块负责提供对象身份识别、n库创建、删除、修改等接口。
225.其中，逻辑层可以负责实现具体的业务逻辑和串联算法流程，主要包括图像预处理、对象缓存模块、特征1:1比对、特征1:n检索以及多个算法sdk微服务模块，如脸部特征提取服务、掌纹特征提取服务、脸部活体检测服务、掌纹活体检测服务等等。
226.其中，存储层主要负责数据存储，包括对象身份信息库、脸部特征n库，掌纹特征n库等。对象身份信息库中存储所有已注册对象的详细信息，脸部或掌纹特征n库中存储已注册对象的特征数据，每一个特征数据与对象身份信息一一关联。
227.由上可知，本发明实施例在获取待认证对象的目标脸部特征后，优先检索相似对象脸部特征库，由于相似对象脸部特征库远远小于存储了全部对象的脸部特征的脸部特征库(全局脸部特征库)规模，可以很快判别出待认证对象是否为相似对象，加速了对属于相似对象的高相似用户的身份识别过程，尽快进入了目标部位生物特征的相似度比较阶段，因此，在保证身份认证准确性的基础上，提高了对待认证对象进行身份认证的效率。
228.为了更好地实施以上方法，相应的，本发明实施例还提供一种身份认证装置。
229.参考图7，该装置可以包括：
230.脸部特征获取单元701，可以用于获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个脸部特征组可以包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值；
231.特征比较单元702，可以用于对目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较；
232.生物特征获取单元703，可以用于若目标脸部特征与至少一个相似对象脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值，获取待认证对象的目标部位生物特征；
233.生物特征比较单元704，可以用于将待认证对象的目标部位生物特征与相似对象脸部特征库中各相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较；
234.身份认证单元705，可以用于基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对待认证对象进行身份认证。
235.可选的，如图8所示，身份认证装置还可以包括：
236.全局特征比较单元706，可以用于若目标脸部特征与各相似对象脸部特征之间的相似度不大于第一脸部相似阈值，将目标脸部特征与全局脸部特征库中的全局脸部特征进行脸部相似度比较，全局脸部特征库可以包括多个全局对象的全局脸部特征；
237.第二身份认证单元707，可以用于基于脸部相似度比较的结果，对待认证对象进行身份认证。
238.可选的，第二身份认证单元707，可以用于若目标脸部特征与至少两个全局脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值，获取待认证对象的目标部位生物特征；
239.基于待认证对象的目标部位生物特征以及全局脸部特征库中各全局对象的目标部位生物特征，进行目标部位生物特征的相似度比较；
240.基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对待认证对象进行身份认证。
241.可选的，第二身份认证单元707，可以用于从全局脸部特征库中各全局对象的目标部位生物特征中，确定目标全局对象的目标部位生物特征，目标全局对象的全局脸部特征与目标脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值；
242.将待认证对象的目标部位生物特征与各目标全局对象的目标部位生物特征进行相似度比较。
243.可选的，身份认证装置还可以包括：
244.全局对象身份认证单元708，可以用于若目标脸部特征与全局脸部特征库中目标数量的全局脸部特征之间的相似度大于第二脸部相似阈值，基于目标数量的全局脸部特征对应的全局对象信息，对待认证对象进行身份认证。
245.可选的，全局特征比较单元706之前，还可以包括：
246.样本特征比较单元709，可以用于获取样本脸部特征库，样本脸部特征库中的样本对象至少进行过一次身份认证；
247.将目标脸部特征与样本脸部特征库中的样本脸部特征进行脸部相似度比较；
248.若目标脸部特征与各样本脸部特征之间的相似度不大于预设的第三脸部相似阈值，执行将目标脸部特征与全局脸部特征库中的全局脸部特征进行脸部相似度比较的步骤。
249.可选的，样本特征比较单元709，还可以用于：若目标脸部特征与预设数量的样本脸部特征之间的相似度大于预设的第三脸部相似阈值，基于预设数量的样本脸部特征对应的样本对象信息，对待认证对象进行身份认证。
250.可选的，样本脸部特征库可以包括第一访问队列，第一访问队列可存储的样本脸部特征的数量一定，第二身份认证单元707之后还可以包括第一特征存储单元710可以用于将待认证对象的目标对象标识与待认证对象的目标脸部特征对应加入第一访问队列，删除第一访问队列中存储时间最长的样本对象的对象标识以及对应的样本脸部特征。
251.可选的，第一特征存储单元710之前还可以包括第二特征存储单元711，可以用于若第一访问队列中存在与目标对象标识相同的对象标识，将目标对象标识与待认证对象的脸部特征对应加入第二访问队列，从第一访问队列中删除目标对象标识及对应的目标脸部特征；
252.若第二访问队列中存在与目标对象标识相同的对象标识，将目标对象标识移动到第二访问队列的队首。
253.可选的，相似对象脸部特征库与认证业务对应，脸部特征获取单元701之前还可以包括特征库确定单元712，可以用于获取身份认证请求，身份认证请求可以包括认证业务信息，认证业务信息指示认证业务；
254.基于认证业务信息，确定认证业务对应的相似对象脸部特征库。
255.可选的，本发明实施例提供的身份认证装置还可以包括注册单元713，可以用于获取注册对象的注册脸部特征，将注册脸部特征与全局脸部特征库中的各全局脸部特征进行相似度比较；
256.若存在至少一个全局脸部特征与注册脸部特征的相似度大于第一脸部相似阈值，将至少一个全局脸部特征和注册脸部特征加入相似对象脸部特征库中。
257.可选的，脸部特征获取单元701之前还可以包括标识获取单元714，可以用于获取
待认证对象的相似标识，相似标识指示待认证对象是否为相似对象；
258.当相似标识指示待认证对象为相似对象时，不执行获取待认证对象的目标脸部特征的步骤，执行获取待认证对象的目标部位生物特征的步骤。
259.由上可知，本发明实施例通过身份认证装置，在获取待认证对象的目标脸部特征后，优先检索相似对象脸部特征库，由于相似对象脸部特征库远远小于存储了全部对象的脸部特征的脸部特征库(全局脸部特征库)规模，可以很快判别出待认证对象是否为相似对象，加速了对属于相似对象的高相似用户的身份识别过程，尽快进入了目标部位生物特征的相似度比较阶段，因此，在保证身份认证准确性的基础上，提高了对待认证对象进行身份认证的效率。
260.此外，本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以为终端或者服务器等等，如图9所示，其示出了本发明实施例所涉及的电子设备的结构示意图，具体来讲：
261.该电子设备可以包括射频(rf，radio frequency)电路901、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器902、输入单元903、显示单元904、传感器905、音频电路906、无线保真(wifi，wireless fidelity)模块907、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器908、以及电源909等部件。本领域技术人员可以理解，图9中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
262.rf电路901可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器908处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，rf电路901包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(sim，subscriber identity module)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(lna，low noise amplifier)、双工器等。此外，rf电路901还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(gsm，global system of mobile communication)、通用分组无线服务(gprs，general packet radio service)、码分多址(cdma，code division multiple access)、宽带码分多址(wcdma，wideband code division multiple access)、长期演进(lte，long term evolution)、电子邮件、短消息服务(sms，short messaging service)等。
263.存储器902可用于存储软件程序以及模块，处理器908通过运行存储在存储器902的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器902可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器902还可以包括存储器控制器，以提供处理器908和输入单元903对存储器902的访问。
264.输入单元903可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，在一个具体的实施例中，输入单元903可包括触敏表面以及其他输入设备。触敏表面，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或
附件在触敏表面上或在触敏表面附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器908，并能接收处理器908发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面。除了触敏表面，输入单元903还可以包括其他输入设备。具体地，其他输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
265.显示单元904可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元904可包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(lcd，liquid crystal display)、有机发光二极管(oled，organic light-emitting diode)等形式来配置显示面板。进一步的，触敏表面可覆盖显示面板，当触敏表面检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器908以确定触摸事件的类型，随后处理器908根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图6中，触敏表面与显示面板是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面与显示面板集成而实现输入和输出功能。
266.电子设备还可包括至少一种传感器905，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板的亮度，接近传感器可在电子设备移动到耳边时，关闭显示面板和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
267.音频电路906、扬声器，传声器可提供用户与电子设备之间的音频接口。音频电路906可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出；另一方面，传声器将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路906接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器908处理后，经rf电路901以发送给比如另一电子设备，或者将音频数据输出至存储器902以便进一步处理。音频电路906还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与电子设备的通信。
268.wifi属于短距离无线传输技术，电子设备通过wifi模块907可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图6示出了wifi模块907，但是可以理解的是，其并不属于电子设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
269.处理器908是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器902内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器902内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器908可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器908可集成应用处理器和调制解调处理
器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器908中。
270.电子设备还包括给各个部件供电的电源909(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器908逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源909还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
271.尽管未示出，电子设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备中的处理器908会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器902中，并由处理器908来运行存储在存储器902中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
272.获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值；
273.对目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较；
274.若目标脸部特征与至少一个相似对象脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值，获取待认证对象的目标部位生物特征；
275.将待认证对象的目标部位生物特征与相似对象脸部特征库中各相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较；
276.基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对待认证对象进行身份认证。
277.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
278.为此，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种身份认证方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
279.获取待认证对象的目标脸部特征以及读取相似对象脸部特征库，相似对象脸部特征库中存储有至少一个脸部特征组，每个脸部特征组包括至少两个相似对象的相似对象脸部特征，每个脸部特征组中的相似对象之间的脸部特征相似度大于第一脸部相似阈值；
280.对目标脸部特征与相似对象脸部特征库中相似对象脸部特征进行脸部相似度比较；
281.若目标脸部特征与至少一个相似对象脸部特征之间的相似度大于第一脸部相似阈值，获取待认证对象的目标部位生物特征；
282.将待认证对象的目标部位生物特征与相似对象脸部特征库中各相似对象的目标部位生物特征进行相似度比较；
283.基于目标部位生物特征的相似度比较结果，对待认证对象进行身份认证。
284.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
285.其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
286.由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的任一种身份认证方法中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一种身份认证方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
287.根据本技术的一个方面，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该电子设备执行上述实施例中的各种可选实现方式中提供的方法。
288.以上对本发明实施例所提供的一种身份认证方法、装置、电子设备和存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明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发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，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发明的限制。