本發(fā)明屬于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著信息通信技術(shù)的不斷演進(jìn)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的引入，人們可以利用PC、移動(dòng)終端開展網(wǎng)上沖浪、資源訪問(wèn)、電子商務(wù)、移動(dòng)支付、社交網(wǎng)絡(luò)等各種網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)。雖然各種網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)方便了用戶，但網(wǎng)絡(luò)用戶隱私安全形勢(shì)愈加嚴(yán)峻。近年來(lái)，一系列網(wǎng)絡(luò)信息泄露事件層出不窮。為了避免用戶的信息被泄露，當(dāng)用戶在PC上登錄網(wǎng)站時(shí)，目前，經(jīng)?；谟脩粢苿?dòng)終端的SIM卡等身份識(shí)別卡進(jìn)行認(rèn)證，具體地，用戶在網(wǎng)站上點(diǎn)擊認(rèn)證鍵，并輸入身份識(shí)別卡對(duì)應(yīng)的手機(jī)號(hào)，之后用戶的移動(dòng)終端上將會(huì)彈出認(rèn)證確認(rèn)窗口，用戶點(diǎn)擊確認(rèn)后即可完成認(rèn)證，這樣才可進(jìn)一步訪問(wèn)網(wǎng)站。

然而，由于大多網(wǎng)站擁有國(guó)內(nèi)全網(wǎng)用戶,即國(guó)內(nèi)三家運(yùn)營(yíng)商用戶，而各家運(yùn)營(yíng)商認(rèn)證服務(wù)器管理各自手機(jī)號(hào)及身份信息。為加快合作部署，網(wǎng)站企業(yè)可能僅與一家運(yùn)營(yíng)商簽署合作部署協(xié)議(稱之為簽約運(yùn)營(yíng)商)，該簽約運(yùn)營(yíng)商的認(rèn)證服務(wù)器(稱之為簽約服務(wù)器)、該網(wǎng)站服務(wù)器和用戶終端之間進(jìn)行認(rèn)證交互,而未簽約運(yùn)營(yíng)商的服務(wù)器(稱之為未簽約服務(wù)器)則不會(huì)與網(wǎng)站服務(wù)器和用戶終端進(jìn)行認(rèn)證交互，也就無(wú)法完成認(rèn)證過(guò)程。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題之一，提出了一種基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法及系統(tǒng)。

為解決上述問(wèn)題之一，本發(fā)明提供了一種基于身份識(shí)別卡的互聯(lián) 互通認(rèn)證方法，包括：網(wǎng)站服務(wù)器接收認(rèn)證請(qǐng)求后并發(fā)送至簽約服務(wù)器，所述認(rèn)證請(qǐng)求中包括與身份識(shí)別卡一一對(duì)應(yīng)的手機(jī)號(hào)；所述簽約服務(wù)器查詢所述手機(jī)號(hào)的歸屬信息并在所述手機(jī)號(hào)不屬于所述簽約服務(wù)器對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)商時(shí)，向所述網(wǎng)站服務(wù)器返回所述手機(jī)號(hào)的歸屬信息；所述網(wǎng)站服務(wù)器根據(jù)所述簽約服務(wù)器返回的所述歸屬信息，將所述認(rèn)證請(qǐng)求發(fā)送至與該歸屬信息相應(yīng)的未簽約服務(wù)器；所述未簽約服務(wù)器接收所述認(rèn)證請(qǐng)求，并根據(jù)所述認(rèn)證請(qǐng)求向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求；所述終端接收所述認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求，并接收用戶認(rèn)證確認(rèn)信息且發(fā)送至所述未簽約服務(wù)器；所述未簽約服務(wù)器接收認(rèn)證確認(rèn)信息并發(fā)送至所述網(wǎng)站服務(wù)器；所述網(wǎng)站服務(wù)器根據(jù)所述認(rèn)證確認(rèn)信息完全認(rèn)證過(guò)程。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器向所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求，包括：所述未簽約服務(wù)器向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中信息；所述未簽約服務(wù)器判斷所述網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求中的信息是否與所述簽約服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求中的信息一致，若一致，向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

優(yōu)選地，所述認(rèn)證請(qǐng)求中還包括：用戶的生物特征數(shù)據(jù)；所述未簽約服務(wù)器向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求，包括：所述未簽約服務(wù)器根據(jù)所述認(rèn)證請(qǐng)求，向基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)送生物特征數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求，以使基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)接收所述生物特征數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求后，向所述未簽約服務(wù)器返回所述當(dāng)前用戶對(duì)應(yīng)的生物特征數(shù)據(jù)；所述未簽約服務(wù)器向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中的生物特征數(shù)據(jù)；所述未簽約服務(wù)器判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致，若一致，則向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

優(yōu)選地，所述生物特征數(shù)據(jù)為人臉圖像；所述未簽約服務(wù)器根據(jù)如下方法判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致：將所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像分割為第一圖像和第二圖像，所述第一圖像為眼部區(qū)域圖像，所述第二圖像為除所述眼部區(qū)域圖像之外的圖像；將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人 臉圖像分割為第三圖像和第四圖像，所述第三圖像為眼部區(qū)域圖像，所述第四圖像為除所述眼部區(qū)域圖像之外的圖像；計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度以及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度；根據(jù)所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像是否一致。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器根據(jù)以下方式計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度：將所述第一圖像劃分為左眼圖像和右眼圖像，將所述第三圖像劃分為左眼圖像和右眼圖像；計(jì)算所述第一圖像的左眼圖像與所述第三圖像的左眼圖像之間的第一相似度以及所述第一圖像的右眼圖像與所述第三圖像的右眼圖像之間的第二相似度；根據(jù)所述第一相似度和所述第二相似度確定所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器根據(jù)所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像是否一致，包括：所述未簽約服務(wù)器計(jì)算所述第一相似度的權(quán)重、所述第二相似度的權(quán)重及所述第二圖像和所述第四圖像之間的第三相似度的權(quán)重，并根據(jù)所述第一相似度、所述第一相似度的權(quán)重、所述第二相似度、所述第二相似度的權(quán)重、所述第三相似度和所述第三相似度的權(quán)重，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器采用如下方式計(jì)算所述第一相似度或者所述第二相似度：根據(jù)所述第一圖像的左眼圖像像素，獲取所述第一圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第一向量矩陣，并根據(jù)所述第三圖像的左眼圖像像素，獲取所述第三圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣；或者，根據(jù)所述第一圖像的右眼圖像像素，獲取所述第一圖像的右眼圖像對(duì)應(yīng)的第一向量矩陣，并根據(jù)所述第三圖像的右眼圖像像素，獲取所述第三圖像的右眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣；計(jì)算所述第一向量矩陣的第一均值和第一協(xié)方差；計(jì)算所述第二向量矩陣的第二均值和第二協(xié) 方差；根據(jù)所述第一均值和所述第一協(xié)方差，來(lái)構(gòu)建所述第一向量矩陣的概率模型為第一高斯概率模型；根據(jù)所述第二均值和所述第二協(xié)方差，來(lái)構(gòu)建所述第二向量矩陣的概率模型為第二高斯概率模型；根據(jù)所述第一高斯概率模型和所述第二高斯概率模型，來(lái)計(jì)算所述第一向量矩陣和所述第二向量矩陣之間的平均相對(duì)熵；根據(jù)所述平均相對(duì)熵確定所述第一相似度或者所述第二相似度。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器通過(guò)如下方式計(jì)算所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度：提取所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像的特征向量，得到第一算子矩陣，提取所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像的特征向量，得到第二算子矩陣，其中，每個(gè)特征向量包括對(duì)應(yīng)特征像素的特征向量和所述特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)；根據(jù)各個(gè)特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，從所述第一算子矩陣中剔除從所述簽約服務(wù)器返回的人臉圖像的左眼圖像和右眼圖像中提取到的特征向量，得到所述第二圖像對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)算子矩陣；以及從所述第二算子矩陣中剔除從所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像的左眼圖像和右眼圖像中提取到的特征向量，得到所述第四圖像對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)算子矩陣；計(jì)算所述第一目標(biāo)算子矩陣和所述第二目標(biāo)算子矩陣之間的內(nèi)積；根據(jù)所述內(nèi)積結(jié)果確定所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度。

本發(fā)明還提供一種基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證系統(tǒng)，包括：網(wǎng)站服務(wù)器、簽約服務(wù)器、未簽約服務(wù)器和終端，其中：所述網(wǎng)站服務(wù)器，用于接收所述認(rèn)證請(qǐng)求并發(fā)送至所述簽約服務(wù)器，所述認(rèn)證請(qǐng)求中包括與身份識(shí)別卡一一對(duì)應(yīng)的手機(jī)號(hào)；所述簽約服務(wù)器，用于接收所述認(rèn)證請(qǐng)求，根據(jù)認(rèn)證請(qǐng)求查詢所述手機(jī)號(hào)的歸屬信息并在所述手機(jī)號(hào)不屬于所述簽約服務(wù)器對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)商時(shí)，向所述網(wǎng)站服務(wù)器返回所述手機(jī)號(hào)的歸屬信息；所述網(wǎng)站服務(wù)器，還用于根據(jù)所述簽約服務(wù)器返回的所述歸屬信息，將所述認(rèn)證請(qǐng)求發(fā)送至與該歸屬信息相應(yīng)的未簽約服務(wù)器；所述未簽約服務(wù)器，用于接收所述認(rèn)證請(qǐng)求，并根據(jù)所述認(rèn)證請(qǐng)求向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求；所述終端，用于接收所述認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求，并接收用戶認(rèn)證確認(rèn)信息且發(fā)送至所述未簽約服務(wù)器；所述未簽約服務(wù)器，還用于接收認(rèn)證確認(rèn)信息 并發(fā)送至所述網(wǎng)站服務(wù)器；所述網(wǎng)站服務(wù)器，還用于根據(jù)所述認(rèn)證確認(rèn)信息，完全認(rèn)證過(guò)程。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器，還用于向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中信息；判斷所述網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求中的信息是否與所述簽約服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求中的信息一致，若一致，向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

優(yōu)選地，所述認(rèn)證請(qǐng)求中還包括：用戶的生物特征數(shù)據(jù)；所述未簽約服務(wù)器，還用于根據(jù)所述認(rèn)證請(qǐng)求，向基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)送生物特征數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求，以使所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)在接收所述生物特征數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求后，向所述未簽約服務(wù)器返回的所述當(dāng)前用戶對(duì)應(yīng)的生物特征數(shù)據(jù)；以及向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中的生物特征數(shù)據(jù)；判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致，若一致，則向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

優(yōu)選地，所述生物特征數(shù)據(jù)為人臉圖像；所述未簽約服務(wù)器被設(shè)置成：采用如下方法判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致：將所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像分割為第一圖像和第二圖像，所述第一圖像為眼部區(qū)域圖像，所述第二圖像為除所述眼部區(qū)域圖像之外的圖像；將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像分割為第三圖像和第四圖像，所述第三圖像為眼部區(qū)域圖像，所述第四圖像為除所述眼部區(qū)域圖像之外的圖像；計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度以及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度；根據(jù)所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像是否一致。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器被設(shè)置成：根據(jù)以下方式計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度：將所述第一圖像劃分為左眼圖像和右眼圖像，將所述第三圖像劃分為左眼圖像和右眼圖像；計(jì)算所述第一圖像的左眼圖像與所述第三圖像的左眼圖像之間的第一相似度以及所述第一圖像的右眼圖像與所述第三圖像的右眼圖像之間的第二 相似度；根據(jù)所述第一相似度和所述第二相似度確定所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器，還用于計(jì)算所述第一相似度的權(quán)重、所述第二相似度的權(quán)重及所述第二圖像和所述第四圖像之間的第三相似度的權(quán)重，并根據(jù)所述第一相似度、所述第一相似度的權(quán)重、所述第二相似度、所述第二相似度的權(quán)重、所述第三相似度和所述第三相似度的權(quán)重，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器被設(shè)置成：采用用如下方式計(jì)算所述第一相似度或者所述第二相似度：根據(jù)所述第一圖像的左眼圖像像素，獲取所述第一圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第一向量矩陣，并根據(jù)所述第三圖像的左眼圖像像素，獲取所述第三圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣；或者，根據(jù)所述第一圖像的右眼圖像像素，獲取所述第一圖像的右眼圖像對(duì)應(yīng)的第一向量矩陣，并根據(jù)所述第三圖像的右眼圖像像素，獲取所述第三圖像的右眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣；計(jì)算所述第一向量矩陣的第一均值和第一協(xié)方差；計(jì)算所述第二向量矩陣的第二均值和第二協(xié)方差；根據(jù)所述第一均值和所述第一協(xié)方差，來(lái)構(gòu)建所述第一向量矩陣的概率模型為第一高斯概率模型；根據(jù)所述第二均值和所述第二協(xié)方差，來(lái)構(gòu)建所述第二向量矩陣的概率模型為第二高斯概率模型；根據(jù)所述第一高斯概率模型和所述第二高斯概率模型，來(lái)計(jì)算所述第一向量矩陣和所述第二向量矩陣之間的平均相對(duì)熵；根據(jù)所述平均相對(duì)熵確定所述第一相似度或者所述第二相似度。

優(yōu)選地，所述未簽約服務(wù)器被設(shè)置成：通過(guò)如下方式計(jì)算所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度：提取所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像的特征向量，得到第一算子矩陣，提取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像的特征向量，得到第二算子矩陣；其中，每個(gè)特征向量包括對(duì)應(yīng)特征像素的特征向量和所述特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)；根據(jù)各個(gè)特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，從所述第一算子矩陣中剔除從所述簽約服務(wù)器返回的人臉圖像的左眼圖像和右眼圖像中提取到的特征向量，得到所述第二圖像對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)算子矩陣；以及從所述第二算子矩陣 中剔除從所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像的左眼圖像和右眼圖像中提取到的特征向量，得到所述第四圖像對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)算子矩陣；計(jì)算所述第一目標(biāo)算子矩陣和所述第二目標(biāo)算子矩陣之間的內(nèi)積；根據(jù)所述內(nèi)積結(jié)果確定所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度。

本發(fā)明具有以下有益效果：

本發(fā)明提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法及系統(tǒng)，提供了一種多個(gè)運(yùn)營(yíng)商之間互聯(lián)互通的基于身份識(shí)別卡的認(rèn)證方法及系統(tǒng)，這樣，即使有部分運(yùn)營(yíng)商未與網(wǎng)站企業(yè)簽訂合作協(xié)議，但是該未簽約的運(yùn)營(yíng)商的用戶也可以基于身份識(shí)別卡完成認(rèn)證，因此，可實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)用戶進(jìn)行認(rèn)證登陸。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例1提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例2提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S5的流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例3提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S5的流程圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例4提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法的流程圖；

圖5A為本發(fā)明實(shí)施例5提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S54的流程圖；

圖5B為一種將人臉圖像分割為眼部區(qū)域圖像和非眼部區(qū)域圖像的示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例6提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S542中計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度的流程圖；

圖7為本發(fā)明實(shí)施例8提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S5422的流程圖；

圖8為本發(fā)明實(shí)施例9提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方 法中步驟S543中計(jì)算第二圖像和第四圖像之間的相似度的流程圖；

圖9為本發(fā)明實(shí)施例10提供的身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證系統(tǒng)的組成示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，下面結(jié)合附圖來(lái)對(duì)本發(fā)明提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法及系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)描述。

實(shí)施例1

圖1為本發(fā)明實(shí)施例1提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法的流程圖；請(qǐng)參閱圖1，本實(shí)施例提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法包括：

S1，網(wǎng)站服務(wù)器接收認(rèn)證請(qǐng)求，所述認(rèn)證請(qǐng)求中包括與身份識(shí)別卡一一對(duì)應(yīng)的手機(jī)號(hào)。

其中，目標(biāo)網(wǎng)站為用戶當(dāng)前想要訪問(wèn)的網(wǎng)站。本發(fā)明實(shí)施例應(yīng)用于當(dāng)用戶在訪問(wèn)目標(biāo)網(wǎng)站時(shí)，需要用戶基于身份識(shí)別卡進(jìn)行認(rèn)證的場(chǎng)景，該應(yīng)用場(chǎng)景可以為登錄場(chǎng)景、支付場(chǎng)景等。身份識(shí)別卡可以為SIM卡、UIM卡等。

具體地，當(dāng)用戶在目標(biāo)網(wǎng)站點(diǎn)擊登錄操作、支付操作等需要進(jìn)行認(rèn)證的操作時(shí)，即通過(guò)目標(biāo)網(wǎng)站所在的終端向網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送了認(rèn)證請(qǐng)求。

S2，所述網(wǎng)站服務(wù)器接收所述認(rèn)證請(qǐng)求后并發(fā)送至簽約服務(wù)器。

S3，所述簽約服務(wù)器查詢所述手機(jī)號(hào)的歸屬信息并在所述手機(jī)號(hào)不屬于所述簽約服務(wù)器對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)商時(shí)，向所述網(wǎng)站服務(wù)器返回所述手機(jī)號(hào)的歸屬信息。

其中，手機(jī)號(hào)的歸屬信息為該手機(jī)號(hào)所屬的運(yùn)營(yíng)商的信息。

具體地，所述簽約服務(wù)器在接收到認(rèn)證請(qǐng)求時(shí)，可以先獲取其攜帶的手機(jī)號(hào)的號(hào)段，并根據(jù)該號(hào)段確定其是否屬于所述簽約服務(wù)器對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)商，若是，則向該手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求，以供用戶進(jìn)行認(rèn)證確認(rèn)；若否，則向所述網(wǎng)站服務(wù)器返回手機(jī)號(hào)的歸屬 信息。

S4，所述網(wǎng)站服務(wù)器根據(jù)所述簽約服務(wù)器返回的所述歸屬信息，將所述認(rèn)證請(qǐng)求發(fā)送至與該歸屬信息相應(yīng)的未簽約服務(wù)器。

步驟S3和S4實(shí)際上是在手機(jī)號(hào)不屬于簽約服務(wù)器對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)商時(shí)，根據(jù)手機(jī)號(hào)的歸屬信息重定向至未簽約服務(wù)器，并將所述認(rèn)證請(qǐng)求發(fā)送該未簽約服務(wù)器。

S5，所述未簽約服務(wù)器接收認(rèn)證請(qǐng)求，并根據(jù)認(rèn)證請(qǐng)求向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

其中，與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端為安裝所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的身份識(shí)別卡的終端，該終端可以為手機(jī)等移動(dòng)終端。

具體地，認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求可以但不限于為“是否信任×網(wǎng)站？是或否”。

S6，所述終端接收所述認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求，并接收用戶認(rèn)證確認(rèn)信息且發(fā)送至所述未簽約服務(wù)器。

具體地，所述終端接收所述認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求后，以彈窗方式顯示該認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求；當(dāng)用戶點(diǎn)擊“是”選項(xiàng)時(shí)，終端接收到用戶認(rèn)證確認(rèn)信息；接著，終端將認(rèn)證確認(rèn)信息發(fā)送至所述未簽約服務(wù)器。

S7，所述未簽約服務(wù)器接收認(rèn)證確認(rèn)信息并發(fā)送至所述網(wǎng)站服務(wù)器。

S8，所述網(wǎng)站服務(wù)器根據(jù)所述認(rèn)證確認(rèn)信息，完全認(rèn)證過(guò)程。

由上可知，本發(fā)明提供了一種多個(gè)運(yùn)營(yíng)商之間互聯(lián)互通的基于身份識(shí)別卡的認(rèn)證方法及系統(tǒng)，這樣，即使有部分運(yùn)營(yíng)商未與網(wǎng)站企業(yè)簽訂合作協(xié)議，但是該未簽約的運(yùn)營(yíng)商的用戶也可以基于身份識(shí)別卡完成認(rèn)證，因此，可實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)用戶進(jìn)行認(rèn)證登陸。

實(shí)施例2

圖2為本發(fā)明實(shí)施例2提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S5的流程圖。本實(shí)施例提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法與上述實(shí)施例1提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法相類似，同樣包括步驟S1～S8，由于步驟S1～S8在實(shí)施例1中已有了詳細(xì)地描述，在此不再贅述。下面僅描述該實(shí)施例與上述實(shí)施例1的不 同點(diǎn)。

具體地，請(qǐng)參閱圖2，所述步驟S5包括：

S51，所述未簽約服務(wù)器向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中信息。

也就是說(shuō)，在該實(shí)施例中，所述未簽約服務(wù)器在接收所述網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求后，還進(jìn)一步向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中信息。

S52，所述未簽約服務(wù)器判斷所述網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求中的信息是否與所述簽約服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求中的信息一致，若一致，向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

在該實(shí)施例中，未簽約服務(wù)器在接收所述網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求后，通過(guò)進(jìn)一步向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中信息，并將二者進(jìn)行比對(duì)，可以驗(yàn)證未簽約服務(wù)器接收的認(rèn)證請(qǐng)求是否為經(jīng)過(guò)簽約服務(wù)器來(lái)重定向的認(rèn)證請(qǐng)求，以防止黑客發(fā)送認(rèn)證請(qǐng)求迷惑未簽約服務(wù)器，造成誤操作。

實(shí)施例3

圖3為本發(fā)明實(shí)施例3提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S5的流程圖，本實(shí)施例提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法與上述實(shí)施例1提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法相類似，二者的相同點(diǎn)在此不再贅述。下面僅描述本申請(qǐng)與上述實(shí)施例1的不同點(diǎn)。

具體地，在該實(shí)施例中，所述認(rèn)證請(qǐng)求中除包括手機(jī)號(hào)外，還包括：用戶的生物特征數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，請(qǐng)參閱圖3，所述步驟S5包括：

S51，所述未簽約服務(wù)器根據(jù)所述認(rèn)證請(qǐng)求，向基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)送生物特征數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求，以使基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)接收所述生物特征數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求后，向所述未簽約服務(wù)器返回所述當(dāng)前用戶對(duì)應(yīng)的生物特征數(shù)據(jù)。

其中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了各個(gè)用戶的手機(jī)號(hào)和與之對(duì)應(yīng)的生物特征數(shù)據(jù)?；诓煌纳锾卣鲾?shù)據(jù)可以用于區(qū)分不同用戶。生物特征數(shù)據(jù)的類型可以為聲紋、指紋或人臉圖像。由于公安部數(shù)據(jù)庫(kù)中往 往會(huì)存儲(chǔ)各個(gè)用戶的生物特征數(shù)據(jù)，因此，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)包括但不限于公安部數(shù)據(jù)庫(kù)。另外，當(dāng)前用戶為在目標(biāo)網(wǎng)站輸入所述手機(jī)號(hào)的用戶。

具體地，由于認(rèn)證請(qǐng)求中同時(shí)包括手機(jī)號(hào)，因此，所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)基于該手機(jī)號(hào)即可查詢到與之手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的生物特征數(shù)據(jù)。

S52，所述未簽約服務(wù)器向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中的生物特征數(shù)據(jù)。

S53，所述未簽約服務(wù)器判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致，若一致，則向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

具體地，未簽約服務(wù)器判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致的方式，可以基于不同的生物特征數(shù)據(jù)而有不同的判斷方式，本實(shí)施例在此不進(jìn)行詳細(xì)描述。

在該實(shí)施例中，未簽約服務(wù)器在接收所述網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求后，通過(guò)進(jìn)一步向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中的生物特征數(shù)據(jù)，并將二者進(jìn)行比對(duì)，既可以驗(yàn)證未簽約服務(wù)器接收的認(rèn)證請(qǐng)求是否為經(jīng)過(guò)簽約服務(wù)器來(lái)重定向的認(rèn)證請(qǐng)求，以防止黑客發(fā)送認(rèn)證請(qǐng)求迷惑未簽約服務(wù)器，造成誤操作；又可以驗(yàn)證是否為未簽約服務(wù)器的真實(shí)用戶發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求，防止不法分子拿到用戶密碼后盜登冒充真實(shí)用戶發(fā)起認(rèn)證請(qǐng)求。

實(shí)施例4

圖4為本發(fā)明實(shí)施例4提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法的流程圖，本實(shí)施例提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法與上述實(shí)施例1提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法相類似，二者的相同點(diǎn)在此不再贅述。下面僅描述本申請(qǐng)與上述實(shí)施例1的不同點(diǎn)。

具體地，在該實(shí)施例中，參見圖4，在步驟S6之前，還包括下述步驟S9和步驟S10：

S9，所述終端向其手機(jī)號(hào)所屬的運(yùn)營(yíng)商認(rèn)證服務(wù)器發(fā)送身份識(shí)別卡認(rèn)證激活請(qǐng)求。

S10，所述手機(jī)號(hào)所屬的運(yùn)營(yíng)商認(rèn)證服務(wù)器接收所述身份識(shí)別卡認(rèn)證激活請(qǐng)求后，無(wú)感知推送身份識(shí)別卡認(rèn)證模塊至所述終端的身份識(shí)別卡中。終端中增加了身份識(shí)別卡認(rèn)證模塊后，即被賦予了基于身份識(shí)別卡進(jìn)行身份驗(yàn)證的功能。

通過(guò)無(wú)感知推送，可以在不打擾用戶的前提下，賦予身份識(shí)別卡身份認(rèn)證功能，從而能夠提高用戶體驗(yàn)。

在此基礎(chǔ)上，所述步驟S6包括：所述身份識(shí)別卡認(rèn)證模塊接收所述認(rèn)證請(qǐng)求，并接收用戶認(rèn)證確認(rèn)信息且發(fā)送至所述未簽約服務(wù)器。

實(shí)施例5

圖5A為本發(fā)明實(shí)施例5提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S54的流程圖，本實(shí)施例提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法與上述實(shí)施例3提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法相類似，二者的相同點(diǎn)在此不再贅述。下面僅描述本申請(qǐng)與上述實(shí)施例3的不同點(diǎn)。

具體地，在該實(shí)施例中，所述生物特征數(shù)據(jù)為人臉圖像。在此基礎(chǔ)上，請(qǐng)參閱圖5A，所述步驟S54包括下述步驟S541至步驟S543：

S541，將所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像分割為第一圖像和第二圖像，所述第一圖像為眼部區(qū)域圖像，所述第二圖像為除所述眼部區(qū)域圖像之外的圖像；將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像分割為第三圖像和第四圖像，所述第三圖像為眼部區(qū)域圖像，所述第四圖像為除所述眼部區(qū)域圖像之外的圖像。

由于用戶的人臉圖像由于眨眼導(dǎo)致每次眼睛張開程度不同，即眼部區(qū)域圖像具有一定的不確定性和形變性，而除眼部區(qū)域圖像外的其它區(qū)域可認(rèn)為是剛體(不易形變)的靜態(tài)圖像，因此，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)人臉圖像中的眼部區(qū)域圖像和其它區(qū)域圖像采取不同的方式，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像是否一致，以提高識(shí)別精度。如圖5B所示，其示出了一種將人臉圖像分割為眼部區(qū)域圖像和非眼部區(qū)域圖像的示意圖。

S542，計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度以及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度。

其中，計(jì)算相似度的方式可以采用圖像相似度計(jì)算方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，關(guān)于具體的相似度計(jì)算方法在本實(shí)施例不做具體限定。

S543，根據(jù)所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像是否一致。

具體的根據(jù)所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像是否一致的方式可以有很多種。例如，如果所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度大于第一閾值及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度大于第二閾值時(shí)，可以確定所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像一致，等等。

實(shí)施例6

圖6為本發(fā)明實(shí)施例6提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S542中計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度的流程圖，本實(shí)施例提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法與上述實(shí)施例5提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法相類似，二者的相同點(diǎn)在此不再贅述。下面僅描述本實(shí)施例與上述實(shí)施例5的不同點(diǎn)。

具體地，在該實(shí)施例中，請(qǐng)參閱圖6，所述步驟S542中計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度包括下述步驟S5421至步驟S5423：

S5421，將所述第一圖像劃分為左眼圖像和右眼圖像，將所述第三圖像劃分為左眼圖像和右眼圖像。

S5422，計(jì)算所述第一圖像的左眼圖像與所述第三圖像的左眼圖像之間的第一相似度以及所述第一圖像的右眼圖像與所述第三圖像的右眼圖像之間的第二相似度。

其中，計(jì)算第一相似度或第二相似度的方式可以采用已有圖像相似度計(jì)算方法，此處暫不作詳細(xì)闡述。

S5423，根據(jù)所述第一相似度和所述第二相似度確定所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度。

其中，根據(jù)所述第一相似度和所述第二相似度確定所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度的方式，可以有多種。例如，根據(jù)左眼圖像的面積和右眼圖像的面積比賦予第一相似度和第二相似度不同的權(quán)重；然后，根據(jù)第一相似度、第一相似度的權(quán)重、第二相似度和第二相似度的權(quán)重，來(lái)確定所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度。具體地，可以將第一相似度*第一相似度的權(quán)重+第二相似度*第二相似度的權(quán)重作為所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度。

實(shí)施例7

本實(shí)施例7提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法與上述實(shí)施例6提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法相類似，二者的相同點(diǎn)在此不再贅述。下面僅描述本申請(qǐng)與上述實(shí)施例6的不同點(diǎn)。具體地，該實(shí)施例中步驟S543具體實(shí)現(xiàn)方法為：

所述未簽約服務(wù)器計(jì)算所述第一相似度的權(quán)重、所述第二相似度的權(quán)重及所述第二圖像和所述第四圖像之間的第三相似度的權(quán)重，并根據(jù)所述第一相似度、所述第一相似度的權(quán)重、所述第二相似度、所述第二相似度的權(quán)重、所述第三相似度和所述第三相似度的權(quán)重，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致。

其中，第一相似度的權(quán)重和第二相似度的權(quán)重可以分別使用左眼圖像和右眼圖像的象素點(diǎn)個(gè)數(shù)(面積)與整個(gè)人臉圖像象素點(diǎn)個(gè)數(shù)(面積)之比來(lái)確定，即

第三相似度的權(quán)重可以使用整個(gè)人臉圖像象素點(diǎn)個(gè)數(shù)(面積)減去左眼圖像和右眼圖像的象素點(diǎn)個(gè)數(shù)(面積)之和與整個(gè)人臉圖像象素點(diǎn)個(gè)數(shù)(面積)之比來(lái)確定，即：

其中l(wèi)表示左眼圖像或右眼圖像的長(zhǎng)度，w表示左眼圖像或右眼圖像的寬度，f表示整個(gè)人臉圖像象素點(diǎn)個(gè)數(shù)(面積)，ω₁、ω₁和ω₃ 分別表示第一相似度的權(quán)重、第二相似度的權(quán)重和第三相似度的權(quán)重。

進(jìn)一步地，所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像之間的相似度可以表示為：

其中，S表示所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像之間的相似度，D_l表示第一相似度，D_r表示第二相似度，C表示第三相似度。

該相似度S為取值范圍在0到1之間，越接近于1，說(shuō)明相似度越大，在此情況下，若所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像之間的相似度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，可認(rèn)為所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)一致。其中，該預(yù)設(shè)閾值的取值可以根據(jù)需要設(shè)定，例如可取0.8。

實(shí)施例8

圖7為本發(fā)明實(shí)施例8提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S5422的流程圖，本實(shí)施例提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法與上述實(shí)施例6提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法相類似，二者的相同點(diǎn)在此不再贅述。下面僅描述本實(shí)施例與上述實(shí)施例6的不同點(diǎn)。

具體地，在該實(shí)施例中，請(qǐng)參閱圖7，步驟S5422包括下述步驟S54221至步驟S54224：

S54221，根據(jù)所述第一圖像的左眼圖像像素，獲取所述第一圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第一向量矩陣，并根據(jù)所述第三圖像的左眼圖像像素，獲取所述第三圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣；或者，根據(jù)所述第一圖像的右眼圖像像素，獲取所述第一圖像的右眼圖像對(duì)應(yīng)的第一向量矩陣，并根據(jù)所述第三圖像的右眼圖像像素，獲取所述第三圖像的右眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣。

結(jié)合圖5B，設(shè)第一圖像的左眼圖像和右眼圖像截取面積均為l×w， 其中l(wèi)為眼部圖像的長(zhǎng)度，w為眼部圖像的寬度，分別設(shè)左眼、右眼左上角象素點(diǎn)坐標(biāo)為與則左眼右上角、右下角、左下角坐標(biāo)分別為右眼右上角、右下角、左下角坐標(biāo)分別為

以第一圖像的左眼圖像為例，第一向量矩陣I_{test_eye_l}為：

設(shè)第三圖像中左眼圖像和右眼圖像的面積也均為l×w，則第三圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣I_{regist_eye_l}為：

關(guān)于右眼圖像的像素矩陣的表示方法，與左眼圖像像素矩陣的表示方法原理相同，此處對(duì)此不作詳細(xì)描述。為了便于說(shuō)明，下述各步驟也均與第一圖像中的左眼圖像和第三圖像中的左眼圖像為例進(jìn)行說(shuō)明。

S54222，計(jì)算所述第一向量矩陣的第一均值和第一協(xié)方差和所述第二向量矩陣的第二均值和第二協(xié)方差。

首先，將第一向量矩陣I_{test_eye_l}與第二向量矩陣I_{regist_eye_l}變成一維向量，即將兩矩陣分別“拉成”一維向量：

這兩個(gè)向量的維度均為1×(l×w)，則第一均值和第二均值分別為：

第一協(xié)方差和第二協(xié)方差分別為：

其中，Σ_{test_eye_l},Σ_{regist_eye_l}的維度均為(l×w)×(l×w)。

S54223，根據(jù)所述第一均值和所述第一協(xié)方差，來(lái)構(gòu)建所述第一向量矩陣的概率模型為第一高斯概率模型；根據(jù)所述第二均值和所述第二協(xié)方差，來(lái)構(gòu)建所述第二向量矩陣的概率模型為第二高斯概率模型。

具體地，第一高斯概率模型為：

第二高斯概率模型為：

本發(fā)明實(shí)施例之所以要構(gòu)建高斯概率模型，是因?yàn)椋?/p>

(1)高斯分布可以很好地反映自然世界的真實(shí)分布；

(2)利用該模型可以求解出熵極值的標(biāo)準(zhǔn)差，并可以對(duì)平均相對(duì)熵KL(Kullback-Leibler)距離限定上限。

S54224，根據(jù)所述第一高斯概率模型和所述第二高斯概率模型，來(lái)計(jì)算所述第一向量矩陣和所述第二向量矩陣之間的平均相對(duì)熵(Kullback-Leibler)；根據(jù)所述平均相對(duì)熵確定所述第一相似度或第二相似度。

其中，本發(fā)明實(shí)施例使用平均相對(duì)熵的值作為相似度的值。

根據(jù)以上兩向量矩陣的空間的概率分布，計(jì)算兩向量矩陣的平均KL距離(平均相對(duì)熵)。為方便、簡(jiǎn)化描述公式，下述內(nèi)容將test_eye_l計(jì)為A，regist_eye_l記錄為B，則兩向量矩陣計(jì)算得到的平均KL距離，即第一相似度為：

根據(jù)上式，可以計(jì)算出第一圖像的左眼圖像與第三圖像的左眼圖像之間的第一相似度D_l，該取值介于0到1之間，越接近于1，說(shuō)明兩左眼相似度越大，即第一圖像中的左眼圖像與第三圖像中的左眼圖像越相似；反之，相似度越小。

同理，可通過(guò)上述步驟S54221至S54224計(jì)算第一圖像的右眼圖像與第三圖像的右眼圖像之間的第二相似度D_r，在此不再對(duì)此進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

實(shí)施例9

圖8為本發(fā)明實(shí)施例9提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法中步驟S542中計(jì)算第二圖像和第四圖像之間的相似度的流程圖，本實(shí)施例提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法與上述實(shí)施例5提供的基于身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證方法相類似，二者的相同點(diǎn)在此 不再贅述。下面僅描述本實(shí)施例與上述實(shí)施例5的不同點(diǎn)。

具體地，在該實(shí)施例中，請(qǐng)參閱圖8，步驟S542中計(jì)算第二圖像和第四圖像之間的相似度的流程包括下述步驟S5421’至步驟S5423’：

S5421’，通過(guò)SIFT算法提取所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像的SIFT特征向量，得到第二SIFT算子矩陣，其中，每個(gè)SIFT特征向量包括對(duì)應(yīng)特征像素的特征向量和所述特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)；根據(jù)各個(gè)特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，從所述第二SIFT算子矩陣中剔除從所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像的左眼圖像和右眼圖像中提取到的特征向量，得到所述第四圖像對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)SIFT算子矩陣。

關(guān)于通過(guò)SIFT提取算法提取圖像中的特征向量的具體實(shí)現(xiàn)方式，可以參見現(xiàn)有的SIFT提取算法，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)此不作具體闡述。

具體地，設(shè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像經(jīng)過(guò)SIFT算法提取出特征向量后，最終得到第二SIFT算子矩陣可以表示為：

設(shè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像共提取出a個(gè)SIFT特征點(diǎn)向量，舉例說(shuō)明，v₁為圖像提出的第一個(gè)SIFT描述子特征向量，維度為1×128，x₁與y₁分別SIFT特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的橫、縱坐標(biāo)。在本發(fā)明實(shí)施例中，添加特征點(diǎn)位置信息的目的是，待人臉其余部門圖像提取出特征點(diǎn)后，剔除基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像中左右眼空白眼眶區(qū)域內(nèi)提取出的SIFT特征點(diǎn)及對(duì)應(yīng)特征向量。剔除條件為：對(duì)于任一SIFT特征點(diǎn)，如果根據(jù)該特征點(diǎn)的位置信息確定其處于左眼圖像或右眼圖像中時(shí)，將其第一SIFT算子矩陣中刪除，從而使得后續(xù)計(jì)算得到的相似度更加準(zhǔn)確。

根據(jù)以上剔除條件，可去除基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像中左、右眼空白區(qū)域相關(guān)SIFT特征點(diǎn)。由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像(含左右眼空白區(qū)域)共提出SIFT特征點(diǎn)個(gè)數(shù)為a，設(shè)左、右眼空白眼眶區(qū) 域共提取出的SIFT特征點(diǎn)個(gè)數(shù)為b，則剔除后的SIFT特征向量，即第二目標(biāo)SIFT算子矩陣為：

上式已將空白眼眶區(qū)域提取出的SIFT特征點(diǎn)剔除。

S5422’，通過(guò)SIFT算法提取所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像的SIFT特征向量，得到第一SIFT算子矩陣，其中，每個(gè)SIFT特征向量包括對(duì)應(yīng)特征像素的特征向量和所述特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)；根據(jù)各個(gè)特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，從所述第一SIFT算子矩陣中剔除從所述簽約服務(wù)器返回的人臉圖像的左眼圖像和右眼圖像中提取到的特征向量，得到所述第二圖像對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)SIFT算子矩陣。

該步驟的原理同上述步驟S5421’中的原理一致，具體可參見上述步驟S5421’中的內(nèi)容，此處不再贅述。同理，得到簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像剔出左右眼空白區(qū)域得到的SIFT特征向量集合為：設(shè)簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像共提出SIFT特征點(diǎn)個(gè)數(shù)為c，左、右眼空白眼眶區(qū)域共提取出的SIFT特征點(diǎn)個(gè)數(shù)為d，則第一目標(biāo)SIFT算子矩陣可以表示為：

S5423’，計(jì)算所述第一目標(biāo)SIFT算子矩陣和所述第二目標(biāo)SIFT算子矩陣之間的內(nèi)積，將所述內(nèi)積確定為所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度。

將以上兩目標(biāo)SIFT算子矩陣進(jìn)行內(nèi)積計(jì)算，即得到所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度C：

根據(jù)內(nèi)積定義，C的取值范圍在0到1之間，越接近于1，說(shuō)明相似度越大，即所述第二圖像和所述第四圖像越相似；反之，相似度越小，即所述第二圖像和所述第四圖像越不相似。

實(shí)施例10

圖9為本發(fā)明實(shí)施例10提供的身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證系統(tǒng)的組成示意圖，請(qǐng)參閱圖9，該身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證系統(tǒng)，包括：網(wǎng)站服務(wù)器91、簽約服務(wù)器92、未簽約服務(wù)器93和終端94，其中：

所述網(wǎng)站服務(wù)器用于接收認(rèn)證請(qǐng)求，所述認(rèn)證請(qǐng)求中包括與身份識(shí)別卡一一對(duì)應(yīng)的手機(jī)號(hào)；接收所述認(rèn)證請(qǐng)求后并發(fā)送至簽約服務(wù)器。

所述簽約服務(wù)器用于接收所述認(rèn)證請(qǐng)求，查詢所述手機(jī)號(hào)的歸屬信息并在所述手機(jī)號(hào)不屬于所述簽約服務(wù)器對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)商時(shí)向所述網(wǎng)站服務(wù)器返回所述手機(jī)號(hào)的歸屬信息。

所述網(wǎng)站服務(wù)器還用于根據(jù)所述簽約服務(wù)器返回的所述歸屬信息，將所述認(rèn)證請(qǐng)求發(fā)送至該歸屬信息相應(yīng)的未簽約服務(wù)器。

所述未簽約服務(wù)器用于接收所述認(rèn)證請(qǐng)求，并根據(jù)所述認(rèn)證請(qǐng)求向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

所述終端用于接收所述認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求，并接收用戶認(rèn)證確認(rèn)信息且發(fā)送至所述未簽約服務(wù)器。

所述未簽約服務(wù)器還用于接收認(rèn)證確認(rèn)信息并發(fā)送至所述網(wǎng)站服務(wù)器。

所述網(wǎng)站服務(wù)器還用于根據(jù)所述認(rèn)證確認(rèn)信息完全認(rèn)證過(guò)程。

可選地，所述未簽約服務(wù)器還用于向所述簽約服務(wù)器請(qǐng)求所述認(rèn)證請(qǐng)求中信息；判斷所述網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求中的信息是否與所述簽約服務(wù)器發(fā)送的認(rèn)證請(qǐng)求中的信息一致，若一致，將向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

可選地，所述認(rèn)證請(qǐng)求中還包括：用戶的生物特征數(shù)據(jù)；

所述未簽約服務(wù)器還用于根據(jù)所述認(rèn)證請(qǐng)求，向基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)送生物特征數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求，以使基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)在接收所述生物特征數(shù)據(jù)獲 取請(qǐng)求后，向所述未簽約服務(wù)器返回所述當(dāng)前用戶對(duì)應(yīng)的生物特征數(shù)據(jù)；并判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致，若一致，則向與所述手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的終端發(fā)送認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求。

可選地，所述終端還用于向其手機(jī)號(hào)所屬的運(yùn)營(yíng)商認(rèn)證服務(wù)器發(fā)送身份識(shí)別卡認(rèn)證激活請(qǐng)求，以使所述手機(jī)號(hào)所屬的運(yùn)營(yíng)商認(rèn)證服務(wù)器在接收所述身份識(shí)別卡認(rèn)證激活請(qǐng)求，并無(wú)感知推送身份識(shí)別卡認(rèn)證模塊至所述終端的身份識(shí)別卡中。

所述身份識(shí)別卡認(rèn)證模塊用于接收所述認(rèn)證確認(rèn)請(qǐng)求，并接收用戶認(rèn)證確認(rèn)信息且發(fā)送至所述未簽約服務(wù)器。

可選地，所述生物特征數(shù)據(jù)為人臉圖像；

所述未簽約服務(wù)器，還用于根據(jù)如下方法判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致：

將所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像分割為第一圖像和第二圖像，所述第一圖像為眼部區(qū)域圖像，所述第二圖像為除所述眼部區(qū)域圖像之外的圖像；將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像分割為第三圖像和第四圖像，所述第三圖像為眼部區(qū)域圖像，所述第四圖像為除所述眼部區(qū)域圖像之外的圖像。

計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度以及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度。

根據(jù)所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度及所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像是否一致。

可選地，所述未簽約服務(wù)器還用于根據(jù)以下方式計(jì)算所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度：

將所述第一圖像劃分為左眼圖像和右眼圖像，將所述第三圖像劃分為左眼圖像和右眼圖像。

計(jì)算所述第一圖像的左眼圖像與所述第三圖像的左眼圖像之間的第一相似度以及所述第一圖像的右眼圖像與所述第三圖像的右眼圖像之間的第二相似度。

根據(jù)所述第一相似度和所述第二相似度確定所述第一圖像和所述第三圖像之間的相似度。

可選地，所述未簽約服務(wù)器計(jì)算所述第一相似度的權(quán)重、所述第二相似度的權(quán)重及所述第二圖像和所述第四圖像之間的第三相似度的權(quán)重，并根據(jù)所述第一相似度、所述第一相似度的權(quán)重、所述第二相似度、所述第二相似度的權(quán)重、所述第三相似度和所述第三相似度的權(quán)重，來(lái)判斷所述簽約服務(wù)器發(fā)送的生物特征數(shù)據(jù)與所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的生物特征數(shù)據(jù)是否一致。

可選地，所述未簽約服務(wù)器被設(shè)置成，采用如下方式計(jì)算所述第一相似度或者所述第二相似度：

根據(jù)所述第一圖像的左眼圖像像素，獲取所述第一圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第一向量矩陣，并根據(jù)所述第三圖像的左眼圖像像素，獲取所述第三圖像的左眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣；或者，根據(jù)所述第一圖像的右眼圖像像素，獲取所述第一圖像的右眼圖像對(duì)應(yīng)的第一向量矩陣，并根據(jù)所述第三圖像的右眼圖像像素，獲取所述第三圖像的右眼圖像對(duì)應(yīng)的第二向量矩陣。

計(jì)算所述第一向量矩陣的第一均值和第一協(xié)方差。

計(jì)算所述第二向量矩陣的第二均值和第二協(xié)方差。

根據(jù)所述第一均值和所述第一協(xié)方差，來(lái)構(gòu)建所述第一向量矩陣的概率模型為第一高斯概率模型。

根據(jù)所述第二均值和所述第二協(xié)方差，來(lái)構(gòu)建所述第二向量矩陣的概率模型為第二高斯概率模型。

根據(jù)所述第一高斯概率模型和所述第二高斯概率模型，來(lái)計(jì)算所述第一向量矩陣和所述第二向量矩陣之間的平均相對(duì)熵。

根據(jù)所述平均相對(duì)熵確定所述第一相似度或者所述第二相似度。

可選地，所述未簽約服務(wù)器還被設(shè)置成：通過(guò)如下方式計(jì)算所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度：

通過(guò)SIFT算法提取所述簽約服務(wù)器發(fā)送的人臉圖像的SIFT特征向量，得到第一SIFT算子矩陣，其中，每個(gè)SIFT特征向量包括對(duì)應(yīng)特征像素的特征向量和所述特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。

根據(jù)各個(gè)特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，從所述第一SIFT算子矩陣中剔除從所述簽約服務(wù)器返回的人臉圖像的左眼圖像和右眼圖像中提取到的特征向量，得到所述第二圖像對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)SIFT算子矩陣。

通過(guò)SIFT算法提取所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像的SIFT特征向量，得到第二SIFT算子矩陣，其中，每個(gè)SIFT特征向量包括對(duì)應(yīng)特征像素的特征向量和所述特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。

根據(jù)各個(gè)特征像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，從所述第二SIFT算子矩陣中剔除從所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的人臉圖像的左眼圖像和右眼圖像中提取到的特征向量，得到所述第四圖像對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)SIFT算子矩陣。

計(jì)算所述第一目標(biāo)SIFT算子矩陣和所述第二目標(biāo)SIFT算子矩陣之間的內(nèi)積。

根據(jù)所述內(nèi)積確定所述第二圖像和所述第四圖像之間的相似度。

關(guān)于該身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證系統(tǒng)的具體工作過(guò)程已在上述實(shí)施例1至實(shí)施例9中進(jìn)行了詳細(xì)描述，具體可參見上述實(shí)施例1至實(shí)施例9中的內(nèi)容，在此不再贅述。

本實(shí)施例提供的身份識(shí)別卡的互聯(lián)互通認(rèn)證系統(tǒng)，提供一種運(yùn)營(yíng)商之間互聯(lián)互通的基于身份識(shí)別卡的認(rèn)證方法及系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上，即使有部分運(yùn)營(yíng)商未與網(wǎng)站服務(wù)器簽訂合作協(xié)議，其用戶也可以基于其身份識(shí)別卡完成認(rèn)證，不僅擴(kuò)大了基于身份識(shí)別卡進(jìn)行認(rèn)證的使用范圍，而且由于該認(rèn)證方式可以應(yīng)用于所有運(yùn)營(yíng)商用戶，因而所有用戶均可以基于此方法訪問(wèn)目標(biāo)網(wǎng)，從而可以增加目標(biāo)網(wǎng)站的訪問(wèn)量。

可以理解的是，以上實(shí)施方式僅僅是為了說(shuō)明本發(fā)明的原理而采用的示例性實(shí)施方式，然而本發(fā)明并不局限于此。對(duì)于本領(lǐng)域內(nèi)的普通技術(shù)人員而言，在不脫離本發(fā)明的精神和實(shí)質(zhì)的情況下，可以做出各種變型和改進(jìn)，這些變型和改進(jìn)也視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。