TW202217611A - 身份驗證方法 - Google Patents

Abstract

一種身份驗證方法包括：接收安全性等級資訊；獲得使用者的第一生物特徵資訊與第二生物特徵資訊；以及在該安全性等級資訊代表低安全需求而且該第一生物特徵資訊或該第二生物特徵資訊包括遮蔽物或缺陷區域時，執行方便模式。該方便模式包括：選擇部份的該第一生物特徵資訊；比較該部份的第一生物特徵資訊與一第一註冊資訊，以產生一第一數值；選擇部份的該第二生物特徵資訊；比較該部份的第二生物特徵資訊與一第二註冊資訊，以產生一第二數值；根據該第一數值與該第二數值產生第一輸出值；以及根據該第一輸出值驗證該使用者身份。

Description

身份驗證方法

本發明為一種身份驗證方法，係指一種根據兩種不同的生物特徵進行身份驗證的方法。

目前許多電子產品採用人體生物特徵辨識來作為身份驗證。指紋辨識及人臉辨識為現有技術中常用的兩種生物特徵辨識技術，常用於電子裝置（例如手機或電腦）的解鎖，或者是金融交易的身分驗証。目前的身份驗證方法只使用一種生物特徵，例如人臉辨識或指紋辨識，其方便性和準確性都還有待改善。

有鑑於此，本發明係針對現有的身份驗證方法加以改良，讓使用者更方便的通過身份驗證。

為達到上述之發明目的，本發明所採用的技術手段為提供一種身份驗證方法，其中包括： 接收一安全性等級資訊； 獲得一使用者的一第一生物特徵資訊與一第二生物特徵資訊；以及 在判斷該安全性等級資訊代表一低安全需求，而且判斷該第一生物特徵資訊或該第二生物特徵資訊包括遮蔽物或缺陷區域時，執行一方便模式； 其中，在該方便模式時，執行下列步驟： 選擇部份的該第一生物特徵資訊； 比較該部份的第一生物特徵資訊與一第一註冊資訊，以產生一第一數值； 選擇部份的該第二生物特徵資訊； 比較該部份的第二生物特徵資訊與一第二註冊資訊，以產生一第二數值； 根據該第一數值與該第二數值產生一第一輸出值；以及 根據該第一輸出值驗證該使用者身份。

為達到上述之發明目的，本發明所採用的另一種技術手段為提供一種身份驗證方法，其中包括： 接收一安全性等級資訊； 獲得一使用者的一第一生物特徵資訊與一第二生物特徵資訊；以及 在判斷該安全性等級資訊代表一低安全需求，而且判斷該第一生物特徵資訊或該第二生物特徵資訊包括遮蔽物或缺陷區域時，執行一方便模式； 其中，在該方便模式時，執行下列步驟： 選擇部份的該第一生物特徵資訊； 比較該部份的該第一生物特徵資訊與一第一註冊資訊，以產生一第一數值； 比較該第二生物特徵資訊與一第二註冊資訊，以產生一第二數值； 根據該第一數值與該第二數值產生一第一輸出值；以及 根據該第一輸出值驗證該使用者身份。

本發明的優點在於，在安全需求較低的情況下允許採用使用者的生物特徵的一部分資訊來進行生物特徵辨識，能提昇身份驗證的便利性，同時透過結合兩種生物特徵辨識的結果，可以維持身份驗證的準確性。

請參閱圖9所示的示意圖，使用者的一指紋圖像60包括一缺陷區域50，這個缺陷區域50可能是因為指紋辨識器表面或手指的一部份區域具有髒汙或汗水所造成，由於指紋圖像60中的指紋不完整，與該使用者原先註冊的指紋62有很大的差異，因此必然不能通過安全驗證。在人臉辨識方面，請參閱圖10所示的示意圖，如果使用者配戴口罩70（或太陽眼鏡）於臉部，拍攝到的影像80與註冊時的人臉影像82會有很明顯的差異，必然不能通過身份驗證。但無論是手指有髒污，或者是使用者配戴口罩與太陽眼鏡，都是很普遍的情況，因此，本發明提出一種身份驗證的方法，可以兼具安全性與便利性。

本發明的特點之一是利用兩種不同的生物特徵進行身份驗證。這兩種生物特徵可以是指紋、人臉、虹膜、掌紋或聲紋。為了方便說明，圖1與圖2的實施例先以人臉及指紋兩種生物特徵來說明本發明的技術內容，但不以此為限。

圖1的電子裝置A可以是一手機、電腦或個人數位助理（Personal digital assistant, PDA）。電子裝置A包括一處理單元2、一儲存媒體4、一相機6以及一指紋感測器8。處理單元2耦接儲存媒體4、相機6以及指紋感測器8。相機6是用以拍攝人臉圖像。指紋感測器8可以是電容式或是光學式指紋感測器，用於感測指紋以產生指紋圖像。儲存媒體4儲存有供處理單元2利用人臉圖像以及指紋圖像執行身份驗證的程式及資料。

圖2的實施例說明本發明利用人臉圖像以及指紋圖像執行身份驗證的方法。步驟S10是藉由相機6拍攝使用者的臉，以及用指紋感測器8感測使用者的手指，以獲得人臉圖像與指紋圖像。

所獲得之人臉圖像或指紋圖像被送給處理單元2後，處理單元2可能對人臉圖像及指紋圖像進行一些預處理的程序，例如調整圖像的大小，方向，比例等等，以便後續進行人臉辨識及指紋辨識。在步驟S20中，處理單元2判斷該人臉圖像是否具有遮蔽物，例如口罩或太陽眼鏡等等。判斷人臉圖像是否具有遮蔽物可以使用人工智慧或者影像分析的方式來進行，舉例來說，人臉特徵辨識技術（facial landmark detection）可以識別出一張人臉圖像中的五官位置，當使用人臉特徵辨識技術在一人臉圖像中找不到嘴巴時，即表示該張人臉圖像中可能包含口罩遮住了嘴巴。同理，當一張人臉圖像中的兩個眼睛無法被找到時，即表示該張人臉圖像可能包含太陽眼鏡遮住了眼睛。在步驟S30中，處理單元2判斷指紋圖像是否具有缺陷區域。在步驟S30中，處理單元2判斷指紋圖像是否具有缺陷區域。判斷指紋圖像是否具有缺陷區域可以有許多方式，舉例來說，將指紋圖像分成多個區域，當一區域的畫素值總和高於或低於一門檻值時，或者與其他區域的差異程度過大時，即可判斷該區域為缺陷區域。其他可以判斷人臉圖像是否具有遮蔽物，以及判斷指紋圖像是否具有缺陷區域的方法，亦可以適用於本發明。

當處理單元2在步驟S20中判斷該人臉圖像具有遮蔽物時，則進行步驟S21從該人臉圖像中選擇一無遮蔽區域，該選擇的無遮蔽區域並不與該遮蔽物重疊，亦即步驟S21是在選擇人臉圖像中沒有被遮蔽物遮住的其他部位。在步驟S22中，處理單元2根據所選擇的無遮蔽區域選取一組人臉分區註冊資訊，該選取的人臉分區註冊資訊的內容至少對應該選擇的無遮蔽區域所涵蓋的部位，例如眼睛或嘴巴。

步驟S23係比較該選擇的無遮蔽區域與該選取的人臉分區註冊資訊以產生一第一數值X1。在步驟S23中，處理單元2先將該選擇的無遮蔽區域的圖像轉換成一組待驗證人臉資訊，然後再計算該待驗證人臉資訊與該人臉分區註冊資訊的相似程度，以產生該第一數值X1。

舉例而言，圖3A的圖像P1是待驗證的人臉圖像。當處理單元2在步驟S20分析出人臉圖像P1有口罩30時，就在步驟S21選擇該人臉圖像P1上沒有被口罩遮到的上部區域11，並且在步驟S22根據該上部區域11涵蓋了眼睛部位選取一人臉分區註冊資訊H1。選擇上部區域11的一種方式，可以是利用人臉特徵辨識技術（facial landmark detection）從人臉圖像P1先識別出兩個眼睛，並且以兩個眼睛的中心點向外延伸一預設大小的區域至少涵蓋該兩個眼睛。上部區域11包括兩個眼睛的部位，該人臉分區註冊資訊H1的內容至少涵蓋到兩個眼睛的部位。在步驟S23中，處理單元2比較該上部區域11的圖像與該人臉分區註冊資訊H1，以產生第一數值X1。

在圖3B的例子中，圖像P2是待驗證的人臉圖像。當處理單元2在步驟S20分析出人臉圖像P2有太陽眼鏡31時，就在步驟S21選擇該人臉圖像P2上沒有被太陽眼鏡31遮到的下部區域12，並且在步驟 S22根據該下部區域22涵蓋了嘴巴部位選取一人臉分區註冊資訊H2。選擇下部區域12的一種方式，可以是利用人臉特徵辨識技術（facial landmark detection）從人臉圖像P2先識別出嘴巴，並且以嘴巴的中心點向外延伸一預設大小的區域至少涵蓋嘴巴。下部區域12包括嘴巴的部份，該人臉分區註冊資訊H2的內容至少涵蓋到嘴巴部位。在步驟S23中，處理單元2比較下部區域12的圖像與該人臉分區註冊資訊H2，以產生第一數值X1。

上述的人臉分區註冊資訊是在使用者進行人臉圖像的註冊程序時由處理單元2產生。舉例來說，使用者以圖4所示的人臉圖像P3在電子裝置A註冊。在一實施例中，處理單元2選取涵蓋兩個眼睛E的多個不同大小的區域，這些選取區域的圖像經過人工智慧演算法的處理之後，產生一組註冊資訊H1。相似的，處理單元2選取涵蓋嘴巴M的多個不同大小的區域，這些選取區域的圖像經過人工智慧演算法的處理之後，產生一組註冊資訊H2。在另一實施例中，處理單元2執行一人工智慧演算法萃取人臉圖像P3的特徵，產生一組全臉註冊資訊H。由於全臉註冊資訊H是從人臉圖像P3轉換而來，因此從全臉註冊資訊H中，處理單元2亦可以選擇涵蓋兩眼E的部份作為註冊資訊H1，涵蓋嘴巴M的部份作為註冊資訊H2。舉例來說，人臉註冊資訊H包括100個係數，第30~50個係數是對應兩個眼睛E及其周圍的部位，用來作為註冊資訊H1。第70~90個係數是對應嘴巴M的部位，用來作為註冊資訊H2。至於根據一人臉圖像產生人臉註冊資訊係為熟習人臉辨識領域之人士所熟知，在此便不再詳述。

當處理單元2在步驟S20中判斷人臉圖像並沒有遮蔽物時，則進行步驟S24。步驟S24係比較步驟S10所獲得的人臉圖像與一全臉註冊資訊（例如前述的全臉註冊資訊H），產生一第一數值X2。在步驟S24中，處理單元2先將該人臉圖像轉換成一組待驗證人臉資訊，然後再計算該待驗證人臉資訊與該全臉註冊資訊H的相似程度，以產生該第一數值X2。在圖示中，步驟S23與步驟S24的第一數值是代表人臉圖像的辨識結果，並非表示步驟S23與步驟S24產生的第一數值相同。

步驟S30是在判斷步驟S10獲得的指紋圖像是否具有缺陷區域。該缺陷區域可能是因指紋辨識器表面或手指的一部份區域具有髒汙或汗水所造成。在步驟S30中，處理單元2分析指紋影像以判斷是否有缺陷區域。當處理單元2判斷該指紋圖像具有缺陷區域時，則進行步驟S31從指紋圖像中選擇一非缺陷區域，該選擇的非缺陷區域並不與該缺陷區域重疊，亦即步驟S31是在選擇指紋圖像的缺陷區域以外的其他區域。接下來，處理單元2根據所選擇的非缺陷區域進行步驟S32。在步驟S32中，處理單元2比較該非缺陷區域的圖像與一指紋註冊資訊J以產生一第二數值Y1。例如在圖5A中，處理單元2分析出指紋圖像Q1的下半部存在著缺陷區域22，處理單元2就從該指紋圖像Q1中選擇缺陷區域22以外的第一區域21跟指紋註冊資訊J作比對，以產生第二數值Y1。或者，如圖5B所示，處理單元2可以將指紋圖像Q1加以處理，以一塊空白區域23取代圖5A中的缺陷區域22，使得處理後的指紋圖像Q2是由上部區域24與空白區域23所組成。然後以處理後的指紋圖像Q2來跟指紋註冊資訊J作比對。在這個例子中，以空白區域23取代缺陷區域22，相當於是選擇了缺陷區域22以外的上部區域24的指紋圖像來作指紋辨識。在進行指紋比對時，由於空白區域23沒有指紋，因此仍然是拿上部區域24的指紋圖像來跟註冊資訊J作比對。

上述的指紋註冊資訊J是在使用者進行指紋的註冊程序時由處理單元2產生。在一實施例中，指紋感測器8的尺寸較大，可以感測到一隻手指的完整的指紋，例如圖6A所示的指紋F1。在進行指紋註冊時，處理單元2感測使用者的指紋（例如指紋F1）以產生指紋註冊資訊J，並儲存在儲存媒體4中。在另一實施例中，指紋感測器8的尺寸較小，例如只有手指面積的1/10。在進行指紋註冊時，指紋感測器8對使用者的手指進行多次的感測，以獲取如圖6B所示的多張指紋圖像F2，每一張指紋圖像F2是對應使用者指紋的一部份。處理單元2即根據該多張指紋圖像F2產生一組指紋註冊資訊J1並儲存在儲存媒體中。該指紋註冊資訊J1中，包括分別對應該多張指紋圖像F2的多筆註冊資訊。關於指紋的註冊程序為熟習指紋辨識領域者所熟知，在此不再贅述。

當處理單元2在步驟S30中判斷指紋圖像並沒有缺陷區域時，則進行步驟S33，在步驟S33中，處理單元2比較步驟S10獲得的指紋圖像與指紋註冊資訊（例如前述的指紋註冊資訊J或J1），產生一第二數值Y2。在圖示中，步驟S32與步驟S33的第二數值是代表指紋圖像的辨識結果，並非表示步驟S32與步驟S33產生的第二數值相同。

在步驟S32與S33中，以部份或者完整的指紋圖像來跟指紋註冊資訊作比對的方式可以使用現有的指紋比對方法，從待驗證的指紋圖像中分析出特徵點，再與指紋註冊資訊進行比對。關於指紋比對的細節為熟習指紋辨識技術之人士所熟知，在此不再贅述。

在一實施例中，上述的第一數值與第二數值為分數，代表相似度。分數愈高，相似度愈高。步驟S40是根據第一數值與第二數值產生一輸出值。在步驟S40中，處理單元2根據步驟S23或S24產生的第一數值，以及步驟S32或S33產生的第二數值，進行運算以產生一輸出值S。步驟S50是根據步驟S40產生的輸出值S驗證使用者身份，以決定在步驟S10獲得的人臉圖像與指紋圖像與在電子裝置A註冊的使用者是否匹配。在一實施例中，處理單元2根據步驟S40產生的輸出值S與一門檻值作比較，並且根據比較的結果產生一驗證值1代表驗證成功，或產生一驗證值0代表驗證失敗。

舉例來說，步驟S40根據步驟S23的第一數值X1與步驟S32的第二數值Y1產生的輸出值S1=A1×X1+B1×Y1。在步驟S40根據步驟S23的第一數值X1與步驟S33的第二數值Y2產生的輸出值S2=A1×X1+B2×Y2。步驟S40根據步驟S24的第一數值X2與步驟S32的第二數值Y1產生的輸出值S3=A2×X2+B1×Y1。步驟S40根據步驟S24的第一數值X2與步驟S33的第二數值Y2產生的輸出值S4=A2×X2+B2×Y2 。其中，符號S1~S4是代表輸出值，A1、A2、B1與B2是權重值。步驟S24執行的是全臉圖像的人臉辨識，在身份驗證的準確度會高於步驟S23執行的部份人臉圖像的人臉辨識，因此權重值A2＞A1。在人臉圖像中不同的無遮蔽區域也可以是對應不同的權重值A1，在指紋圖像中，不同的無缺陷區域也可以是對應不同的權重值B1。步驟S33執行的是整張指紋圖像的指紋辨識，在身份驗證的準確度會高於步驟S32執行的部份指紋圖像的指紋辨識，因此權重值B2＞B1。在步驟S50的一個實施例中，是拿步驟S40產生的輸出值來與一門檻值作比較，以產生一驗證值代表對使用者身份的驗證結果，當該輸出值大於門檻值時，則產生一驗證值1代表辨識成功，當該輸出值小於門檻值時，則產生一驗證值0代表辨識失敗。針對不同的情況，步驟S50可能用到不同的門檻值。舉例來說，輸出值S1被拿來與一門檻值TH1相比較，輸出值S2被拿來與一門檻值TH2相比較，輸出值S3被拿來與門檻值TH3相比較，輸出值S4被拿來為一門檻值TH1相較。門檻值TH1~TH4的設定跟權重值A1、A2、B1與B2有關。在一實施例中，權重值A2＞A1，門檻值TH3＞TH1，權重值B2＞B1，門檻值TH4＞TH2。在其他的實施例中，根據實際的安全性與方便性的需求，門檻值TH3亦可能小於或等於門檻值TH1，門檻值TH4亦可能小於或等於門檻值TH2。

從以上的說明可以了解，圖2的實施例結合了人臉辨識與指紋辨識，其中人臉辨識是以整張人臉圖像或部份人臉圖像來進行，指紋辨識是以整張指紋圖像或部份的指紋圖像來進行。因此圖2包括了四種的辨識組合，分別是： 組合一：全臉圖像的人臉辨識搭配整張指紋圖像的指紋辨識。 組合二：全臉圖像的人臉辨識搭配部份指紋圖像的指紋辨識。 組合三：部份人臉圖像的人臉辨識搭配整張指紋圖像的指紋辨識。 組合四：部份人臉圖像的人臉辨識搭配部份指紋圖像的指紋辨識。

以上的實施例使用人臉與指紋這兩種生物特徵來作說明，本發明亦可以適用於其他不同的生物特徵。因此，從圖2以及上述的組合二、三與四可以了解，本發明的實施態樣至少包括以部份的第一生物特徵以及部份的第二生物特徵進行身份驗證，以及以部份的第一生物特徵與全部的的第二生物特徵進行身份驗證。這兩種實施態樣可以分別表現如圖7及圖8所示。

圖7的流程圖包含有以下步驟： 獲得使用者的第一生物特徵資訊與第二生物特徵資訊（S10A）； 選擇部份的第一生物特徵資訊（S21A）； 比較該部份的第一生物特徵資訊與一第一註冊資訊，以產生一第一數值（S23A）； 選擇部份的第二生物特徵資訊（S31A）； 比較該部份的第二生物特徵資訊與一第二註冊資訊，以產生一第二數值（S32A）； 根據該第一數值與該第二數值產生一輸出值（S40A）； 根據該輸出值驗證使用者身份（S50A）。

如圖8所示，本發明的方法之又一實施例包含有以下步驟： 獲得使用者的第一生物特徵資訊與第二生物特徵資訊（S10B）； 選擇部份的第一生物特徵資訊（S21B）； 比較該部份的第一生物特徵資訊與一第一註冊資訊以產生第一數值（S23B）； 比較該第二生物特徵資訊與一第二註冊資訊以產生一第二數值（S33B）；根據該第一數值與該第二數值產生一輸出值（S40B）； 根據該輸出值驗證使用者身份（S50B）。

當圖7與圖8所示之實施例的第一生物特徵資訊為人臉圖像時，步驟S21A、S21B以及步驟S23A與23B的具體實施方式可以分別參考圖2所示之實施例的步驟S21與S23的相關說明。當圖7與圖8所示之實施例的第二生物特徵資訊為指紋圖像時，步驟S31A、S32A與S33B的具體實施方式可以分別參考圖2所示之實施例的步驟S31、S32與S33之相關說明。當圖7與圖8所示之實施例的第一生物特徵資訊為指紋圖像時，步驟S21A、S21B以及步驟S23A與23B的具體實施方式可以分別參考圖2所示之實施例的步驟S31與S32之相關說明。當圖7與圖8所示之實施例的第二生物特徵資訊為人臉圖像時，步驟S31A、S32A與S33B的具體實施方式可以分別參考圖2所示之實施例的步驟S21、S23與S24之相關說明。

圖7的步驟S40A與圖8的步驟S40B的具體實施方式係將該第一數值乘上一第一權重及該第二數值乘上一第二權重的總和作為該輸出值。當第一生物特徵資訊為人臉圖像而第二生物特徵資訊為指紋圖像時，更詳細的計算方式可以參考步驟S40的相關說明。

從以上說明可以了解，本發明的特點包括採用兩種不同的生物特徵資訊來進行身份驗證，而且允許採用使用者部份的生物特徵來進行身份驗證。以人臉辨識及指紋辨識為例，即使人臉戴著口罩或太陽眼鏡等遮蔽物，或者指紋有汗水或髒污，都可以透過本發明進行身份驗證。相較於現有單純以一種生物特徵進行辨識的方法，本發明顯然更為便利，且/或準確性更高。

本發明的特點之一是在低安全需求的情況下，可以只使用部份的生物特徵進行身份驗證，以提昇身份驗證的便利性，同時透過結合兩種生物特徵辨識的結果，維持身份驗證的準確性。這兩種生物特徵可以是指紋、人臉、虹膜、掌紋或聲紋。舉例來說，當使用者要解鎖手機螢幕時，通常透過指紋或人臉來解鎖。但是當使用者載著口罩或太陽眼鏡時，使用者需要先脫下口罩或太陽眼鏡以取得無遮蔽物的人臉圖像進行驗證，較為不便。同樣的，當使用者的手指上有汗水或髒污時，使用者需要先清洗手指以避免指紋圖像出現缺陷區域。因此，在低安全需求的操作時(例如解鎖螢幕或進入一般網站)，本發明可以只使用部分的生物特徵進行身份驗證，讓使用者在使用上更方便。在高安全需求的操作時(例如金融交易)，本發明會使用完整的生物特徵進行身份驗證，以確保安全。

圖11顯示依據安全等級資訊進行身份驗證的實施例。參照圖1及圖11，電子裝置A的作業系統(圖中未示)可以根據目前所要執行的操作或程序提供安全等級資訊給處理單元2，如步驟S60所示。接著如步驟S62所示，電子裝置A獲取使用者的第一生物特徵資訊與第二生物特徵資訊，例如使用相機6取得人臉圖像以及使用指紋感測器8取得指紋圖像。在一實施例中，也可以先進行步驟S62，再進行步驟S60。處理單元2會依據接收的安全等級資訊判斷目前所要執行的操作或程序是否為低安全需求，如步驟S64所示。當安全等級資訊代表低安全需求時，處理單元2偵測第一生物特徵資訊或第二生物特徵資訊中是否有遮蔽物或缺陷區域，如步驟S66所示。判斷是否有蔽物或缺陷區域的方式，已在前述說明過，於此不再重複。在一實施例中，步驟S62結束後也可以先進行步驟S66後再進行步驟S64。在判斷該安全性等級資訊代表低安全需求，而且判斷第一生物特徵資訊或第二生物特徵資訊包括遮蔽物或缺陷區域後，處理單元2執行一方便模式以驗證使用者身份，如步驟S68所示。當在步驟S64判斷安全等級資訊代表高安全需求時，或在步驟S66判斷第一生物特徵資訊與第二生物特徵資訊皆不包括遮蔽物或缺陷區域時，進行步驟S70以執行超安全模式以驗證使用者身份。

圖12顯示方便模式的操作流程的第一實施例。假設步驟S66判斷第一生物特徵資訊與第二生物特徵資訊皆具有遮蔽物或缺陷區域，則在進入方便模式後，處理單元2執行步驟S6801及S6802。在步驟S6801中，處理單元2選擇部分的第一生物特徵資訊。假設第一生物特徵資訊為一人臉圖像時，處理單元2可從人臉圖像中選擇遮蔽物(如圖3A的口罩30或圖3B的太陽眼鏡31)以外的無遮蔽區域(如圖3A的上部區或11或圖3B的下部區域12)。在步驟S6802中，處理單元2選擇部分的第二生物特徵資訊。假設第二生物特徵資訊為一指紋圖像，如圖5A所示，處理單元2可以從該指紋圖像中選擇缺陷區域22以外的一非缺陷區域21。

在取得部份的第一生物特徵資訊後，處理單元2執行步驟S6803以比較部份的第一生物特徵資訊與第一註冊資訊產生一第一數值X3。在取得部份的第二生物特徵資訊後，處理單元2執行步驟S6804以比較部份的第二生物特徵資訊與第二註冊資訊產生一第二數值Y3。關於生物特徵資訊與註冊資訊的比對為本領域者所熟知，在此不再贅述。在取得第一數值X3及第二數值Y3後，處理單元2執行步驟S6805。在步驟S6805中，將第一數值X3與一第一權重A3的乘積加上第二數值Y3與一第二權重B3的乘積以得到一第一輸出值S5=A3×X3+B3×Y3。 最後，處理單元2將第一輸出值S5與一門檻值比較以產生一驗證值代表對使用者身份的驗證結果，如步驟S6806所示。例如，當第一輸出值S5大於門檻值時，驗證值為1代表辨識成功，當第一輸出值S5小於門檻值時，則驗證值為0代表辨識失敗。

圖13顯示方便模式的操作流程的第二實施例。假設步驟S66判斷第一生物特徵資訊具有遮蔽物或缺陷區域，而第二生物特徵不具有遮蔽物或缺陷區域。在進入方便模式後，處理單元2選擇部分的第一生物特徵資訊，並將該部份的第一生物特徵資訊與第一註冊資訊比較產生一第一數值X3，如步驟S6801及S6803所示。假設第一生物特徵資訊為一人臉圖像時，在步驟S6801中，處理單元2可從人臉圖像中選擇遮蔽物(如圖3A的口罩30或圖3B的太陽眼鏡31)以外的無遮蔽區域(如圖3A的上部區或11或圖3B的下部區域12)。假設第一生物特徵資訊為一指紋圖像，在步驟S6801中，處理單元2可以從該指紋圖像中選擇缺陷區域22以外的一非缺陷區域21，如圖5A所示。另一方面，由於第二生物特徵資訊並沒有遮蔽物或缺陷區域，因此在進入方便模式後，處理單元2將第二生物特徵資訊與第二註冊資訊比較產生一第二數值Y4，如步驟S6807所示。在取得第一數值X3及第二數值Y4後，處理單元2執行步驟S6805。在步驟S6805中，將第一數值X3與一第一權重A3的乘積加上第二數值Y4與一第二權重B4的乘積以得到一第一輸出值S6=A3×X3+B4×Y4。 最後，處理單元2將第一輸出值S6與一門檻值比較以產生一驗證值代表對使用者身份的驗證結果，如步驟S6806所示。例如，當第一輸出值S6大於門檻值時，驗證值為1代表辨識成功，當第一輸出值S6小於門檻值時，則驗證值為0代表辨識失敗。

圖14為超安全模式的操作流程的實施例。在進入超安全模式後，處理單元2執行步驟S7001及步驟S7002。在步驟S7001中，處理單元2將第一生物特徵資訊與第三註冊資訊比較產生一第三數值X4。在步驟S7002中，處理單元2將第二生物特徵資訊與第二註冊資訊比較產生一第四數值Y5。關於生物特徵資訊與註冊資訊的比對為本領域者所熟知，在此不再贅述。在取得第三數值X4及第四數值Y5後，處理單元2執行步驟S7003。在步驟S7003中，處理單元2將三數值X4與一第三權重A4的乘積加上第四數值Y5與一第四權重B5的乘積以得到一第二輸出值S7=A4×X4+B5×Y5。 最後，處理單元2將第二輸出值S7與一門檻值比較以產生一驗證值代表對使用者身份的驗證結果，如步驟S7004所示。例如，當第一輸出值S7大於門檻值時，驗證值為1代表辨識成功，當第一輸出值S7小於門檻值時，則驗證值為0代表辨識失敗。

以上所述僅是本發明的實施例而已，並非對本發明做任何形式上的限制，雖然本發明已以實施例揭露如上，然而並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明技術方案的範圍內，當可利用上述揭示的技術內容作出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發明技術方案的內容，依據本發明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬於本發明技術方案的範圍內。

2:處理單元 4:儲存媒體 6:相機 8:指紋感測器 11:上部區域 12:下部區域 21:第一區域 22:缺陷區域 23:空白區域 24:上部區域 30:口罩 31:太陽眼鏡 50:缺陷區域 60:指紋圖像 62:指紋註冊資訊 70:口罩 80:臉部影像 82:人臉註冊資訊 A:電子裝置 E:眼睛 F1:指紋圖像 F2:指紋圖像 H:人臉註冊資訊 M:嘴巴 P1:人臉圖像 P2:人臉圖像 P3:人臉圖像 Q1:指紋圖像 Q2:指紋圖像

圖1為本發明所應用之電子裝置的方塊圖。 圖2的流程圖說明本發明應用於人臉辨識及指紋辨識的實施例。 圖3A及3B顯示待驗證的人臉圖像。 圖4顯示一使用者註冊的人臉圖像。 圖5A及5B的示意圖說明從一指紋圖像選取出其中一部份。。 圖6A至6B的示意圖提供使用者註冊的指紋圖像。 圖7為本發明之一實施例。 圖8為本發明之另一實施例。 圖9提供一指紋比對示意圖。 圖10提供一人臉辨識的示意圖。 圖11為本發明依據安全等級資訊進行身份驗證的實施例。 圖12為方便模式的操作流程的第一實施例。 圖13為方便模式的操作流程的第二實施例。 圖14為超安全模式的操作流程的實施例。

Claims (20)

1. 一種身份驗證方法，包括： 接收一安全性等級資訊； 獲得一使用者的一第一生物特徵資訊與一第二生物特徵資訊；以及 在判斷該安全性等級資訊代表一低安全需求，而且判斷該第一生物特徵資訊或該第二生物特徵資訊包括遮蔽物或缺陷區域時，執行一方便模式； 其中，在該方便模式時，執行下列步驟： 選擇部份的該第一生物特徵資訊； 比較該部份的第一生物特徵資訊與一第一註冊資訊，以產生一第一數值； 選擇部份的該第二生物特徵資訊； 比較該部份的第二生物特徵資訊與一第二註冊資訊，以產生一第二數值； 根據該第一數值與該第二數值產生一第一輸出值；以及 根據該第一輸出值驗證該使用者身份。
2. 如請求項1之身份驗證方法，更包括： 在判斷該安全性等級資訊代表一高安全需求時，執行一超安全模式； 其中，在該超安全模式時，執行下列步驟： 比較該第一生物特徵資訊與一第三註冊資訊，以產生一第三數值； 比較該第二生物特徵資訊與該第二註冊資訊，以產生一第四數值； 根據該第三數值與該第四數值產生一第二輸出值；以及 根據該第二輸出值驗證該使用者身份。
3. 如請求項1之身份驗證方法，其中該安全性等級資訊是由作業系統提供。
4. 如請求項1之身份驗證方法，其中該第一生物特徵資訊與該第二生物特徵資訊是不同類型的生物特徵，該第一生物特徵資訊與該第二生物特徵資訊為指紋、人臉、虹膜、掌紋或聲紋。
5. 如請求項1之身份驗證方法，其中該根據該第一數值與該第二數值產生該第一輸出值的步驟包括： 將該第一數值乘上一第一權重及該第二數值乘上一第二權重的總和作為該第一輸出值。
6. 如請求項2或5之身份驗證方法，其中該根據該第三數值與該第四數值產生該第二輸出值的步驟包括： 將該第三數值乘上一第三權重及該第四數值乘上一第四權重的總和作為該第二輸出值。
7. 如請求項1之身份驗證方法，其中該第一生物特徵資訊為一人臉圖像，該方便模式更包括： 當該人臉圖像包括一遮蔽物時，進行該選擇部份的該第一生物特徵資訊的步驟，從該人臉圖像中選擇該遮蔽物以外的一無遮蔽區域。
8. 如請求項7之身份驗證方法，其中更包括根據該無遮蔽區域選擇對應的該第一註冊資訊。
9. 如請求項7之身份驗證方法，其中該部份的該第一生物特徵資訊包括該人臉圖像中的兩個眼睛或嘴巴。
10. 如請求項1或7之身份驗證方法，其中該第二生物特徵資訊為一指紋圖像，該方便模式更包括： 當該指紋圖像具有一缺陷區域時，進行該選擇部份的該第二生物特徵資訊的步驟，從該指紋圖像中選擇該缺陷區域以外的一非缺陷區域。
11. 一種身份驗證方法，其中包括： 接收一安全性等級資訊； 獲得一使用者的一第一生物特徵資訊與一第二生物特徵資訊；以及 在判斷該安全性等級資訊代表一低安全需求，而且判斷該第一生物特徵資訊或該第二生物特徵資訊包括遮蔽物或缺陷區域時，執行一方便模式； 其中，在該方便模式時，執行下列步驟： 選擇部份的該第一生物特徵資訊； 比較該部份的該第一生物特徵資訊與一第一註冊資訊，以產生一第一數值； 比較該第二生物特徵資訊與一第二註冊資訊，以產生一第二數值； 根據該第一數值與該第二數值產生一第一輸出值；以及 根據該第一輸出值驗證該使用者身份。
12. 如請求項11之身份驗證方法，更包括： 在判斷該安全性等級資訊代表一高安全需求時，執行一超安全模式； 其中，在該超安全模式時，執行下列步驟： 比較該第一生物特徵資訊與一第三註冊資訊，以產生一第三數值； 比較該第二生物特徵資訊與該第二註冊資訊，以產生一第四數值； 根據該第三數值與該第四數值產生一第二輸出值；以及 根據該第二輸出值驗證該使用者身份。
13. 如請求項11之身份驗證方法，其中該安全性等級資訊是由作業系統提供。
14. 如請求項11之身份驗證方法，其中該第一生物特徵資訊與該第二生物特徵資訊是不同類型的生物特徵，該第一生物特徵資訊與該第二生物特徵資訊為指紋、人臉、虹膜、掌紋或聲紋。
15. 如請求項11之身份驗證方法，其中該根據該第一數值與該第二數值產生該第一輸出值的步驟包括： 將該第一數值乘上一第一權重及該第二數值乘上一第二權重的總和作為該第一輸出值。
16. 如請求項12或15之身份驗證方法，其中該根據該第三數值與該第四數值產生該第二輸出值的步驟包括： 將該第三數值乘上一第三權重及該第四數值乘上一第四權重的總和作為該第二輸出值。
17. 如請求項11之身份驗證方法，其中該第一生物特徵資訊為一人臉圖像，該方便模式更包括： 當該人臉圖像包括一遮蔽物時，進行該選擇部份的該第一生物特徵資訊的步驟，從該人臉圖像中選擇該遮蔽物以外的一無遮蔽區域。
18. 如請求項17之身份驗證方法，其中更包括根據該無遮蔽區域選擇對應的該第一註冊資訊。
19. 如請求項17之身份驗證方法，其中該部份的該第一生物特徵資訊包括該人臉圖像中的兩個眼睛或嘴巴。
20. 如請求項11之身份驗證方法，其中該第一生物特徵資訊為一指紋圖像，該方便模式更包括： 當該指紋圖像具有一缺陷區域時，進行該選擇部份的該第一生物特徵資訊的步驟，從該指紋圖像中選擇該缺陷區域以外的一非缺陷區域。

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