本發(fā)明涉及信息安全技術領域，尤其涉及一種身份驗證方法、裝置及移動終端。

背景技術：

目前，為了保護用戶的隱私以及財產安全，在很多場景中均需要對用戶進行身份驗證，相關技術中，一般通過密碼、生物特征信息(例如指紋、虹膜、人臉等)等信息對用戶進行身份驗證。

然而，在實現本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現相關技術中至少存在以下問題：在通過密碼方式進行身份驗證時，密碼的設定會影響認證的安全性，復雜的密碼不易被破解，安全性較高，但是用戶常常難以記?。缓唵蔚拿艽a用戶可以記住，但容易被破解，安全性不高。并且，一旦黑客入侵密碼數據庫，將會導致大量用戶密碼的泄露。使用生物特征信息進行身份驗證，容易出現指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，會使得認證的安全性受到威脅。

技術實現要素：

本發(fā)明的目的旨在至少在一定程度上解決上述的技術問題之一。

為此，本發(fā)明的第一個目的在于提出一種身份驗證方法，該方法通過用戶身份部位的三維驗證結合其他驗證方式準確實現了對用戶的身份驗證，避免僅通過指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，提高安全性。

本發(fā)明的第二個目的在于提出一種身份驗證裝置。

本發(fā)明的第三個目的在于提出一種計算機可讀存儲介質。

本發(fā)明的第四個目的在于提出一種移動終端。

本發(fā)明的第五個目的在于提出一種計算機程序。

為了實現上述目的，本發(fā)明第一方面實施例的身份驗證方法，包括：通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息；判斷所述身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息是否匹配；若判斷出所述身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配，則提供多種身份驗證方式，并根據所述用戶的選擇操作確定目標身份驗證方式；接收所述用戶針對所述目標身份驗證方式輸入的驗證信息，并進一步判斷所述驗證信息與預存的驗證信息是否匹配；若判斷出所述驗證信息與預存的驗證信息匹配，則確定所述用戶通過身份驗證。

根據本發(fā)明實施例的身份驗證方法，通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息，并在判斷出身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，并對用戶再次輸入的驗證信息進一步驗證，并在用戶再次輸入的驗證信息與預存驗證信息匹配時，確定用戶通過身份驗證，從而通過用戶身份部位的三維驗證結合其他驗證方式準確實現了對用戶的身份驗證，避免僅通過指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，提高安全性。

為了實現上述目的，本發(fā)明第二方面實施例的身份驗證裝置，包括：獲取模塊，用于通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息；判斷模塊，用于判斷所述身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息是否匹配；第一處理模塊，用于在判斷出所述身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，提供多種身份驗證方式，并根據所述用戶的選擇操作確定目標身份驗證方式；第二處理模塊，用于接收所述用戶針對所述目標身份驗證方式輸入的驗證信息，并進一步判斷所述驗證信息與預存的驗證信息是否匹配；確定模塊，用于在判斷出所述驗證信息與預存的驗證信息匹配時，確定所述用戶通過身份驗證。

根據本發(fā)明實施例的身份驗證裝置，通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息，并在判斷出身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，并對用戶再次輸入的驗證信息進一步驗證，并在用戶再次輸入的驗證信息與預存驗證信息匹配時，確定用戶通過身份驗證，從而通過用戶身份部位的三維驗證結合其他驗證方式準確實現了對用戶的身份驗證，避免僅通過指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，提高安全性。

為了實現上述目的，本發(fā)明第三方面實施例提供了一一個或多個包含計算機可執(zhí)行指令的非易失性計算機可讀存儲介質，當所述計算機可執(zhí)行指令被一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行本發(fā)明第一方面實施例的身份驗證方法。

為了實現上述目的，本發(fā)明第四方面實施例的移動終端，所述移動終端包括存儲器及處理器，所述存儲器中儲存有計算機可讀指令，所述指令被所述處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行本發(fā)明第一方面實施例的身份驗證方法。

根據本發(fā)明實施例的移動終端，通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息，并在判斷出身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，并對用戶再次輸入的驗證信息進一步驗證，并在用戶再次輸入的驗證信息與預存驗證信息匹配時，確定用戶通過身份驗證，從而通過用戶身份部位的三維驗證結合其他驗證方式準確實現了對用戶的身份驗證，避免僅通過指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，提高安全性。

本發(fā)明第五方面實施例提供了一種計算機程序產品，當所述計算機程序產品中的指令處理器執(zhí)行時，執(zhí)行本發(fā)明第一方面實施例的身份驗證方法。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中，

圖1是根據本發(fā)明一個實施例的身份驗證方法的流程圖；

圖2是根據本發(fā)明另一個實施例的身份驗證方法的流程圖；

圖3是根據本發(fā)明一個實施例的身份驗證裝置的結構示意圖；

圖4是根據本發(fā)明一個實施例的圖像處理電路的示意圖。

具體實施方式

下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。

下面參考附圖描述本發(fā)明實施例的身份驗證方法、裝置和移動終端。

圖1是根據本發(fā)明一個實施例的身份驗證方法的流程圖。該實施例的身份驗證方法應用在終端中。其中，終端可以包括手機、個人電話、平板電腦、智能穿戴式設備等具有各種操作系統(tǒng)的硬件設備。

如圖1所示，該身份驗證方法包括以下步驟：

s11，通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息。

其中，結構光是已知空間方向的投影的集合。

其中，結構光的模式可以包括：點結構光模式、線結構光模式、多線結構光模式、面結構光模式和相位法模式。

其中，身體部位可以為用戶身體的任何部位，例如，身體部位可以為人臉、頭部為、特定手型的手部(例如ok手型的手部)等。

在本發(fā)明的一個實施例中，在使用終端的過程中，在需要對用戶進行身份驗證時，可通過結構光投射器向身體部位投射結構光，并通過攝像頭獲取身體部位的結構光圖像，并根據結構光圖像生成身體部位的深度圖像，然后，根據深度圖像生成身體部位的三維信息。

其中，根據深度圖像確定拍攝主體的三維信息的過程可通過現有技術建立拍攝主體的三維信息。

其中，深度圖像是一組有序的二維點集合，它蘊含了其對應的空間點之間的鄰接關系，通過不同的判斷方式即可確定相鄰的點是否進行拼接。依據這些點在空間上的距離關系，可以將相同平面的點，或者是距離在閾值范圍內的點連接成三角形網格。

其中，結構光投射器可以是將光點、線、光柵、格網或斑紋等模式的結構光投影到被測物體上的結構光投影設備、儀器或者生成激光束的激光器。

也就是說，該實施例在終端中，預先配置了可以投射一定模式的結構光的結構光投射器。

其中，結構光的類型可以分為均勻結構光和非均勻結構光。

作為一種示例性的實施方式，為了避免用戶的眼睛被光照射時，產生刺眼的感覺，改善了用戶體驗，還可以通過非結構光獲取用戶身體部位的三維信息，具體而言，可通過結構光投射器向用戶身體部位投射非均勻結構光。

其中，非均勻的結構光，可以通過多種方法形成。

比如，結構光投射器可以通過紅外激光光源照射毛玻璃，從而在用戶身體部位所在的區(qū)域形成非均勻的結構光。

或者，結構光投射器可以通過衍射光學元件進行投射的方式，形成非均勻的結構光。具體的，可以由單個激光光源準直后通過單個或多個衍射光學元件，在用戶身體部位所在的區(qū)域形成非均勻的結構光。

或者，結構光投射器還可以直接由不規(guī)則分布的激光陣列通過衍射光學元件，在用戶身體部位所在的區(qū)域形成與激光陣列一致的不規(guī)則分布的散斑，即非均勻的結構光。通過這種方式，還可以控制散斑的細節(jié)分布，此處不作限定。

s12，判斷身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息是否匹配，若是，則執(zhí)行步驟s13。

s13，提供多種身份驗證方式，并根據用戶的選擇操作確定目標身份驗證方式。

另外，若判斷出身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息不一致，則確定用戶未通過身份驗證。

在確定用戶身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，為了進一步提高驗證的安全性，避免非法用戶給用戶造成財產損失，避免泄露用戶的隱私信息，還可以為提供多種身份驗證方式，并根據用戶的選擇操作確定目標身份驗證方式。

其中，需要理解的是，用戶所選擇的目標身份驗證方式是用戶之前預先設定的好。

其中，身份驗證方式可以包括密碼驗證方式、虹膜驗證方式和指紋驗證方式。

s14，接收用戶針對目標身份驗證方式輸入的驗證信息，并進一步判斷驗證信息與預存的驗證信息是否匹配，若匹配，則執(zhí)行步驟s15。

其中，需要理解的是，目標驗證方式不同，用戶所需要輸入的驗證信息是不同的。

在本發(fā)明的一個實施中，在目標身份驗證方式為指紋驗證方式時，可獲取用戶輸入的指紋信息，并判斷指紋信息與預存指紋信息是否匹配。

另外，為了更加準確的對用戶的身份進行驗證，在目標身份驗證方式為指紋驗證方式時，還可以獲取用戶按壓指紋識別模組所產生的指紋信息和壓力值，并判斷指紋信息與預存指紋信息是否匹配，若判斷出指紋信息與預存指紋信息匹配，則進一步判斷壓力值是否超過預設壓力值。

在本發(fā)明的另一個實施例中，在目標身份驗證方式為密碼驗證方式時，可獲取用戶輸入的密碼信息，并判斷密碼信息與預存密碼信息是否一致。

在本發(fā)明的一個實施例中，在目標身份驗證方式為虹膜驗證方式時，可從采集的虹膜圖像中獲取用戶的虹膜特征信息，并判斷虹膜特征信息與預存虹膜特征信息是否匹配。

s15，確定用戶通過身份驗證。

在用戶通過身份驗證后，根據用戶輸入的操作執(zhí)行對應的操作，其中，需要理解的是，在不同場景中用戶所需要執(zhí)行的操作是不同的。例如，在用戶進行轉賬交易時，如果判斷出用戶輸入的人臉的三維信息與預存的人臉的三維信息匹配，并且用戶再次輸入的指紋信息與預存指紋信息匹配，則根據用戶的轉賬操作完成轉賬交易。又例如，在登錄場景中，如果驗證出用戶的人臉的三維信息以及輸入的驗證信息均與預先保存的信息匹配，則根據用戶的登錄操作完成登錄，并為顯示登錄后的用戶界面。

根據本發(fā)明實施例的身份驗證方法，通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息，并在判斷出身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，并對用戶再次輸入的驗證信息進一步驗證，并在用戶再次輸入的驗證信息與預存驗證信息匹配時，確定用戶通過身份驗證，從而通過用戶身份部位的三維驗證結合其他驗證方式準確實現了對用戶的身份驗證，避免僅通過指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，提高安全性。

圖2根據本發(fā)明另一個實施例的身份驗證方法的流程圖。

如圖2所示，該身份驗證方法包括以下步驟：

s21，通過結構光獲取用戶的人體三維信息，并根據人體三維信息確定用戶的體型數據。

其中，體型數據可以包括用戶的身高、腿長、肩寬以及身材比例等信息。

其中，結構光是已知空間方向的投影的集合。

其中，結構光的模式可以包括：點結構光模式、線結構光模式、多線結構光模式、面結構光模式和相位法模式。

在本發(fā)明的一個實施例中，可通過結構光投射器向用戶投射結構光，并通過攝像頭獲取用戶的結構光圖像，并根據結構光圖像生成用戶的深度圖像，然后，根據深度圖像生成用戶的人體三維信息，并根據人體三維信息確定用戶的體型數據。

其中，深度圖像是一組有序的二維點集合，它蘊含了其對應的空間點之間的鄰接關系，通過不同的判斷方式即可確定相鄰的點是否進行拼接。依據這些點在空間上的距離關系，可以將相同平面的點，或者是距離在閾值范圍內的點連接成三角形網格。

其中，結構光投射器可以是將光點、線、光柵、格網或斑紋等模式的結構光投影到被測物體上的結構光投影設備、儀器或者生成激光束的激光器。

其中，結構光的類型可以分為均勻結構光和非均勻結構光。

作為一種示例性的實施方式，為了避免用戶的眼睛被光照射時，產生刺眼的感覺，改善了用戶體驗，還可以通過非結構光獲取用戶的身份比例信息。

其中，非均勻的結構光，可以通過多種方法形成。

比如，結構光投射器可以通過紅外激光光源照射毛玻璃，從而在用戶身體部位所在的區(qū)域形成非均勻的結構光。

或者，結構光投射器可以通過衍射光學元件進行投射的方式，形成非均勻的結構光。具體的，可以由單個激光光源準直后通過單個或多個衍射光學元件，在用戶身體部位所在的區(qū)域形成非均勻的結構光。

或者，結構光投射器還可以直接由不規(guī)則分布的激光陣列通過衍射光學元件，在用戶身體部位所在的區(qū)域形成與激光陣列一致的不規(guī)則分布的散斑，即非均勻的結構光。通過這種方式，還可以控制散斑的細節(jié)分布，此處不作限定。

s22，判斷所獲取的體型數據信息與預存的體型數據信息是否一致，若一致，則執(zhí)行步驟s23。

s23，提供多種身份驗證方式，并根據用戶的選擇操作確定目標身份驗證方式。

s24，接收用戶針對目標身份驗證方式輸入的驗證信息，并進一步判斷驗證信息與預存的驗證信息是否匹配，若一致，則執(zhí)行步驟s25。

s25，確定用戶通過身份驗證。

其中，需要說明的是，步驟s23-s25與步驟s13-s15相同，前述對步驟s13-s15的解釋說明也適用于該實施例的步驟s23-s25，此處不再贅述。

根據本發(fā)明實施例的身份驗證方法，通過結構光獲取用戶的體型數據，并在判斷出所獲取的體型數據與預存的用戶的體型數據匹配時，并對用戶再次輸入的驗證信息進一步驗證，并在用戶再次輸入的驗證信息與預存驗證信息匹配時，確定用戶通過身份驗證，從而通過用戶體型數據結合其他驗證方式準確實現了對用戶的身份驗證，避免僅通過指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，提高安全性。

為了實現上述實施例，本發(fā)明還提出了一種本發(fā)明實施例的身份驗證裝置。

圖3是根據本發(fā)明一個實施例的本發(fā)明實施例的身份驗證裝置的結構示意圖。

如圖3所示，該本發(fā)明實施例的身份驗證裝置可以包括獲取模塊110、判斷模塊120、第一處理模塊130、第二處理模塊140和確定模塊150，其中：

獲取模塊110用于通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息。

判斷模塊120用于判斷身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息是否匹配。

第一處理模塊130用于在判斷出身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，提供多種身份驗證方式，并根據用戶的選擇操作確定目標身份驗證方式。

第二處理模塊140用于接收用戶針對目標身份驗證方式輸入的驗證信息，并進一步判斷驗證信息與預存的驗證信息是否匹配。

確定模塊150用于在判斷出驗證信息與預存的驗證信息匹配時，確定用戶通過身份驗證。

在本發(fā)明的一個實施例中，在目標身份驗證方式為指紋驗證方式時，第二處理模塊140具體用于：獲取用戶輸入的指紋信息，并判斷指紋信息與預存指紋信息是否匹配。

在本發(fā)明的一個實施例中，在目標身份驗證方式為虹膜驗證方式時，第二處理模塊140具體用于：從采集的虹膜圖像中獲取用戶的虹膜特征信息，并判斷虹膜特征信息與預存虹膜特征信息是否匹配。

在本發(fā)明的一個實施例中，在目標身份驗證方式為指紋驗證方式時，第二處理模塊140具體用于：獲取用戶按壓指紋識別模組所產生的指紋信息和壓力值，并判斷指紋信息與預存指紋信息是否匹配，若判斷出指紋信息與預存指紋信息匹配，則進一步判斷壓力值是否超過預設壓力值。

在本發(fā)明的一個實施例中，在目標身份驗證方式為密碼驗證方式時，第二處理模塊140具體用于：獲取用戶輸入的密碼信息，并判斷密碼信息與預存密碼信息是否一致。

在本發(fā)明的一個實施中，獲取模塊110具體用于：通過結構光投射器向身體部位投射結構光，并通過攝像頭獲取身體部位的結構光圖像，然后，根據結構光圖像生成身體部位的深度圖像，以及根據深度圖像生成身體部位的三維信息。

需要說明的是，前述對身份驗證方法實施例的解釋說明也適用于該實施例的身份驗證裝置，其實現原理類似，此處不再贅述。

根據本發(fā)明實施例的身份驗證裝置，通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息，并在判斷出身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，并對用戶再次輸入的驗證信息進一步驗證，并在用戶再次輸入的驗證信息與預存驗證信息匹配時，確定用戶通過身份驗證，從而通過用戶身份部位的三維驗證結合其他驗證方式準確實現了對用戶的身份驗證，避免僅通過指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，提高安全性。

為了實現上述實施例，本發(fā)明還提出一種終端。

一種終端，包括本發(fā)明第二方面實施例的身份驗證裝置。

根據本發(fā)明實施例的終端，通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息，并在判斷出身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配時，并對用戶再次輸入的驗證信息進一步驗證，并在用戶再次輸入的驗證信息與預存驗證信息匹配時，確定用戶通過身份驗證，從而通過用戶身份部位的三維驗證結合其他驗證方式準確實現了對用戶的身份驗證，避免僅通過指紋、虹膜等生物特征信息容易被竊取偽裝使用的風險，提高安全性。

本發(fā)明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，一個或多個包含計算機可執(zhí)行指令的非易失性計算機可讀存儲介質，當所述計算機可執(zhí)行指令被一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行執(zhí)行前述身份驗證方法。

為了實現上述實施例，本發(fā)明還提出一種移動終端。

上述移動終端中包括圖像處理電路，圖像處理電路可以利用硬件和/或軟件組件實現，可包括定義isp(imagesignalprocessing，圖像信號處理)管線的各種處理單元。圖4是根據本發(fā)明一個實施例的圖像處理電路的示意圖。如圖4所示，為便于說明，僅示出與本發(fā)明實施例相關的圖像處理技術的各個方面。

如圖4所示，移動終端400的圖像處理電路包括成像設備410、isp處理器430和控制邏輯器440。成像設備410可包括具有一個或多個透鏡412、圖像傳感器414的攝像頭和結構光投射器416。結構光投射器416將結構光投影至被測物。其中，該結構光圖案可為激光條紋、格雷碼、正弦條紋、或者，隨機排列的散斑圖案等。圖像傳感器414捕捉投影至被測物形成的結構光圖像，并將結構光圖像發(fā)送至isp處理器430，由isp處理器430對結構光圖像進行解調獲取被測物的深度信息。同時，圖像傳感器414也可以捕捉被測物的色彩信息。當然，也可以由兩個圖像傳感器414分別捕捉被測物的結構光圖像和色彩信息。

其中，以散斑結構光為例，isp處理器430對結構光圖像進行解調，具體包括，從該結構光圖像中采集被測物的散斑圖像，將被測物的散斑圖像與參考散斑圖像按照預定算法進行圖像數據計算，獲取被測物上散斑圖像的各個散斑點相對于參考散斑圖像中的參考散斑點的移動距離。利用三角法轉換計算得到散斑圖像的各個散斑點的深度值，并根據該深度值得到被測物的深度信息。

當然，還可以通過雙目視覺的方法或基于飛行時差tof的方法來獲取該深度圖像信息等，在此不做限定，只要能夠獲取或通過計算得到被測物的深度信息的方法都屬于本實施方式包含的范圍。

在isp處理器430接收到圖像傳感器414捕捉到的被測物的色彩信息之后，可被測物的色彩信息對應的圖像數據進行處理。isp處理器430對圖像數據進行分析以獲取可用于確定和/或成像設備410的一個或多個控制參數的圖像統(tǒng)計信息。圖像傳感器414可包括色彩濾鏡陣列(如bayer濾鏡)，圖像傳感器414可獲取用圖像傳感器414的每個成像像素捕捉的光強度和波長信息，并提供可由isp處理器430處理的一組原始圖像數據。

isp處理器430按多種格式逐個像素地處理原始圖像數據。例如，每個圖像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，isp處理器430可對原始圖像數據進行一個或多個圖像處理操作、收集關于圖像數據的圖像統(tǒng)計信息。其中，圖像處理操作可按相同或不同的位深度精度進行。

isp處理器430還可從圖像存儲器420接收像素數據。圖像存儲器420可為存儲器裝置的一部分、存儲設備、或電子設備內的獨立的專用存儲器，并可包括dma(directmemoryaccess，直接直接存儲器存取)特征。

當接收到原始圖像數據時，isp處理器430可進行一個或多個圖像處理操作。

在isp處理器430獲取到被測物的色彩信息和深度信息后，可對其進行融合，得到三維圖像。其中，可通過外觀輪廓提取方法或輪廓特征提取方法中的至少一種提取相應的被測物的特征。例如通過主動形狀模型法asm、主動外觀模型法aam、主成分分析法pca、離散余弦變換法dct等方法，提取被測物的特征，在此不做限定。再將分別從深度信息中提取到被測物的特征以及從色彩信息中提取到被測物的特征進行配準和特征融合處理。這里指的融合處理可以是將深度信息以及色彩信息中提取出的特征直接組合，也可以是將不同圖像中相同的特征進行權重設定后組合，也可以有其他融合方式，最終根據融合后的特征，生成三維圖像。

三維圖像的圖像數據可發(fā)送給圖像存儲器420，以便在被顯示之前進行另外的處理。isp處理器430從圖像存儲器420接收處理數據，并對所述處理數據進行原始域中以及rgb和ycbcr顏色空間中的圖像數據處理。三維圖像的圖像數據可輸出給顯示器460，以供用戶觀看和/或由圖形引擎或gpu(graphicsprocessingunit，圖形處理器)進一步處理。此外，isp處理器430的輸出還可發(fā)送給圖像存儲器420，且顯示器460可從圖像存儲器420讀取圖像數據。在一個實施例中，圖像存儲器420可被配置為實現一個或多個幀緩沖器。此外，isp處理器430的輸出可發(fā)送給編碼器/解碼器450，以便編碼/解碼圖像數據。編碼的圖像數據可被保存，并在顯示于顯示器460設備上之前解壓縮。編碼器/解碼器450可由cpu或gpu或協(xié)處理器實現。

isp處理器430確定的圖像統(tǒng)計信息可發(fā)送給控制邏輯器440單元?？刂七壿嬈?40可包括執(zhí)行一個或多個例程(如固件)的處理器和/或微控制器，一個或多個例程可根據接收的圖像統(tǒng)計信息，確定成像設備410的控制參數。

以下為運用圖4中圖像處理技術實現移動終端的對焦方法的步驟：

s11'，通過結構光獲取用戶身體部位的三維信息；

s12'，判斷所述身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息是否匹配；

s13'，若判斷出所述身體部位的三維信息與預存身體部位的三維信息匹配，則提供多種身份驗證方式，并根據所述用戶的選擇操作確定目標身份驗證方式；

s14'，接收所述用戶針對所述目標身份驗證方式輸入的驗證信息，并進一步判斷所述驗證信息與預存的驗證信息是否匹配；

s15'，若判斷出所述驗證信息與預存的驗證信息匹配，則確定所述用戶通過身份驗證。

其中，需要說明的是，前述對身份驗證方法實施例的解釋說明也使用該實施例的終端，其實現原理類似，此處不再贅述。

一種計算機程序產品，當計算機程序產品中的指令處理器執(zhí)行時，執(zhí)行前述的身份驗證方法。

在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特征、結構、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結構、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結合和組合。

此外，術語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術特征的數量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個”的含義是至少兩個，例如兩個，三個等，除非另有明確具體的限定。

流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應被本發(fā)明的實施例所屬技術領域的技術人員所理解。

在流程圖中表示或在此以其他方式描述的邏輯和/或步驟，例如，可以被認為是用于實現邏輯功能的可執(zhí)行指令的定序列表，可以具體實現在任何計算機可讀介質中，以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備(如基于計算機的系統(tǒng)、包括處理器的系統(tǒng)或其他可以從指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備取指令并執(zhí)行指令的系統(tǒng))使用，或結合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備而使用。就本說明書而言，"計算機可讀介質"可以是任何可以包含、存儲、通信、傳播或傳輸程序以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備或結合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備而使用的裝置。計算機可讀介質的更具體的示例(非窮盡性列表)包括以下：具有一個或多個布線的電連接部(電子裝置)，便攜式計算機盤盒(磁裝置)，隨機存取存儲器(ram)，只讀存儲器(rom)，可擦除可編輯只讀存儲器(eprom或閃速存儲器)，光纖裝置，以及便攜式光盤只讀存儲器(cdrom)。另外，計算機可讀介質甚至可以是可在其上打印程序的紙或其他合適的介質，因為可以例如通過對紙或其他介質進行光學掃描，接著進行編輯、解譯或必要時以其他合適方式進行處理來以電子方式獲得程序，然后將其存儲在計算機存儲器中。

應當理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現。例如，如果用硬件來實現，和在另一實施方式中一樣，可用本領域公知的下列技術中的任一項或他們的組合來實現：具有用于對數據信號實現邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(pga)，現場可編程門陣列(fpga)等。

本技術領域的普通技術人員可以理解實現上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件完成，的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質中，該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。

此外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現，也可以采用軟件功能模塊的形式實現。集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。

上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。盡管上面已經示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領域的普通技術人員在本發(fā)明的范圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。