一種用戶權(quán)限的分配方法和設備的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種用戶權(quán)限的分配方法和設備，包括：獲取當前采集到用戶的人臉特征信息；根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度；并根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限，相對于使用的固定人臉閾值方式來說，通過確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度，在為用戶分配用戶權(quán)限時將采集人臉特征信息所受到的外部因素影響作為參考因素，也就意味著采集人臉特征信息的差異度越大，為用戶分配的用戶權(quán)限將越小，實現(xiàn)了動態(tài)分配用戶的用戶權(quán)限，既有效避免了認證效率低的問題，又能夠避免認證安全性差的問題，有效地提高了人臉識別技術(shù)的認證可靠性。
【專利說明】—種用戶權(quán)限的分配方法和設備
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及安全信息【技術(shù)領域】，尤其涉及一種基于人臉識別的用戶權(quán)限的分配方法和設備。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著計算機網(wǎng)絡和通信技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡信息安全、知識產(chǎn)權(quán)保護和身份認證等問題成為一個重要而緊迫的研究課題。
[0003]身份認證是保證系統(tǒng)安全的必要前提，在多種不同的安全【技術(shù)領域】都需要精準的身份認證信息。傳統(tǒng)的身份證、智能卡、密碼等身份認證方法存在攜帶不方便、容易遺失、不可讀或者密碼易破解等諸多問題。
[0004]基于人臉識別技術(shù)的身份認證方法，克服了傳統(tǒng)的身份認證方法存在的弊端，具備了較高的安全性、可靠性和有效性，越來越受到人們的重視，并逐漸進入到社會生活的各個領域。
[0005]但是，隨著無線互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能手機設備的普遍使用，人臉識別技術(shù)也面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。在不可靠的采集環(huán)境下，采集到的人臉信息千變?nèi)f化，增加了人臉識別技術(shù)的識別難度?；谀壳耙罁?jù)認證閾值對采集到的人臉信息進行認證的技術(shù)，隨著人臉信息采集集的變大，加大了認證閾值的設定難度，但是認證閾值與認證錯誤率直接相關(guān)，當選擇的認證閾值過小時，增加認證錯誤率，使得認證安全性降低；當選擇的認證閾值過大時，降低了認證錯誤率，但同時使得認證效率降低。
[0006]由此可見，認證閾值的平衡問題成為人臉認證技術(shù)中不可忽視的關(guān)鍵問題，也就意味著如何實現(xiàn)人臉認證技術(shù)的認證效率以及保證認證安全性成為亟需解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種用戶權(quán)限的分配方法和設備，用于解決目前人臉識別技術(shù)存在的認證效率低或者認證安全性不高的問題。
[0008]根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種用戶權(quán)限的分配方法，包括:
[0009]獲取當前采集到用戶的人臉特征信息；
[0010]根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度；并
[0011]根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
[0012]結(jié)合本發(fā)明的第一方面可能的實施方式中，第一種可能的實施方式，所述根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限，包括:
[0013]根據(jù)確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整；根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度；
[0014]根據(jù)所述匹配度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
[0015]結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第一種可能的實施方式中，第二種可能的實施方式，根據(jù)確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整，包括:
[0016]將所述差異度與預設的差異閾值進行比較；
[0017]當所述差異度大于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小;
[0018]當所述差異度等于預設的差異閾值時，保持所述標準樣本信息對應的匹配閾值不變；
[0019]當所述差異度小于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加或者保持不變。
[0020]結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第二種可能的實施方式中，第三種可能的實施方式，當所述差異度大于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小，包括:
[0021]計算所述差異度與預設的差異閾值之間的差值；
[0022]根據(jù)預設的差值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；
[0023]將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小確定的所述調(diào)整幅值。
[0024]結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第二種可能的實施方式中，第四種可能的實施方式，當所述所述差異度小于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加，包括:
[0025]計算所述差異閾值與預設的差異閾值之間的差的絕對值；
[0026]根據(jù)預設的差的絕對值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差的絕對值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；
[0027]將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加確定的所述調(diào)整幅值。
[0028]結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第四種可能的實施方式中，第五種可能的實施方式，所述根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度，包括:
[0029]根據(jù)預設的匹配閾值與人臉特征信息的匹配度之間的對應關(guān)系，確定調(diào)整后得到的匹配閾值對應的人臉特征信息的匹配度，作為所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度。
[0030]結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第五種可能的實施方式中，第六種可能的實施方式，所述根據(jù)所述匹配度，為所述用戶分配用戶權(quán)限，包括:
[0031]根據(jù)預設的匹配度與用戶權(quán)限之間的對應關(guān)系，確定得到的所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度對應的用戶權(quán)限；并
[0032]將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，其中，匹配度越大，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，匹配度越小，為用戶分配的用戶權(quán)限越少。
[0033]結(jié)合本發(fā)明的第一方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第六種可能的實施方式中，第七種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息包含了用戶權(quán)限的使用時間；
[0034]將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，包括:
[0035]將確定的用戶權(quán)限的使用時間分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶權(quán)限的使用時間越長，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶權(quán)限的使用時間越短。
[0036]結(jié)合本發(fā)明的第一方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第七種可能的實施方式中，第八種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶行為；
[0037]將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，包括:
[0038]將確定的用戶行為分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶行為的個數(shù)越多，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶行為的個數(shù)越少。
[0039]結(jié)合本發(fā)明的第一方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第八種可能的實施方式中，第九種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶可獲得的操作安全等級；
[0040]將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，包括:
[0041]將確定的用戶可獲得的操作安全等級分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶可獲得的操作安全等級越高，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶可獲得的操作安全等級越低。
[0042]結(jié)合本發(fā)明的第一方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第八種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第九種可能的實施方式中，第十種可能的實施方式中，所述根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度，包括:
[0043]將獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息進行比較，確定獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息的差異度；
[0044]其中，所述差異度用于表征獲取到的所述用戶的人臉特征信息所處的外界環(huán)境與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息被采集時的外界環(huán)境的差異。
[0045]結(jié)合本發(fā)明的第一方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第八種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第九種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第一方面的第十種可能的實施方式中，第十一種可能的實施方式中，所述獲取當前采集到用戶的人臉特征信息，包括:
[0046]通過傳感設備采集用戶的人臉特征信息。
[0047]根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種用戶權(quán)限的分配設備，包括:
[0048]獲取模塊，用于獲取當前采集到用戶的人臉特征信息；
[0049]確定模塊，用于根據(jù)所述獲取模塊獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度；
[0050]分配模塊，用于根據(jù)所述確定模塊確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
[0051]結(jié)合本發(fā)明的第二方面可能的實施方式中，第一種可能的實施方式，所述分配模塊，具體用于根據(jù)所述確定模塊確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整；根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度；根據(jù)所述匹配度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
[0052]結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第一種可能的實施方式中，第二種可能的實施方式，所述分配模塊，具體用于將所述差異度與預設的差異閾值進行比較；當所述差異度大于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減??；當所述差異度等于預設的差異閾值時，保持所述標準樣本信息對應的匹配閾值不變；當所述差異度小于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加或者保持不變。
[0053]結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第二種可能的實施方式中，第三種可能的實施方式，所述分配模塊，具體用于計算所述差異度與預設的差異閾值之間的差值；根據(jù)預設的差值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小確定的所述調(diào)整幅值。
[0054]結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第二種可能的實施方式中，第四種可能的實施方式，所述分配模塊，具體用于計算所述差異閾值與預設的差異閾值之間的差的絕對值；根據(jù)預設的差的絕對值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差的絕對值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加確定的所述調(diào)整幅值。
[0055]結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第四種可能的實施方式中，第五種可能的實施方式，所述分配模塊，具體用于根據(jù)預設的匹配閾值與人臉特征信息的匹配度之間的對應關(guān)系，確定調(diào)整后得到的匹配閾值對應的人臉特征信息的匹配度，作為所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度。
[0056]結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第五種可能的實施方式中，第六種可能的實施方式，所述分配模塊，具體用于根據(jù)預設的匹配度與用戶權(quán)限之間的對應關(guān)系，確定得到的所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度對應的用戶權(quán)限；并將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，其中，匹配度越大，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，匹配度越小，為用戶分配的用戶權(quán)限越少。
[0057]結(jié)合本發(fā)明的第二方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第六種可能的實施方式中，第七種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息包含了用戶權(quán)限的使用時間；
[0058]所述分配模塊，具體用于將確定的用戶權(quán)限的使用時間分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶權(quán)限的使用時間越長，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶權(quán)限的使用時間越短。
[0059]結(jié)合本發(fā)明的第二方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第七種可能的實施方式中，第八種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶行為；
[0060]所述分配模塊，具體用于將確定的用戶行為分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶行為的個數(shù)越多，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶行為的個數(shù)越少。
[0061]結(jié)合本發(fā)明的第二方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第八種可能的實施方式中，第九種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶可獲得的操作安全等級；
[0062]所述分配模塊，具體用于將確定的用戶可獲得的操作安全等級分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶可獲得的操作安全等級越高，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶可獲得的操作安全等級越低。
[0063]結(jié)合本發(fā)明的第二方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第八種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第九種可能的實施方式中，第十種可能的實施方式中，所述確定模塊，具體用于將獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息進行比較，確定獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息的差異度；[0064]其中，所述差異度用于表征獲取到的所述用戶的人臉特征信息所處的外界環(huán)境與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息被采集時的外界環(huán)境的差異。
[0065]結(jié)合本發(fā)明的第二方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第八種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第九種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第二方面的第十種可能的實施方式中，第十一種可能的實施方式中，所述獲取模塊，具體用于通過傳感設備采集用戶的人臉特征信息。
[0066]根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供了一種用戶權(quán)限的分配設備，包括:
[0067]信號接收器，用于獲取當前采集到用戶的人臉特征信息；
[0068]處理器，用于根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度；并根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
[0069]結(jié)合本發(fā)明的第三方面可能的實施方式中，第一種可能的實施方式，所述處理器，具體用于根據(jù)確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整；根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度；根據(jù)所述匹配度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
[0070]結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第一種可能的實施方式中，第二種可能的實施方式，所述處理器，具體用于將所述差異度與預設的差異閾值進行比較；
[0071]當所述差異度大于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小;
[0072]當所述差異度等于預設的差異閾值時，保持所述標準樣本信息對應的匹配閾值不變；
[0073]當所述差異度小于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加或者保持不變。
[0074]結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第二種可能的實施方式中，第三種可能的實施方式，所述處理器，具體用于計算所述差異度與預設的差異閾值之間的差值；
[0075]根據(jù)預設的差值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；
[0076]將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小確定的所述調(diào)整幅值。
[0077]結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第二種可能的實施方式中，第四種可能的實施方式，所述處理器，具體用于計算所述差異閾值與預設的差異閾值之間的差的絕對值；
[0078]根據(jù)預設的差的絕對值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差的絕對值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；
[0079]將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加確定的所述調(diào)整幅值。
[0080]結(jié)合本發(fā)明的第三面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第四種可能的實施方式中，第五種可能的實施方式，所述處理器，具體用于根據(jù)預設的匹配閾值與人臉特征信息的匹配度之間的對應關(guān)系，確定調(diào)整后得到的匹配閾值對應的人臉特征信息的匹配度，作為所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度。
[0081]結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第五種可能的實施方式中，第六種可能的實施方式，所述處理器，具體用于根據(jù)預設的匹配度與用戶權(quán)限之間的對應關(guān)系，確定得到的所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度對應的用戶權(quán)限；并將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，其中，匹配度越大，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，匹配度越小，為用戶分配的用戶權(quán)限越少。
[0082]結(jié)合本發(fā)明的第三方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第六種可能的實施方式中，第七種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息包含了用戶權(quán)限的使用時間；
[0083]所述處理器，具體用于將確定的用戶權(quán)限的使用時間分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶權(quán)限的使用時間越長，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶權(quán)限的使用時間越短。
[0084]結(jié)合本發(fā)明的第三方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第七種可能的實施方式中，第八種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶行為；
[0085]所述處理器，具體用于將確定的用戶行為分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶行為的個數(shù)越多，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶行為的個數(shù)越少。
[0086]結(jié)合本發(fā)明的第三方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第八種可能的實施方式中，第九種可能的實施方式中，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶可獲得的操作安全等級；
[0087]所述處理器，具體用于將確定的用戶可獲得的操作安全等級分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶可獲得的操作安全等級越高，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶可獲得的操作安全等級越低。
[0088]結(jié)合本發(fā)明的第三方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第八種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第九種可能的實施方式中，第十種可能的實施方式中，所述處理器，具體用于將獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息進行比較，確定獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息的差異度；
[0089]其中，所述差異度用于表征獲取到的所述用戶的人臉特征信息所處的外界環(huán)境與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息被采集時的外界環(huán)境的差異。
[0090]結(jié)合本發(fā)明的第三方面可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第一種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第二種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第三種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第四種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第五種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第六種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第七種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第八種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第九種可能的實施方式中，或者結(jié)合本發(fā)明的第三方面的第十種可能的實施方式中，第十一種可能的實施方式中，所述信號接收器，具體用于通過傳感設備采集用戶的人臉特征信息。
[0091]本發(fā)明有益效果如下:
[0092]本發(fā)明實施例通過獲取當前采集到用戶的人臉特征信息；根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度；并根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限，相對于目前技術(shù)中使用的固定人臉閾值方式來說，通過確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度，在為用戶分配用戶權(quán)限時將采集人臉特征信息所受到的外部因素影響作為參考因素，也就意味著采集人臉特征信息的差異度越大，為用戶分配的用戶權(quán)限將越小，實現(xiàn)了動態(tài)分配用戶的用戶權(quán)限，既有效避免了認證效率低的問題，又能夠避免認證安全性差的問題，有效地提高了人臉識別技術(shù)的認證可靠性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0093]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡要介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域的普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0094]圖1為本發(fā)明實施例一提供的一種用戶權(quán)限的分配方法的流程示意圖；
[0095]圖2為本發(fā)明實施例二提供的一種用戶權(quán)限的分配方法的流程示意圖；
[0096]圖3為本發(fā)明實施例三提供的一種用戶權(quán)限的分配設備的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0097]圖4為本發(fā)明實施例四提供的一種用戶權(quán)限的分配設備的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】[0098]為了實現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明實施例提供了一種用戶權(quán)限的分配方法和設備，通過獲取當前采集到用戶的人臉特征信息；根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度；并根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限，相對于目前技術(shù)中使用的固定人臉閾值方式來說，通過確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度，在為用戶分配用戶權(quán)限時將采集人臉特征信息所受到的外部因素影響作為參考因素，也就意味著采集人臉特征信息的差異度越大，為用戶分配的用戶權(quán)限將越小，實現(xiàn)了動態(tài)分配用戶的用戶權(quán)限，既有效避免了認證效率低的問題，又能夠避免認證安全性差的問題，有效地提高了人臉識別技術(shù)的認證可靠性。
[0099]下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明各個實施例進行詳細描述。顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0100]實施例一:
[0101]如圖1所示，為本發(fā)明實施例一提供的一種用戶權(quán)限的分配方法的流程示意圖。所述方法可以如下所述。
[0102]步驟101:獲取當前采集到用戶的人臉特征信息。
[0103]在步驟101中，采集用戶的人臉特征信息的方式包括但不限于:
[0104]通過傳感設備采集用戶當前的人臉特征信息。
[0105]其中，所述人臉特征信息中至少包含了人臉特征的狀態(tài)信息(例如:表情信息等)、采集時外部環(huán)境信息和采集狀態(tài)信息。
[0106]所述傳感設備包括但不限于:光線傳感設備、攝像設備、運動傳感設備等。
[0107]具體地，通過攝像設備采集用戶的人臉狀態(tài)信息，例如:人臉的表情信息、人臉的遮蓋物信息、采集角度信息等；
[0108]通過環(huán)境傳感設備采集人臉認證時的外部環(huán)境信息和采集狀態(tài)信息，例如:通過光線傳感設備采集當前的光照信息；通過運動傳感設備采集當前用戶的狀態(tài)信息(例如:靜止或者運動)等。
[0109]需要說明的是，通過傳感設備采集到用戶的人臉特征信息可以是包含人臉特征的圖像信息，也可以是一段時間內(nèi)的動態(tài)的人臉特征信息，這里不做限定。
[0110]在通過傳感設備采集到用戶的包含了人臉特征的圖像信息之后，從得到的圖像信息中提取出人臉特征信息。
[0111]步驟102:根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度。
[0112]其中，所述差異度用于表征獲取到的所述用戶的人臉特征信息所處的外界環(huán)境與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息被采集時的外界環(huán)境的差異。
[0113]在步驟102中，標準樣本信息可以存儲在人臉特征信息數(shù)據(jù)庫中，也可以存儲在人臉識別系統(tǒng)的存儲設備中，這里不做限定。
[0114]需要說明的是，人臉特征信息數(shù)據(jù)庫可以是一個電子存儲設備，也可以是處于云端服務器中的存儲設備，這里也不做限定。[0115]人臉特征信息數(shù)據(jù)庫用于在用戶注冊登記時采集用戶的人臉數(shù)據(jù)信息，并利用人臉特征信息模型提取人臉特征，生成用戶的人臉特征信息的標準樣本信息后存儲。
[0116]需要說明的是，人臉特征信息數(shù)據(jù)庫中還可以存儲了用戶的標識信息與用戶的人臉特征信息的標準樣本信息之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
[0117]在利用人臉識別技術(shù)進行身份認證時，利用獲取的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息，計算獲取的所述人臉特征信息相對于存儲的標準樣本信息的人臉特征
息的差異度。
[0118]例如:在獲取用戶的人臉特征信息時，利用用戶的標識信息在人臉數(shù)據(jù)庫中查找到用戶的標準樣本信息，并將獲取的人臉特征信息與查找到的標準樣本信息中包含的人臉特征信息進行比對，計算得到獲取的人臉特征信息相對于查找到的標準樣本信息的人臉特征息的差異度。
[0119]由于獲取的用戶的人臉特征信息受到外部因素影響，外部環(huán)境不同，對獲取的人臉特征信息的影響程度也不同，那么相對于同一個用戶，在不同外部環(huán)境中采集的人臉特征信息也存在差異，根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，計算當前所述用戶的人臉特征信息的差異度也不相同。
[0120]也就是說，獲取的用戶的人臉特征信息的外部因素與存儲的標準樣本信息的外部因素越接近，意味著獲取的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息之間的差異度越低。
[0121]需要說明的是，計算得到的差異度可以是一個數(shù)值，也可以是一個區(qū)間，還可以是一個范圍，這里對于差異度的表示方式不做進一步限定。
[0122]步驟103:根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
[0123]在步驟103中，所述根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限，包括:
[0124]根據(jù)確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整；根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度；
[0125]根據(jù)所述匹配度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
[0126]具體地，根據(jù)確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整，包括:
[0127]將所述差異度與預設的差異閾值進行比較；當所述差異度大于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減??；當所述差異度等于預設的差異閾值時，保持所述標準樣本信息對應的匹配閾值不變；當所述差異度小于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加或者保持不變。
[0128]需要說明的是，在采集標準樣本信息時，系統(tǒng)根據(jù)采集的標注樣本信息生成一個該標準樣本信息對應的匹配閾值，又可被稱為初始匹配閾值，即標準樣本信息不同，那么初始匹配閾值也不同。
[0129]具體地，當所述所述差異度大于預設的差異閾值時，將預設的匹配閾值減小，包括:計算所述所述差異度與預設的差異閾值之間的差值；
[0130]根據(jù)預設的差值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；將初始的匹配閾值減小確定的所述調(diào)整幅值。
[0131]例如:當計算得到的差值介于O?0.1之間時，對應的匹配閾值的調(diào)整幅值為al，那么將初始的匹配閾值減小al ;當計算得到的差值介于0.1?0.3之間時，對應的匹配閾值的調(diào)整幅值為a2，那么將初始的匹配閾值減小a2 ；……；當計算得到的差值介于0.9~I之間時，對應的匹配閾值的調(diào)整幅值為aN，那么將初始的匹配閾值減小aN。
[0132]當所述所述差異度小于預設的差異閾值時，將預設的匹配閾值增加，包括:
[0133]計算所述差異閾值與預設的差異閾值之間的差的絕對值；根據(jù)預設的差的絕對值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差的絕對值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；將預設的匹配閾值增加確定的所述調(diào)整幅值。
[0134]例如:當計算得到的差的絕對值介于O~0.1之間時，對應的匹配閾值的調(diào)整幅值為al，那么將初始的匹配閾 值增加al ;當計算得到的差值介于0.1~0.3之間時，對應的匹配閾值的調(diào)整幅值為a2，那么將初始的匹配閾值增加a2 ；……；當計算得到的差值介于
0.9~I之間時，對應的匹配閾值的調(diào)整幅值為aN，那么將初始的匹配閾值增加aN。
[0135]具體地，根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度，包括:
[0136]根據(jù)預設的匹配閾值與人臉特征信息的匹配度之間的對應關(guān)系，確定調(diào)整后得到的匹配閾值對應的人臉特征信息的匹配度，作為所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度。
[0137]例如:如表1所示，為預設的匹配閾值與人臉特征信息的匹配度之間的對應關(guān)系的列表:
[0138]
【權(quán)利要求】
1.一種用戶權(quán)限的分配方法，其特征在于，包括: 獲取當前采集到用戶的人臉特征信息； 根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度；并根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
2.如權(quán)利要求1所述的分配方法，其特征在于，所述根據(jù)確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限，包括: 根據(jù)確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整；根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度； 根據(jù)所述匹配度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
3.如權(quán)利要求2所述的分配方法，其特征在于，根據(jù)確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整，包括: 將所述差異度與預設的差異閾值進行比較； 當所述差異度大于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減??； 當所述差異度等于預設的差異閾值時，保持所述標準樣本信息對應的匹配閾值不變；當所述差異度小于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加或者保持不變。
4.如權(quán)利要求3所述的分配方法，其特征在于，當所述差異度大于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小，包括: 計算所述差異度與預設的差異閾值之間的差值； 根據(jù)預設的差值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值； 將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小確定的所述調(diào)整幅值。
5.如權(quán)利要求3所述的分配方法，其特征在于，當所述所述差異度小于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加，包括: 計算所述差異閾值與預設的差異閾值之間的差的絕對值； 根據(jù)預設的差的絕對值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差的絕對值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值； 將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加確定的所述調(diào)整幅值。
6.如權(quán)利要求3~5任一所述的分配方法，其特征在于，所述根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度，包括: 根據(jù)預設的匹配閾值與人臉特征信息的匹配度之間的對應關(guān)系，確定調(diào)整后得到的匹配閾值對應的人臉特征信息的匹配度，作為所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度。
7.如權(quán)利要求6所述的分配方法，其特征在于，所述根據(jù)所述匹配度，為所述用戶分配用戶權(quán)限，包括: 根據(jù)預設的匹配度與用戶權(quán)限之間的對應關(guān)系，確定得到的所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度對應的用戶權(quán)限；并 將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，其中，匹配度越大，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，匹配度越小，為用戶分配的用戶權(quán)限越少。
8.如權(quán)利要求1~7任一所述的分配方法，其特征在于，所述用戶權(quán)限信息包含了用戶權(quán)限的使用時間； 將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，包括: 將確定的用戶權(quán)限的使用時間分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶權(quán)限的使用時間越長，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶權(quán)限的使用時間越短。
9.如權(quán)利要求1~8任一所述的分配方法，其特征在于，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶行為； 將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，包括: 將確定的用戶行為分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶行為的個數(shù)越多，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶行為的個數(shù)越少。
10.如權(quán)利要求1~9任一所述的分配方法，其特征在于，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶可獲得的操作安全等級； 將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，包括: 將確定的用戶可獲 得的操作安全等級分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶可獲得的操作安全等級越高，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶可獲得的操作安全等級越低。
11.如權(quán)利要求1~10任一所述的分配方法，其特征在于，所述根據(jù)獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度，包括: 將獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息進行比較，確定獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征息的差異度； 其中，所述差異度用于表征獲取到的所述用戶的人臉特征信息所處的外界環(huán)境與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息被采集時的外界環(huán)境的差異。
12.如權(quán)利要求1~11任一所述的分配方法，其特征在于，所述獲取當前采集到用戶的人臉特征信息，包括: 通過傳感設備采集用戶的人臉特征信息。
13.一種用戶權(quán)限的分配設備，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取當前采集到用戶的人臉特征信息； 確定模塊，用于根據(jù)所述獲取模塊獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息，確定當前所述用戶的人臉特征信息的差異度； 分配模塊，用于根據(jù)所述確定模塊確定的所述差異度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
14.如權(quán)利要求13所述的分配設備，其特征在于， 所述分配模塊，具體用于根據(jù)所述確定模塊確定的所述差異度，對所述標準樣本信息對應的匹配閾值進行調(diào)整；根據(jù)調(diào)整后得到的匹配閾值，確定所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度；根據(jù)所述匹配度，為所述用戶分配用戶權(quán)限。
15.如權(quán)利要求14所述的分配設備，其特征在于， 所述分配模塊，具體用于將所述差異度與預設的差異閾值進行比較；當所述差異度大于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小；當所述差異度等于預設的差異閾值時，保持所述標準樣本信息對應的匹配閾值不變；當所述差異度小于預設的差異閾值時，將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加或者保持不變。
16.如權(quán)利要求15所述的分配設備，其特征在于， 所述分配模塊，具體用于計算所述差異度與預設的差異閾值之間的差值；根據(jù)預設的差值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；將所述標準樣本信息對應的匹配閾值減小確定的所述調(diào)整幅值。
17.如權(quán)利要求15所述的分配設備，其特征在于， 所述分配模塊，具體用于計算所述差異閾值與預設的差異閾值之間的差的絕對值；根據(jù)預設的差的絕對值與匹配閾值的調(diào)整幅值之間的對應關(guān)系，確定計算得到的所述差的絕對值對應的匹配閾值的調(diào)整幅值；將所述標準樣本信息對應的匹配閾值增加確定的所述調(diào)整幅值。
18.如權(quán)利要求15~17任一所述的分配設備，其特征在于， 所述分配模塊，具體用于根據(jù)預設的匹配閾值與人臉特征信息的匹配度之間的對應關(guān)系，確定調(diào)整后得到的匹配閾值對應的人臉特征信息的匹配度，作為所述采集到的用戶的人臉特征信息 的匹配度。
19.如權(quán)利要求18所述的分配設備，其特征在于， 所述分配模塊，具體用于根據(jù)預設的匹配度與用戶權(quán)限之間的對應關(guān)系，確定得到的所述采集到的用戶的人臉特征信息的匹配度對應的用戶權(quán)限；并將確定的所述用戶權(quán)限分配給所述用戶，其中，匹配度越大，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，匹配度越小，為用戶分配的用戶權(quán)限越少。
20.如權(quán)利要求13~19任一所述的分配設備，其特征在于，所述用戶權(quán)限信息包含了用戶權(quán)限的使用時間； 所述分配模塊，具體用于將確定的用戶權(quán)限的使用時間分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶權(quán)限的使用時間越長，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶權(quán)限的使用時間越短。
21.如權(quán)利要求13~20任一所述的分配設備，其特征在于，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶行為； 所述分配模塊，具體用于將確定的用戶行為分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶行為的個數(shù)越多，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶行為的個數(shù)越少。
22.如權(quán)利要求13~21任一所述的分配設備，其特征在于，所述用戶權(quán)限信息還包含了用戶可獲得的操作安全等級； 所述分配模塊，具體用于將確定的用戶可獲得的操作安全等級分配給所述用戶，其中，為用戶分配的用戶權(quán)限越多，用戶可獲得的操作安全等級越高，為用戶分配的用戶權(quán)限越少，用戶可獲得的操作安全等級越低。
23.如權(quán)利要求13~22任一所述的分配設備，其特征在于， 所述確定模塊，具體用于將獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息進行比較，確定獲取到的所述用戶的人臉特征信息與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息的差異度； 其中，所述差異度用于表征獲取到的所述用戶的人臉特征信息所處的外界環(huán)境與存儲的標準樣本信息中包含的人臉特征信息被采集時的外界環(huán)境的差異。
24.如權(quán)利要求13~23任一所述的分配設備，其特征在于， 所述獲取模塊，具體用于通過傳感設備采集用戶的人臉特征信息。
【文檔編號】G06F21/32GK103995997SQ201410205397
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年5月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月15日
【發(fā)明者】傅佳莉, 魏何 申請人:華為技術(shù)有限公司