权限识别方法和用户终端的制作方法【专利摘要】本发明提供一种权限识别方法和用户终端，其中，方法包括：用户终端采集用户的签名信息，所述签名信息包括指纹数据和\或签名数据；用户终端根据所述签名信息确定所述用户的权限；用户终端根据所述用户的权限确定可用的业务，并为所述用户展示所述可用的业务。本发明提供的权限识别方法和用户终端，能够克服现有技术的权限识别方法安全性低的问题。【专利说明】权限识别方法和用户终端【
技术领域：
】[0001]本发明涉及信息处理技术，尤其涉及一种权限识别方法和用户终端。【
背景技术：
】[0002]随着电子、信息技术的发展，电子设备和信息的安全性的问题成为本领域的重要问题。[0003]对于用户终端，例如智能手机，传统的权限识别通常采用密码、划屏等方法，例如用户输入正确的密码或者按正确的轨迹划屏后才能够使用该用户终端的各项功能。[0004]但是，这种权限识别的方法容易被破解，安全性不高。【
发明内容】[0005]本发明提供一种权限识别方法和用户终端，以克服现有技术的权限识别方法安全性低的问题。[0006]第一方面，本发明提供一种权限识别方法，包括:[0007]用户终端采集用户的签名信息，所述签名信息包括指纹数据和\或签名数据；[0008]用户终端根据所述签名信息确定所述用户的权限；[0009]用户终端根据所述用户的权限确定可用的业务，并为所述用户展示所述可用的业务。[0010]第二方面，本发明提供一种用户终端，包括:[0011]采集模块，用于采集用户的签名信息，所述签名信息包括指纹数据和\或签名数据；[0012]权限确定模块，用于根据所述签名信息确定所述用户的权限；[0013]业务展示模块，用于根据所述用户的权限确定可用的业务，并为所述用户展示所述可用的业务。[0014]第三方面，本发明提供一种用户终端，包括:存储器，用于存储指令；[0015]处理器，与所述存储器耦合，所述处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，且所述处理器被配置为用于执行第一方面的任一项所述的权限识别方法。[0016]本发明权限识别方法和用户终端，通过采集用户的签名信息、根据所述签名信息确定用户的权限，并根据用户的权限确定可用的业务，并为所述用户展示所述可用的业务，实现对用户权限的识别，从而保护用户终端上各种业务的安全性；由于签名信息中的指纹数据或签名数据具有唯一性和稳定性，以及签名数据具有不易模仿性，保证了本发明的权限识别方法的识别精确，从而能够提高安全性。【专利附图】【附图说明】[0017]图1为本发明权限识别方法实施例一的流程图；[0018]图2为本发明权限识别方法实施例二的流程图；[0019]图3为本发明权限识别方法实施例三的流程图；[0020]图4为本发明用户终端实施例一的结构示意图；[0021]图5为本发明用户终端实施例二的结构示意图；[0022]图6为本发明用户终端实施例的结构示意图。【具体实施方式】[0023]本发明各实施例所述的用户终端可以为智能手机(SmartPhone)、笔记本电脑、平板电脑、便携设备(PortableEquipment)等设备。[0024]图1为本发明权限识别方法实施例一的流程图，如图1所示，本实施例的方法可以包括:[0025]步骤101、用户终端采集用户的签名信息，所述签名信息包括指纹数据和\或签名数据。[0026]具体地，签名数据可以包括签名中的每个字的结构特征和签名的动态特征。[0027]步骤102、用户终端根据所述签名信息确定所述用户的权限。[0028]具体地，可以将在步骤101中采集到的签名信息与预先保存的样本中签名信息进行匹配，以确定用户的权限。[0029]具体地匹配方法可以为将采集到的签名信息中的指纹数据与样本的指纹数据进行对比、将采集到的签名信息中的结构特征与样本的结构特征进行对比、将采集到的签名信息中的动态特征与样本的动态特征进行对比，可以设置为，该三种对比结果中任意一项的相似度符合要求，即可确定用户具有该样本对应的权限；也可以设置为该三种对比结果中每一项的相似度符合要求，才确定用户具有该样本对应的权限。具体实现时可以根据产品设计的需求来确定，本发明对此不作限定。[0030]进一步地，在一种实现方式中，步骤102可以为:将所述指纹数据与各个权限等级对应的指纹样本进行匹配，当所述指纹数据与任意一个权限等级对应的指纹样本的相似度大于第一预设值时，确定所述用户的权限为所述指纹样本对应的权限等级。[0031]并且，用户设备还可以根据采集到的指纹数据检测该用户的年龄段，再根据年龄段为用户推荐可用的业务，以提高用户操作的便利性。[0032]在具体实现时，用户终端可以仅设置一个权限，例如该用户终端仅供一个使用者使用，这时可以只保存一个样本，或者，可以为该使用者保存一组样本，进行匹配时当采集到的签名信息与任意一个样本的信息相匹配时，则认为该用户具有使用权限。[0033]用户终端也可以设置多个权限，每个权限对应不同的可用业务。下面以智能手机为例进行说明，其权限的个数以及每个权限对应的可用业务可以由用户进行个性化的设置。例如某一智能手机具有三个权限:最高权限、二级权限、三级权限，该智能手机的主人可以具有最高权限，该智能手机的全部功能或业务均为可用业务；二级权限对应的可用业务例如为拨打电话、发送短信、游戏功能等，但无法使用通话记录查询、文档查询等功能；三级权限对应的功能例如为查阅时间和指定的部分学习软件。在这样的场景下，优选的，每个权限可以对应一个样本，在进行权限识别时，步骤101中采集的签名信息与任意一个样本匹配时，则确定该用户具有该样本对应的权限。[0034]步骤103、用户终端根据所述用户的权限确定可用的业务，并为所述用户展示所述可用的业务。[0035]本实施例，通过采集用户的签名信息、将采集到的签名信息与样本中的签名信息进行匹配以确定用户的权限，并根据用户的权限确定可用的业务，并为所述用户展示所述可用的业务，实现对用户权限的识别，从而保护用户终端上各种业务的安全性；由于签名信息中的指纹数据或签名数据具有唯一性和稳定性，以及签名数据具有不易模仿性，保证了本发明的权限识别方法的识别精确，从而能够提高安全性。[0036]下面采用几个具体的实施例，对图1所示方法实施例的技术方案进行详细说明。[0037]图2为本发明权限识别方法实施例二的流程图，本实施例在图1所示实施例的基础上，对根据签名信息中的签名数据进行权限识别的方法进行详细介绍，如图2所示，本实施例的方法可以包括:[0038]步骤201、用户终端采集用户的签名信息，所述签名信息包括签名数据。[0039]具体地，签名数据包括结构特征和动态特征。[0040]需要说明的是，本实施例中介绍根据签名数据包括的结构特征和动态特征进行权限识别的方法，而根据签名信息中的指纹数据进行权限识别的方法可以与本实施例介绍的方法结合使用，该两种方法也可以分别单独使用，本发明实施例对此不作限定。[0041]步骤202、识别所述签名数据中的结构特征，所述结构特征包括所述签名数据中每个字的字体和模糊度。[0042]进一步具体地，可以将所述签名数据中每个字的字体与各种标准字体进行比较，选择与所述签名数据中的字最相似的标准字体，将所述标准字体作为所述签名数据中的字的字体，标准字体例如可以包括宋体、楷体、草书等。[0043]确定了字体之后，再计算所述签名数据中的每个字与所述标准字体之间的模糊度。[0044]进一步地，所述计算所述签名数据中的字与所述标准字体之间的模糊度的方法，可以包括以下步骤:[0045]步骤一、将所述签名数据中的字的中心点作为坐标原点，获取所述签名数据中的字的轨迹中M个参考点的坐标，M为大于I的整数；[0046]步骤二、获取所述M个参考点相对于所述标准字体的字迹中对应的M个点的模糊长度L和模糊方向Θ；[0047]步骤三、计算所述M个参考点的平均模糊长度和平均模糊方向，作为所述签名数据中的字与所述标准字体之间的模糊度。[0048]其中，步骤一可以根据签名笔迹的顺序，依次获取所述签名数据中的M个离散点；步骤二中，可以先根据签名笔迹的顺序，依次获取所述标准字体的字迹中对应的M个离散点，再分别计算签名数据中的M个离散点相对于所述标准字体的字迹中对应的离散点的模糊长度和模糊方向。例如，所述签名数据中第i(i为介于I~M之间的整数)个点Pi的坐标为(Xi,yi)，所述标准字体的字迹中第i个点P/的坐标为(Xi’，y/)，则第i个点的模糊长度Li为Pi与P/的距离，即:[0049]Li=^{Χ；-Xi)2+[Yf1-Yi)2[0050]第i个点的模糊方向QiS:【权利要求】1.一种权限识别方法，其特征在于，包括:用户终端采集用户的签名信息，所述签名信息包括指纹数据和\或签名数据；所述用户终端根据所述签名信息确定所述用户的权限；所述用户终端根据所述用户的权限确定可用的业务，并为所述用户展示所述可用的业务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户终端根据所述签名信息确定所述用户的权限，包括:将所述指纹数据与各个权限等级对应的指纹样本进行匹配，当所述指纹数据与任意一个权限等级对应的指纹样本的相似度大于第一预设值时，确定所述用户的权限为所述指纹样本对应的权限等级。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户终端根据所述签名信息确定所述用户的权限，包括:识别所述签名数据中的结构特征，所述结构特征包括所述签名数据中每个字的字体和模糊度；识别所述签名数据中的动态特征，所述动态特征包括所述签名数据中每个字的平均时间和\或平均速度；将所述结构特征与所述动态特征分别与各个权限等级对应的样本的结构特征和动态特征进行匹配，当所述结构特征与所述动态特征分别与任意一个权限等级对应的样本的结构特征和动态特征的相似度大.于第二预设值时，确定所述用户的权限为所述样本对应的权限等级。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别所述签名数据中的结构特征，包括:将所述签名数据中每个字的字体与各种标准字体进行比较，选择与所述签名数据中的字最相似的标准字体，将所述标准字体作为所述签名数据中的字的字体；计算所述签名数据中的每个字与所述标准字体之间的模糊度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述签名数据中的字与所述标准字体之间的模糊度，包括:将所述签名数据中的字的中心点作为坐标原点，获取所述签名数据中的字的轨迹中M个参考点的坐标，M为大于I的整数；获取所述M个参考点相对于所述标准字体的字迹中对应的M个点的模糊长度L和模糊方向Θ;计算所述M个参考点的平均模糊长度和平均模糊方向，作为所述签名数据中的字与所述标准字体之间的模糊度。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别所述签名数据中的动态特征，包括:根据签名笔迹的顺序，依次获取所述签名数据中的N个离散点，N大于或等于2；分别获取每对相邻的离散点的对应的速度，作为离散速度，所述离散速度的个数为N-1；获取N-1个所述离散速度的平均值V，将所述平均值V作为所述签名数据的平均速度。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别所述签名数据中的动态特征，包括:根据签名笔迹的顺序，依次获取所述签名数据中的落笔时刻和收笔时刻；获取所述收笔时刻与落笔时刻的时间差，将所述时间差作为所述签名数据的平均时间。8.根据权利要求3~7中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述结构特征与所述动态特征分别与各个权限等级对应的样本的结构特征和动态特征进行匹配，当所述结构特征与所述动态特征分别与任意一个权限等级对应的样本的结构特征和动态特征的相似度大于第二预设值时，确定所述用户的权限为所述样本对应的权限等级，包括:计算所述签名数据中的字与标准字体的模糊度与样本中对应的字与标准字体的模糊度之间的误差，当所述模糊度的误差小于第三预设值时，确定所述签名数据中的字的结构特征与样本中对应的字的结构特征的相似度大于第二预设值；计算所述签名数据的平均时间与样本时间的误差，和\或，所述签名数据的平均速度与样本速度的误差，当所述时间的误差小于第四预设值，和\或，所述速度的误差小于第五预设值时，确定所述签名数据的动态特征与样本的动态特征的相似度大于第二预设值；确定所述用户的权限为所述样本对应的权限等级。9.一种用户终端，其特征在于，包括:采集模块，用于采集用户的签名信息，所述签名信息包括指纹数据和\或签名数据；权限确定模块，用于根据所.述签名信息确定所述用户的权限；业务展示模块，用于根据所述用户的权限确定可用的业务，并为所述用户展示所述可用的业务。10.根据权利要求9所述的用户终端，其特征在于，所述权限确定模块具体用于:将所述指纹数据与各个权限等级对应的指纹样本进行匹配，当所述指纹数据与任意一个权限等级对应的指纹样本的相似度大于第一预设值时，确定所述用户的权限为所述指纹样本对应的权限等级。11.根据权利要求9所述的用户终端，其特征在于，所述权限确定模块包括:结构特征识别模块，用于识别所述签名数据中的结构特征，所述结构特征包括所述签名数据中每个字的字体和模糊度；动态特征识别模块，用于识别所述签名数据中的动态特征，所述动态特征包括所述签名数据中每个字的平均时间和平均速度；匹配模块，用于将所述结构特征与所述动态特征分别与各个权限等级对应的样本的结构特征和动态特征进行匹配，当所述结构特征与所述动态特征分别与任意一个权限等级对应的样本的结构特征和动态特征的相似度大于第二预设值时，确定所述用户的权限为所述样本对应的权限等级。12.根据权利要求11所述的用户终端，其特征在于，所述结构特征识别模块具体用于:将所述签名数据中每个字的字体与各种标准字体进行比较，选择与所述签名数据中的字最相似的标准字体，将所述标准字体作为所述签名数据中的字的字体；计算所述签名数据中的每个字与所述标准字体之间的模糊度。13.根据权利要求12所述的用户终端，其特征在于，所述结构特征识别模块具体用于:将所述签名数据中的字的中心点作为坐标原点，获取所述签名数据中的字的轨迹中M个参考点的坐标，M为大于I的整数；获取所述M个参考点相对于所述标准字体的字迹中对应的M个点的模糊长度L和模糊方向Θ;计算所述M个参考点的平均模糊长度和平均模糊方向，作为所述签名数据中的字与所述标准字体之间的模糊度。14.根据权利要求11所述的用户终端，其特征在于，所述动态特征识别模块具体用于:根据签名笔迹的顺序，依次获取所述签名数据中的N个离散点，N大于或等于2；分别获取每对相邻的离散点的对应的速度，作为离散速度，所述离散速度的个数为N-1；获取N-1个所述离散速度的平均值V，将所述平均值V作为所述签名数据的平均速度。15.根据权利要求11所述的用户终端，其特征在于，所述动态特征识别模块具体用于:根据签名笔迹的顺序，依次获取所述签名数据中的落笔时刻和收笔时刻；获取所述收笔时刻与落笔时刻的时间差，将所述时间差作为所述签名数据的平均时间。16.根据权利要求11~15中任一项所述的用户终端，其特征在于，所述匹配模块具体用于:计算所述签名数据中的字与标准字体的模糊度与样本中对应的字与标准字体的模糊度之间的误差，当所述模糊度的误差小于第三预设值时，确定所述签名数据中的字的结构特征与样本中对应的字的结构特征的相似度大于第二预设值；计算所述签名数据的平均时间与样本时间的误差，和\或，所述签名数据的平均速度与样本速度的误差，当所述时间的误差小于第四预设值，和\或，所述速度的误差小于第五预设值时，确定所述签名数据的动态特征与样本的动态特征的相似度大于第二预设值；确定所述用户的权限为所述样本对应的权限等级。17.一种用户终端，其特征在于，包括:存储器，用于存储指令；处理器，与所述存储器耦合，所述处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，且所述处理器被配置为用于执行如权利要求1~8中任一项所述的权限识别方法。【文档编号】G06F21/31GK103473492SQ201310400696【公开日】2013年12月25日申请日期:2013年9月5日优先权日:2013年9月5日【发明者】杨喆申请人:北京百纳威尔科技有限公司