身份识别系统、方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种身份识别系统、方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

随着计算机技术的发展，身份识别技术可以通过人与身俱来的生物特征，如手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等进行生物识别，以确定对应身份，身份识别技术日趋成熟，应用场景不断拓展，在商务合作、消费支付、社交媒体、安保等各领域的应用中均取得了良好的表现。在涉及身份识别的业务场景下，为了提高业务并行处理的效率，一般会设置多个身份识别设备以支持多人同时使用，如门店中设置多台人脸支付终端基于人脸识别支持人脸支付、银行设置多台业务设备基于身份识别支持银行业务处理等。

然而，目前业务场景中设置的各设备在进行身份识别时，通过云端对采集的身份数据进行识别，在网络发生波动时，会影响各设备身份识别的处理效率。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高身份识别处理效率的身份识别系统、方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种身份识别系统，所述系统包括主设备和从属设备，其中：

从属设备，用于获取生物数据，通过从属设备所接入的局域网，将生物数据发送至接入局域网的主设备；

主设备，用于基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；在本地识别出身份时，向从属设备反馈身份识别结果；在本地未识别出身份时，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向从属设备反馈身份识别结果；

从属设备，还用于接收主设备所反馈的身份识别结果。

在其中一个实施例中，从属设备还用于：确定主设备的繁忙程度；当主设备的繁忙程度满足特征提取条件时，对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备。

在其中一个实施例中，从属设备还用于：从身份识别结果中提取用户标识信息；查询用户标识信息关联的用户账户；基于用户账户中的资源进行资源转移。

在其中一个实施例中，主设备还用于下列至少一项：当云端生物数据库中数据发生变更时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；在达到数据库更新周期时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；当在本地存储的生物数据库无法访问时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。

一种身份识别方法，应用于主设备，所述方法包括：

通过所接入的局域网，接收接入局域网的从属设备所获得并发送的生物数据；

基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；

在本地识别出身份时，向从属设备反馈身份识别结果；

在本地未识别出身份时，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向从属设备反馈身份识别结果。

在其中一个实施例中，基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别包括：将生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准数据进行离线匹配，获得与生物数据匹配成功的生物标准数据；根据与生物数据匹配成功的生物标准数据所关联的用户标识信息得到身份识别结果。

在其中一个实施例中，身份识别方法还包括：通过局域网络连接模块接收从属设备发送的生物数据，并在本地识别出身份时，通过局域网络模块向从属设备反馈身份识别结果；在本地未识别出身份时，通过广域网络连接模块，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果。

在其中一个实施例中，身份识别方法还包括：确定与身份识别结果中的用户标识信息关联的用户账户；基于用户账户中的资源进行资源转移，获得资源转移结果；向从属设备反馈资源转移结果。

在其中一个实施例中，身份识别方法还包括：确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据；确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在其中一个实施例中，确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据包括：确定主设备和从属设备所属门店对应的门店标识，以及身份识别结果对应的身份识别时间；根据生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据；确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储包括：基于门店标识确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在其中一个实施例中，身份识别方法还包括：在满足本地数据库更新条件时，向云端生物数据库发送数据库更新请求；数据库更新请求携带主设备所属门店对应的门店标识；接收云端生物数据库基于数据库更新请求反馈的与门店标识对应的更新数据；通过更新数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库；在接收到云端生物数据库推送的推送数据时，通过推送数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库。

在其中一个实施例中，身份识别方法还包括下列中至少一项：当云端生物数据库中数据发生变更时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；在达到数据库更新周期时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；当在本地存储的生物数据库无法访问时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。

一种身份识别装置，所述装置应用于主设备，所述装置包括：

生物数据接收模块，用于通过所接入的局域网，接收接入局域网的从属设备所获得并发送的生物数据；

本地识别处理模块，用于基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；

本地识别反馈模块，用于在本地识别出身份时，向从属设备反馈身份识别结果；

云端识别反馈模块，用于在本地未识别出身份时，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向从属设备反馈身份识别结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

通过所接入的局域网，接收接入局域网的从属设备所获得并发送的生物数据；

基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；

在本地识别出身份时，向从属设备反馈身份识别结果；

在本地未识别出身份时，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向从属设备反馈身份识别结果。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

通过所接入的局域网，接收接入局域网的从属设备所获得并发送的生物数据；

基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；

在本地识别出身份时，向从属设备反馈身份识别结果；

在本地未识别出身份时，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向从属设备反馈身份识别结果。

上述身份识别系统、方法、装置、计算机设备和存储介质，主设备和从属设备接入局域网，从属设备将获取的生物数据通过局域网发送至主设备，主设备根据接收的生物数据和在本地存储的生物数据库进行身份识别，在本地识别出身份则通过局域网向从属设备反馈身份识别结果，若在本地未识别出身份，则由主设备基于生物数据从云端服务器进行身份查询，并通过局域网向从属设备反馈身份识别结果。在身份识别处理过程中，从属设备将获取的生物数据通过局域网发送至主设备进行本地身份识别，在基于本地身份识别获得身份识别结果或从云端服务器进行身份查询获得身份识别结果后，通过局域网反馈身份识别结果至从属设备，基于主设备和从属设备接入的局域网传递生物数据和身份识别结果，并基于主设备本地存储的生物数据库进行身份识别，可以降低与云端通信的网络发生波动时的影响，从而提高了身份识别的处理效率。

附图说明

图1为一个实施例中身份识别系统的应用环境图；

图2为一个实施例中身份识别系统的流程示意图；

图3为图2所示实施例中身份识别系统作业的流程示意图；

图4为一个实施例中人脸拍摄的示意图；

图5为一个实施例中生物特征提取处理的流程示意图；

图6为一个实施例中主设备进行繁忙程度分析的流程示意图；

图7为一个实施例中从属设备支付界面展示的界面示意图；

图8为一个实施例中主设备确定身份识别事件数据的流程示意图；

图9为一个实施例中身份识别方法的流程示意图；

图10为另一个实施例中身份识别方法的流程示意图；

图11为一个实施例中身份识别系统的结构框图；

图12为一个实施例中身份识别装置的结构框图；

图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的身份识别系统，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，第一设备102和第二设备104接入同一局域网，第一设备102通过接入的局域网络与第二设备104进行通信，第二设备还可以通过网络与云端服务器106进行通信。第一设备102将获取的生物数据通过局域网发送至第二设备104，第二设备104根据接收的生物数据和在本地存储的生物数据库进行身份识别，在本地识别出身份则通过局域网向第一设备102反馈身份识别结果，若在本地未识别出身份，则由第二设备104基于生物数据从云端服务器106进行身份查询，并通过局域网向第一设备102反馈身份识别结果。此外，第二设备104也可以获取生物数据并根据自身获取到的生物数据进行本地身份识别处理。其中，第二设备104和第一设备102为各种能够获取生物数据的智能设备，可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，云端服务器106可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在具体应用中，第二设备104在本地存储的生物数据库和云端服务器中的生物数据库还可以存储至区块链中，以防止生物数据库被篡改，确保生物数据库的安全。其中，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。

区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。平台产品服务层提供典型应用的基本能力和实现框架，开发人员可以基于这些基本能力，叠加业务的特性，完成业务逻辑的区块链实现。应用服务层提供基于区块链方案的应用服务给业务参与方进行使用。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种身份识别系统200，该系统包括从属设备202和主设备204，其中：

从属设备202，用于获取生物数据，通过从属设备202所接入的局域网，将生物数据发送至接入局域网的主设备204；还用于接收主设备204所反馈的身份识别结果。

身份识别是识别用户真实身份与其所声称的身份是否相符的验证过程，在计算机和互联网世界中，身份识别是一个最基本的要素，也是整个信息安全体系的基础。常见的身份识别技术包括口令识别方式和标记方式，口令一般为长度5～8的字符串，由数字、字母、特殊字符、控制字符等组成，通过用户名和口令的口令识别方式，只要用户输入正确口令，则认为用户为合法用户；标记是一种个人持有物，它的作用类似于钥匙，用于启动电子设备，标记上记录着用于机器识别的个人信息，具体如内置集成电路芯片的智能卡，可以通过对应的读卡器读取智能卡中的信息，从而识别出用户身份。随着身份识别技术的发展，基于生物特征的身份识别方式得到广泛的应用。基于生物特征的身份识别技术主要是通过可测量的身体或行为等生物特征进行身份识别，生物特征包括手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓、dna(deoxyribonucleicacid，脱氧核糖核酸)、签名、语音、行走步态等，基于这些生物特征，人们已经发展了多种生物识别技术，目前较为主流的识别技术有人脸识别、指纹识别、虹膜识别、静脉识别、语音识别等五类。其中，人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点，自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。基于人脸识别的身份识别技术已经在人们日常生活中得到了广泛的应用，如人脸支付、人脸解锁、人脸验证等。

具体地，从属设备202是支持进行身份识别的设备，从属设备202可以配置有各种传感器，以获取用于身份识别的数据，如基于生物特征进行身份识别时，从属设备202可以采集获得各种所需的生物数据。例如，从属设备202可以配置有摄像头，指纹识别器件，虹膜识别器件等传感器，以触发采集用户的人脸图像、指纹数据、虹膜数据等生物数据。摄像头可以是rgb(red、green、blue)摄像头、红外摄像头、深度摄像头、激光摄像头等其中的至少一种。在具体应用中，从属设备202可以分布设置于各种业务场景中，以支持多用户同时进行身份识别，如从属设备202可以设置于火车站各个进站通道上，以对各进站通道的进站乘客进行身份识别；从属设备202也可以设置于银行各业务窗口中，从而使各业务窗口基于身份识别进行各种业务处理，如用户注册、注销、贷款等；从属设备202还可以设置在各种门店中，具体可以设置于门店的支付区域，以基于身份识别，如人脸识别提供顾客自助支付服务。

其中，生物数据是指从属设备202获得的用于身份识别的数据，具体可以包括从属设备202采集得到的表征用户生物特征的数据，如指纹数据、人脸图像、虹膜数据、肤色数据等各种生理特征数据。不同的生物数据可由不同的生物数据采集器件采集得到，如当生物数据采集器件是指纹识别器件时，采集得到的生物数据是指纹数据，当生物数据采集器件是摄像头时，采集得到的生物数据是人脸数据以及肤色数据，当生物数据采集器件是虹膜识别器件时，采集得到的生物数据是虹膜数据。具体实现时，从属设备202可以配置有摄像头，通过摄像头触发拍摄可以采集用户的生物图像，生物图像可以是包括有用户的生物数据的各种图像，具体可以是rgb图像、红外图像、深度图像或者激光图像。不同的生物图像可由不同的摄像头拍摄，如当摄像头是rgb摄像头时，拍摄获得的生物图像是rgb图像；当摄像头是红外摄像头时，拍摄获得的生物图像是红外图像；当摄像头是深度摄像头时，拍摄获得的生物图像是深度图像；当摄像头是激光摄像头时，拍摄获得的生物图像是激光图像。

局域网(localareanetwork，lan)是局部地区形成的一个区域网络，其特点就是分布地区范围有限，可大可小，大到一栋建筑楼与相邻建筑之间的连接，小到可以是办公室之间的联系。局域网自身相对其他网络传输速度更快，性能更稳定，框架简易，并且是封闭性，能够防止信息泄露和外部网络病毒攻击，具有较高的安全性。从属设备202和主设备204均接入局域网，主设备204通过局域网与各从属设备202进行通信，具体可以通过局域网路由器实现从属设备202和各主设备204之间的通信。具体地，从属设备202通过接入的局域网将采集得到的生物数据发送至也接入该局域网的主设备204。

在具体应用中，从属设备202采集生物数据后，可以对生物数据进行加密处理，得到生物密文，并将生物密文发送至主设备204。其中，生物密文是对生物数据进行加密处理得到的密文数据。可以理解，生物数据包括有用户的生物信息，可以用于支付、身份认证等操作，对财产、隐私、人身安全都非常重要。因此，从属设备202采集用户的生物数据后，对生物数据进行加密处理，得到生物密文，再将生物密文发送至主设备204，可以进一步保证用户的生物数据的安全性。主设备204接收到生物密文，可以按照预先约定的解密算法，对生物密文进行解密处理，得到生物数据。

从属设备202将采集到的生物数据发送至主设备204，主设备204基于接收的生物数据进行身份识别，在得到身份识别结果后，将身份识别结果通过接入的局域网反馈至对应的从属设备202，从而实现基于生物数据的身份识别处理。从属设备202基于主设备204反馈的身份识别结果可以进行业务处理，如进行支付操作、进行授权处理、办理账户注册或注销等。身份识别结果可以根据身份识别的实际需求进行设备，以基于身份识别结果进行相应的业务处理。在具体应用中，身份识别结果可以包括从属设备202采集的生物数据对应用户的账户信息，从而对该账户信息关联的账户进行业务处理，如进行资源转移实现支付、进行账户注销、账户配置等。

主设备204，用于基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；在本地识别出身份时，向从属设备202反馈身份识别结果；在本地未识别出身份时，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向从属设备202反馈身份识别结果。

其中，主设备204为根据生物数据进行身份识别处理的设备，主设备204在本地存储有生物数据库。生物数据库存储有各种用户的身份信息和对应的生物特征数据，基于生物数据库可以根据生物数据进行离线匹配，确定生物数据对应的身份信息，从而实现身份识别。具体地，主设备204通过局域网接收从属设备202发送的生物数据后，主设备204查询本地存储的生物数据库，基于生物数据和生物数据库在本地进行身份识别，如可以将生物数据与生物数据库中各用户对应的生物特征数据进行离线匹配，并根据匹配一致的生物特征数据对应的身份信息确定生物数据对应所属的用户，从而识别出生物数据对应用户的身份，得到身份识别结果。得到身份识别结果后，主设备204将身份识别结果通过局域网反馈至从属设备202，以由从属设备202在接收到身份识别结果后进行后续的业务处理，如资源转移、账户配置等。

另一方面，若主设备204在本地存储的生物数据库中未记录有生物数据对应用户的生物特征数据，则主设备204基于生物数据和在本地存储的生物数据库在本地进行身份识别时，无法识别出生物数据对应用户的身份，则主设备204基于生物数据从云端服务器进行身份查询，具体可以由主设备204将生物数据发送至云端服务器，以由云端服务器基于生物数据和云端生物数据库进行身份查询，并将查询得到的身份识别结果返回至主设备204，主设备204将接收到的身份识别结果反馈至从属设备202，以由从属设备202在接收到身份识别结果后进行后续的业务处理。

在具体实现时，主设备204可以专门进行本地身份识别处理，即主设备204可以与各从属设备202独立分开设置，专门接收从属设备202发送的生物数据进行身份识别处理，而本身不作为生物数据采集的设备。例如，对于门店中支持人脸支付的各从属设备202，主设备204直接对接顾客，由顾客进行操作实现人脸支付，则主设备204可以不直接面向顾客，即不由客户进行操作，而只接收从属设备202通过局域网发送的生物数据进行身份识别。另外，主设备204也可以为支持进行身份识别的设备，即主设备204可以配置有各种传感器，以采集用于身份识别的数据，如基于生物特征进行身份识别时，主设备204可以采集各种所需的生物数据。此外，主设备204除了可以接收从属设备202发送的生物数据在本地进行身份识别处理外，还可以直接面向用户，采集用户的生物数据，并根据生物数据在本地进行身份识别处理，即主设备204也可以实现从属设备202采集生物数据的功能。

如图3所示，为本实施例中身份识别系统作业的流程示意图。其中，主设备204在本地存储有生物数据库，可以在本地进行身份识别，主设备204与从属设备202通过局域网进行通信，从属设备202的数目可以根据实际需要设置，主设备204还与云端服务器进行通信，具体可以通过广域网与云端服务器进行通信。具体地，在进行身份识别处理时，身份识别系统中的从属设备202采集生物数据，并将采集获得的生物数据通过局域网络发送至主设备204。主设备204接收到生物数据后，基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别，若在本地识别出身份，则主设备204向从属设备反馈身份识别结果；若未在本地识别出身份，则主设备204将生物数据发送至云端服务器，以由云端服务器基于接收的生物数据进行身份识别并将身份识别结果反馈至主设备204。主设备204将云端服务器返回的身份识别结果反馈至从属设备202，以由从属设备202基于身份识别结果进行对应的业务处理。

上述身份识别系统中，主设备和从属设备接入局域网，从属设备将获取的生物数据通过局域网发送至主设备，主设备根据接收的生物数据和在本地存储的生物数据库进行身份识别，在本地识别出身份则通过局域网向从属设备反馈身份识别结果，若在本地未识别出身份，则由主设备基于生物数据从云端服务器进行身份查询，并通过局域网向从属设备反馈身份识别结果。在身份识别处理过程中，从属设备将获取的生物数据通过局域网发送至主设备进行本地身份识别，在基于本地身份识别获得身份识别结果或从云端服务器进行身份查询获得身份识别结果后，通过局域网反馈身份识别结果至从属设备，基于主设备和从属设备接入的局域网传递生物数据和身份识别结果，并基于主设备本地存储的生物数据库进行身份识别，可以降低与云端通信的网络发生波动时的影响，从而提高了身份识别的处理效率。

在一个实施例中，主设备还用于：将生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准数据进行离线匹配，获得与生物数据匹配成功的生物标准数据；根据与生物数据匹配成功的生物标准数据所关联的用户标识信息得到身份识别结果。

其中，生物标准数据指各用户预先认证的生物数据，生物标准数据与各用户关联，同一个用户可以关联有多种类、多数目的生物标准数据。例如，一个用户的生物标准数据可以包括指纹标准数据、人脸标准数据、虹膜标准数据等多种类的生物标准数据，而对于指纹标准数据的类型，该用户可以包括各个手指的多个指纹标准数据，如可以包括左手大拇指的指纹标准数据、右手大拇指的指纹标准数据、食指的指纹标准数据等。基于生物标准数据可以确定对应的用户，如基于指纹标准数据确定对应的用户、基于人脸标准数据确定对应的用户等。生物数据库中的生物标准数据可以由用户预先录入，从而作为后续身份识别的参照数据。

具体地，主设备在接收到生物数据后，查询本地存储的生物数据库，将生物数据与生物数据库中的生物标准数据进行离线匹配，具体可以将生物数据与生物数据库中的生物标准数据一一进行匹配。生物数据通过局域网从从属设备获得，生物数据库在本地存储，主设备将生物数据与生物标准数据进行匹配时可以离线处理，不需要接入其他网络，从而避免网络波动影响身份识别的处理效率。在具体实现时，可以对生物数据库中的生物标准数据进行预先分组，将生物标准数据划分为各种生物标准数据组，生物标准数据组的划分标准可以包括身份识别时间、从属设备的从属设备标识等。主设备在接收到生物数据后，可以根据划分标准确定生物数据可能对应的目标生物标准数据组，从而通过目标生物标准数据组中的生物标准数据进行离线匹配，能够降低离线匹配的数据处理量，提高身份识别的处理效率。例如，可以根据各用户的身份识别时间将生物标准数据划分为上午、中午和晚上共三个生物标准数据组，各生物标准数据组中对应用户的身份识别时间相同，如上午的生物标准数据组中各生物标准数据对应的用户倾向于在上午触发身份识别的处理，在主设备接收的生物数据对应的身份识别时间为上午，可以将生物数据与上午的生物标准数据组中各生物标准数据进行离线匹配，从而可以降低离线匹配的数据处理量，提高身份识别的处理效率。

将生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准数据进行离线匹配后，获得与生物数据匹配成功的生物标准数据，具体可以将生物数据库中与生物数据的相似度达到预设相似度阈值的生物标准数据，确定为与生物数据匹配成功的生物标准数据。主设备进一步确定与生物数据匹配成功的生物标准数据所关联的用户标识信息，用户标识信息为标识用户身份的数据，如姓名、身份证号、用户编号、账户号等。基于确定的用户标识信息得到身份识别结果，并将身份识别结果反馈至从属设备。

本实施例中，主设备将接收的生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准数据进行离线匹配，根据离线匹配成功的生物标准数据所关联的用户标识信息得到身份识别结果，从而实现在主设备本地端利用生物数据进行本地身份识别，无需接入其他网络进行处理，可以确保身份识别处理的效率。

在一个实施例中，从属设备还用于：采集生物数据，对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备。

生物特征提取是指从生物数据提取人体的生物特征，包括人体所固有的生理特征，如指纹、虹膜、面相、dna等，以及行为特征，如步态、击键习惯等。从属设备直接采集的生物数据，可能包括较多的无用冗余数据，这些无用冗余数据并不能表征用户的生物特征，是噪声数据。例如，对于基于人脸识别的身份识别中，从属设备采集到的人脸图像，除了人脸范围的区域外，还可能包括其他背景区域，而背景区域为人脸图像的噪声数据，并无法反映用户的生物特征。如图4所示，在一个应用场景中，从属设备在通过摄像头拍摄人脸图像，时，拍摄的范围除了用户人脸范围外，还可能包括其他无关的背景区域。此时，从属设备可以对生物数据进行生物特征提取，以去除生物数据中的冗余噪声数据，将能够准确表征用户生物特征的经过生物特征提取的生物数据发送至主设备，从而能够减少数据噪声，在提高身份识别的处理效率同时，提高了身份识别的准确度。

在具体应用时，从属设备可以在采集获得生物数据后，基于人工智能((artificialintelligence,ai))技术对采集得到的生物数据进行生物特征提取，具体可以由从属设备采用预先训练完成的生物特征提取模型对生物数据进行生物特征提取，得到生物特征，以将生物特征发送至主设备。其中，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

进一步地，当生物数据是生物图像时，采用基于知识的表征方法，或者基于代数特征或统计学的表征方法对生物数据进行生物特征提取，得到生物特征。其中，基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

进一步地，主设备还用于：将经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配，获得与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征；确定与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征所关联的用户标识信息，根据用户标识信息得到身份识别结果。

从属设备对生物数据进行生物特征提取，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备后，主设备将经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配。其中，生物标准特征为指各用户预先认证的生物数据对应的特征，生物标准特征与各用户关联，同一个用户可以关联有多种类、多数目的生物标准特征。例如，一个用户的生物标准特征可以包括从各种生物标准数据提取得到的特征，如指纹标准特征、人脸标准特征、虹膜标准特征等多种类的生物标准特征，而对于指纹标准特征的类型，该用户可以包括各个手指的多个指纹标准特征，如可以包括左手大拇指的指纹标准特征、右手大拇指的指纹标准特征、食指的指纹标准特征等。基于生物标准特征可以确定对应的用户，如基于指纹标准特征确定对应的用户、基于人脸标准特征确定对应的用户等。生物数据库中的生物标准特征可以基于用户预先录入的生物标准数据进行生物特征提取得到，从而作为后续身份识别的参照数据。在具体实现时，生物数据库可以同时存储有各用户的生物标准数据及对应的生物标准特征，从而根据主设备接收到的生物数据的类别选择生物标准数据或生物标准特征进行离线匹配。

具体地，主设备在经过生物特征提取的生物数据后，查询本地存储的生物数据库，将生物数据与生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配，具体可以将生物数据与生物数据库中的生物标准数据一一进行匹配。经过生物特征提取的生物数据通过局域网从从属设备获得，生物数据库在本地存储，主设备将经过生物特征提取的生物数据与生物标准特征进行匹配时可以离线处理，不需要接入其他网络，从而避免网络波动影响身份识别的处理效率。主设备将经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配后，获得与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征，具体可以将生物数据库中与经过生物特征提取的生物数据的相似度达到预设相似度阈值的生物标准特征，确定为与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征。主设备进一步确定与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征所关联的用户标识信息，并基于确定的用户标识信息得到身份识别结果后，将身份识别结果反馈至从属设备。

如图5所示，为本实施例中身份识别系统对生物数据进行身份识别处理的流程示意图。从属设备采集到生物数据后，对生物数据进行生物特征提取，并将经过生物特征提取的生物数据通过局域网发送至主设备。主设备接收到经过生物特征提取的生物数据后，基于经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库进行身份识别，具体将经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配，获得与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征，主设备进一步确定与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征所关联的用户标识信息，根据用户标识信息得到身份识别结果。

本实施例中，从属设备对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备，以由主设备基于经过生物特征提取的生物数据和生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配，根据离线匹配成功的生物标准数据所关联的用户标识信息得到身份识别结果，可以由从属设备对生物数据进行筛选，降低主设备离线识别处理的数据量，从而进一步提高了身份识别处理的效率。

在一个实施例中，从属设备还用于：确定主设备的繁忙程度；当主设备的繁忙程度满足特征提取条件时，对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备。

其中，繁忙程度反映了主设备执行本地身份识别任务的饱和情况，主设备的繁忙程度高，表明主设备执行本地身份识别任务的数量较多，主设备状态繁忙，可能需要等待；主设备的繁忙程度低，表明主设备执行本地身份识别任务的数量较少，主设备较空闲，可以及时执行本地身份识别的处理。特征提取条件根据实际需要进行设置，用于判定从属设备是否需要对采集的生物数据进行生物特征提取。例如，繁忙程度可以通过繁忙值进行量化，若主设备的繁忙值超过繁忙阈值时，认为满足特征提取条件，则由从属设备对生物数据进行生物特征提取。

具体地，身份识别系统中，从属设备可以确定主设备的繁忙程度，具体可以由从属设备向主设备发送繁忙程度请求，以向主设备请求主设备的繁忙程度，主设备接收到繁忙程度请求后，将繁忙程度反馈至从属设备。在具体应用中，从属设备可以定期确定主设备的繁忙程度，也可以在采集生物数据时向主设备发送繁忙程度请求确定主设备的繁忙程度。从属设备将确定的繁忙程度与预设的特征提取条件进行比较，如将繁忙程度与繁忙程度阈值进行比较，若繁忙程度超过繁忙程度阈值，则认为主设备的繁忙程度满足特征提取条件，需要减轻主设备的压力，则从属设备对生物数据进行生物特征提取，并将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备，以由主设备基于经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库进行身份识别。

本实施例中，从属设备根据主设备的繁忙程度与特征提取条件，判定是否需要对生物数据进行生物特征提取，从而可以在主设备繁忙时减轻主设备的数据处理压力，而在主设备空闲时快速将生物数据发送至主设备进行身份识别处理，从而确保了身份识别的处理效率。

在一个实施例中，如图6所示，主设备还用于：

步骤602，获取主设备在本地进行身份识别的待处理任务量和任务处理速度。

其中，待处理任务量为主设备在本地进行身份识别时未处理的任务量，具体可以为需要在本地进行身份识别的生物数据的数目，待处理任务量可以根据接收到的生物数据的数目确定。任务处理速度为主设备在本地进行身份识别处理时单位时间内处理的任务量，如可以为每5秒处理的任务量。任务处理速度可以根据历史预设时间段的时长和对应处理的任务量计算得到，如可以根据过去3分钟内处理的任务量计算得到任务处理速度。待处理任务量和任务处理速度反映了主设备在本地进行身份识别的处理繁忙状态，若待处理任务量过大，而任务处理速度较小，则主设备在处理完所有待处理任务量的耗时较长，则对应的各从属设备需要等待，从而降低身份识别系统的身份识别处理效率。

步骤604，根据待处理任务量和任务处理速度，确定主设备在本地进行身份识别的繁忙程度。

得到待处理任务量和任务处理速度后，主设备确定在本地进行身份识别的繁忙程度。具体可以由主设备根据待处理任务量和任务处理速度的比值得到预计耗时，根据预计耗时得到主设备在本地进行身份识别的繁忙程度。例如，若主设备的预计耗时较大，则可认为主设备的繁忙程度高。具体应用时，可以对主设备的预计耗时进行量化映射，如映射为不同档位或不同数值，并基于不同档位或不同数值确定对应的繁忙程度，从而实现对繁忙程度的量化。如可以将繁忙程度从低到高划分为5个档位，或者将繁忙程度映射为繁忙值，根据繁忙值的数值大小表征主设备在本地进行身份识别的繁忙程度。

步骤606，当繁忙程度满足特征提取条件时，向从属设备反馈繁忙程度，以指示从属设备在对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备。

确定主设备的繁忙程度后，查询预设的特征提取条件，特征提取条件根据实际需要进行设置，用于判定是否需要从属设备对采集的生物数据进行生物特征提取。例如，繁忙程度通过繁忙值进行量化时，若主设备的繁忙值超过繁忙阈值时，认为满足特征提取条件，则可以由从属设备对生物数据进行生物特征提取。在繁忙程度满足特征提取条件时，向从属设备反馈繁忙程度，以指示从属设备在对生物数据进行生物特征提取，并将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备，从而由主设备根据自身的繁忙程度指示从属设备进行生物特征提取，从而减轻主设备的数据处理压力，同时减少各从属设备的等待时间，确保身份识别系统的身份识别处理效率。

本实施例中，主设备根据在本地进行身份识别的待处理任务量和任务处理速度确定繁忙程度，基于繁忙程度与特征提取条件，判定是否需要从属设备对生物数据进行生物特征提取，从而可以在主设备繁忙时减轻主设备的数据处理压力，而在主设备空闲时快速将生物数据发送至主设备进行身份识别处理，从而确保了身份识别的处理效率。

在一个实施例中，主设备还用于：通过局域网络连接模块接收从属设备发送的生物数据，并在本地识别出身份时，通过局域网络模块向从属设备反馈身份识别结果；在本地未识别出身份时，通过广域网络连接模块，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果。

本实施例中，主设备可以配置有两种网络连接模块，如可以配置有两种网卡，从而实现主设备与各从属设备之间的局域网通信，以及主设备与云端服务器之间的广域网通信。具体地，主设备配置有局域网络连接模块和广域网络连接模块，局域网络连接模块用于接入局域网，实现局域网通信；广域网络连接模块用于接入广域网，实现广域网通信。进一步地，从属设备配置有局域网络连接模块，从属设备和主设备接入同一局域网中，从属设备通过局域网络连接模块向主设备发送采集到的生物数据，主设备通过局域网络连接模块接收从属设备发送的生物数据，且在本地识别出身份时，通过局域网络模块向从属设备反馈身份识别结果。另一方面，主设备在本地未识别出身份时，通过广域网络连接模块，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，如可以由主设备通过广域网络连接模块向云端服务器发送生物数据，以由云端服务器基于生物数据进行身份查询并将身份识别结果返回至主设备。此外，主设备还可以通过广域网络连接模块接收云端服务器发送的更新数据，以对本地存储的生物数据库进行更新，从而确保生物数据库中数据的有效性，提高在本地进行身份识别的成功率，避免频繁通过广域网络连接模块与云端服务器进行通信，提高了身份识别系统身份识别的处理效率。

本实施例中，主设备搭载局域网络连接模块与接入同一局域网的从属设备进行通信，通过广域网络连接模块与云端服务器进行通信，可以降低与云端通信的网络发生波动时的影响，从而提高了身份识别的处理效率。

在一个实施例中，从属设备还用于：从身份识别结果中提取用户标识信息；查询用户标识信息关联的用户账户；基于用户账户中的资源进行资源转移。

其中，身份识别结果中携带有用户对应的用户标识信息，用户标识信息为标识用户身份的数据，如姓名、身份证号、用户编号、账户号等。用户账户与用户标识信息关联，具体可以为用户在业务系统中预先注册的账户，如可以为游戏账户、社交账户、银行账户等各种业务账户。资源可以是虚拟金币、积分、虚拟商品等能够进行交换的对象，资源转移是将资源由资源转出账户转移至资源转入账户的过程。

具体地，从属设备在接收到主设备反馈的身份识别结果后，从该身份识别结果中提取用户标识信息，查询该用户标识信息关联的用户账户，如从属设备可以从身份识别结果中提取用户的账户标识，并查询该账户标识对应关联的用户账户。确定用户账户后，从属设备基于该用户账户中的资源进行资源转移。在具体实现时，资源转移可以为购物支付，身份识别可以人脸识别，即生物数据可以为人脸数据，则从属设备在接收到主设备基于采集的人脸数据反馈身份识别结果后，从属设备从身份识别结果提取用户的账户标识，并确定账户标识关联的用户账户，通过该用户账户中金额进行购物支付处理。

本实施例中，基于主设备反馈的身份识别结果进行业务处理，具体基于主设备反馈的身份识别结果进行资源转移处理，通过从身份识别结果中提取用户标识信息所关联的用户账户中的资源进行资源转移，实现了基于身份识别的资源转移处理。在资源转移涉及的身份识别处理过程中，从属设备将采集的生物数据通过局域网发送至主设备进行本地身份识别，在基于本地身份识别获得身份识别结果或从云端服务器进行身份查询获得身份识别结果后，通过局域网反馈身份识别结果至从属设备，基于主设备和从属设备接入的局域网传递生物数据和身份识别结果，并基于主设备本地存储的生物数据库进行身份识别，可以降低与云端通信的网络发生波动时的影响，从而提高了身份识别的处理效率，进一步提高了资源转移的处理效率。

在一个实施例中，主设备还用于：确定与身份识别结果中的用户标识信息关联的用户账户；基于用户账户中的资源进行资源转移，获得资源转移结果；向从属设备反馈资源转移结果。

其中，身份识别结果中携带有用户对应的用户标识信息，用户标识信息为标识用户身份的数据，如姓名、身份证号、用户编号、账户号等。用户账户与用户标识信息关联，具体可以为用户在业务系统中预先注册的账户，如可以为游戏账户、社交账户、银行账户等各种业务账户。资源可以是虚拟金币、积分、虚拟商品等能够进行交换的对象，资源转移是将资源由资源转出账户转移至资源转入账户的过程。

具体地，主设备得到身份识别结果后，可以从该身份识别结果中提取用户标识信息，查询该用户标识信息关联的用户账户，如从属设备可以从身份识别结果中提取用户的账户标识，并查询该账户标识对应关联的用户账户。确定用户账户后，主设备基于该用户账户中的资源进行资源转移，得到资源转移结果，资源转移结果可以为描述了资源转移状态的内容，如可以包括资源转移中、资源转移成功、资源转移失败等各种资源转移状态。得到资源转移结果后，主设备通过局域网向从属设备反馈资源转移结果，以通过从属设备向对应的用户展示相应的资源转移结果。

进一步地，从属设备还用于接收主设备所反馈的资源转移结果。

主设备基于用户账户中的资源进行资源转移，获得资源转移结果并反馈至从属设备后，从属设备接收主设备所反馈的资源转移结果。具体应用中，从属设备可以将资源转移结果通过可视化形式进行展示。具体地，从属设备可在接收到主设备所反馈的资源转移结果后进入资源转移结果对应的展示界面，以在展示界面展示对应的资源转移结果。如图7所示，资源转移为支付过程，从属设备在接收到支付结果后，在展示界面中展示当前支付结果为支付成功，以提示用户完成此处支付操作。

本实施例中，主设备基于获得的身份识别结果进行业务处理，具体基于获得的身份识别结果进行资源转移处理，主设备通过从身份识别结果中提取用户标识信息所关联的用户账户中的资源进行资源转移，实现了基于身份识别的资源转移处理。在资源转移涉及的身份识别处理过程中，从属设备将采集的生物数据通过局域网发送至主设备进行本地身份识别，在基于本地身份识别获得身份识别结果或从云端服务器进行身份查询获得身份识别结果后，通过局域网反馈身份识别结果至从属设备，基于主设备和从属设备接入的局域网传递生物数据和身份识别结果，并基于主设备本地存储的生物数据库进行身份识别，可以降低与云端通信的网络发生波动时的影响，从而提高了身份识别的处理效率，进一步提高了资源转移的处理效率。

在一个实施例中，主设备还用于：确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据；确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

其中，身份识别事件数据为记录本地通过生物数据进行身份识别处理的描述信息，具体可以包括但不限于包括生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识等。门店标识为从属设备和主设备所从属分布的门店的标识。云端生物数据库与主设备对应，存储有各个门店所对应的生物数据库，云端生物数据库可以设于云端服务器中。

具体地，主设备在得到身份识别结果后，确定与本次身份识别结果对应的身份识别事件数据。身份识别事件数据可以根据实际需求进行配置，用于记录本地身份识别处理的描述信息，如描述身份识别处理发生的时间、发生的门店、发生的从属设备等。得到与身份识别结果对应的身份识别事件数据后，主设备确定主设备对应的云端生物数据库，具体可以根据主设备的主设备标识查询对应的云端生物数据库，并将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

本实施例中，将得到的身份识别结果对应的身份识别事件数据，发送至主设备对应的云端生物数据库进行存储，可以通过云端生物数据库对身份识别处理进行记录保存，以便云端数据库及时进行数据库更新，确保数据的有效性。

在一个实施例中，如图8所示，主设备还用于：

步骤802，确定主设备和从属设备所属门店对应的门店标识。

其中，门店标识为主设备和从属设备所属门店对应的身份信息，用户区分各门店。一般地，在一个门店中会设置有主设备和若干从属设备，基于该门店搭建局域网，即属于同一门店的主设备和从属设备接入门店对应的局域网中，以实现同一门店中的主设备和从属设备通过局域网进行通信。在具体实现时，可以根据主设备和从属设备的设备信息确定对应所属门店的门店标识。例如，主设备和从属设备的设备信息可以包括sn(serialnumber，字符串序列号)、设备类型和所属门店标识；根据主设备和从属设备的设备信息，可以确定对应所属的门店标识。

步骤804，根据生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据。

进一步地，主设备确定从属设备的从属设备标识和主设备的主设备标识，设备标识可以根据主设备和从属设备的设备信息确定。具体地，设备标识可以包括sn和设备类型，sn是能唯一标识一台设备的id(identitydocument，专属号码)。主设备根据生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据。具体地，主设备可以从生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识中选取若干项建立关联，作为与身份识别结果对应的身份识别事件数据。如可以关联生物数据、身份识别结果和门店标识后得到身份识别事件数据。

步骤806，基于门店标识确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在确定身份识别事件数据后，基于门店标识确定主设备对应的云端生物数据库。云端生物数据库根据各门店对应构建，不同的门店对应于不同的云端生物数据库，基于门店的门店标识确定主设备对应的云端生物数据库，并由主设备将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储，从而实现对云端生物数据库的同步更新。

本实施例中，将根据生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，得到的身份识别结果对应的身份识别事件数据，发送至基于门店标识确定的主设备对应的云端生物数据库进行存储，可以通过云端生物数据库对身份识别处理进行记录保存，以便云端数据库及时进行数据库更新，确保数据的有效性。

在一个实施例中，主设备还用于：确定身份识别结果对应的身份识别时间；将生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识进行关联，得到身份识别事件数据。

其中，身份识别时间表征本次进行身份识别处理的时间，具体可以为用户在从属设备端触发身份识别的时间，或从属设备采集生物数据的时间，或者从属设备发送生物数据的时间等。得到身份识别结果对应的身份识别时间后，主设备将生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识进行关联，得到身份识别事件数据。

本实施例中，将生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识进行关联得到身份识别事件数据，从而对本次身份识别处理过程进行全面完整的记录，可以确保本次身份识别处理过程的准确保存。

在一个实施例中，主设备还用于：确定主设备和从属设备所属门店对应的门店标识，以及身份识别结果对应的身份识别时间；根据生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据；基于门店标识确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

本实施例中，将生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识进行关联得到身份识别事件数据，从而对本次身份识别处理过程进行全面完整的记录，可以确保本次身份识别处理过程的准确保存。

在一个实施例中，主设备还用于：在满足本地数据库更新条件时，向主设备对应的云端生物数据库发送数据库更新请求；数据库更新请求携带主设备所属门店对应的门店标识；接收云端生物数据库基于数据库更新请求反馈的与门店标识对应的更新数据；通过更新数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库；在接收到云端生物数据库推送的推送数据时，通过推送数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库。

其中，本地数据库更新条件可以根据实际需求进行灵活设置，用于判定是否触发对主设备在本地存储的生物数据库进行更新。例如，可以为是否达到数据更新周期、云端生物数据库是否更新等。数据库更新请求用于请求云端生物数据库反馈更新数据，更新数据为同一门店的云端生物数据库相比于主设备在本地存储的生物数据库中变更的数据。推送数据为云端生物数据库向主设备主动推送的变更数据。

具体地，主设备监测是否满足预设的本地数据库更新条件，如是否达到数据更新周期、云端生物数据库是否更新等，在满足本地数据库更新条件时，表明需要对在本地存储的生物数据库进行更新，以确保在本地进行身份识别的准确度，则主设备根据主设备所属门店对应的门店标识生成数据库更新请求，并将数据库更新请求发送至云端生物数据库，以请求云端生物数据库反馈需要进行变更的数据，数据库更新请求携带有主设备所属门店对应的门店标识。与主设备所属门店对应的门店标识相应的云端数据库在接收到数据库更新请求后，根据云端数据库和主设备在本地存储的生物数据库确定更新数据，并将更新数据反馈至主设备。主设备接收云端生物数据库基于数据库更新请求反馈的与门店标识对应的更新数据，并通过更新数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库，从而实现对在本地存储的生物数据库的及时更新。

进一步，主设备可以接收云端生物数据库推送的推送数据，在接收到推送数据时，通过推送数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库，从而基于云端生物数据库推送的推送数据对在本地存储的生物数据库的及时更新。

本实施例中，一方面在满足本地数据库更新条件时，由主设备主动向云端生物数据库发送数据库更新请求，以请求云端数据库反馈与门店标识对应的更新数据，并基于接收到的更新数据对在本地存储的生物数据库进行更新；另一方面，主设备可以接收由云端生物数据库主动推送的推送数据，并基于推送数据对在本地存储的生物数据库进行更新，从而实现主设备对在本地存储的生物数据库的被动更新。通过对主设备在本地存储的生物数据库进行主动更新和被动更新，可以确保在本地存储的生物数据库的及时更新，从而确保主设备在本地进行身份识别处理的成功率，减少通过云端服务器进行身份查询的处理，从而提高了身份识别的处理效率。

在一个实施例中，主设备还用于下列至少一项：当云端生物数据库中数据发生变更时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；在达到数据库更新周期时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；当在本地存储的生物数据库无法访问时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。

本实施例中，本地数据库更新条件包括云端生物数据库中数据发生变更、达到数据库更新周期和在本地存储的生物数据库无法访问中的至少一项。具体地，主设备可以确定云端生物数据库的变更动态，在确定云端生物数据库发生变更时，认为满足本地数据库更新条件；主设备还可以监测是否达到数据库更新周期，数据库更新周期可以根据实际需要进行设置，在云端生物数据库变更频繁时可以将数据库更新周期的数值设置较小，而在云端生物数据库变更不频繁时可以将数据库更新周期的数值设置较大，从而实现与云端生物数据库变更状态的适应性设置；此外，在主设备本地存储的生物数据库无法访问，如主设备本地存储的生物数据库损坏、更换时，认为本地数据库更新条件，由主设备主动向云端生物数据库发送数据库更新请求，以请求云端数据库反馈与门店标识对应的更新数据，并基于接收到的更新数据对在本地存储的生物数据库进行更新。

具体地，主设备确定云端生物数据库的变更动态，在监测到云端生物数据库中数据发生变更时，主设备将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。主设备监测到达到数据库更新周期时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。主设备监测到在本地存储的生物数据库无法访问时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。

本实施例中，在云端生物数据库中数据发生变更、达到数据库更新周期或在本地存储的生物数据库无法访问中时，可以认为满足本地数据库更新条件，触发由主设备主动向云端生物数据库发送数据库更新请求，以请求云端数据库反馈与门店标识对应的更新数据，并基于接收到的更新数据对在本地存储的生物数据库进行更新，从而确保对在本地存储的生物数据库的及时更新。

在一个实施例中，如图9所示，提供了一种身份识别方法，该方法应用于如上述的主设备中，该方法包括以下步骤：

步骤902，通过所接入的局域网，接收接入局域网的从属设备所获得并发送的生物数据；

步骤904，基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；

步骤906，在本地识别出身份时，向从属设备反馈身份识别结果；

步骤908，在本地未识别出身份时，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向从属设备反馈身份识别结果。

其中，从属设备是支持进行身份识别的设备，从属设备可以配置有各种传感器，以采集用于身份识别的数据，如基于生物特征进行身份识别时，从属设备可以采集各种所需的生物数据。生物数据是指从属设备采集得到的身份识别，包括用户生物特征的数据，如指纹数据、人脸图像、虹膜数据、肤色数据等各种生理特征数据。从属设备和主设备均接入同一局域网，主设备通过局域网与各从属设备进行通信，具体可以通过局域网路由器实现从属设备和各主设备之间的通信。具体地，从属设备通过接入的局域网将采集得到的生物数据发送至也接入该局域网的主设备。主设备在本地存储的生物数据库存储有各种用户的身份信息和对应的生物特征数据，基于生物数据库可以根据生物数据进行离线匹配，确定生物数据对应的身份信息，从而实现身份识别。

具体地，主设备通过局域网接收从属设备采集并发送的生物数据后，主设备查询本地存储的生物数据库，基于生物数据和生物数据库在本地进行身份识别，如可以将生物数据与生物数据库中各用户对应的生物特征数据进行离线匹配，并根据匹配一致的生物特征数据对应的身份信息确定生物数据对应所属的用户，从而识别出生物数据对应用户的身份，得到身份识别结果。得到身份识别结果后，主设备将身份识别结果通过局域网反馈至从属设备，以由从属设备在接收到身份识别结果后进行后续的业务处理，如资源转移、账户配置等。

另一方面，若主设备在本地存储的生物数据库中未记录有生物数据对应用户的生物特征数据，则主设备基于生物数据和在本地存储的生物数据库在本地进行身份识别时，无法识别出生物数据对应用户的身份，则主设备基于生物数据从云端服务器进行身份查询，具体可以由主设备将生物数据发送至云端服务器，以由云端服务器基于生物数据进行身份查询，并将查询得到的身份识别结果返回至主设备，主设备将接收到的身份识别结果反馈至从属设备，以由从属设备在接收到身份识别结果后进行后续的业务处理。

上述身份识别方法中，主设备和从属设备接入局域网，主设备根据接收的从属设备获得并发送的生物数据和在本地存储的生物数据库进行身份识别，在本地识别出身份则通过局域网向从属设备反馈身份识别结果，若在本地未识别出身份，则由主设备基于生物数据从云端服务器进行身份查询，并通过局域网向从属设备反馈身份识别结果。在身份识别处理过程中，主设备根据接收的从属设备获得并通过局域网发送的生物数据进行本地身份识别，在基于本地身份识别获得身份识别结果或从云端服务器进行身份查询获得身份识别结果后，通过局域网反馈身份识别结果至从属设备，基于主设备和从属设备接入的局域网传递生物数据和身份识别结果，并基于主设备本地存储的生物数据库进行身份识别，可以降低与云端通信的网络发生波动时的影响，从而提高了身份识别的处理效率。

在一个实施例中，基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别包括：将生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准数据进行离线匹配，获得与生物数据匹配成功的生物标准数据；根据与生物数据匹配成功的生物标准数据所关联的用户标识信息得到身份识别结果。

在一个实施例中，基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别包括：将经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配，获得与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征；其中，经过生物特征提取的生物数据由从属设备对生物数据进行生物特征提取后得到；确定与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征所关联的用户标识信息，根据用户标识信息得到身份识别结果。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：获取主设备在本地进行身份识别的待处理任务量和任务处理速度；根据待处理任务量和任务处理速度，确定主设备在本地进行身份识别的繁忙程度；当繁忙程度满足特征提取条件时，向从属设备反馈繁忙程度，以指示从属设备在对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：通过局域网络连接模块接收从属设备发送的生物数据，并在本地识别出身份时，通过局域网络模块向从属设备反馈身份识别结果；在本地未识别出身份时，通过广域网络连接模块，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：确定与身份识别结果中的用户标识信息关联的用户账户；基于用户账户中的资源进行资源转移，获得资源转移结果；向从属设备反馈资源转移结果；通过从属设备接收主设备所反馈的资源转移结果。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据；确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在一个实施例中，确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据包括：确定主设备和从属设备所属门店对应的门店标识；根据生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据；确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储包括：基于门店标识确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在一个实施例中，根据生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据包括：确定身份识别结果对应的身份识别时间；将生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识进行关联，得到身份识别事件数据。

在一个实施例中，确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据包括：确定主设备和从属设备所属门店对应的门店标识，以及身份识别结果对应的身份识别时间；根据生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据；确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储包括：基于门店标识确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：在满足本地数据库更新条件时，向云端生物数据库发送数据库更新请求；数据库更新请求携带主设备所属门店对应的门店标识；接收云端生物数据库基于数据库更新请求反馈的与门店标识对应的更新数据；通过更新数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库；在接收到云端生物数据库推送的推送数据时，通过推送数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库。

在一个实施例中，身份识别方法还包括下列至少一项：当云端生物数据库中数据发生变更时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；在达到数据库更新周期时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；当在本地存储的生物数据库无法访问时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。

在一个实施例中，如图10所示，提供了一种身份识别方法，该方法包括以下步骤：

步骤1002，通过从属设备采集生物数据，通过从属设备所接入的局域网，将生物数据发送至接入局域网的主设备；

步骤1004，通过主设备，基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；在本地识别出身份时，向从属设备反馈身份识别结果；在本地未识别出身份时，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向从属设备反馈身份识别结果；

步骤1006，通过从属设备，接收主设备所反馈的身份识别结果。

上述身份识别方法中，主设备和从属设备接入局域网，从属设备将获得的生物数据通过局域网发送至主设备，主设备根据接收的生物数据和在本地存储的生物数据库进行身份识别，在本地识别出身份则通过局域网向从属设备反馈身份识别结果，若在本地未识别出身份，则由主设备基于生物数据从云端服务器进行身份查询，并通过局域网向从属设备反馈身份识别结果。在身份识别处理过程中，从属设备将获得的生物数据通过局域网发送至主设备进行本地身份识别，在基于本地身份识别获得身份识别结果或从云端服务器进行身份查询获得身份识别结果后，通过局域网反馈身份识别结果至从属设备，基于主设备和从属设备接入的局域网传递生物数据和身份识别结果，并基于主设备本地存储的生物数据库进行身份识别，可以降低与云端通信的网络发生波动时的影响，从而提高了身份识别的处理效率。

在一个实施例中，通过主设备，基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别包括：将生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准数据进行离线匹配，获得与生物数据匹配成功的生物标准数据；根据与生物数据匹配成功的生物标准数据所关联的用户标识信息得到身份识别结果。

在一个实施例中，通过从属设备所接入的局域网，将生物数据发送至接入局域网的主设备包括：通过从属设备对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备；通过主设备；基于生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别包括：通过主设备，将经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配，获得与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征；确定与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征所关联的用户标识信息，根据用户标识信息得到身份识别结果。

在一个实施例中，通过从属设备对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备包括：确定主设备的繁忙程度；当主设备的繁忙程度满足特征提取条件时，对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：通过主设备，获取主设备在本地进行身份识别的待处理任务量和任务处理速度；根据待处理任务量和任务处理速度，确定主设备在本地进行身份识别的繁忙程度；当繁忙程度满足特征提取条件时，向从属设备反馈繁忙程度，以指示从属设备在对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：通过主设备，通过局域网络连接模块接收从属设备发送的生物数据，并在本地识别出身份时，通过局域网络模块向从属设备反馈身份识别结果；在本地未识别出身份时，通过广域网络连接模块，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：通过从属设备，从身份识别结果中提取用户标识信息；查询用户标识信息关联的用户账户；基于用户账户中的资源进行资源转移。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：通过主设备，确定与身份识别结果中的用户标识信息关联的用户账户；基于用户账户中的资源进行资源转移，获得资源转移结果；向从属设备反馈资源转移结果；通过从属设备，接收主设备所反馈的资源转移结果。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：通过主设备，确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据；确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在一个实施例中，确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据包括：确定主设备和从属设备所属门店对应的门店标识；根据生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据；基于门店标识确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在一个实施例中，根据生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据包括：确定身份识别结果对应的身份识别时间；将生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识进行关联，得到身份识别事件数据。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：通过主设备，在满足本地数据库更新条件时，向云端生物数据库发送数据库更新请求；数据库更新请求携带主设备所属门店对应的门店标识；接收云端生物数据库基于数据库更新请求反馈的与门店标识对应的更新数据；通过更新数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库；在接收到云端生物数据库推送的推送数据时，通过推送数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库。

在一个实施例中，身份识别方法还包括：通过主设备，当云端生物数据库中数据发生变更时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；在达到数据库更新周期时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；当在本地存储的生物数据库无法访问时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。

本申请还提供一种应用场景，该应用场景应用上述的身份识别系统和身份识别方法。具体地，该身份识别系统和身份识别方法在该应用场景的应用如下：

如图11所示，该应用场景为门店场景，门店中摆放多台iot(internetofthings，物联网)人脸设备，用户在同一门店跨多台设备使用相关服务为常见现象，用户在同门店使用不同设备时，假如设备本地人脸特征库上无该用户信息则需要通过云端服务器进行识别，在广域网情况下容易波动，影响门店支付的处理效率，用户体验较差；另一方面，目前各iot人脸设备均搭载有数据库以及人脸识别功能，导致本身的硬件成本较高。而申请提供的身份识别系统中，主要包括三种设备：主设备、若干从属设备以及局域网路由器。其中，主设备和从属设备均为iot人脸设备。iot人脸设备在设备出厂时，会在云端以及设备上，记录设备相关标识，包括设备标识，如sn、设备id等；以及设备归属的门店信息，如门店标识；以及是设备类型，即该iot人脸设备为主设备(master)，还是从属设备(slave)。设备布置于门店后，收银员开机并在设备上配置内网的地址，后续从属设备通过该地址请求到局域网路由器，再进而将请求转发到主设备。局域网路由器用于在门店搭建局域网，将主设备和从属设备接入搭建的局域网络中，主设备启动后，会在设备端启动本地特征识别服务，用接收及转发来的同门店其他设备的特征识别请求，以及返回相关识别结果。

进一步地，主设备包括3d摄像头、网络模块以及人脸app(application，应用程序)。3d摄像头中包括有深度相机模块和红外相机模块，可以分别触发拍摄出深度图像和红外图像，还可以添加rgb相机模块、激光相机模块等；人脸app包括人脸特征库，可以基于人脸特征库进行人脸识别，人脸app还可以对人脸特征库进行库更新。对于人脸特征库，本地设备端有较高容量存储空间，具体可以为sqlite数据库，其为一款轻型的数据库，是遵守acid(atomicity-consistency-isolation-durability，原子性-一致性-隔离性-持久性)的关系型数据库管理系统。人脸特征库用于存储该门店下，具体可以为门店标识store_id下，所有的用户人脸特征数据，以及每个人脸特征数据对应的身份信息。在微信体系内，用户身份信息可以为用户的微信帐号相关信息。主设备的网络模块内置双网卡，其中一块网卡用于局域网通信，支持接收来自从属设备的网络请求回包处理，另外一块网卡用于广域网通信，支持主设备向云端服务器发送的人脸识别请求，以及接收来云端的人脸库更新。

在人脸识别处理中，人脸app调用3d摄像头用于采集用户当前人脸流媒体数据，获取流媒体之后，主设备可以针对流媒体进行筛选，具体可以通过人脸大小、人脸角度、图像对比度、图像的亮度和清晰度等系数指标综合筛选出用于人脸识别处理的目标人脸图片。在人脸特征提取处理中，包括基于知识的表征方法以及基于代数特征或统计学的表征方法。其中，基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及各者之间的距离特性来获得人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。本实施例中，人脸特征提取可以将人脸图片信息转为唯一标识某个用户的特征字符串信息。人脸特征比对处理时，输入某个人脸特征，通过和注册在库中若干特征进行逐个比对，找出某个与输入特征相似度最高的特征，将这个最高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回不存在。在微信体系内，身份为获取该用户的微信帐号信息。当在从设备查询到用户身份时，则直接返用用户身份信息以由从属设备进行相关上层业务处理；若不存在，则主设备向云端服务器发起针对该特征的身份查询，并将得到的用户身份信息反馈至从属设备进行业务处理。

另一方面，当用户每次人脸识别后，主设备将本次特征识别用户的特征，门店的store_id、sn信息以及使用的时间上传到云端人脸库，由云端建立统一的人脸特征库存储。主设备还可以接收云端下发的人脸特征库信息进行库更新，当主设备存储出现问题进行硬盘更换后，可以快速从云端备份相关人脸库。

从属设备通过路由器，将采集到的人脸数据转发到主设备，以由主设备在本地进行人脸识别，并接收主设备反馈的用户身份信息。从属设备不执行人脸识别相关逻辑，仅执行人脸采集以及人脸特征提取相关操作，在获取特征数据后，通过局域网送往主设备进行人脸识别，在主设备获取人脸识别结果后，再回传至从属设备，从属设备再基于人脸识别结果执行上层相关业务逻辑，如进行支付操作等。

云端包括可以支持入库请求、库推送、以及云端人脸库和人脸识别。其中，入库请求用于接收主设备产生的人脸特征数据入库请求，入库的字段可以包括当前设备的sn、所属门店store_id信息以及用户的人脸特征信息等。库更新推送用于在主设备本地存储的人脸特征库发生故障更换存储器后，由云端快速拉取该sn对应门店store_id对应的数据库，将所属的人脸特征数据信息推送到主设备，以对主设备的人脸特征库进行覆盖。云端人脸库用于存储各个门店中所有人脸信息的特征数据库。此外，当同门店所有主设备的本地端不存在用户身份信息情况下，则会最终向云端发起请求，云端根据该用户的人脸特征，与云端人脸库进行比较，存在该用户身份则返回该特征对应的身份，否则返回不存在。

本实施例中，在线下门店布属局域网，多台人脸设备，其中以存在高容量存储设备为主设备，其他设备从属设备。从属设备通过局域网连接到主设备。当用户在从属设备发起人脸识别时，优先向主设备的本地人脸库的跨端查询，当均无结果时，再由主设备向云端服务器发起人脸识别请求，有效节省了设备的硬件成本，同时提高了身份识别的处理效率，保证了多设备间用户体验的统一。

本申请还另外提供一种应用场景，该应用场景应用上述的身份识别系统。具体地，该身份识别系统在该应用场景的应用如下，在火车站的各进站通道分别部署人脸识别设备，人脸识别设备接入同一局域网，其中包括一台主设备和若干从属设备，主设备在本地存储有人脸数据库，可以基于人脸数据库进行本地人脸识别，此外，主设备还可以与云端服务器进行通信，通过云端服务器进行人脸识别。在人们通过进站通道时，人脸识别设备采集人脸数据，若从属设备采集到人脸数据，则将采集的人脸数据通过局域网发送至主设备，主设备根据接收到的人脸数据和在本地存储的人脸数据库进行人脸识别，若在本地识别出身份，则将识别出的身份反馈至从属设备，从属设备接收到识别出的身份后，若与乘客身份证的身份一致，则抬起栏杆，以允许乘客进站。另一方面，主设备在本地未识别出身份时，主设备基于人脸数据从云端服务器进行人脸识别，获得人脸识别结果，并向从属设备反馈人脸识别结果，以由从属设备基于人脸识别结果进行放行或报警。

应该理解的是，虽然图6和图8-10的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图6和图8-10中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图12所示，提供了一种身份识别装置1200，该装置可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为计算机设备的一部分，该装置应用于主设备，具体包括：生物数据接收模块1202、本地识别处理模块1204、本地识别反馈模块1206和云端识别反馈模块1208，其中：

生物数据接收模块1202，用于通过所接入的局域网，接收接入所述局域网的从属设备所获得并发送的生物数据；

本地识别处理模块1204，用于基于所述生物数据和在本地存储的生物数据库，在本地进行身份识别；

本地识别反馈模块1206，用于在本地识别出身份时，向所述从属设备反馈身份识别结果；

云端识别反馈模块1208，用于在本地未识别出身份时，基于所述生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果，并向所述从属设备反馈所述身份识别结果。

在一个实施例中，本地识别处理模块1204包括离线匹配模块和用户标识处理模块；其中：离线匹配模块，用于将生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准数据进行离线匹配，获得与生物数据匹配成功的生物标准数据；用户标识处理模块，用于根据与生物数据匹配成功的生物标准数据所关联的用户标识信息得到身份识别结果。

在一个实施例中，本地识别处理模块1204包括特征匹配模块，用于将经过生物特征提取的生物数据与本地存储的生物数据库中的生物标准特征进行离线匹配，获得与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征；其中，经过生物特征提取的生物数据由从属设备对生物数据进行生物特征提取后得到；用户标识处理模块，还用于确定与经过生物特征提取的生物数据匹配成功的生物标准特征所关联的用户标识信息，根据用户标识信息得到身份识别结果。

在一个实施例中，还包括处理参数获取模块、繁忙程度确定模块和繁忙程度反馈模块；其中：处理参数获取模块，用于获取主设备在本地进行身份识别的待处理任务量和任务处理速度；繁忙程度确定模块，用于根据待处理任务量和任务处理速度，确定主设备在本地进行身份识别的繁忙程度；繁忙程度反馈模块，用于当繁忙程度满足特征提取条件时，向从属设备反馈繁忙程度，以指示从属设备在对生物数据进行生物特征提取后，将经过生物特征提取的生物数据发送至主设备。

在一个实施例中，还包括局域网卡模块和广域网卡模块；其中：局域网卡模块，用于通过局域网络连接模块接收从属设备发送的生物数据，并在本地识别出身份时，通过局域网络模块向从属设备反馈身份识别结果；广域网卡模块，用于在本地未识别出身份时，通过广域网络连接模块，基于生物数据从云端服务器进行身份查询，获得身份识别结果。

在一个实施例中，还包括账户确定模块、资源转移模块和转移结果反馈模块；其中：账户确定模块，用于确定与身份识别结果中的用户标识信息关联的用户账户；资源转移模块，用于基于用户账户中的资源进行资源转移，获得资源转移结果；转移结果反馈模块，用于向从属设备反馈资源转移结果。

在一个实施例中，还包括事件数据确定模块和事件数据反馈模块；其中：事件数据确定模块，用于确定与身份识别结果对应的身份识别事件数据；事件数据反馈模块，用于确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在一个实施例中，事件数据确定模块包括门店标识确定模块和事件数据获得模块；其中：门店标识确定模块，用于确定主设备和从属设备所属门店对应的门店标识；事件数据获得模块，用于根据生物数据、身份识别结果、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识，确定身份识别事件数据；事件数据反馈模块，还用于基于门店标识确定主设备对应的云端生物数据库，将身份识别事件数据发送至云端生物数据库进行存储。

在一个实施例中，事件数据获得模块包括识别时间确定模块和元素数据处理模块；其中：识别时间确定模块，用于确定身份识别结果对应的身份识别时间；元素数据处理模块，用于将生物数据、身份识别结果、身份识别时间、从属设备的从属设备标识、主设备的主设备标识和门店标识进行关联，得到身份识别事件数据。

在一个实施例中，还包括更新请求模块、更新数据接收模块、更新数据处理模块和推送数据处理模块；其中：更新请求模块，用于在满足本地数据库更新条件时，向云端生物数据库发送数据库更新请求；数据库更新请求携带主设备所属门店对应的门店标识；更新数据接收模块，用于接收云端生物数据库基于数据库更新请求反馈的与门店标识对应的更新数据；更新数据处理模块，用于通过更新数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库；推送数据处理模块，用于在接收到云端生物数据库推送的推送数据时，通过推送数据同步更新主设备在本地存储的生物数据库。

在一个实施例中，还包括云端变更触发模块、更新周期触发模块和无法访问触发模块中的至少一项；其中：云端变更触发模块，用于当云端生物数据库中数据发生变更时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；更新周期触发模块，用于在达到数据库更新周期时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中；无法访问触发模块，用于当在本地存储的生物数据库无法访问时，将云端生物数据库中的数据同步更新至主设备在本地存储的生物数据库中。

关于身份识别装置的具体限定可以参见上文中对于身份识别方法的限定，在此不再赘述。上述身份识别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种身份识别方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方法实施例中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，sram)或动态随机存取存储器(dynamicrandomaccessmemory，dram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。