本发明涉及身份认证技术领域，具体而言，是一种身份认证方法。
背景技术：
近年来随着社会信息化和智能化大潮的推进，智能终端特别是触屏终端(如智能手机及平板电脑)已经与人们的日常生活密不可分，例如，通过安装在手机上的购物app进行网购，通过安装在手机上的金融app进行转账、支付等。智能终端中存储着大量的个人隐私信息(如短信、通讯录、银行账号、支付账号等)，而个人信息被恶意盗取的现象屡见不鲜，严重地损害了智能终端用户的权益，于是智能终端的安全防护成为人们普遍关注的问题。
安全有效的身份认证是智能终端安全防护的核心问题，亟需一种既简便快捷又可安全高效地验证用户身份、确保数据安全的方法。
有鉴于此，特提出本发明。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种新的身份认证方法。
为了实现上述目的，本发明提供的一种身份认证方法，包括：
通过终端设备输入第一输入信息请求认证；
将获取的第一输入信息与用户预设信息进行比对；
比对结果当满足身份认证的条件时，对用户身份的合法性进行认证：
基于预训练的数学模型及识别算法，确定获取到的第一输入信息的识别结果；
基于预训练的权重分配模型，确定所述第一输入信息识别结果的权重系数，
根据确定出的权重系数及识别结果，对用户身份的合法性进行认证。
进一步的，上述的身份认证方法中，所述通过终端输入第一输入信息请求认证包括
获取终端设备的有效输入；
根据终端设备的有效输入译码得到其第一输入信息。
进一步的，上述的身份认证方法中，获取第一输入信息之后，还包括：
根据终端设备的有效输入显示第二身份认证页面，显示认真结果。
进一步的，上述的身份认证方法中，基于预训练的数学模型及识别算法，确定获取到的第一输入信息的识别结果，包括：
将第一输入信息通过与其相匹配的预设数学模型及识别算法进行识别，将得到的算法识别结果与数据识别阈值进行比较，得到第一识别信息数据识别结果；
其中，相匹配的预设数学模型及识别算法是根据该第一输入信息的特征来确定的；
所述数据识别阈值是根据预设数学模型及识别算法预先训练得到的。
进一步的，上述的身份认证方法中，所述基于预训练的权重分配模型，确定所述第一输入信息识别结果的权重系数，包括：
根据第一输入信息数据的识别结果，确定数据识别准确率；
基于预训练的权重分配模型，根据识别准确率，确定识别结果的权重系数。
进一步的，上述的身份认证方法中，根据确定出的权重系数及识别结果，对用户身份的合法性进行认证包括：
确定第一输入信息数据识别结果及其对应的权重系数；
依据所述权重系数和与预设阈值的比较结果，对用户身份的合法性进行认证。
进一步的，上述的身份认证方法中，所述第一输入信息包括密码、九宫格图形锁、指纹或人脸数据。
本发明提具有如下有益效果；
本发明一种身份认证方法，根据输入信息对用户身份的合法性进行认证，提高身份认证的准确率。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细阐述，以便于理解。
一种身份认证方法，包括：
通过终端设备输入第一输入信息请求认证；
将获取的第一输入信息与用户预设信息进行比对；
比对结果当满足身份认证的条件时，对用户身份的合法性进行认证：
基于预训练的数学模型及识别算法，确定获取到的第一输入信息的识别结果；
基于预训练的权重分配模型，确定所述第一输入信息识别结果的权重系数，
根据确定出的权重系数及识别结果，对用户身份的合法性进行认证。
进一步的，上述的身份认证方法中，所述通过终端输入第一输入信息请求认证包括
获取终端设备的有效输入；
根据终端设备的有效输入译码得到其第一输入信息。
进一步的，上述的身份认证方法中，获取第一输入信息之后，还包括：
根据终端设备的有效输入显示第二身份认证页面，显示认真结果。
进一步的，上述的身份认证方法中，基于预训练的数学模型及识别算法，确定获取到的第一输入信息的识别结果，包括：
将第一输入信息通过与其相匹配的预设数学模型及识别算法进行识别，将得到的算法识别结果与数据识别阈值进行比较，得到第一识别信息数据识别结果；
其中，相匹配的预设数学模型及识别算法是根据该第一输入信息的特征来确定的；
所述数据识别阈值是根据预设数学模型及识别算法预先训练得到的。
进一步的，上述的身份认证方法中，所述基于预训练的权重分配模型，确定所述第一输入信息识别结果的权重系数，包括：
根据第一输入信息数据的识别结果，确定数据识别准确率；
基于预训练的权重分配模型，根据识别准确率，确定识别结果的权重系数。
进一步的，上述的身份认证方法中，根据确定出的权重系数及识别结果，对用户身份的合法性进行认证包括：
确定第一输入信息数据识别结果及其对应的权重系数；
依据所述权重系数和与预设阈值的比较结果，对用户身份的合法性进行认证。
进一步的，上述的身份认证方法中，所述第一输入信息包括密码、九宫格图形锁、指纹或人脸数据。
本发明一种身份认证方法，根据输入信息对用户身份的合法性进行认证，提高身份认证的准确率。
本文中应用了具体个例对发明构思进行了详细阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离该发明构思的前提下，所做的任何显而易见的修改、等同替换或其他改进，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种身份认证方法，其特征在于，包括：
通过终端设备输入第一输入信息请求认证；
将获取的第一输入信息与用户预设信息进行比对；
比对结果当满足身份认证的条件时，对用户身份的合法性进行认证：
基于预训练的数学模型及识别算法，确定获取到的第一输入信息的识别结果；
基于预训练的权重分配模型，确定所述第一输入信息识别结果的权重系数，
根据确定出的权重系数及识别结果，对用户身份的合法性进行认证。
2.根据权利要求1所述的身份认证方法，其特征在于，所述通过终端输入第一输入信息请求认证包括
获取终端设备的有效输入；
根据终端设备的有效输入译码得到其第一输入信息。
3.根据权利要求2所述的身份认证方法，其特征在于，获取第一输入信息之后，还包括：
根据终端设备的有效输入显示第二身份认证页面，显示认真结果。
4.根据权利要求2所述的身份认证方法，其特征在于，基于预训练的数学模型及识别算法，确定获取到的第一输入信息的识别结果，包括：
将第一输入信息通过与其相匹配的预设数学模型及识别算法进行识别，将得到的算法识别结果与数据识别阈值进行比较，得到第一识别信息数据识别结果；
其中，相匹配的预设数学模型及识别算法是根据该第一输入信息的特征来确定的；
所述数据识别阈值是根据预设数学模型及识别算法预先训练得到的。
5.根据权利要求4所述的身份认证方法，其特征在于，所述基于预训练的权重分配模型，确定所述第一输入信息识别结果的权重系数，包括：
根据第一输入信息数据的识别结果，确定数据识别准确率；
基于预训练的权重分配模型，根据识别准确率，确定识别结果的权重系数。
6.根据权利要求4所述的身份认证方法，其特征在于，根据确定出的权重系数及识别结果，对用户身份的合法性进行认证包括：
确定第一输入信息数据识别结果及其对应的权重系数；
依据所述权重系数和与预设阈值的比较结果，对用户身份的合法性进行认证。
7.根据权利要求1-6任意所述的身份认证方法，其特征在于，所述第一输入信息包括密码、九宫格图形锁、指纹或人脸数据。
技术总结