一種身份識別方法與系統(tǒng)與流程

本發(fā)明屬于信息識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種身份識別方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

帶有信息存儲功能的證件、卡片在我們的生活里扮演著重要的角色。如我們最常見的身份證、會員卡等，它們最大的特點就是能把用戶的信息存儲在內(nèi)置儲存芯片之中，通過識別終端很容易讀出用戶相關(guān)信息，其中包括人臉圖像信息。

在生活中，存在著對帶有信息存儲功能的證件、卡片的持有人身份識別的需求，例如，現(xiàn)今市場中，存在著許多持假冒證件的或者假冒卡證主人持取他人卡證擾亂市場的現(xiàn)象。

現(xiàn)有技術(shù)中，一般采用識別卡證的真?zhèn)?，或者人工對比卡證表面的印刷圖像和現(xiàn)場持卡人是否吻合的方法來識別持卡人身份信息，這樣會導(dǎo)致對持卡人的身份識別效率低下且結(jié)果準確度不夠的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在提供一種身份識別方法與系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中對持卡人的身份識別效率低下且結(jié)果準確度不夠的問題。

為了解決上述技術(shù)問題，第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種身份識別方法，包括：

提取卡證內(nèi)置芯片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特征、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特征以及現(xiàn)場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特征；

對比所述第一人臉局部特征和所述的第二人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別卡證真?zhèn)危?/p>

當卡證識別結(jié)果為真時，對比所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征，并對比第二人臉局部特征和第三人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別持卡人身份。

進一步的，提取卡證內(nèi)置芯片存儲的所述第一人臉圖像；將所述的第一人臉圖像信息作為模板，在卡證表面印刷的圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像中匹配到與所述模板的相似性測度最大的圖像區(qū)域，分別作為所述第二人臉圖像和所述第三人臉圖像。

進一步的，所述的人臉局部特征提取方法為：均采用LBP(Local Binary Patterns局部二值模式)特征提取算法進行人臉局部特征提取。

進一步的，當卡證真?zhèn)巫R別結(jié)果為偽時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

進一步的，當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為真的信息；當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果不全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

第二方面，本發(fā)明實施例提供了一種身份識別系統(tǒng)，包括：

第一提取單元，用于提取卡證內(nèi)置芯片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特征、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特征以及現(xiàn)場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特征；

第一對比單元，用于對比所述第一人臉局部特征和所述的第二人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別卡證真?zhèn)危?/p>

第二對比單元，用于當卡證識別結(jié)果為真時，對比所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征，并對比第二人臉局部特征和第三人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別持卡人身份。

進一步的，所述系統(tǒng)還包括第二提取單元，用于提取卡證內(nèi)置芯片存儲的所述第一人臉圖像；

匹配單元，用于將所述的第一人臉圖像信息作為模板，在卡證表面印刷的圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像中匹配到與所述模板的相似性測度最大的圖像區(qū)域，分別作為所述第二人臉圖像和所述第三人臉圖像。

進一步的，所述的人臉局部特征提取方法為：采用LBP特征提取算法進行人臉局部特征提取。

進一步的，當卡證真?zhèn)巫R別結(jié)果為偽時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

進一步的，當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為真的信息；

當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果不全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

在本發(fā)明的實施例中，由于采用了人臉識別算法自動提取人臉局部特征并進行人臉對比，并且對三個圖像的人臉局部特征進行了兩兩對比，使得對持卡人身份的識別效率得到了提高，同時還提升了識別的準確度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的一種身份識別方法的實現(xiàn)流程圖；

圖2是本發(fā)明中卡證讀取掃描模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖中：1-控制模塊，2-第一接觸式圖像傳感器，3-卡證出口，4-第二接觸式圖像傳感器，5-回收模塊，6-傳動模塊，7-接口模塊，8-信息讀取模塊，9-卡證入口，10-入卡檢測模塊，11-過卡通道，12-殼體，13-提示模塊。

圖3是LBP特征提取示意圖；

圖4是將本發(fā)明應(yīng)用到識別身份證持卡人身份中的優(yōu)選實施例示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例提供的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步的詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明實施例提取卡證內(nèi)置芯片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特征、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特征以及現(xiàn)場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特征；對比所述第一人臉局部特征和所述的第二人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別卡證真?zhèn)?；當卡證識別結(jié)果為真時，對比所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征，并對比第二人臉局部特征和第三人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別持卡人身份。

圖1示出了本發(fā)明實施例提供的一種身份識別方法的實現(xiàn)流程圖，詳述如下：

在S101中，提取卡證內(nèi)置芯片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特征、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特征以及現(xiàn)場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特征。

在所述提取人臉局部特征之前，還包括：

采集卡證內(nèi)置芯片存儲圖像、卡證表面印刷圖像以及現(xiàn)場持卡人圖像；

提取卡證內(nèi)置芯片存儲圖像、卡證表面印刷圖像以及現(xiàn)場持卡人圖像中人臉圖像。

所述采集卡證內(nèi)置芯片存儲圖像與卡證表面印刷圖像，可以采用卡證讀取掃描模塊進行采集。

所述由于卡證內(nèi)置芯片存儲圖像是標準拍攝，人臉處于標準位置，因此，可以在固定區(qū)域內(nèi)有效提取到人臉圖像。提取卡證表面印刷圖像以及現(xiàn)場持卡人圖像中人臉圖像時，采用卡證內(nèi)置芯片存儲圖像中的人臉圖像作為模板，使用模板匹配算法進行相似性測度計算并選取出人臉圖像。

所述提取卡證內(nèi)置芯片存儲圖像、卡證表面印刷圖像以及現(xiàn)場持卡人圖像中人臉圖像中人臉局部特征，采用LBP特征提取算法進行人臉局部特征提取。

在S102中，對比所述第一人臉局部特征和所述的第二人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別卡證真?zhèn)巍?/p>

所述對比人臉局部特征是指，對S101中獲取到的LBP特征進行對比判定，判定方法可以采用計算兩個LBP特征的相似度方差，根據(jù)方差值判斷是否為同一人。如：假設(shè)對于人臉圖像1和人臉圖像2，其LBP特征分別為H₁和H₂，則二者的相似度方差定義如下：

其中，b表示特征向量的長度，d表示相似度方差，d取值越小，表示兩個人臉樣本越相似。因此按上式計算出2幅人臉圖像之間的相似度方差，可以判定是否為同一人頭像。

也可以采用選用合適的分類器進行分類，分類器多采用組合分類器的形式，每個局部特征對應(yīng)一個分類器，后采用投票或線性加權(quán)等方式判定是否為同一人等方法，由于這些對比判定方法都是本領(lǐng)域通用做法，本發(fā)明不做詳細表述。

所述根據(jù)對比結(jié)果識別卡證真?zhèn)?，若對比結(jié)果為為真，則卡證識別結(jié)果為真，若對比結(jié)果為為偽，則卡證識別結(jié)果為偽。

在S103中，當卡證識別結(jié)果為真時，對比所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征，并對比第二人臉局部特征和第三人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別持卡人身份。

所述對比人臉局部特征方法同S102中相同。

所述根據(jù)對比結(jié)果識別持卡人身份是指，要同時使用所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和第三人臉局部特征對比結(jié)果兩個對比結(jié)果，來識別別持卡人身份。

進一步地，在所述S101中：

所述卡證讀取掃描模塊，如圖2所示是卡證讀取掃描模塊的結(jié)構(gòu)示意圖，其中包括：

控制模塊1，第一接觸式圖像傳感器2，卡證出口3，第二接觸式圖像傳感器4，回收模塊5，傳動模塊6，接口模塊7，信息讀取模塊8，卡證入口9，入卡檢測模塊10，過卡通道11，殼體12，提示模塊13。

所述入卡檢測模塊，設(shè)置在所述殼體上靠近所述過卡通道一側(cè)，并與所述控制模塊相連。

所述控制模塊，與所述傳動模塊、所述信息讀取模塊以及所述掃描模塊分別相連。

所述傳動模塊，與所述過卡通道相連。

所述信息讀取模塊，設(shè)置在所述過卡通道一側(cè)。

所述第一接觸式圖像傳感器2與第二接觸式圖像傳感器4分別設(shè)置在所述過卡通道兩側(cè)。

所述卡證讀取掃描模塊工作流程如下：

卡證從卡證入口9出插入，當卡檢測模塊10檢測到卡證插入時，發(fā)送觸發(fā)信息至控制模塊1；控制模塊1接收到觸發(fā)信號后，生成傳動控制信號及開始信號，并將傳動控制信號發(fā)送給所述第一接觸式圖像傳感器2和第二接觸式圖像傳感器4所述傳動模塊6，將開始信號發(fā)送至所述第一接觸式圖像傳感器2、第二接觸式圖像傳感器4以及所述信息讀取模塊8；所述第一接觸式圖像傳感器2、第二接觸式圖像傳感器4以及所述信息讀取模塊8在接收到開始信號后，進入待機工作狀態(tài)；所述傳動模塊6在接收到傳動控制信號后，帶動過卡通道11將卡證依次傳動至信息讀取模塊8、第一接觸式圖像傳感器2與第二接觸式圖像傳感器4對應(yīng)過卡通道11位置處；信息讀取模塊8、第一接觸式圖像傳感器2與第二接觸式圖像傳感器4在讀取掃描到數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)發(fā)送至控制模塊1；控制模塊1在接收到數(shù)據(jù)后，通過接口模塊7將數(shù)據(jù)發(fā)送至外部終端，同時控制傳動模塊6帶動過卡通道11將發(fā)卡證傳動至卡證出口3處，并發(fā)送提示信號至提示模塊13；提示模塊13接收到提示信號后，發(fā)出提示音，提示用戶取走卡證；若無人取走卡證，控制模塊1發(fā)出回收信號至回收模塊5；回收模塊5在接收到回收信號后，對卡證進行回收處理。其中所述若信息讀取模塊8無法采集到正?？ㄗC數(shù)據(jù)時，控制模塊1直接發(fā)出傳動控制信號，使傳動模塊6帶動過卡通道11將發(fā)卡證傳動至卡證出口3處進行退卡處理。

所述提取卡證內(nèi)置芯片存儲圖像、卡證表面印刷圖像以及現(xiàn)場持卡人圖像中人臉圖像包括：

提取卡證內(nèi)置芯片存儲的所述第一人臉圖像；

將所述的第一人臉圖像信息作為模板，在卡證表面印刷的圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像中匹配到與所述模板的相似性測度最大的圖像區(qū)域，分別作為所述第二人臉圖像和所述第三人臉圖像。

在所述對卡證表面印刷圖像以及現(xiàn)場持卡人圖像中人臉圖像進行提取時，使用提取到的卡證內(nèi)置芯片存儲的所述第一人臉圖像作為模板，使用模板匹配算法進行人臉圖像提取，具體方法為：

1、將卡證內(nèi)置芯片存儲的所述第一人臉圖像，在待檢測圖像(即卡證表面印刷的圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像)中進行遍歷，做相似性測度計算。

2、根據(jù)相似性測度計算結(jié)果，找到相似性測度最大的值時待檢測圖像的位置，作為待檢測圖像中的人臉圖像。

圖像相似性測度計算的相關(guān)函數(shù)計算公式為：

其中，S(m,n)為待檢測圖像像素，T(m,n)為模版圖像像素，R(i,j)為相似性測度，m圖像像素的行數(shù)，n為圖像像素的列數(shù)。

進一步地，在所述S102中：

所述的人臉局部特征提取方法為：采用LBP特征提取算法進行人臉局部特征提取。

所述的LBP特征提取算法說明如下：

首先介紹LBP算子的計算方式。如圖3所示，對于一幅圖像中的某個局部區(qū)域內(nèi)的任意像素f(x_c,y_c)，以其中心點g_c，對3×3窗口內(nèi)的8個點g₀～g₇，紋理T定義如下：

T～(g₀-g_c,…,g₇-g_c) (1)

以窗口中心點灰度值為閾值對窗口內(nèi)其它像素做二值化處理，如公式(2)所示：

T≈t(s(g₀-g_c),…,s(g₇-g_c)),

得到一個8位的二進制數(shù)，按公式(3)對像素不同位置進行加權(quán)求和，即可得到該窗口的LBP值：

所述的采用LBP特征提取算法進行人臉局部特征提取的步驟如下:

1、對人臉區(qū)域圖像進行劃分，劃分成n*n的小區(qū)域。

2、對每個區(qū)域進行上述LBP算子計算，得出每個小區(qū)域的LBP值。

3、計算每個小區(qū)域的直方圖，即每個小區(qū)域中LBP值出現(xiàn)的頻率；然后對該所述的直方圖進行歸一化處理。

4、將得到的每個小區(qū)域的直方圖進行連接成為一個特征向量，即整個圖像的LBP紋理特征向量亦即所述圖像的人臉局部特征。

進一步的，在所述S102中還包括：

當卡證真?zhèn)巫R別結(jié)果為偽時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

所述卡證真?zhèn)巫R別為偽時，直接輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息，此時無需再將所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征進行對比，也無需對第二人臉局部特征和第三人臉局部特征進行對比，直接得到身份識別結(jié)果。由于省去了兩個對比步驟，極大地節(jié)省了身份識別的時間，提高了身份識別效率。

進一步的，在S103中：

當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為真的信息；

當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果不全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

圖4對應(yīng)的是將本發(fā)明應(yīng)用到識別身份證持卡人身份中的優(yōu)選實施例，應(yīng)當明白，本發(fā)明應(yīng)用范圍包括但不限于本發(fā)明優(yōu)選實施例所述系統(tǒng)。

基于圖4對應(yīng)的實施例，詳述如下：

實施例由三大部分組成，其中：

卡證掃描讀取模塊：負責對身份證卡片的吸入、內(nèi)置芯片存儲信息讀取(包含內(nèi)置芯片存儲的圖像)、圖像掃描，并將內(nèi)置芯片存儲信息和掃描得到的身份證表面印刷圖像傳輸至工控機；

圖像采集模組：負責采集現(xiàn)場持卡人的圖像并傳輸至工控機；

工控機：負責接收從卡證掃描讀取模塊與圖像采集模組傳輸?shù)男畔⑴c圖像，并對內(nèi)置芯片存儲的圖像與直接傳輸來的圖像進行處理，執(zhí)行人臉識別算法并進行持卡人身份識別判定。

詳細實施步驟如下：

1、由卡證掃描讀取模塊和圖像采集模組采集到身份證內(nèi)置芯片存儲的信息、身份證表面印刷圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像，并傳輸至工控機。

2、工控機在接收到身份證內(nèi)置芯片存儲的信息、身份證表面印刷圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像后，執(zhí)行人臉識別第一步，人臉圖像提?。?/p>

對身份證內(nèi)置芯片存儲信息中的內(nèi)置芯片存儲的圖像進行人臉提取，并作為第一人臉圖像；

將第一人臉圖像作為模板，使用模板匹配算法對身份證表面印刷圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像進行人臉圖像提取，在卡證表面印刷的圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像中匹配到與所述模板的相似性測度最大的圖像區(qū)域，分別作為所述第二人臉圖像和所述第三人臉圖像。

3、工控機在提取到所述三個人臉圖像后，執(zhí)行人臉識別第二步，利用LBP特征提取算法提取提取身份證內(nèi)置芯片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特征、身份證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特征以及現(xiàn)場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特征。

4、工控機在提取到所述三個人臉局部特征后，執(zhí)行人臉識別第三步，人臉局部特征對比判定：

將所述第一人臉局部特征和所述的第二人臉局部特征進行對比判定。若對比判定結(jié)果為偽，則判定身份證為偽造身份證，終止人臉局部特征對比判定步驟，并輸出身份證持卡人為偽的信息。若對比判定結(jié)果為真，則判定身份證為真實身份證，并進入下一步對比判定；

將所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征、第二人臉局部特征和第三人臉局部特征進行對比判定。當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果全為真時，輸出身份證持卡人身份識別結(jié)果為真的信息。當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果不全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，使用第一人臉圖像作為模板作為模板提取第二人臉圖像和第三人臉圖像，有效地減少了提取第二人臉圖像和第三人臉圖像所需的運算量，提高人臉識別的效率同時也提高了身份識別的效率。在判定出卡證為偽的時候，直接終止后續(xù)判定，輸出最終身份識別結(jié)果，有效地縮短了身份識別所需的時間，提高了身份識別的效率。通過采用人臉識別技術(shù)自動對持卡人身份進行識別，避免了人工對比帶來的效率低下準確度低的問題，并在使用人臉識別技術(shù)中同時將第一人臉局部特征、第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征進行兩兩對比，避免了傳統(tǒng)對比中只對比卡證表面的印刷圖像和現(xiàn)場持卡人圖像帶來的準確度不夠的問題，使得持卡人身份識別全自動化，使得持卡人身份識別更加高效，結(jié)果準確度也更高。

對應(yīng)上文實施例所述的身份識別方法，圖5示出了本發(fā)明實施例提供的身份識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。

參照圖5，該系統(tǒng)包括：

第一提取單元51，用于提取卡證內(nèi)置芯片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特征、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特征以及現(xiàn)場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特征；

第一對比單元52，用于對比所述第一人臉局部特征和所述的第二人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別卡證真?zhèn)危?/p>

第二對比單元53，用于當卡證識別結(jié)果為真時，對比所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征，并對比第二人臉局部特征和第三人臉局部特征，根據(jù)對比結(jié)果識別持卡人身份。

進一步的，所述第一提取單元51之前還包括：

第二提取單元，用于提取卡證內(nèi)置芯片存儲的所述第一人臉圖像；

匹配單元，用于將所述的第一人臉圖像信息作為模板，在卡證表面印刷的圖像及現(xiàn)場持卡人的圖像中匹配到與所述模板的相似性測度最大的圖像區(qū)域，分別作為所述第二人臉圖像和所述第三人臉圖像。

進一步的，所述第一提取單元51包括：

所述的人臉局部特征提取方法為：采用LBP特征提取算法進行人臉局部特征提取。

進一步的，所述第一識別單元52：

當卡證真?zhèn)巫R別結(jié)果為偽時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

進一步的，所述第二識別單元53包括：

當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為真的信息；

當所述第一人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果與所述第二人臉局部特征和所述第三人臉局部特征對比結(jié)果不全為真時，輸出持卡人身份識別結(jié)果為偽的信息。

以上所述的實施例僅用于以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或?qū)ζ渲胁糠旨夹g(shù)特征進行等同替換；而這些修改或替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。