CN106997465A - 多功能动态智能身份证识别验证方法及验证机 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多功能动态智能身份证识别验证方法及验证机，一方面，本发明提供了一种多功能动态智能身份证识别验证方法，通过读取被认证人的有效证件获得被认证人的基本信息及源相片，并且采集被认证人的图像建立临时目标人像库；该方法还包括如下处理步骤：步骤1：将读取的源相片通过动态智能人像算法与临时目标人像库进行比对，并得出相似度分数最高且符合预设要求的相片；步骤2：显示源相片和相似度分数最高的相片的比对结果，以及显示被认证人的基本信息；步骤3：将源相片和临时目标人像库进行相关联并且记录到被认证人的身份证相库。另一方面，本发明提供了一种多功能动态智能身份证识别验证机。本发明可有效提高识别率和认证效率。

Description

多功能动态智能身份证识别验证方法及验证机

技术领域

本发明涉及身份证识别验证领域，尤其涉及一种多功能动态智能身份证识别验证方法，还涉及一种多功能动态智能身份证识别验证机。

背景技术

近年来，安防行业掀起了一波人像识别的热潮，众多厂商纷纷推出了相关产品，使得人像识别成为了行业内的热点技术方向。

虽然现有人像识别技术功用巨大，但在实际应用中，我们依旧会遇到很多问题。其中，人像图像质量对识别率的影响较高，图像质量差，辨识度低，有效特征很少，有时即使用肉眼也很难确认身份。图像质量又受多种因素影响，如光照、姿态、表情、人像尺寸、清晰度等。通过同一个人在不同光照下的图片对比，就可以看出同一个人在不同光照下的图片用肉眼也很难辨别。所以说，目前的人像识别系统只能在一些较规范的环境下进行，如光线均匀，人像需要正对着摄像机，并且保证人像在画面中有一定的像素宽度。但是在实际的安防监控场合中，这些限制条件很难一一满足。目前，人像验证机通关时间需要5-6秒时间，在大人流量的会展、机场、火车站、汽车站进行身份验证效率远远达不到实际要求。另外人像算法要求在一些较规范的环境下进行，识别率比较低，远远满足不了市场需求。

发明内容

本发明的目的一是，提供一种多功能动态智能身份证识别验证方法，可有效提高识别率和认证效率。

本发明的目的二是，提供实现该方法的一种验证机。

为实现该目的一，提供了一种多功能动态智能身份证识别验证方法，该方法通过读取被认证人的有效证件获得被认证人的基本信息及源相片，还通过采集被认证人的图像建立临时目标人像库；

该方法还包括如下处理步骤：

步骤1：将读取的源相片通过动态智能人像算法与临时目标人像库进行比对，并得出相似度分数最高且符合预设要求的相片；

步骤2：显示源相片和相似度分数最高的相片的比对结果，以及显示被认证人的基本信息；

步骤3：将源相片和临时目标人像库进行相关联并且记录到被认证人的身份证相库。

优选地，动态智能人像算法中包括若干个子步骤，各子步骤同时进行图片信息处理，各子步骤同时将源相片与临时目标人像库进行比对，若能得出相似度分数最高且符合预设要求的相片，则移除该临时目标人像库并且从内存里注销特征点；若不能得出相似度分数最高且符合预设要求的相片，则补充采集被认证人的图片并且存入临时目标人像库，子步骤再与临时目标人像库进行比对。

优选地，在动态智能人像算法中，所述各子步骤依次包括输入图片步骤、人像检测步骤、特征提取步骤、人像识别步骤和输出结果步骤。

优选地，所述输入图片步骤为以二进制形式将图片作为参数传入动态智能人像算法里。

优选地，所述人像检测步骤为在经过输入图片步骤处理后的图片中找到人像的位置然后再建立坐标，然后通过人像位置坐标来定位人像。

优选地，所述特征提取步骤为在经过人像检测步骤处理后，通过人像图片和人像位置坐标获得该人像的眼睛和嘴及其两者中间的特征。

优选地，所述人像识别步骤为先将人像注册进指定的组，然后通过指定的人像来进行识别，识别过程为将指定人像与组中的所有人像进行比对，获得相似度分数，如果最高分数大于设定的阈值，则认为识别成功，并且得出相似度分数最高的相片，否则认为该人像不在组中。

为实现目的二，提供了一种多功能动态智能身份证识别验证机，包括机壳，还包括设于机壳侧面的人像采集枪、处理及显示单元、一个及以上的摄像头、读卡单元，所述人像采集枪、读卡单元和摄像头均与处理及显示单元连接。

优选地，所述摄像头为两个。

本发明与现有技术相比，其有益效果在于：

本发明通过快速建立临时目标人像库与被认证人的源相片进行对比，可有效提高识别率和认证效率。本发明的验证机同时具有识别准确度高，采集率高，对光线的抗干扰强能力；通过本发明的验证机进行人员身份识别，能大大的提升通过的效率以及识别的准确度，同时还能够收集到被认证人信息。本发明中实时人像采集具有更快的验证通过速度，人像抓片提前预抓取和检测，在刷身份证同时进行比对，使得单张比对通过时间小于1s。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明中动态智能人像算法的流程图；

图3为本发明中验证机的结构示意图。

具体实施方式

下面结合实施例，对本发明作进一步的描述，但不构成对本发明的任何限制，任何在本发明权利要求范围所做的有限次的修改，仍在本发明的权利要求范围内。

如图1所示，本发明提供了一种多功能动态智能身份证识别验证方法，通过读取被认证人的有效证件获得被认证人的基本信息及源相片，并且采集被认证人的图像建立临时目标人像库；该方法还包括如下处理步骤：

步骤1：将读取的源相片通过动态智能人像算法与临时目标人像库进行比对，并得出相似度分数最高且符合预设要求的相片；

步骤2：显示源相片和相似度分数最高的相片的比对结果，以及显示被认证人的基本信息；

步骤3：将源相片和临时目标人像库进行相关联并且记录到被认证人的身份证相库。

在本实施例中，被认证人的有效证件包括身份证芯片卡；基本信息包括姓名、性别、证件号、民族和相片等有关的个人信息。被认证人的源相片为被认证人身份证相库中的相片。在步骤1中，符合预设要求为满足有效人像标准。在步骤2中，同时显示源相片、相似度分数最高和两者的比对结果，以及，被认证人的基本信息。在步骤3中，将源相片和临时目标人像库进行相关联并且记录到被认证人的身份证相库后可以丰富被认证人的有效的比对图像库，为下一次认证提供更多的比对图像使得认证速度更快。

在步骤1中，动态智能人像算法中包括若干个子步骤，各子步骤同时进行图片信息处理，各子步骤同时将源相片与临时目标人像库进行比对，若能得出相似度分数最高且符合预设要求的相片，则移除该临时目标人像库并且从内存里注销特征点；若不能得出相似度分数最高且符合预设要求的相片，则补充采集被认证人的图片并且存入临时目标人像库，子步骤再与临时目标人像库进行比对。

在本实施例中，通过若干个子步骤同时进行处理能够有效的提高处理速度。临时目标人像库为被认证人在认证前进行动态人像采集建立起的人像库，其中人像库可以包括不同人的临时目标人像库，在各子步骤同时将源相片与临时目标人像库进行比对，得出相似度分数最高的相片后，则将被认证人相对应的临时目标人像库从人像库中移除。

如图2所示，在动态智能人像算法中，各子步骤依次包括输入图片步骤、人像检测步骤、特征提取步骤、人像识别步骤和输出结果步骤几个步骤。输入图片步骤为以二进制形式将图片作为参数传入动态智能人像算法里。人像检测步骤为在经过输入图片步骤处理后的图片中找到人像的位置然后再建立坐标，然后通过人像位置坐标来定位人像。特征提取步骤为在经过人像检测步骤处理后，通过人像图片和人像位置坐标获得该人像的眼睛和嘴及其两者中间的特征。人像识别步骤为先将人像注册进指定的组，然后通过指定的人像来进行识别，识别过程为将指定人像与组中的所有人像进行比对，获得相似度分数，如果最高分数大于设定的90％，则认为识别成功，并且得出相似度分数最高的相片，否则认为该人像不在组中。

此外，相似度分数设定也可为80％或85％或95％。

在本实施例中，人像检测步骤中人像位置坐标为根据人像眼睛在图像中的位置建立坐标。特征提取步骤中，所提取的特征为人像的眼睛和嘴及其两者中间的特征包括鼻子和脸的特征，并且获取若干的特征点，然后建立各特征点的坐标，如，鼻子或脸上的一颗痣，则将该痣作为一特征点并且建立坐标。根据有效人像标准进行有效人像判断为在能看见双眼睛的前提下，根据图片像素获取清晰度大小和人像抓拍的角度，如在能看见双眼的角度范围内，来对图片进行有效人像判断。

在本实施例中，动态智能人像算法区别于现有的静态人像算法，静态人像算法要求图片比较清澈，光线比较均匀、角度不能过大。本发明的动态智能人像算法具有聚焦大规模动态人像识别、大规模人群行为特征分析和预警，车辆属性分析检索，图像检索等核心关键技术。本发明提出双层异构深度神经网络理论框架，并且在此框架下，研究非线性图像空间映射方法，通过多深度神经网络的自适应融合，将跨场景、非同源人像图像映射到同一图像空间；研究层次化特征学习方法，以提取多人像区域、具有判别性的层次化特征；研究非线性特征空间映射方法，将特征映射到类间差异更大、类内差异更小的空间。在真实场景监控视频上测试证明本发明的算法对多变光照、多角度、有遮挡、模糊、年龄跨度等复杂情况具有很好的鲁棒性。从而使得本发明的动态智能人像算法能够大大减少对环境要求，同时能够单个机器对多个人像算法服务进行运算，大大提高验证效率。

如图3所示，本发明还提供了一种多功能动态智能身份证识别验证机，包括机壳1，其特征在于：还包括设于机壳1侧面的人像采集枪2、处理及显示单元3、一个及以上的摄像头4、读卡单元5，人像采集枪2、读卡单元5和摄像头4均与处理及显示单元3连接。

摄像头4为两个。此外，摄像头4也可以为一个或三个。

在本实施例中，本发明的验证机打破了传统1：1人像验证模式，高速人像采集枪2大大降低终端机器硬件要求，同时也为人像识别多维度采集提供人像数据输出。摄像头4解决在人像补采功能，双摄像头为验证机提供了双重保障。处理及显示单元3为电脑。

本发明的工作过程：在进行人像认证时，被认证人在刷身份证前，验证机通过人像采集枪2对被认证人进行图像采集，处理及显示单元3中建立起建立临时目标人像库，处理及显示单元3中通过动态智能人像算法建立若干子步骤同时进行被认证人的源相片与临时目标人像库的比对，得出相似度分数最高的相片，若不能得出，则摄像头4开启对被认证人进行图像采集并且将采集到的图像保存到临时目标人像库，再进行比对，直到得出达到设定相似度分数的的相片；移除该临时目标人像库并且从内存里注销特征点；通过处理及显示单元3显示源相片、相似度分数最高的相片和比对结果以及被认证人的基本信息；本发明还将源相片和相似度分数最高的相片进行相关联并且记录到被认证人的身份证相库。

通过本发明可有效提高识别率和认证效率。本发明具有识别准确度高，采集率高，对光线的抗干扰强能力；通过本发明的验证机进行人员身份识别，能大大的提升通过的效率以及识别的准确度，同时还能够收集到被认证人信息。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。

Claims (9)

1.一种多功能动态智能身份证识别验证方法，其特征在于，该方法通过读取被认证人的有效证件获得被认证人的基本信息及源相片，还通过采集被认证人的图像建立临时目标人像库；

该方法还包括如下处理步骤：

步骤1：将读取的源相片通过动态智能人像算法与临时目标人像库进行比对，得出相似度分数最高且符合预设要求的相片；

步骤2：显示源相片和相似度分数最高的相片的比对结果，以及显示被认证人的基本信息；

步骤3：将源相片和临时目标人像库进行相关联并且记录到被认证人的身份证相库。

2.根据权利要求1所述的一种多功能动态智能身份证识别验证方法，其特征在于：

在步骤1中，动态智能人像算法中包括若干个子步骤，各子步骤同时进行图片信息处理，各子步骤同时将源相片与临时目标人像库进行比对，若能得出相似度分数最高且符合预设要求的相片，则移除该临时目标人像库并且从内存里注销特征点；若不能得出相似度分数最高且符合预设要求的相片，则补充采集被认证人的图片并且存入临时目标人像库，子步骤再与临时目标人像库进行比对。

3.根据权利要求2所述的一种多功能动态智能身份证识别验证方法，其特征在于：在动态智能人像算法中，所述各子步骤依次包括输入图片步骤、人像检测步骤、特征提取步骤、人像识别步骤和输出结果步骤。

4.根据权利要求3所述的一种多功能动态智能身份证识别验证方法，其特征在于：所述输入图片步骤为以二进制形式将图片作为参数传入动态智能人像算法里。

5.根据权利要求3所述的一种多功能动态智能身份证识别验证方法，其特征在于：所述人像检测步骤为在经过输入图片步骤处理后的图片中找到人像的位置然后再建立坐标，然后通过人像位置坐标来定位人像。

6.根据权利要求3或5所述的一种多功能动态智能身份证识别验证方法，其特征在于：所述特征提取步骤为在经过人像检测步骤处理后，通过人像图片和人像位置坐标获得该人像的眼睛和嘴及其两者中间的特征。

7.根据权利要求3所述的一种多功能动态智能身份证识别验证方法，其特征在于：所述人像识别步骤为先将人像注册进指定的组，然后通过指定的人像来进行识别，识别过程为将指定人像与组中的所有人像进行比对，获得相似度分数，如果最高分数大于设定的阈值，则认为识别成功，并且得出相似度分数最高的相片，否则认为该人像不在组中。

8.一种根据权利要求1至7任一项所述方法的多功能动态智能身份证识别验证机，包括机壳(1)，其特征在于：还包括设于机壳(1)侧面的人像采集枪(2)、处理及显示单元(3)、一个及以上的摄像头(4)、读卡单元(5)，所述人像采集枪(2)、读卡单元(5)和摄像头(4)均与处理及显示单元(3)连接。

9.根据权利要求8所述的一种多功能动态智能身份证识别验证机，其特征在于：所述摄像头(4)为两个。