CN110570549B - 一种智能开锁方法及相应的装置 - Google Patents
一种智能开锁方法及相应的装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110570549B CN110570549B CN201910684082.9A CN201910684082A CN110570549B CN 110570549 B CN110570549 B CN 110570549B CN 201910684082 A CN201910684082 A CN 201910684082A CN 110570549 B CN110570549 B CN 110570549B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- face image
- information
- verification
- operator
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 127
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 8
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 6
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 5
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 5
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000002633 protecting effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/00174—Electronically operated locks; Circuits therefor; Nonmechanical keys therefor, e.g. passive or active electrical keys or other data carriers without mechanical keys
- G07C9/00563—Electronically operated locks; Circuits therefor; Nonmechanical keys therefor, e.g. passive or active electrical keys or other data carriers without mechanical keys using personal physical data of the operator, e.g. finger prints, retinal images, voicepatterns
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/00174—Electronically operated locks; Circuits therefor; Nonmechanical keys therefor, e.g. passive or active electrical keys or other data carriers without mechanical keys
- G07C9/00571—Electronically operated locks; Circuits therefor; Nonmechanical keys therefor, e.g. passive or active electrical keys or other data carriers without mechanical keys operated by interacting with a central unit
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明公开了一种智能开锁方法及相应的装置,该智能开锁方法包括:获取操作者的第一识别信息,对第一识别信息进行验证;在第一识别信息通过验证后,获取操作者的生物特征信息;对生物特征信息进行验证,在生物特征信息通过验证后,执行开锁操作。本发明采用至少两种验证方式结合的方案,安全性更高,避免了单一验证方式容易被盗用以及仿制的问题。同时,在第一种验证方式通过后,再对操作者的生物特征信息进行验证,进一步提高了安全性。此外,本发明提供了多种验证方式供操作者选择,提升了系统的灵活性。本发明的方法操作简单,灵活,验证准确率高,并且显著提升了电子锁验证系统的安全性。
Description
技术领域
本发明属于安全识别领域,更具体地,涉及一种智能开锁方法及相应的装置。
背景技术
电子锁作为门禁系统中的锁门部件,是人们在日常生活中保障财产和人身安全必不可少的工具。
随着科学技术的进步,市面上的电子锁的种类越来越多,例如密码锁、电子磁卡锁、指纹锁和人脸识别锁等等。但是,伴随着技术的发展,随之而来的是不法分子采用技术开锁的方式也随之增多。对于密码锁和电子磁卡锁来说,一旦密码或电子磁卡丢失则此类电子锁就能被轻易解开,安全性较低;而针对指纹锁,不法分子只需要获得用户指纹信息即可利用指纹手套开锁;对于人脸识别锁,只要获得了用户的照片然后借助换脸软件也可以轻松解决。且此类单一验证方式开锁的电子锁系统,若是某模块出现故障,没有备用验证方式,则无法开锁,灵活性较低。
目前已存在一些基于证件的开锁系统,如专利申请号为CN201711366060.5,名称为“基于身份证识别和人脸识别的开锁方法、装置及系统”的专利文献,需要指出的是,该专利文献提出的开锁方案不具备兼容多种证件的能力,也不具备验证证件真伪的能力。
鉴于此,克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种智能开锁方法及相应的装置,其目的在于本发明采用至少两种验证方式结合的方案,安全性更高,避免了单一验证方式容易被盗用以及仿制的问题。同时,在第一种验证方式通过后,再对操作者的生物特征信息进行验证,进一步提高了安全性。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种智能开锁方法,所述智能开锁方法包括:
获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证;
在所述第一识别信息通过验证后,获取所述操作者的生物特征信息;
对所述生物特征信息进行验证,在所述生物特征信息通过验证后,执行开锁操作。
优选地,所述第一识别信息为证件,所述获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证包括:
采集所述操作者的证件的白光图像、红外图像和紫外图像;
对所述白光图像、所述红外图像和所述紫外图像各自对应的防伪点进行鉴伪;
在所述白光图像、所述红外图像和所述紫外图像各自对应的防伪点均通过鉴伪后,对所述证件中包含的机读码和人脸图像进行一致性验证;
当所述证件中包含的机读码和人脸图像通过一致性验证后,所述第一识别信息通过验证。
优选地,对所述证件中包含的机读码和人脸图像进行一致性验证包括:
采集所述红外图像中的第一机读码,对所述第一机读码进行校验;
在所述第一机读码通过校验后,采用所述第一机读码激活证件的芯片,获取芯片内存储的第二机读码和人脸图像F1;
校验所述第一机读码和所述第二机读码对应位置处的字符的一致性,校验所述人脸图像F1与所述白光图像下的人脸图像F2的一致性;
当所述第一机读码和所述第二机读码对应位置处的字符具有一致性,所述人脸图像F1与所述白光图像下的人脸图像F2具有一致性时,所述第一识别信息通过验证。
优选地,所述紫外图像的防伪点包括紫外图案,对所述紫外图像的防伪点进行鉴伪包括:
对紫外图像进行预检测,进而从数据库中初步筛选出,与所述紫外图像中的紫外图案相对应的标准图案A;
依次对所述紫外图像进行图像分离、图像更新和图像合成,以实现所述紫外图像中紫外图案的前景增强;
从前景增强后的紫外图案中提取特征,并与数据库中标准图案A的特征进行匹配,得到所述紫外图案与所述标准图案A的相似度;
根据预先设置的相似度阈值,判断得到的所述相似度是否满足预设条件,进而鉴别所述紫外图像的真伪。
优选地,所述红外图像的防伪点包括标识图像,对所述红外图像的防伪点进行鉴伪包括:
从数据库中筛选出与所述红外图像中的待鉴别标识图像相匹配的标识模板图像;
分别获取所述待鉴别标识图像和所述标识模板图像的环形投影向量,根据所述待鉴别标识图像的环形投影向量和所述标识模板图像的环形投影向量的相似度情况,确定所述待鉴别标识图像的真伪,从而确定红外图像的真伪。
优选地,所述第一识别信息为验证码,所述获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证包括:
接收操作者的触发请求,根据所述触发请求获取电子锁对应的用户的联系方式;
通过所述联系方式,向电子锁对应的用户发送验证码;
判断操作者在预设的时间内输入的验证码是否正确,若正确,则所述第一识别信息通过验证。
优选地,所述生物特征信息包括指纹信息、虹膜信息、人脸图像信息和声纹信息,与电子锁相关联的数据库中存储有指纹信息、虹膜信息、人脸图像信息和声纹信息;对所述生物特征信息进行验证,在所述生物特征信息通过验证后,执行开锁操作包括:
将操作者对应的生物特征信息与数据库中存储的生物特征信息进行相似度匹配;
判断所述电子锁相关联的生物特征信息与操作者对应的生物特征信息之间的相似度是否大于预设的相似度阈值;
若大于,则操作者的生物特征信息通过验证,执行开锁操作。
优选地,所述将操作者对应的生物特征信息与数据库中存储的生物特征信息进行相似度匹配之前包括:
获取操作者对应的电子锁的唯一标识信息,其中,所述唯一标识信息包括电子锁的编号和电子锁对应的区域门牌号;
依据所述唯一标识信息在数据库中遍历查找,确定与所述唯一标识信息相关联的生物特征信息。
优选地,所述第一识别信息为验证码,所述获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证包括:
采集操作者的人脸图像F3;
判断与电子锁相关联的数据库中,是否存在一人脸图像F4与人脸图像F3之间的相似度大于预设的相似度阈值;
若存在,则根据筛选出来的人脸图像F4确定电子锁对应的用户的联系方式;
通过所述联系方式,向电子锁对应的用户发送验证码;
判断操作者在预设的时间内输入的验证码是否正确,若正确,则所述第一识别信息通过验证。
按照本发明的另一方面,提供了一种装置,包括至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被程序设置为执行本发明所述的智能开锁方法。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,具有如下有益效果:本发明提供一种智能开锁方法及装置,该相应的智能开锁方法包括:获取操作者的第一识别信息,对第一识别信息进行验证;在第一识别信息通过验证后,获取操作者的生物特征信息;对生物特征信息进行验证,在生物特征信息通过验证后,执行开锁操作。本发明采用至少两种验证方式结合的方案,安全性更高,避免了单一验证方式容易被盗用以及仿制的问题。同时,在第一种验证方式通过后,再对操作者的生物特征信息进行验证,进一步提高了安全性。此外,本发明提供了多种验证方式供操作者选择,提升了系统的灵活性。本发明的方法操作简单,灵活,验证准确率高,并且显著提升了电子锁验证系统的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种智能开锁方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的图1中步骤10的第一种实现方式的流程示意图;
图3是本发明实施例提供的图2中步骤1013的具体实现方式的流程示意图;
图4是本发明实施例提供的第一种智能开锁方法的流程示意图;
图5是本发明实施例提供的图1中步骤10的第二种实现方式的流程示意图;
图6是本发明实施例提供的图1中步骤10的第三种实现方式的流程示意图;
图7是本发明实施例提供的第二种智能开锁方法的流程示意图;
图8是本发明实施例提供的第三种智能开锁方法的流程示意图;
图9是本发明实施例提供的一种智能开锁系统的结构示意图;
图10是本发明实施例提供的一种装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例1:
参阅图1,本实施例提供一种智能开锁方法,所述智能开锁方法包括如下步骤:
步骤10:获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证。
在可选的实施例中,第一识别信息可以为操作者的证件,其中,本实施例所适用的证件包括但不限于身份证、护照、港澳通行证、台胞证、港澳回乡证、港澳台居民居住证和驾驶证等证件。
当第一识别信息为证件时,对所述第一识别信息的验证过程即为对证件的鉴伪过程,当证件通过真伪验证后,所述第一识别信息通过验证。
在实际应用场景下,经常出现操作者忘记携带证件的情况发生,为了应对前述情况,在另一个可选的实施例中,所述第一识别信息为验证码,其中,该验证码为动态验证码,需要在指定的时间内输入才有效。当接收到通过验证码进行验证的请求后,以短信的方式向操作者发送验证码;或者,以微信、qq或其他社交方式向操作者发送验证码。在接收到操作者输入的验证码后,进行比对确认验证码的正确与否。当输入的验证码与数据库侧发送的验证码一致时,所述第一识别信息验证通过。
步骤11:在所述第一识别信息通过验证后,获取所述操作者的生物特征信息。
其中,生物特征信息包括人脸图像信息、指纹信息、虹膜信息和声纹信息等每个个体都唯一具有的,可以测量或可自动识别和验证的生理特性。
在所述第一识别信息通过验证后,根据用户的验证方式,选择性验证操作者的人脸图像信息、指纹信息、虹膜信息和声纹信息等。
步骤12:对所述生物特征信息进行验证,在所述生物特征信息通过验证后,执行开锁操作。
在本实施例中,采用至少两种验证方式结合的方案,安全性更高,避免了单一验证方式容易被盗用以及仿制的问题。同时,在第一种验证方式通过后,再对操作者的生物特征信息进行验证,进一步提高了安全性。此外,本发明提供了多种验证方式供操作者选择,提升了系统的灵活性。本发明的方法操作简单,灵活,验证准确率高,并且显著提升了电子锁验证系统的安全性。
下面结合图2~图4,具体说明当第一识别信息为证件时,本实施例的智能开锁方法的实现过程。
首先,参阅图2和图4,步骤10具体包括如下步骤:
步骤1011:采集所述操作者的证件的白光图像、红外图像和紫外图像。
此步骤对应图4的“采集证件图像”,在实际应用场景下,当检测到操作者的证件后,采用摄像头分别采集证件白光条件下的白光图像,红外光源下的红外图像以及紫外光源下的紫外图像。
步骤1012:对所述白光图像、所述红外图像和所述紫外图像各自对应的防伪点进行鉴伪。
此步骤对应图4的“证件鉴伪”,白光图像、红外图像和紫外图像中均存在防伪点,其中,红外图像和紫外图像中的防伪点较多,在证件鉴伪中,主要对红外图像和紫外图像进行鉴伪。
其中,紫外图像的防伪点包括对紫外图案(紫外花纹)的验证,对紫外图像的防伪点验证包括:对紫外图像进行预检测,进而从数据库中初步筛选出,与所述紫外图像中的紫外图案相对应的标准图案A;依次对所述紫外图像进行图像分离、图像更新和图像合成,以实现所述紫外图像中紫外图案的前景增强;从前景增强后的紫外图案中提取特征,并与数据库中标准图案A的特征进行匹配,得到所述紫外图案与所述标准图案A的相似度;根据预先设置的相似度阈值,判断得到的所述相似度是否满足预设条件,进而鉴别所述紫外图像的真伪。
在本实施例中,给出前景增强和相似度检测一体化的思路,可避免证件图像中的字符遮挡干扰,在前景增强的图像分离中调整自适应参数,提升了图像分离速度和精度;在图像更新中对纹理图像的更新算法进行改进,提升更新区域的视觉效果;在相似度检测的过程中引入权重图像,减小前景增强算法产生的偏差,抑制前景增强区域的特征向量对检测结果的影响。
其中,红外图像的防伪点包括标识图像,对红外图像的防伪点验证包括:从数据库中筛选出与所述红外图像中的待鉴别标识图像相匹配的标识模板图像;分别获取所述待鉴别标识图像和所述标识模板图像的环形投影向量,根据所述待鉴别标识图像的环形投影向量和所述标识模板图像的环形投影向量的相似度情况,确定所述待鉴别标识图像的真伪,从而确定红外图像的真伪。
在本实施例中,对图像进行分割,得到待鉴别标识图像,可以有效提取标识信息,以进行鉴别;基于环形投影向量对待鉴别标识图像进行鉴别,具有良好的旋转不变性,提高了鉴伪的准确度,能够有效解决标识信息难以鉴别的问题。
步骤1013:在所述白光图像、所述红外图像和所述紫外图像各自对应的防伪点均通过鉴伪后,对所述证件中包含的机读码和人脸图像进行一致性验证。
此步骤对应图4中的“证件鉴伪是否通过”,“芯片人像与证件人像是否一致?OCR机读码与芯片内的机读码是否一致?”,在本实施例中,在证件通过初步鉴伪后,继续比对证件芯片信息与证件表面信息的一致性,确保证件表面信息未受到人为更改,显著提高了本验证系统的安全性与准确性。
其中,证件表面的机读码和证件表面的人脸图像为证件表面信息,证件芯片内存储的机读码和人脸图像为证件芯片信息。
步骤1014:当所述证件中包含的机读码和人脸图像通过一致性验证后,所述第一识别信息通过验证。
在实际应用场景下,当证件的图像鉴伪或证件的一致性鉴伪不通过时,说明证件有可能是伪造的,触发报警器报警。
在本实施例中,不仅对证件不同光源下的图像进行鉴伪,还对证件表面信息和证件芯片信息的一致性进行鉴伪,确保证件表面信息未受到人为更改,显著提高了本验证系统的安全性与准确性。
参阅图3和图4,步骤1013具体包括如下步骤:
步骤10131:采集所述红外图像中的第一机读码,对所述第一机读码进行校验。
该步骤对应图4的“OCR读取机读码”,采用OCR识别技术采集红外图像中的第一机读码,并对第一机读码进行校验。
步骤10132:在所述第一机读码通过校验后,采用所述第一机读码激活证件的芯片,获取芯片内存储的第二机读码和人脸图像F1。
该步骤对应图4的“读取证件的芯片信息”,在所述第一机读码通过校验后,采用所述第一机读码激活证件的芯片,获取芯片内存储的第二机读码和人脸图像F1。
其中,第一机读码为证件表面信息,第二机读码和人脸图像F1为证件芯片信息。
步骤10133:校验所述第一机读码和所述第二机读码对应位置处的字符的一致性,校验所述人脸图像F1与所述白光图像下的人脸图像F2的一致性。
步骤10134:当所述第一机读码和所述第二机读码对应位置处的字符具有一致性,所述人脸图像F1与所述白光图像下的人脸图像F2具有一致性时,所述第一识别信息通过验证。
在本实施例中,校验所述第一机读码和所述第二机读码对应位置处的字符的一致性,在二者具有一致性时,通过图像处理技术检测出白光图像中的人脸图片F2,并通过人脸识别算法对人脸图像F1和人脸图像F2提取特征进行一致性匹配,当人脸图像F1和人脸图像F2一致时,操作者的证件通过验证,即所述第一识别信息通过验证。
其中,人脸图像F2为证件表面信息。
在第一识别信息通过验证后,获取所述操作者的生物特征信息,对所述生物特征信息进行验证,在所述生物特征信息通过验证后,执行开锁操作。
具体地,所述生物特征信息包括指纹信息、虹膜信息、人脸图像信息和声纹信息,与电子锁相关联的数据库中存储有指纹信息、虹膜信息、人脸图像信息和声纹信息;对所述生物特征信息进行验证,在所述生物特征信息通过验证后,执行开锁操作包括:将操作者对应的生物特征信息与数据库中存储的生物特征信息进行相似度匹配;判断所述电子锁相关联的生物特征信息与操作者对应的生物特征信息之间的相似度是否大于预设的相似度阈值;若大于,则操作者的生物特征信息通过验证,执行开锁操作。
在实际应用场景下,接收操作者的验证请求,根据用户的请求选择性验证操作者的某一生物特征信息。
方式一:
操作者选择人脸识别验证方式:摄像头采集操作者的实时图像,对实时图像进行检测获得人脸图像F3,并从数据库中获取与电子锁相关的人脸图像F4,将人脸图像F3、人脸图像F2和人脸图像F4进行相似度匹配,若人脸图像F3、人脸图像F2和人脸图像F4之间的相似度大于预设的相似度阈值,则验证通过,否则触发报警。
在实际应用场景下,二维人脸图像容易被仿造,在优选的实施例中,采用三维人脸识别算法,可以避免二维平面中的人脸欺骗问题,并具有更高的识别能力,可以在很大程度上处理表情变化等原因带来的低识别率问题。此外,当操作者的部分面部被遮挡时,例如,头发、眼睛被遮挡,会降低识别率。
基于前述考虑,在优选的方案中,获取人脸图像F3的实现方式之一为:
在本实施例中,对图像进行预处理后,检测所述三维人脸图像上是否存在遮挡物,具体地,依次对三维人脸图像进行粗糙匹配和以迭代ICP(Iterative Closest Point,简写为ICP)算法为基础的精准匹配,然后检测确定是否存在遮挡,若不存在遮挡,则对三维人脸图像进行降维得到人脸图像F3。
在本实施例中,若三维人脸图像中存在遮挡,则将遮挡区域去掉,留下包含空白区域的三维人脸图像E1,然后再对图像做以迭代ICP算法为基础的精细匹配,采集以鼻尖点为中心人脸径向曲线,并对曲线做质量滤波处理,删除达不到标准的曲线(一般由噪声引起)。最后,填充缺失数据,其中,填充缺失数据的方式依据空白区域相对于三维人脸图像的分布情况而定。
具体地,判断确定所述空白区域相对于所述三维人脸图像是否呈对称分布。在实际应用场景下,脸部径向曲线一般是左右对称分布的,可以依靠对称曲线,填充缺失部位(空白区域),但是空白区域的分布呈不同方式时,填充的方式存在差异。当空白区域(即遮挡物)位于人脸图像的某一侧,且空白区域相对于所述三维人脸图像呈非对称分布时,则依据人脸特征的对称性,采用与空白区域相对称的人脸径向曲线填充所述空白区域,以补偿遮挡物造成的缺失数据,得到补偿后的三维人脸图像。
当空白区域(即遮挡物)相对于所述三维人脸图像呈对称分布时,无法依据对称性填充缺失数据,则获取数据库中相应空白区域的径向曲线的平均值。采用所述径向曲线的平均值填充所述空白区域,以补偿遮挡物造成的缺失数据,得到补偿后的三维人脸图像。
具体地,对三维人脸图像进行特征提取,获取三维人脸图像的轮廓(脸型),并确定待通行人员的性别,再根据三维人脸图像的轮廓(脸型)和待通行人员的性别,在数据库中筛选出与三维人脸图像相匹配的多个标准人脸,获取多个标准人脸的径向曲线平均值,采用所述径向曲线的平均值填充所述空白区域,以补偿遮挡物造成的缺失数据,得到补偿后的三维人脸图像。
最后,对补偿后的三维人脸图像进行降维得到人脸图像F3。
在实际应用场景下,三维人脸图像可以通过3D摄像头获取到的。
在前述的方案中,主要依据人脸的对称性对被遮挡的部分进行补偿或依据径向曲线的平均值对被遮挡的部分进行补偿,得到补偿后的三维人脸图像。前述的补偿方法并不适用于所有的场景,而且人脸并非是严格对称的,得到的人脸图像F3未必能全面反映人脸的真实信息,在可选的方案中,提供了另外一种验证思路,具体如下:
获取三维人脸图像,检测所述三维人脸图像上是否存在遮挡物,若存在,则移除所述遮挡物,得到包含空白区域的三维人脸图像。
将包含空白区域的三维人脸图像进行降维,得到包含空白区域的人脸图像F3,其中人脸图像F3为二维图像。
根据人脸图像F3中空白区域的位置,去除人脸图像F2和人脸图像F4中的相同位置处的数据,得到包含空白区域的人脸图像F2和包含空白数据的人脸图像F4。
对包含空白区域的人脸图像F3、包含空白区域的人脸图像F2和包含空白数据的人脸图像F4进行相似度匹配,若包含空白区域的人脸图像F3、包含空白区域的人脸图像F2和包含空白数据的人脸图像F4之间的相似度大于预设的相似度阈值,则验证通过,否则触发报警。
在本实施例中,采用去除遮挡物进行匹配的方式,可以消除遮挡物带来的影响,在保证效率的同时,能够提高准确率。
方式二:
操作者选择指纹验证方式:指纹采集仪采集操作者的指纹图像,提取纹图像的指纹信息,若数据库中存在一指纹信息与操作者对应的指纹信息之间的相似度大于预设的相似度阈值,则两者属于同一指纹,则验证通过,否则触发警报。
方式三:
操作者选择虹膜验证方式:使用专用于采集虹膜图像的摄影装置采集操作者的虹膜图像。提取虹膜图像的虹膜信息,若数据库中存在一虹膜信息与操作者对应的虹膜信息之间的相似度大于预设的相似度阈值,则两者属于同一虹膜,则验证通过,否则触发警报。
方式四:
操作者选择声纹验证方式:使用专用于采集声纹的装置采集操作者的声纹信息。若数据库中存在一声纹信息与操作者对应的声纹信息之间的相似度大于预设的相似度阈值,则两者属于同一声纹,则验证通过,否则触发警报。
在实际使用中,上述方式一~方式四也可以相互组合验证,进一步提高验证的准确性与开锁的安全性。
在实际应用场景下,每个电子锁对应一个数据库,则每个电子锁对应的数据库中,只存储有该电子锁相关联的家庭成员的生物特征信息,在另一个应用场景下,多个电子锁对应一个数据库,则数据库中存储有大量的生物特征信息,在优选的实施例中,为了加快匹配的速度,获取操作者对应的电子锁的唯一标识信息,其中,所述唯一标识信息包括电子锁的编号和电子锁对应的区域门牌号;依据所述唯一标识信息在数据库中遍历查找,确定与所述唯一标识信息相关联的生物特征信息。通过前述方式可以较快的获取到与电子锁相关联的生物特征信息,可以加快匹配效率。
实施例2:
下面结合图5~图7,具体说明第一识别信息为验证码对应的实现方式。
在其中一个实施例中,参阅图5和图7,步骤10包括如下步骤:
步骤1021:接收操作者的触发请求,根据所述触发请求获取电子锁对应的用户的联系方式。
其中,触发请求可以为操作者所输入的电子锁的唯一标识信息,或,操作者所选择的电子锁对应的人脸图像。
其中,联系方式可以为电话、微信、qq或其他类型的社交方式。
步骤1022:通过所述联系方式,向电子锁对应的用户发送验证码。
步骤1023:判断操作者在预设的时间内输入的验证码是否正确,若正确,则所述第一识别信息通过验证。
在实际应用场景下,当操作者属于电子锁对应的用户时,能够接收到验证码,否则,无法接收到验证码。因此,可以根据操作者在预设的时间内输入的验证码的正确与否,确定操作者是否属于电子锁对应的用户,从而对所述第一识别信息进行验证。当操作者连续三次输入验证码错误后,触发报警。
在所述第一识别信息通过验证后,对操作者的生物特征进行验证,具体的验证过程详见实施例1,在此,不再赘述。
在另一实施例中,参阅图6和图7,步骤10包括如下步骤:
步骤1031:采集操作者的人脸图像F3。
其中,获取人脸图像F3的过程可以参照实施例1,在此,不再赘述。
步骤1032:判断与电子锁相关联的数据库中,是否存在一人脸图像F4与人脸图像F3之间的相似度大于预设的相似度阈值。
步骤1033:若存在,则根据筛选出来的人脸图像F4确定电子锁对应的用户的联系方式。
其中,联系方式可以为电话、微信、qq或其他类型的社交方式。
步骤1034:通过所述联系方式,向电子锁对应的用户发送验证码。
步骤1035:判断操作者在预设的时间内输入的验证码是否正确,若正确,则所述第一识别信息通过验证。
在实际应用场景下,当操作者属于电子锁对应的用户时,能够接收到验证码,否则,无法接收到验证码。因此,可以根据操作者在预设的时间内输入的验证码的正确与否,确定操作者是否属于电子锁对应的用户,从而对所述第一识别信息进行验证。
当操作者连续三次输入验证码错误后,触发报警。
在所述第一识别信息通过验证后,为了保证安全性,在对操作者的生物特征信息进行验证时,不再对人脸信息进行验证,可以选择性对操作者的指纹信息、虹膜信息或声纹信息进行验证,具体详见实施例1,在此,不再赘述。
实施例3:
前述实施例主要说明了验证开锁的过程,下面结合图8,简要说明某用户初次注册使用电子锁的过程。
如图8所示,首先按照实施例1中证件验证的方式,对证件进行鉴伪和一致性验证,在操作者的证件通过鉴伪和一致性验证后,采集操作者的实时人脸图像,对实时人脸图像进行处理,得到人脸图像F3,其中,人脸图像F3的方式,可以参照实施例1,在此不再赘述。
校验人脸图像F3与证件中的人脸图像(F1和F2)之间的一致性,当人脸图像F3与证件中的人脸图像(F1和F2)一致时,接收操作者(用户)录入的生物特征信息及联系方式,并设置该操作者(用户)的授权期限,超过授权期限后,将该操作者(用户)的信息从数据库中删除。
实施例4:
如图9所示,基于上述实施例1~实施例3的方法,本发明实施还提供一种智能开锁系统,该智能开锁系统包括:证件图像单元、证件鉴伪单元、OCR单元、芯片识读单元、动态密码单元、数据库管理单元、人脸图像采集单元、人脸识别单元、指纹图像采集单元、指纹识别单元、虹膜图像采集单元、虹膜识别单元、声纹采集单元和声纹识别单元。
其中,证件图像单元用于采集证件在白光、红外光和紫外光下的图像;证件鉴伪单元用于鉴别证件图像的真伪;OCR单元用于识别证件的机读码;芯片识读单元用于读取证件芯片信息,包括芯片内存储的机读码和人脸图像,并验证芯片内信息与证件表面信息的一致性;动态密码单元用于发送并对验证码进行验证;数据库管理单元用于存储、调取和删除用户信息。
人脸图像采集单元用于抓拍操作者的人脸图像;人脸识别单元用于对采集的操作者人脸图像、证件表面人脸图像以及系统数据库内的人脸图像进行一致性验证;指纹图像采集单元用于采集操作者的指纹图像;指纹识别单元用于验证操作者的指纹信息与系统数据库内的指纹信息的一致性;虹膜图像采集单元用于采集操作者的虹膜图像;虹膜识别单元用于验证操作者的虹膜信息与系统数据库内的虹膜信息的一致性。声纹采集单元用于采集操作者的声纹信息;声纹识别单元用于验证操作者的声纹信息与系统数据库中的声纹信息的一致性。
关于智能开锁系统对应的智能开锁方法详见实施例1~实施例3,在此,不再赘述。
实施例5:
请参阅图10,图10是本发明实施例提供的一种装置的结构示意图。本实施例的装置包括一个或多个处理器41以及存储器42。其中,图10中以一个处理器41为例。
处理器41和存储器42可以通过总线或者其他方式连接,图10中以通过总线连接为例。
存储器42作为一种基于智能开锁方法的非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块,如实施例1~3中的智能开锁方法以及对应的程序指令。处理器41通过运行存储在存储器42中的非易失性软件程序、指令以及模块,从而执行智能开锁方法的各种功能应用以及数据处理,实现实施例1~3的智能开锁方法的功能。
其中,存储器42可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中,存储器42可选包括相对于处理器41远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理器41。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
关于智能开锁方法请参照图1~图8及相关的文字描述在此,不再赘述。
值得说明的是,上述装置和系统内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本发明的处理方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器(Read Only Memory,简写为ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory,简写为RAM)、磁盘或光盘等。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种智能开锁方法,其特征在于,所述智能开锁方法包括:
获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证;
在所述第一识别信息通过验证后,获取所述操作者的生物特征信息;
对所述生物特征信息进行验证,在所述生物特征信息通过验证后,执行开锁操作;
其中,所述生物特征信息包括人脸图像信息,对所述生物特征信息进行验证的过程包括:采集操作者的实时图像,对实时图像进行检测获得人脸图像F3,并从数据库中获取与电子锁相关的人脸图像F4,将人脸图像F3、人脸图像F2和人脸图像F4进行相似度匹配,若人脸图像F3、人脸图像F2和人脸图像F4之间的相似度大于预设的相似度阈值,则验证通过,否则触发报警;
其中,人脸图像F3的获取过程包括:
检测三维人脸图像上是否存在遮挡物,若三维人脸图像中存在遮挡,则将遮挡区域去掉,留下包含空白区域的三维人脸图像E1,依据空白区域相对于三维人脸图像的分布情况填充缺失数据,得到补偿后的三维人脸图像;
对补偿后的三维人脸图像进行降维得到人脸图像F3;
其中,所述依据空白区域相对于三维人脸图像的分布情况填充缺失数据,得到补偿后的三维人脸图像包括:
判断确定所述空白区域相对于所述三维人脸图像是否呈对称分布;
当空白区域位于人脸图像的某一侧,且空白区域相对于所述三维人脸图像呈非对称分布时,则依据人脸特征的对称性,采用与空白区域相对称的人脸径向曲线填充所述空白区域,以补偿遮挡物造成的缺失数据,得到补偿后的三维人脸图像;
当空白区域相对于所述三维人脸图像呈对称分布时,则获取数据库中相应空白区域的径向曲线的平均值,采用所述径向曲线的平均值填充所述空白区域,以补偿遮挡物造成的缺失数据,得到补偿后的三维人脸图像。
2.根据权利要求1所述的智能开锁方法,其特征在于,所述第一识别信息为证件,所述获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证包括:
采集所述操作者的证件的白光图像、红外图像和紫外图像;
对所述白光图像、所述红外图像和所述紫外图像各自对应的防伪点进行鉴伪;
在所述白光图像、所述红外图像和所述紫外图像各自对应的防伪点均通过鉴伪后,对所述证件中包含的机读码和人脸图像进行一致性验证;
当所述证件中包含的机读码和人脸图像通过一致性验证后,所述第一识别信息通过验证。
3.根据权利要求2所述的智能开锁方法,其特征在于,对所述证件中包含的机读码和人脸图像进行一致性验证包括:
采集所述红外图像中的第一机读码,对所述第一机读码进行校验;
在所述第一机读码通过校验后,采用所述第一机读码激活证件的芯片,获取芯片内存储的第二机读码和人脸图像F1;
校验所述第一机读码和所述第二机读码对应位置处的字符的一致性,校验所述人脸图像F1与所述白光图像下的人脸图像F2的一致性;
当所述第一机读码和所述第二机读码对应位置处的字符具有一致性,所述人脸图像F1与所述白光图像下的人脸图像F2具有一致性时,所述第一识别信息通过验证。
4.根据权利要求2所述的智能开锁方法,其特征在于,所述紫外图像的防伪点包括紫外图案,对所述紫外图像的防伪点进行鉴伪包括:
对紫外图像进行预检测,进而从数据库中初步筛选出,与所述紫外图像中的紫外图案相对应的标准图案A;
依次对所述紫外图像进行图像分离、图像更新和图像合成,以实现所述紫外图像中紫外图案的前景增强;
从前景增强后的紫外图案中提取特征,并与数据库中标准图案A的特征进行匹配,得到所述紫外图案与所述标准图案A的相似度;
根据预先设置的相似度阈值,判断得到的所述相似度是否满足预设条件,进而鉴别所述紫外图像的真伪。
5.根据权利要求2所述的智能开锁方法,其特征在于,所述红外图像的防伪点包括标识图像,对所述红外图像的防伪点进行鉴伪包括:
从数据库中筛选出与所述红外图像中的待鉴别标识图像相匹配的标识模板图像;
分别获取所述待鉴别标识图像和所述标识模板图像的环形投影向量,根据所述待鉴别标识图像的环形投影向量和所述标识模板图像的环形投影向量的相似度情况,确定所述待鉴别标识图像的真伪,从而确定红外图像的真伪。
6.根据权利要求1所述的智能开锁方法,其特征在于,所述第一识别信息为验证码,所述获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证包括:
接收操作者的触发请求,根据所述触发请求获取电子锁对应的用户的联系方式;
通过所述联系方式,向电子锁对应的用户发送验证码;
判断操作者在预设的时间内输入的验证码是否正确,若正确,则所述第一识别信息通过验证。
7.根据权利要求1~6任一项所述的智能开锁方法,其特征在于,所述生物特征信息包括指纹信息、虹膜信息、人脸图像信息和声纹信息,与电子锁相关联的数据库中存储有指纹信息、虹膜信息、人脸图像信息和声纹信息;对所述生物特征信息进行验证,在所述生物特征信息通过验证后,执行开锁操作包括:
将操作者对应的生物特征信息与数据库中存储的生物特征信息进行相似度匹配;
判断所述电子锁相关联的生物特征信息与操作者对应的生物特征信息之间的相似度是否大于预设的相似度阈值;
若大于,则操作者的生物特征信息通过验证,执行开锁操作。
8.根据权利要求7所述的智能开锁方法,其特征在于,所述将操作者对应的生物特征信息与数据库中存储的生物特征信息进行相似度匹配之前包括:
获取操作者对应的电子锁的唯一标识信息,其中,所述唯一标识信息包括电子锁的编号和电子锁对应的区域门牌号;
依据所述唯一标识信息在数据库中遍历查找,确定与所述唯一标识信息相关联的生物特征信息。
9.根据权利要求1所述的智能开锁方法,其特征在于,所述第一识别信息为验证码,所述获取操作者的第一识别信息,对所述第一识别信息进行验证包括:
采集操作者的人脸图像F3;
判断与电子锁相关联的数据库中,是否存在一人脸图像F4与人脸图像F3之间的相似度大于预设的相似度阈值;
若存在,则根据筛选出来的人脸图像F4确定电子锁对应的用户的联系方式;
通过所述联系方式,向电子锁对应的用户发送验证码;
判断操作者在预设的时间内输入的验证码是否正确,若正确,则所述第一识别信息通过验证。
10.一种装置,其特征在于,包括至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被程序设置为执行如权利要求1~9任一项所述的智能开锁方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910684082.9A CN110570549B (zh) | 2019-07-26 | 2019-07-26 | 一种智能开锁方法及相应的装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910684082.9A CN110570549B (zh) | 2019-07-26 | 2019-07-26 | 一种智能开锁方法及相应的装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110570549A CN110570549A (zh) | 2019-12-13 |
CN110570549B true CN110570549B (zh) | 2021-07-06 |
Family
ID=68773328
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910684082.9A Active CN110570549B (zh) | 2019-07-26 | 2019-07-26 | 一种智能开锁方法及相应的装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110570549B (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111445604A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-24 | 深圳市阿尔垎智能科技有限公司 | 智能门和门锁打开方法 |
CN111860159A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-10-30 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种智能门锁控制方法及智能门锁、存储介质、处理器 |
CN112150692A (zh) * | 2020-10-14 | 2020-12-29 | 吴喜庆 | 一种基于人工智能的门禁控制方法及系统 |
CN112750238A (zh) * | 2021-01-07 | 2021-05-04 | 湖南晨晫智能科技有限公司 | 一种智能虹膜锁的授权管理方法 |
CN113870468B (zh) * | 2021-12-02 | 2022-09-30 | 云丁网络技术(北京)有限公司 | 一种智能锁的控制方法及系统 |
CN115810214B (zh) * | 2023-02-06 | 2023-05-12 | 广州市森锐科技股份有限公司 | 基于ai人脸识别核验管理方法、系统、设备及存储介质 |
CN118334783B (zh) * | 2024-05-14 | 2024-11-26 | 深圳市智汇安行科技有限公司 | 智能电子锁的控制方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105930765A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-09-07 | 中国银联股份有限公司 | 一种支付方法及装置 |
CN107845165A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-03-27 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种服务器机柜门控制方法、装置及终端 |
CN108205835A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-26 | 深圳市商汤科技有限公司 | 门禁控制方法及门禁控制系统 |
CN108399670A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-14 | 张梦雅 | 基于人脸识别的智能防盗报警系统 |
CN108898713A (zh) * | 2016-08-31 | 2018-11-27 | 漳州龙文区汇洋远软件开发有限公司 | 一种门锁系统的防盗方法 |
CN109684987A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-04-26 | 南京华科和鼎信息科技有限公司 | 一种基于证件的身份验证系统及方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6498970B2 (en) * | 2001-04-17 | 2002-12-24 | Koninklijke Phillips Electronics N.V. | Automatic access to an automobile via biometrics |
KR100559471B1 (ko) * | 2003-12-17 | 2006-03-10 | 한국전자통신연구원 | 대칭축을 이용한 얼굴 검출 시스템 및 방법 |
US20100329568A1 (en) * | 2008-07-02 | 2010-12-30 | C-True Ltd. | Networked Face Recognition System |
CN103246875B (zh) * | 2013-05-09 | 2016-01-13 | 东南大学 | 一种基于面部曲线弹性匹配的三维人脸识别方法 |
CN104408399A (zh) * | 2014-10-28 | 2015-03-11 | 小米科技有限责任公司 | 人脸图像处理方法及装置 |
CN104392216A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-03-04 | 苏州福丰科技有限公司 | 一种用于门锁的三维人脸识别方法 |
CN110555926B (zh) * | 2019-07-26 | 2021-01-22 | 华中科技大学 | 一种基于多证件识别的门禁方法及相应的装置 |
-
2019
- 2019-07-26 CN CN201910684082.9A patent/CN110570549B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105930765A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-09-07 | 中国银联股份有限公司 | 一种支付方法及装置 |
CN108898713A (zh) * | 2016-08-31 | 2018-11-27 | 漳州龙文区汇洋远软件开发有限公司 | 一种门锁系统的防盗方法 |
CN107845165A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-03-27 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种服务器机柜门控制方法、装置及终端 |
CN108205835A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-26 | 深圳市商汤科技有限公司 | 门禁控制方法及门禁控制系统 |
CN108399670A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-14 | 张梦雅 | 基于人脸识别的智能防盗报警系统 |
CN109684987A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-04-26 | 南京华科和鼎信息科技有限公司 | 一种基于证件的身份验证系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110570549A (zh) | 2019-12-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110570549B (zh) | 一种智能开锁方法及相应的装置 | |
CN106778525B (zh) | 身份认证方法和装置 | |
CN108985134B (zh) | 基于双目摄像机的人脸活体检测及刷脸交易方法及系统 | |
KR102406432B1 (ko) | 신원 인증 방법 및 장치, 전자 기기 및 저장 매체 | |
Ortega-Delcampo et al. | Border control morphing attack detection with a convolutional neural network de-morphing approach | |
CN110555926B (zh) | 一种基于多证件识别的门禁方法及相应的装置 | |
CN108229427A (zh) | 一种基于身份证件和人脸识别的身份安全验证方法及系统 | |
CN104700094B (zh) | 一种用于智能机器人的人脸识别方法及系统 | |
CN106663157A (zh) | 用户认证方法、执行该方法的装置及存储该方法的记录介质 | |
CN110543957A (zh) | 一种智能酒店入住方法以及相应的装置 | |
CN109685018A (zh) | 一种人证校验方法、系统及相关设备 | |
CN100369045C (zh) | 基于生物护照的快速通关方法 | |
CN104036254A (zh) | 一种人脸识别方法 | |
CN112825128A (zh) | 用于活性测试和/或生物特征识别验证的方法和设备 | |
Kant et al. | A watermarking based approach for protection of templates in multimodal biometric system | |
KR102138660B1 (ko) | 지문 및 지정맥을 이용한 사용자 복합인증 시스템 | |
Sharma et al. | Role of biometric technology over advanced security and protection in auto teller machine transaction | |
CN111291586B (zh) | 活体检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
Vishwakarma et al. | Biometric Iris Recognition using Sobel Edge Detection for Secured Authentication | |
Mohite et al. | Deep learning based card-less ATM using fingerprint and face recognition techniques | |
Ghouzali | Multimodal biometric watermarking-based transfer learning authentication | |
Patil | A study of biometric, multimodal biometric systems: Fusion techniques, applications and challenges | |
KR102523598B1 (ko) | 출입자 신원 무인 인증시스템 | |
CN117611923B (zh) | 一种身份证件真伪识别方法及系统 | |
Wodo et al. | Biometric linkage between identity document card and its holder based on real-time facial recognition |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |