一種身份識別方法與系統與流程
2023-12-01 11:11:41 1
本發明屬於信息識別技術領域，尤其涉及一種身份識別方法與系統。
背景技術：
帶有信息存儲功能的證件、卡片在我們的生活裡扮演著重要的角色。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置儲存晶片之中，通過識別終端很容易讀出用戶相關信息，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象。
現有技術中，一般採用識別卡證的真偽，或者人工對比卡證表面的印刷圖像和現場持卡人是否吻合的方法來識別持卡人身份信息，這樣會導致對持卡人的身份識別效率低下且結果準確度不夠的問題。
技術實現要素：
本發明旨在提供一種身份識別方法與系統，以解決現有技術中對持卡人的身份識別效率低下且結果準確度不夠的問題。
為了解決上述技術問題，第一方面，本發明實施例提供了一種身份識別方法，包括：
提取卡證內置晶片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特徵、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特徵以及現場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特徵；
對比所述第一人臉局部特徵和所述的第二人臉局部特徵，根據對比結果識別卡證真偽；
當卡證識別結果為真時，對比所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵，並對比第二人臉局部特徵和第三人臉局部特徵，根據對比結果識別持卡人身份。
進一步的，提取卡證內置晶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，所述的人臉局部特徵提取方法為：均採用LBP(Local Binary Patterns局部二值模式)特徵提取算法進行人臉局部特徵提取。
進一步的，當卡證真偽識別結果為偽時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
進一步的，當所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果全為真時，輸出持卡人身份識別結果為真的信息；當所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果不全為真時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
第二方面，本發明實施例提供了一種身份識別系統，包括：
第一提取單元，用於提取卡證內置晶片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特徵、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特徵以及現場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特徵；
第一對比單元，用於對比所述第一人臉局部特徵和所述的第二人臉局部特徵，根據對比結果識別卡證真偽；
第二對比單元，用於當卡證識別結果為真時，對比所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵，並對比第二人臉局部特徵和第三人臉局部特徵，根據對比結果識別持卡人身份。
進一步的，所述系統還包括第二提取單元，用於提取卡證內置晶片存儲的所述第一人臉圖像；
匹配單元，用於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，所述的人臉局部特徵提取方法為：採用LBP特徵提取算法進行人臉局部特徵提取。
進一步的，當卡證真偽識別結果為偽時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
進一步的，當所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果全為真時，輸出持卡人身份識別結果為真的信息；
當所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果不全為真時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
在本發明的實施例中，由於採用了人臉識別算法自動提取人臉局部特徵並進行人臉對比，並且對三個圖像的人臉局部特徵進行了兩兩對比，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是本發明實施例提供的一種身份識別方法的實現流程圖；
圖2是本發明中卡證讀取掃描模塊的結構示意圖；
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特徵提取示意圖；
圖4是將本發明應用到識別身份證持卡人身份中的優選實施例示意圖；
圖5是本發明實施例提供的系統的結構框圖。
具體實施方式
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步的詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
本發明實施例提取卡證內置晶片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特徵、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特徵以及現場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特徵；對比所述第一人臉局部特徵和所述的第二人臉局部特徵，根據對比結果識別卡證真偽；當卡證識別結果為真時，對比所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵，並對比第二人臉局部特徵和第三人臉局部特徵，根據對比結果識別持卡人身份。
圖1示出了本發明實施例提供的一種身份識別方法的實現流程圖，詳述如下：
在S101中，提取卡證內置晶片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特徵、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特徵以及現場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特徵。
在所述提取人臉局部特徵之前，還包括：
採集卡證內置晶片存儲圖像、卡證表面印刷圖像以及現場持卡人圖像；
提取卡證內置晶片存儲圖像、卡證表面印刷圖像以及現場持卡人圖像中人臉圖像。
所述採集卡證內置晶片存儲圖像與卡證表面印刷圖像，可以採用卡證讀取掃描模塊進行採集。
所述由於卡證內置晶片存儲圖像是標準拍攝，人臉處於標準位置，因此，可以在固定區域內有效提取到人臉圖像。提取卡證表面印刷圖像以及現場持卡人圖像中人臉圖像時，採用卡證內置晶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並選取出人臉圖像。
所述提取卡證內置晶片存儲圖像、卡證表面印刷圖像以及現場持卡人圖像中人臉圖像中人臉局部特徵，採用LBP特徵提取算法進行人臉局部特徵提取。
在S102中，對比所述第一人臉局部特徵和所述的第二人臉局部特徵，根據對比結果識別卡證真偽。
所述對比人臉局部特徵是指，對S101中獲取到的LBP特徵進行對比判定，判定方法可以採用計算兩個LBP特徵的相似度方差，根據方差值判斷是否為同一人。如：假設對於人臉圖像1和人臉圖像2，其LBP特徵分別為H1和H2，則二者的相似度方差定義如下：
其中，b表示特徵向量的長度，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。
也可以採用選用合適的分類器進行分類，分類器多採用組合分類器的形式，每個局部特徵對應一個分類器，後採用投票或線性加權等方式判定是否為同一人等方法，由於這些對比判定方法都是本領域通用做法，本發明不做詳細表述。
所述根據對比結果識別卡證真偽，若對比結果為為真，則卡證識別結果為真，若對比結果為為偽，則卡證識別結果為偽。
在S103中，當卡證識別結果為真時，對比所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵，並對比第二人臉局部特徵和第三人臉局部特徵，根據對比結果識別持卡人身份。
所述對比人臉局部特徵方法同S102中相同。
所述根據對比結果識別持卡人身份是指，要同時使用所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和第三人臉局部特徵對比結果兩個對比結果，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構示意圖，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，設置在所述殼體上靠近所述過卡通道一側，並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，設置在所述過卡通道一側。
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分別設置在所述過卡通道兩側。
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，發送觸發信息至控制模塊1；控制模塊1接收到觸發信號後，生成傳動控制信號及開始信號，並將傳動控制信號發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在接收到開始信號後，進入待機工作狀態；所述傳動模塊6在接收到傳動控制信號後，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在讀取掃描到數據後，將數據發送至控制模塊1；控制模塊1在接收到數據後，通過接口模塊7將數據發送至外部終端，同時控制傳動模塊6帶動過卡通道11將發卡證傳動至卡證出口3處，並發送提示信號至提示模塊13；提示模塊13接收到提示信號後，發出提示音，提示用戶取走卡證；若無人取走卡證，控制模塊1發出回收信號至回收模塊5；回收模塊5在接收到回收信號後，對卡證進行回收處理。其中所述若信息讀取模塊8無法採集到正常卡證數據時，控制模塊1直接發出傳動控制信號，使傳動模塊6帶動過卡通道11將發卡證傳動至卡證出口3處進行退卡處理。
所述提取卡證內置晶片存儲圖像、卡證表面印刷圖像以及現場持卡人圖像中人臉圖像包括：
提取卡證內置晶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置晶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、將卡證內置晶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場持卡人的圖像)中進行遍歷，做相似性測度計算。
2、根據相似性測度計算結果，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函數計算公式為：
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，n為圖像像素的列數。
進一步地，在所述S102中：
所述的人臉局部特徵提取方法為：採用LBP特徵提取算法進行人臉局部特徵提取。
所述的LBP特徵提取算法說明如下：
首先介紹LBP算子的計算方式。如圖3所示，對於一幅圖像中的某個局部區域內的任意像素f(xc,yc)，以其中心點gc，對3×3窗口內的8個點g0～g7，紋理T定義如下：
T～(g0-gc,…,g7-gc) (1)
以窗口中心點灰度值為閾值對窗口內其它像素做二值化處理，如公式(2)所示：
T≈t(s(g0-gc),…,s(g7-gc)),
得到一個8位的二進位數，按公式(3)對像素不同位置進行加權求和，即可得到該窗口的LBP值：
所述的採用LBP特徵提取算法進行人臉局部特徵提取的步驟如下:
1、對人臉區域圖像進行劃分，劃分成n*n的小區域。
2、對每個區域進行上述LBP算子計算，得出每個小區域的LBP值。
3、計算每個小區域的直方圖，即每個小區域中LBP值出現的頻率；然後對該所述的直方圖進行歸一化處理。
4、將得到的每個小區域的直方圖進行連接成為一個特徵向量，即整個圖像的LBP紋理特徵向量亦即所述圖像的人臉局部特徵。
進一步的，在所述S102中還包括：
當卡證真偽識別結果為偽時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
所述卡證真偽識別為偽時，直接輸出持卡人身份識別結果為偽的信息，此時無需再將所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵進行對比，也無需對第二人臉局部特徵和第三人臉局部特徵進行對比，直接得到身份識別結果。由於省去了兩個對比步驟，極大地節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徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果全為真時，輸出持卡人身份識別結果為真的信息；
當所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果不全為真時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
圖4對應的是將本發明應用到識別身份證持卡人身份中的優選實施例，應當明白，本發明應用範圍包括但不限於本發明優選實施例所述系統。
基於圖4對應的實施例，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、內置晶片存儲信息讀取(包含內置晶片存儲的圖像)、圖像掃描，並將內置晶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；
圖像採集模組：負責採集現場持卡人的圖像並傳輸至工控機；
工控機：負責接收從卡證掃描讀取模塊與圖像採集模組傳輸的信息與圖像，並對內置晶片存儲的圖像與直接傳輸來的圖像進行處理，執行人臉識別算法並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採集模組採集到身份證內置晶片存儲的信息、身份證表面印刷圖像及現場持卡人的圖像，並傳輸至工控機。
2、工控機在接收到身份證內置晶片存儲的信息、身份證表面印刷圖像及現場持卡人的圖像後，執行人臉識別第一步，人臉圖像提取：
對身份證內置晶片存儲信息中的內置晶片存儲的圖像進行人臉提取，並作為第一人臉圖像；
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後，執行人臉識別第二步，利用LBP特徵提取算法提取提取身份證內置晶片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特徵、身份證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特徵以及現場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特徵。
4、工控機在提取到所述三個人臉局部特徵後，執行人臉識別第三步，人臉局部特徵對比判定：
將所述第一人臉局部特徵和所述的第二人臉局部特徵進行對比判定。若對比判定結果為偽，則判定身份證為偽造身份證，終止人臉局部特徵對比判定步驟，並輸出身份證持卡人為偽的信息。若對比判定結果為真，則判定身份證為真實身份證，並進入下一步對比判定；
將所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵、第二人臉局部特徵和第三人臉局部特徵進行對比判定。當所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果全為真時，輸出身份證持卡人身份識別結果為真的信息。當所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果不全為真時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
在本發明的優選實施例中，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，直接終止後續判定，輸出最終身份識別結果，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。通過採用人臉識別技術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，並在使用人臉識別技術中同時將第一人臉局部特徵、第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵進行兩兩對比，避免了傳統對比中只對比卡證表面的印刷圖像和現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，結果準確度也更高。
對應上文實施例所述的身份識別方法，圖5示出了本發明實施例提供的身份識別系統的結構框圖。
參照圖5，該系統包括：
第一提取單元51，用於提取卡證內置晶片存儲的第一人臉圖像的第一人臉局部特徵、卡證表面印刷的第二人臉圖像的第二人臉局部特徵以及現場持卡人的第三人臉圖像的第三人臉局部特徵；
第一對比單元52，用於對比所述第一人臉局部特徵和所述的第二人臉局部特徵，根據對比結果識別卡證真偽；
第二對比單元53，用於當卡證識別結果為真時，對比所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵，並對比第二人臉局部特徵和第三人臉局部特徵，根據對比結果識別持卡人身份。
進一步的，所述第一提取單元51之前還包括：
第二提取單元，用於提取卡證內置晶片存儲的所述第一人臉圖像；
匹配單元，用於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：
所述的人臉局部特徵提取方法為：採用LBP特徵提取算法進行人臉局部特徵提取。
進一步的，所述第一識別單元52：
當卡證真偽識別結果為偽時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
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徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果全為真時，輸出持卡人身份識別結果為真的信息；
當所述第一人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果與所述第二人臉局部特徵和所述第三人臉局部特徵對比結果不全為真時，輸出持卡人身份識別結果為偽的信息。
以上所述的實施例僅用於以說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或對其中部分技術特徵進行等同替換；而這些修改或替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的精神和範圍，均應包含在本發明的保護範圍之內。