[發(fā)明專利]一種基于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡安全訪問的人臉識別方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810050637.6
• 申請日: 2008-04-24
• 公開（公告）號: CN101276408A
• 公開（公告）日: 2008-10-01
• 發(fā)明（設計）人: 王書春;張喜林;劉陽;石鈺;張鵬宇;苑立民;陳亞芳;孫莉;劉曉航;韓國煒;王金霞
• 申請（專利權）人: 長春供電公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 長春菁華專利商標代理事務所
• 代理人: 戚歡

技術領域

本發(fā)明屬于人臉檢測與安全識別領域，特別涉及電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡安全訪問的人臉識別方法。?

背景技術

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全與身份認證多采用密碼、電子證書、密鑰等形式，有其不足之處，可能被盜用或丟失，且不易隨身攜帶。計算技術的進步，尤其是網(wǎng)絡的普及使得身份認證已經(jīng)成為我們生活和工作中的一部分，然而傳統(tǒng)的主要依賴于密碼的身份認證方法暴露出越來越多的問題，信用卡密碼、銀行賬戶密碼、網(wǎng)絡登錄密碼占用了我們寶貴的記憶空間，我們打開電腦要密碼，進入郵箱要密碼，銀行取錢要密碼等等，我們不但要記憶各種各樣的密碼，還要記住每個密碼用于什么樣的場合，密碼已成為我們生活中的一種負擔。另外，傳統(tǒng)的信息安全措施主要解決信息在傳輸中的安全保密問題，卻不能判別操作人員的個人身份，所以密碼口令被破解，智能卡被盜用等情況時有發(fā)生，給人們工作和生活造成了不必要的損失。

隨著近年生物識別技術的發(fā)展，將生物識別技術作為安全認證的手段之一，已經(jīng)成為當今信息安全的一種重要方式，必將形成巨大的應用市場。

生物特征識別技術，是指通過計算機利用人體所固有的生理特征，如：人像、指紋、虹膜、DNA等或行為特征，如：手寫簽名、步態(tài)等來進行個人身份鑒定的技術。

保證電網(wǎng)的運行穩(wěn)定、提高運行效率、降低運行成本、減少事故、保證安全生產(chǎn)，已是電力企業(yè)經(jīng)濟運營的主要決策和內容。隨著電力市場的發(fā)展，SCADA主站系統(tǒng)已在調度自動化中起著不可替代的角色，而集控站則是SCADA系統(tǒng)中調度決策、控制指令的執(zhí)行機構，隨著電力自動化的逐步深入，越來越多的遙控操作由集控站來完成。現(xiàn)有的集控站系統(tǒng)控制任務有：設置保護定值、復歸現(xiàn)場設備、控制開關刀閘分合、控制電容器投切、控制變壓器分接頭檔位等。

保證遙控的成功率，避免控制出錯是集控站系統(tǒng)最為重要的指標。當前的集控站系統(tǒng)，影響該指標的硬件因素主要是通道，而軟件因素是工作人員的錯誤操作和無關人員的越權操作。

要減少或避免人員的錯誤操作可以制定嚴格的規(guī)程或在集控站軟件中增加防誤閉鎖功能；而屏蔽無關人員的越權操作一般是通過提高權限管理、密碼認證等措施，但一旦密碼泄露，無關人員便可騙取系統(tǒng)的信任而導致嚴重后果。

發(fā)明內容

針對現(xiàn)有技術的不足與缺陷，本發(fā)明提供一種能夠識別電力操作人員，保證電力系統(tǒng)網(wǎng)絡安全的人臉識別方法。

本發(fā)明是這樣設計的：

一種基于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡安全訪問的人臉識別方法，其特征在于，通過以下步驟進行：

a)首先采用基于局部特征分析與最優(yōu)化匹配的人臉識別算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡的方法估計出在識別人臉中起重要作用的一些特征點，瞳孔、眼角、眉心、眉角、嘴角、鼻尖，之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征點的多尺度特征；

b)在特征點的定位上，使用了六個BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行特征點定位，其中第一個用于瞳孔的定位，第二個用于眼角的定位，第三個用于眉心的定位，第四個用于眉角的定位，第五個用于鼻尖的定位，第六個用于嘴角的定位；

c)在動態(tài)人臉檢測中，包含人臉在內的圖像函數(shù)隨時間t快速變化，每秒至少應檢測20幀以上；

d)生成訓練圖像的加投影圖像，錄制面部特征圖像3-5張和權限表一起存入數(shù)據(jù)庫中，之后識別調用；

e)人像識別進程啟動時裝入集控站權限表和人像信息鏈接；

f)將驗證結果提交給集控站程序，同時保存人像比對記錄；集控站程序運行時自動啟動人像識別進程和操作控制接口進程；

g)在用戶密碼認證前，將用戶信息發(fā)送到操作控制接口進程，由其送往人像識別進程，并等待人像驗證結果；

h)通過所述的人像預處理，人像特征提取，人像識別算法以及聚類分析，最終完成。

所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡分3層，即輸入層、隱含層和輸出層，三個神經(jīng)網(wǎng)絡的結構完全相同，各層的拓樸結構為全互聯(lián)模式。

和已有的人臉光照補償方法相比，此方法不用估計人臉表面的各種參數(shù)，如：反射率、法向方向等，不用估計環(huán)境光的方向、強度和光源的性質，如：是否點光源、是否平行光、單光源還是多光源等。同時本方法固有的特點決定了不會將一幅非人臉圖像補償為人臉圖像，這是其它的一些光照補償方法所不具備的優(yōu)點。本方法能有效地解決人臉檢測和識別中的光照補償問題，使不同光照條件下的人臉檢測和人臉識別性能得到了很大的提高。而且本方法還具有運算效率高、把握性好、適應面寬的特點。

具體實施方式

實施本發(fā)明主要通過以下步驟進行：