[發明專利]一種人證比對方法及裝置

在審

• 申請號: 201710690168.3
• 申請日: 2017-08-14
• 公開（公告）號: CN107491750A
• 公開（公告）日: 2017-12-19
• 發明（設計）人: 崔凱;康毅;劉羽思;謝靜
• 申請（專利權）人: 深圳前海華夏智信數據科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/36;G06K9/42;G06K9/20;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種人證比對方法，其特征在于，該方法包括：

第一步驟，讀取證件內置芯片存儲的證件信息；

第二步驟，從證件信息中提取人臉圖像，或者根據證件信息從登記數據庫中搜索對應的人臉圖像；

第三步驟，采集現場圖像，計算現場圖像的亮度均值，若亮度均值小于亮度閾值，則開啟補光燈并重新采集現場圖像；

第四步驟，采用人臉檢測法，從現場圖像中提取人臉圖像；以及

第五步驟，對第二步驟輸出的人臉圖像與第四步驟輸出的人臉圖像進行人臉一致性判斷，若一致，則輸出人證一致，否則輸出人證不一致。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二步驟包括：對于證件內置芯片存儲的證件信息中含有人臉圖像的，從讀取的證件信息中提取人臉圖像；對于證件內置芯片存儲的證件信息中未含有人臉圖像的，通過無線通信，將證件信息發送給登記數據庫，采用圖像檢索方法，根據證件信息的類型和號碼從登記數據庫中搜索人臉圖像。

3.如權利要求1所述的方法，所述第三步驟中亮度閾值的取值范圍為50～100。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第五步驟包括：

人臉第一特征提取步驟，對第二步驟輸出的人臉圖像進行人臉標準化處理，獲取人臉第一標準圖像，采用基于深度學習的人臉特征提取法，提取人臉第一標準圖像的特征點，所提取的特征點集合組成人臉第一特征序列；

人臉第二特征提取步驟，對第四步驟輸出的人臉圖像進行人臉標準化處理，獲取人臉第二標準圖像，采用基于深度學習的人臉特征提取法，提取人臉第二標準圖像的特征點，所提取的特征點集合組成人臉第二特征序列；

歐氏距離計算步驟，分別對人臉第一特征序列、人臉第二特征序列進行歸一化處理，并計算歸一化后的人臉第一特征序列與人臉第二特征序列的歐氏距離；

聯合貝葉斯計算步驟，采用聯合貝葉斯法，計算人臉第一特征序列與人臉第二特征序列的相似度；

人臉一致性判斷步驟，若歐氏距離小于歐氏閾值，或者相似度高于相似度閾值，則輸出人證一致，否則輸出人證不一致。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述人臉標準化處理包括：將輸入圖像縮放成固定寬度、固定高度的縮放圖像后，標準化縮放圖像內像素點(x,y)的灰度值，即其中f(x,y)和f′(x,y)分別為像素點(x,y)標準化前和標準化后的灰度值，f_min和f_max分別為縮放圖像中灰度最小值和灰度最大值。

6.如權利要求4所述的方法，進一步包括：如果人證一致，則根據證件信息搜尋證件的登記權限，若搜索輸出有權限，則控制門鎖開啟，否則進行報警或者通知相關人員。

7.如權利要求4所述的方法，進一步包括：如果人證一致，則根據證件信息搜尋證件的登記權限，若搜索輸出有權限，控制電梯升降到登記樓層，否則電梯發出無權限提示。

8.如權利要求4所述的方法，所述距離閾值的取值范圍為0.05～0.3，所述相似度閾值∈(0,1)。

9.如權利要求5所述的方法，所述固定寬度的取值范圍為28～200，所述固定高度的取值范圍為28～200。

10.一種人證比對裝置，其特征在于，該裝置包括：

證件信息讀取模塊，用于讀取證件內置芯片存儲的證件信息；

證件人臉圖像提取模塊，用于從證件信息中提取人臉圖像，或者根據證件信息從登記數據庫中搜索對應的人臉圖像；

現場圖像采集模塊，用于采集現場圖像，計算現場圖像的亮度均值，若亮度均值小于亮度閾值，則開啟補光燈并重新采集現場圖像；

現場人臉圖像提取模塊，用于采用人臉檢測法，從現場圖像中提取人臉圖像；以及

人證一致性判斷模塊，用于對證件人臉圖像提取模塊輸出的人臉圖像與現場人臉圖像提取模塊輸出的人臉圖像進行人臉一致性判斷，若一致，則輸出人證一致，否則輸出人證不一致。