[發明專利]一種基于人臉識別的考生信息核對方法

在審

• 申請號: 201811589038.1
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109522881A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發明（設計）人: 張宇;朱清清
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/20
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 馮炳輝

1.一種基于人臉識別的考生信息核對方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取考生信息數據，包括準考證號、身份證號和相片；

2)獲取考生面部特征，生成考生信息數據庫；

3)掃描準考證二維碼，核對準考證信息；

4)掃描身份證，核對身份證信息；

5)掃描考生臉部，獲取考生面部特征，核對是否是本人。

2.根據權利要求1所述的一種基于人臉識別的考生信息核對方法，其特征在于：在步驟1)中，在考生報名階段，要求考生填寫個人基本信息，包括姓名、性別和身份證號，并要求考生拍攝本人照片上傳。

3.根據權利要求1所述的一種基于人臉識別的考生信息核對方法，其特征在于：在步驟2)中，根據考生上傳的照片，通過人臉識別算法獲取考生特征臉，包括以下步驟：

2.1)獲取包含M張人臉圖像的集合S：

S＝{Γ₁,Γ₂,Γ₂,......,Γ_m}

式中，M表示考生數量，S為考生人臉圖像的集合，Γ_m表示第m個考生的人臉圖像；

2.2)在獲取到人臉向量集合S后，計算得到平均圖像Ψ：

把集合S里面的向量遍歷一遍進行累加，然后取平均值；

2.3)計算每張圖像和平均圖像的差值Φ，就是用S集合里的每個元素減去步驟2.2)中的平均值：

Φ_i＝Γ_i-Ψ

2.4)找到M個正交的單位向量u_n，這些單位向量其實是用來描述Φ分布的，un里面的第k個向量u_k是通過下式計算：

其中，Φ_n為第n張圖片和平均圖片的差值，為u_k的轉置向量，k＝1,2,3...M，λ_k為特征值，當λ_k取最小的值時，就能確定u_k的取值；因為M個向量是相互正交而且是單位長度，因此u_k還要滿足以下條件：

其中，為u_n里面的第l個向量的轉置，δ_lk為沖擊函數，上面的等式使得u_k變成單位正交向量，計算上面的u_k其實就是計算如下協方差矩陣的特征向量：

其中A＝{Φ₁,Φ₂,Φ₃,......,Φ_n}

將步驟1)中的考生信息數據和計算出來的特征向量組合起來，生成考生信息數據庫。

4.根據權利要求1所述的一種基于人臉識別的考生信息核對方法，其特征在于：在步驟3)中，在考生進入考場的時候，要求考生出示準考證，掃描準考證上面的二維碼，獲取準考證上面的信息，將準考證上面的信息與考生信息數據庫中的信息對比，看姓名、準考證號、考場號和座位號信息是否匹配，如果匹配即可進入下一步。

5.根據權利要求1所述的一種基于人臉識別的考生信息核對方法，其特征在于：在步驟4)中，在考生進入考場的時候，要求考生出示身份證，掃描身份證，獲取身份證上面的信息，將身份證上面的信息與考生信息數據庫中的信息對比，看身份證號是否匹配，身份證是否在有效期內，如果信息無誤，即可進入下一步。

6.根據權利要求1所述的一種基于人臉識別的考生信息核對方法，其特征在于：在步驟5)中，掃描考生臉部，獲取考生面部特征，核對是否是本人，包括以下步驟：

5.1)掃描考生臉部，獲取考生人臉圖像；

5.2)用特征臉對獲取到的考生人臉圖像進行標示：

其中，為u_k的轉置向量，Γ_m表示第m個考生的人臉圖像，Ψ為平均圖像，ω_k為特征向量，k＝1,2...M，M表示考生數量，對于第k個特征臉u_k，上式能夠計算其對應的權重，M個權重能夠構成一個向量：

Ω^T＝[ω₁,ω₂,ω₃,......,ω_M]

Ω^T就是求得的特征臉對人臉的表示；

5.3)通過以下公式對人臉進行識別：

ξ_k＝||Ω-Ω_k||²

其中，Ω代表要判別的人臉，Ω_k代表考生信息數據庫里面的某個人臉，兩者都是通過特征臉的權重來表示的；ξ_k為兩者的歐式距離，當距離小于閾值時說明要判別的臉和訓練集內的第k個臉是同一個人的；當遍歷所有訓練集都大于閾值時，根據距離值的大小確定是否是本人；

最后，通過核對準考證、身份證和人臉特征，三者都符合的時候，才能夠確認是考生本人，才能夠讓考生進入考場考試。