[發(fā)明專利]身分辨識系統(tǒng)及身分辨識方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910079527.0
• 申請日: 2019-01-28
• 公開（公告）號: CN111414785A
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發(fā)明（設計）人: 吳炳飛;黃柏維;陳文忠;陳冠宏
• 申請（專利權）人: 財團法人交大思源基金會
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京律誠同業(yè)知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 徐金國

一種身分辨識系統(tǒng)包括目標區(qū)域擷取模塊、光體積變化描記信號轉換模塊、生物特征轉換模塊、人臉特征擷取模塊、及比對模塊。目標區(qū)域擷取模塊用以自多張人臉圖像擷取出多張目標區(qū)域圖像。光體積變化描記信號轉換模塊用以根據(jù)多張目標區(qū)域圖像轉換出光體積變化描記信號。生物特征轉換模塊用以將光體積變化描記信號轉換為生物特征。人臉特征擷取模塊用以自多張人臉圖像中的一者擷取出人臉特征。比對模塊用以將人臉特征和生物特征融合成混合特征，并將混合特征與數(shù)據(jù)庫中的多個混合特征進行相似度計算，以確定被辨識者身分。本揭示內容的身分辨識系統(tǒng)具有高準確率的身分辨識能力，還可確認被辨識者為活體而非照片。

技術領域

本發(fā)明是關于一種身分辨識系統(tǒng)，以及關于一種身分辨識方法。

背景技術

人臉辨識是通過分析人臉器官的形狀和位置關系來進行身分辨識的一種身分辨識技術。現(xiàn)階段，可通過影像感測器拍攝被辨識者的人臉圖像，并從人臉圖像擷取出人臉特征。接著，將人臉特征與數(shù)據(jù)庫中已知身分的各張人臉圖像的人臉特征進行比對，從而根據(jù)比對結果確定被辨識者的身分。

然而，傳統(tǒng)的人臉辨識無法分辨活體與照片的區(qū)別。以人臉辨識管制系統(tǒng)為例，若有人使用與數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像相同的照片進行人臉辨識，亦有可能通過人臉辨識管制系統(tǒng)。

由此可見，上述現(xiàn)有的方式，顯然仍存在不便與缺陷，而有待改進。為了解決上述問題，相關領域莫不費盡心思來謀求解決之道，但長久以來仍未發(fā)展出適當?shù)慕鉀Q方案。

發(fā)明內容

本發(fā)明的一態(tài)樣是提供一種身分辨識系統(tǒng)，包括目標區(qū)域擷取模塊、光體積變化描記信號轉換模塊、生物特征轉換模塊、人臉特征擷取模塊、以及比對模塊。目標區(qū)域擷取模塊用以自被辨識者在不同時間的多張人臉圖像中擷取出多張目標區(qū)域圖像。光體積變化描記信號轉換模塊用以根據(jù)多張目標區(qū)域圖像轉換出光體積變化描記信號。生物特征轉換模塊用以將光體積變化描記信號轉換為生物特征。人臉特征擷取模塊用以自多張人臉圖像中擷取出人臉特征。比對模塊用以將人臉特征和生物特征融合成混合特征，并將混合特征與預先儲存于數(shù)據(jù)庫中的各自對應于不同身分的多個混合特征進行相似度計算，并根據(jù)相似度計算結果，確定被辨識者的身分。

在本發(fā)明某些實施方式中，生物特征轉換模塊包括分析轉換子模塊和降維子模塊。分析轉換子模塊用以根據(jù)時頻分析法、去趨勢波動分析法或上述的組合，將光體積變化描記信號轉換為多個特征數(shù)據(jù)。降維子模塊用以將多個特征數(shù)據(jù)進行降維，以產生生物特征。

在本發(fā)明某些實施方式中，時頻分析法包括短時距傅立葉轉換、連續(xù)小波轉換或離散小波轉換。

在本發(fā)明某些實施方式中，降維子模塊是通過遞回神經網絡或遞回卷積神經網絡進行降維。

在本發(fā)明某些實施方式中，人臉特征擷取模塊包括前處理子模塊和特征擷取子模塊。前處理子模塊用以對多張人臉圖像進行前處理以產生前處理后的人臉圖像。特征擷取子模塊用以自前處理后的人臉圖像擷取出人臉特征。

在本發(fā)明某些實施方式中，特征擷取子模塊是通過卷積神經網絡來擷取出人臉特征。

在本發(fā)明某些實施方式中，比對模塊包括特征混合子模塊和計算子模塊。特征混合子模塊用以將人臉特征和生物特征融合成混合特征。計算子模塊用以將混合特征與數(shù)據(jù)庫中的多個混合特征進行相似度計算。

在本發(fā)明某些實施方式中，身分辨識系統(tǒng)進一步包括生理信號計算模塊。生理信號計算模塊用以根據(jù)光體積變化描記信號，計算出被辨識者的生理信號。