[發明專利]一種基于人臉特征的身份認證方法及裝置在審
| 申請號: | 201910651679.3 | 申請日: | 2019-07-18 |
| 公開(公告)號: | CN110334695A | 公開(公告)日: | 2019-10-15 |
| 發明(設計)人: | 王棟;玄佳興;廖會敏;甄平;周磊;薛真;劉俊艷;王洪凱;方舟 | 申請(專利權)人: | 國網電子商務有限公司;國網雄安金融科技集團有限公司;國網浙江省電力有限公司;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06F21/32 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 劉曉菲 |
| 地址: | 100053 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 待測圖像 樣本圖像 形態學特征 梯度特征 相似度 目標用戶 身份認證 圖像相似度 人臉特征 形態學操作 臉部圖像 梯度算法 閾值時 預設 申請 | ||
1.一種基于人臉特征的身份認證方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待測圖像和樣本圖像,所述待測圖像和所述樣本圖像均為目標用戶的臉部圖像;
通過形態學操作提取所述待測圖像的形態學特征,以及通過梯度算法提取所述待測圖像的梯度特征;
獲取所述樣本圖像的形態學特征,并根據所述樣本圖像的形態學特征和所述待測圖像的形態學特征,得到形態學特征相似度;
獲取所述樣本圖像的梯度特征,并根據所述樣本圖像的梯度特征和所述待測圖像的梯度特征,得到梯度特征相似度;
根據所述形態學特征相似度和所述梯度特征相似度,確定所述待測圖像和所述樣本圖像的圖像相似度,并在所述圖像相似度大于或者等于預設閾值時,確定對所述目標用戶的身份認證通過。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述待測圖像對應的顏色空間為RGB顏色空間,所述方法還包括:
對所述待測圖像對應的顏色空間由所述RGB顏色空間轉換為YIQ顏色空間;
所述通過形態學操作提取所述待測圖像的形態學特征,包括:
對所述待測圖像的Y成分執行所述形態學操作,得到所述待測圖像的形態學特征;
所述通過梯度算法提取所述待測圖像的梯度特征,包括:
通過所述梯度算法對所述待測圖像的Y成分進行計算,得到所述待測圖像的梯度特征。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述對所述待測圖像的Y成分執行所述形態學操作,得到所述待測圖像的形態學特征,包括:
對所述待測圖像的Y成分進行小波變換,并對進行所述小波變換后的所述待測圖像的Y成分執行所述形態學操作,得到所述待測圖像的形態學特征。
4.根據權利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
提取所述待測圖像的I成分的圖像特征,以及獲取所述樣本圖像的I成分的圖像特征,并根據所述待測圖像的I成分的圖像特征和所述樣本圖像的I成分的圖像特征,確定待測圖像和所述樣本圖像的I成分相似度;
提取所述待測圖像的Q成分的圖像特征,以及獲取所述樣本圖像的Q成分的圖像特征,并根據所述待測圖像的Q成分的圖像特征和所述樣本圖像的Q成分的圖像特征,確定待測圖像和所述樣本圖像的Q成分相似度;
所述根據所述形態學特征相似度和所述梯度特征相似度,確定所述待測圖像和所述樣本圖像的圖像相似度,包括:
根據所述形態學特征相似度、所述梯度特征相似度、所述I成分相似度和所述Q成分相似度確定所述待測圖像和所述樣本圖像的圖像相似度。
5.根據權利要求1-3任意一項所述的方法,其特征在于,所述待測圖像的圖像尺寸與所述樣本圖像的圖像尺寸相同。
6.一種基于人臉特征的身份認證裝置,其特征在于,所述裝置包括:
第一獲取單元,用于獲取待測圖像和樣本圖像,所述待測圖像和所述樣本圖像均為目標用戶的臉部圖像;
第一提取單元,用于通過形態學操作提取所述待測圖像的形態學特征,以及通過梯度算法提取所述待測圖像的梯度特征;
第一得到單元,用于獲取所述樣本圖像的形態學特征,并根據所述樣本圖像的形態學特征和所述待測圖像的形態學特征,得到形態學特征相似度;
第二得到單元,用于獲取所述樣本圖像的梯度特征,并根據所述樣本圖像的梯度特征和所述待測圖像的梯度特征,得到梯度特征相似度;
第一確定單元,用于根據所述形態學特征相似度和所述梯度特征相似度,確定所述待測圖像和所述樣本圖像的圖像相似度;
第二確定單元,用于在所述圖像相似度大于或者等于預設閾值時,確定對所述目標用戶的身份認證通過。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述待測圖像對應的顏色空間為RGB顏色空間,所述裝置還包括:
轉換單元,用于對所述待測圖像對應的顏色空間由所述RGB顏色空間轉換為YIQ顏色空間;
所述第一提取單元,具體用于:
對所述待測圖像的Y成分執行所述形態學操作,得到所述待測圖像的形態學特征;通過所述梯度算法對所述待測圖像的Y成分進行計算,得到所述待測圖像的梯度特征。
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