[發明專利]基于FMCW雷達與人臉跟蹤識別的活體身份認證方法

在審

• 申請號: 202011330703.2
• 申請日: 2020-11-24
• 公開（公告）號: CN112364808A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 王啟松;劉丹;董哲寧;唐嘉澤;鐘小聰;張美妍;曹天傲;孫金瑋
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G01S13/88
• 代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213
• 代理人: 楊曉輝

1.基于FMCW雷達與人臉跟蹤識別的活體身份認證方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：利用FMCW雷達監測系統采集被測對象的呼吸及心跳信號，當采集到被測對象的呼吸及心跳信號時，同時執行步驟2a1和步驟2b1，否則結束身份認證；

步驟2a1：分別利用VPD尋峰算法、歸一化短時能量、HHT變換提取呼吸信號的特征，然后執行2a2，

步驟2a2：將被測對象呼吸信號的特征與呼吸樣本集進行比對，判斷樣本集中是否存在該被測對象呼吸信號的特征，是則執行步驟三，否則結束身份認證，所述呼吸樣本集中包括活體呼吸信號的特征；

步驟2b1：采集被測對象圖像，利用級聯分類器對被測對象圖像進行人臉檢測，當檢測結果為人臉圖像時執行步驟2b2，

步驟2b2：利用LBP算子模型對被測對象圖像進行身份識別，并將識別結果與身份樣本集進行比對，判斷身份樣本集中是否存在該識別結果，是則執行步驟三，否則結束身份認證，所述身份樣本集中包括活體身份信息；

步驟3：判斷步驟2a2的判斷結果和當步驟2b2的判斷結果是否均為是，是則被測對象身份為真，否則被測對象身份為假。

2.根據權利要求1所述的基于FMCW雷達與人臉跟蹤識別的活體身份認證方法，其特征在于，FMCW雷達監測系統采集被測對象的呼吸及心跳信號的方法為：

利用合成器生成線性調頻脈沖，并通過TX天線發射該線性調頻脈沖，利用RX天線捕捉被測對象反射的線性調頻脈沖；

將TX天線發射的線性調頻脈沖與RX天線捕捉的線性調頻脈沖合并，生成中頻信號；

依次對中頻信號進行帶通濾波和AD采樣；

對采樣后數據進行FFT變換，獲得呼吸及心跳信號的波形和頻率。

3.根據權利要求1所述的基于FMCW雷達與人臉跟蹤識別的活體身份認證方法，其特征在于，

呼吸信號的頻率為0.1Hz～0.5Hz，振幅為1mm～12mm；

心跳信號的頻率為0.8Hz～2Hz，振幅為0.1mm～0.5mm。

4.根據權利要求1所述的基于FMCW雷達與人臉跟蹤識別的活體身份認證方法，其特征在于，步驟2a1利用VPD尋峰算法提取呼吸信號的特征的具體方法包括以下步驟：

步驟21：利用三點移動平均平滑濾波器消除呼吸信號在濾波時產生的相移；

步驟22：判斷呼吸信號中第一個波峰位置是否位于第一個波谷位置之后，是則執行步驟33，否則將第一個波峰丟棄，然后執行步驟33；

步驟23：從第一個波谷開始計算峰谷差異值VPD(k)：

VPD(k)＝P(k)-V(k)

其中，k＝1,2,...,m，波峰和波谷的個數均由m表示，P(k)表示波峰值，V(k)表示波谷值，

步驟24：在波峰個數為m時，在VPD(k)中搜索符合下式的波峰，并將該波峰丟棄，

VPD(k)0.7*{VPD(k-1)+VPD(k)+VPD(k+1)}/3；

步驟25：判斷剩余波峰個數是否等于m，是則將剩余波峰值、波谷值及峰谷差異值作為呼吸信號的第一部分特征；否則使m＝m-g，然后返回步驟24，其中g為步驟24中丟棄的波峰個數。

5.根據權利要求1所述的基于FMCW雷達與人臉跟蹤識別的活體身份認證方法，其特征在于，步驟2a1利用歸一化短時能量提取呼吸信號的特征的具體方法為：

對呼吸信號進行歸一化處理，然后定義歸一化后的呼吸信號如下：

其中，x為歸一化后呼吸信號的幅值，x_max為x的最大值，x_min為x的最小值；

定義t時刻呼吸信號的短時能量E_t：

其中，w(t)為窗函數，T為窗長，r為卷積中間變量，

分別計算所有時刻呼吸信號的短時能量的平均值和標準差，并作為呼吸信號的第二部分特征。