基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法。采用兩張?jiān)凇跋嗤钡膱?chǎng)景、地點(diǎn)和時(shí)間拍攝的人臉圖像，其中，一張是可見(jiàn)光攝像頭拍攝的圖像，另一張一個(gè)濾除可見(jiàn)光的近紅外攝像頭拍攝的人臉圖像，其中這里近紅外是普通攝像頭加上透紅外波段的濾光片或者是在攝像頭上鍍透紅外波段的紅外膜?？梢?jiàn)光圖像用于識(shí)別人臉（本人），近紅外圖像用于識(shí)別活體（真人），從而實(shí)現(xiàn)真人活體身份驗(yàn)證，本發(fā)明具有采集設(shè)備不貴、非接觸式采集、客戶(hù)體驗(yàn)好、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，可應(yīng)用于門(mén)禁考勤、系統(tǒng)登陸、出入境管理、嫌疑人照片比對(duì)等領(lǐng)域。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明涉及真人活體身份驗(yàn)證方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們對(duì)身份識(shí)別技術(shù)的需求越來(lái)越多，對(duì) 其安全可靠性的要求也越來(lái)越嚴(yán)格?；趥鹘y(tǒng)密碼認(rèn)證的身份識(shí)別技術(shù)在實(shí)際信息網(wǎng)絡(luò)應(yīng) 用中己經(jīng)暴露出許多不足之處，而基于生物特征辨別的身份識(shí)別技術(shù)近年來(lái)也日益成熟并 在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出極大的優(yōu)越性，但是傳統(tǒng)單一的人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別和指紋識(shí)別只能 保證人的特征能夠被有效驗(yàn)證，不能保證操作者是本人，而導(dǎo)致利用照片、指紋膜和錄音犯 罪的案件經(jīng)常見(jiàn)諸報(bào)端。
[0003] 如今移動(dòng)支付之手機(jī)銀行和微信銀行等迅速發(fā)展，電子支付，特別是，移動(dòng)支付的 身份驗(yàn)證安全問(wèn)題將成為用戶(hù)在電子支付安全領(lǐng)域當(dāng)中的首要問(wèn)題，對(duì)于電子支付安全應(yīng) 用的需求將會(huì)越來(lái)越大，"泛安全"定位的一般的安全技術(shù)將不能滿(mǎn)足客戶(hù)日益提高的身份 驗(yàn)證安全要求。
[0004] 自2013起，手機(jī)支付類(lèi)病毒爆發(fā)，包括"偽淘寶"病毒、"銀行竊賊"及"洛克蛔蟲(chóng)"等 系列支付病毒;2014年出現(xiàn)的支付類(lèi)病毒監(jiān)聽(tīng)鍵盤(pán)輸入，后臺(tái)監(jiān)控手機(jī)用戶(hù)支付賬號(hào)密碼 輸入信息的特點(diǎn)，成為子機(jī)支付類(lèi)病毒高?；葸M(jìn)的一個(gè)信號(hào)。這些病毒可以讀取用戶(hù)短 信，包括用戶(hù)支付交易的手機(jī)驗(yàn)證碼，而黑客通過(guò)驗(yàn)證碼破解用戶(hù)的支付賬號(hào)，取消數(shù)字證 書(shū)等設(shè)置，對(duì)支付寶交易的安全造成巨大威脅。
[0005] 針對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)密碼認(rèn)證的身份識(shí)別技術(shù)在實(shí)際信息網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中己經(jīng)暴露出 許多不足之處，而基于生物特征辨別的身份識(shí)別技術(shù)近年來(lái)也日益成熟并在實(shí)際應(yīng)用中展 現(xiàn)出極大的優(yōu)越性，但是傳統(tǒng)單一的人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別和指紋識(shí)別只能保證人的特征能 夠被有效驗(yàn)證，不能保證操作者是本人，而導(dǎo)致利用照片、指紋膜和錄音犯罪的案件經(jīng)常見(jiàn) 諸報(bào)端。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 1.發(fā)明目的： 為了解決身份識(shí)別只能保證人的特征能夠被有效驗(yàn)證，不能保證操作者是本人的問(wèn) 題，本發(fā)明提供了基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法。
[0007] 2.技術(shù)方案： 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，采用兩個(gè)攝像頭，一個(gè)拍攝可見(jiàn) 光攝像頭和一個(gè)濾除可見(jiàn)光的近紅外攝像頭，其中近紅外是普通攝像頭加上透紅外波段的 濾光片或者是在攝像頭上鍍透紅外波段的紅外膜。兩個(gè)攝像頭為同一人同時(shí)或者相差小于 一秒的時(shí)間進(jìn)行拍照，分別采集可見(jiàn)光和近紅外圖像。
[0008] 在可見(jiàn)光圖像上檢測(cè)人臉區(qū)域，如果沒(méi)有檢測(cè)到人臉，兩個(gè)攝像頭重新拍攝照片， 如果檢測(cè)到人臉，在可見(jiàn)光檢測(cè)到的人臉區(qū)域上擴(kuò)大范圍，使用擴(kuò)大后的區(qū)域在近紅外圖 像上查找人臉特征，如果認(rèn)為近似人臉，在查找的人臉的范圍內(nèi)做直方圖分析，計(jì)算直方圖 對(duì)比度，公式如下： W- #；) 其中，，，即相鄰像素間灰度差，爲(wèi)CUP為相鄰像素間的灰度差為的像 素分布概率。
[0009]對(duì)比度大于一定閾值的，初步判斷為活體，否則為仿照物，初步判斷為活體的圖 像，再根據(jù)近紅外圖像進(jìn)一步判斷兩只眼睛、鼻子部位的三者之間的兩兩關(guān)系，符合上述關(guān) 系的被認(rèn)定為活體，否則判斷為仿照物。
[0010] 如果被判斷為活體，將上述可見(jiàn)光圖像通過(guò)TCP、UDP或者是HTTP協(xié)議發(fā)送到后臺(tái) 服務(wù)器，后臺(tái)服務(wù)器提取圖片的人臉特征，將提取到的人臉特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉特征進(jìn) 行比對(duì)，識(shí)別出是否是數(shù)據(jù)庫(kù)中已經(jīng)錄入的人臉，如果是則返回一個(gè)真人活體的身份，如果 不是，返回沒(méi)有此人。
[0011] 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，其特征在于所述的每個(gè)攝像 頭都采用LED燈補(bǔ)光。
[0012] 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，其特征在于所述的透紅外波 段的濾光片及透紅外波段的紅外膜的透射波長(zhǎng)為810nm。
[0013] 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，其特征在于后臺(tái)服務(wù)器使用 深度學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)算法提取圖片的人臉特征。
[0014] 3.有益效果： 本發(fā)明采用近紅外成像識(shí)別活體、人臉識(shí)別真人的方法實(shí)現(xiàn)真人活體身份驗(yàn)證，本發(fā) 明使用方便，用戶(hù)只需在系統(tǒng)前拍照，即可完成人臉識(shí)別和活體識(shí)別。本發(fā)明具有采集設(shè)備 廉價(jià)、非接觸式采集、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，可應(yīng)用于門(mén)禁考勤、系統(tǒng)登陸、出入境管理、嫌疑人 照片比對(duì)等領(lǐng)域。
【附圖說(shuō)明】
[0015] 圖1是本發(fā)明真人活體身份驗(yàn)證流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0016] 下面結(jié)合實(shí)施實(shí)例和附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。
[0017] 實(shí)施例1 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，采用兩個(gè)攝像頭，一個(gè)拍攝可見(jiàn) 光攝像頭和一個(gè)濾除可見(jiàn)光的近紅外攝像頭，其中近紅外是普通攝像頭加上810nm波段的 濾光片或者是在攝像頭上鍍810nm波段的紅外膜，兩個(gè)攝像頭為同一人同時(shí)或者相差小于 一秒的時(shí)間進(jìn)行拍照，每個(gè)攝像頭都采用LED燈補(bǔ)光，分別采集可見(jiàn)光和近紅外圖像。
[0018]在可見(jiàn)光圖像上檢測(cè)人臉區(qū)域，如果沒(méi)有檢測(cè)到人臉，兩個(gè)攝像頭重新拍攝照片， 如果檢測(cè)到人臉，在可見(jiàn)光檢測(cè)到的人臉區(qū)域上擴(kuò)大范圍，使用擴(kuò)大后的區(qū)域在近紅外圖 像上查找人臉特征，如果認(rèn)為近似人臉，在查找的人臉的范圍內(nèi)做直方圖分析，計(jì)算直方圖 對(duì)比度，公式如下： '〇,漢鳥(niǎo):口，:/》 其中，遂- J|，即相鄰像素間灰度差，爲(wèi)Ci#為相鄰像素間的灰度差為的像 素分布概率。
[0019] 對(duì)比度大于一定閾值的，初步判斷為活體，否則為仿照物，初步判斷為活體的圖 像，再根據(jù)近紅外圖像進(jìn)一步判斷兩只眼睛、鼻子部位的三者之間的兩兩關(guān)系，符合上述關(guān) 系的被認(rèn)定為活體，否則判斷為仿照物。
[0020] 如果被判斷為活體，將上述可見(jiàn)光圖像通過(guò)TCP、UDP或者是HTTP協(xié)議發(fā)送到后臺(tái) 服務(wù)器，后臺(tái)服務(wù)器使用深度學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)算法提取圖片的人臉特征，將提取到的人臉特征 與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉特征進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別出是否是數(shù)據(jù)庫(kù)中已經(jīng)錄入的人臉，如果是則返回 一個(gè)真人活體的身份，如果不是，返回沒(méi)有此人。
[0021] 以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并 不能因此而理解為對(duì)本發(fā)明專(zhuān)利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員 來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形、改進(jìn)及替代，這些都屬于本發(fā) 明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專(zhuān)利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，采用兩個(gè)攝像頭，一個(gè)拍攝可 見(jiàn)光攝像頭和一個(gè)濾除可見(jiàn)光的近紅外攝像頭，其中近紅外是普通攝像頭加上透紅外波段 的濾光片或者是在攝像頭上鍍透紅外波段的紅外膜;兩個(gè)攝像頭為同一人同時(shí)或者相差小 于一秒的時(shí)間進(jìn)行拍照，分別采集可見(jiàn)光和近紅外圖像;在可見(jiàn)光圖像上檢測(cè)人臉區(qū)域，如 果沒(méi)有檢測(cè)到人臉，兩個(gè)攝像頭重新拍攝照片，如果檢測(cè)到人臉，在可見(jiàn)光檢測(cè)到的人臉區(qū) 域上擴(kuò)大范圍，使用擴(kuò)大后的區(qū)域在近紅外圖像上查找人臉特征，如果認(rèn)為近似人臉，在查 找的人臉的范圍內(nèi)做直方圖分析，計(jì)算直方圖對(duì)比度，公式如下：其中，# (i:._天私-_，即相鄰像素間灰度差，1?? 為相鄰像素間的灰度差為的像 素分布概率;對(duì)比度大于一定閾值的，初步判斷為活體，否則為仿照物，初步判斷為活體的 圖像，再根據(jù)近紅外圖像進(jìn)一步判斷兩只眼睛、鼻子部位的三者之間的兩兩關(guān)系，符合上述 關(guān)系的被認(rèn)定為活體，否則判斷為仿照物;如果被判斷為活體，將上述可見(jiàn)光圖像通過(guò)TCP、 UDP或者是HTTP協(xié)議發(fā)送到后臺(tái)服務(wù)器，后臺(tái)服務(wù)器提取圖片的人臉特征，將提取到的人臉 特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉特征進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別出是否是數(shù)據(jù)庫(kù)中已經(jīng)錄入的人臉，如果是則 返回一個(gè)真人活體的身份，如果不是，返回沒(méi)有此人。2. 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，其特征在于所述的每個(gè)攝像頭 都采用LED燈補(bǔ)光。3. 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，其特征在于所述的透紅外波段 的濾光片及透紅外波段的紅外膜的透射波長(zhǎng)為810nm。4. 基于近紅外和面部微表情的真人活體身份驗(yàn)證方法，其特征在于后臺(tái)服務(wù)器使用深 度學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)算法提取圖片的人臉特征。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK105930780SQ201610232304
【公開(kāi)日】2016年9月7日
【申請(qǐng)日】2016年4月14日
【發(fā)明人】鄧慶平, 許方
【申請(qǐng)人】蘇州優(yōu)化智能科技有限公司