專利名稱：基于二代身份證存儲(chǔ)證件照的人臉識(shí)別方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及安防技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于二代身份證存儲(chǔ)證件照的人臉識(shí)別方法和識(shí)別系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
人臉識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)分析人臉圖像，并從人臉圖像中提取有效的信息進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)。人臉識(shí)別技術(shù)是一個(gè)包括多學(xué)科非?；钴S的研究領(lǐng)域，應(yīng)用非常廣泛，與其他的生物特征識(shí)別技術(shù)相比有很大的優(yōu)越性。人臉識(shí)別方法的研究已經(jīng)很深入，如特征臉?lè)椒?E i genf ac e )，最早由Turk和Pentland提出，是從主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)導(dǎo)出的一種人臉識(shí) 別和描述技術(shù)，其將包含人臉的圖像區(qū)域看成是一種隨機(jī)向量，對(duì)應(yīng)其中較大特征值的基底具有與人臉相似的形狀，將其稱為特征臉。利用這些基底的線性組合可以描述、表達(dá)和逼近人臉圖像，因此可以進(jìn)行人臉識(shí)別和合成。識(shí)別過(guò)程就是將人臉圖像映射到由特征臉長(zhǎng)成的子空間上，比較其與人臉在特征臉空間中的位置。PCA方法具有均方誤差最小、計(jì)算量減少、消除冗余等優(yōu)點(diǎn)。但是PCA也有其自身的缺點(diǎn)，PCA將特征值由大到小進(jìn)行排列，挑選相對(duì)較大的特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，因?yàn)檩^大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量所體現(xiàn)原圖像的總體趨、低頻分量；較小特征值所對(duì)應(yīng)特征向量體現(xiàn)原圖像的細(xì)節(jié)變化、高配分量，所以PCA法提取圖像總體分量，在人臉圖像上的表現(xiàn)就是人臉的外部輪廓和灰度變化，以此作為人臉特征，卻丟失了一些原有的細(xì)節(jié)信息。局部二值模式人臉識(shí)別方法(Local Binary Patterns,LBP)是另一種人臉識(shí)別方法，遵循從局部到整體的級(jí)聯(lián)策略，使用LBP算子對(duì)由小波分解得到的細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行特征提取，以達(dá)到擴(kuò)充特征提取范圍和增強(qiáng)所提取特征的有效性的目的，隨后采用自適應(yīng)加權(quán)機(jī)制對(duì)人臉圖像的各個(gè)分塊賦以不同的權(quán)值，即是將圖像分塊，每塊再進(jìn)行LBP處理得到局部直方圖特征，把直方圖特征按順序連接，就得到整體的直方圖特征。圖像局部紋理特征有卓越的描述能力，有很強(qiáng)的分類能力、較高的計(jì)算效率。但如何將現(xiàn)有人臉識(shí)別方法應(yīng)用到基于二代身份證的人臉識(shí)別領(lǐng)域，目前還是一個(gè)難題，因?yàn)楝F(xiàn)有的人臉識(shí)別方法對(duì)待識(shí)別圖片的清晰度要求很高，比如要求人臉照片的兩眼距離要大于80像素。而由于存儲(chǔ)空間限制，二代身份證RFID卡存儲(chǔ)的證件照清晰度較差，人臉照片兩眼距離僅在20像素左右?，F(xiàn)有的人臉識(shí)別方法無(wú)法直接將二代身份證存儲(chǔ)的高度壓縮照片與現(xiàn)場(chǎng)抓拍的人臉照片進(jìn)行比對(duì)。為解決以上問(wèn)題，現(xiàn)有身份識(shí)別系統(tǒng)采用聯(lián)網(wǎng)方式獲取證件照，如到公安部數(shù)據(jù)中心下載對(duì)應(yīng)該身份證的原始照片，再利用商用人臉識(shí)別軟件對(duì)身份證原始照片與現(xiàn)場(chǎng)抓拍的人臉照片進(jìn)行比對(duì)。由于必須與身份證數(shù)據(jù)中心聯(lián)網(wǎng)，故其應(yīng)用范圍受到極大的限制。另有一種身份識(shí)別系統(tǒng)是通過(guò)掃描身份證表面印刷照片的方式獲得身份證件照，如專利申請(qǐng)?zhí)枮镃N201110070277. 8，名稱為“基于第二代身份證進(jìn)行身份驗(yàn)證的方法及系統(tǒng)”的專利文獻(xiàn)，除對(duì)持證者面部進(jìn)行圖像采集外，還對(duì)第二代身份證表面印刷的照片進(jìn)行掃描獲得圖像，然后利用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行判斷。需要說(shuō)明的是，該方案必須利用掃描儀獲得一個(gè)較高分辨率的身份證，再將該掃描圖像與二代身份證內(nèi)存儲(chǔ)照片和攝像頭拍攝照片分別進(jìn)行對(duì)比，而不是直接將身份證內(nèi)存儲(chǔ)照片與拍攝照片進(jìn)行對(duì)比，在硬件實(shí)現(xiàn)上，必須增加一個(gè)掃描裝置，必須依賴掃描的分辨率，因此識(shí)別率不高。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種基于二代身份證RFID存儲(chǔ)照片的人臉識(shí)別方法，在不增加新硬件基礎(chǔ)上，直接利用二代身份證存儲(chǔ)的高度壓縮的小照片與現(xiàn)場(chǎng)抓拍的人臉照片之間的對(duì)t匕，判別持證者是否為證件所有人，該方法簡(jiǎn)單有效、識(shí)別準(zhǔn)確率高。本發(fā)明包括如下技術(shù)特征一種基于二代身份證存儲(chǔ)證件照的人臉識(shí)別方法，包括如下步驟
信息采集步驟，對(duì)二代身份證存儲(chǔ)的證件照進(jìn)行讀取，獲得證件照；對(duì)人臉部進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像的采集，獲得人臉圖片；圖片處理步驟，對(duì)人臉圖片進(jìn)行灰度、大小和/或光照均衡處理；人臉檢測(cè)步驟，基于Haar特征和Adaboost方法組成的強(qiáng)分類器對(duì)人臉圖片進(jìn)行檢測(cè)，提取人臉部特征點(diǎn)；人臉驗(yàn)證步驟，(I)基于臉部特征點(diǎn)的位置，將人臉歸一化為大小、比例和特征點(diǎn)位置對(duì)齊的臉部區(qū)域；(2)基于二元模式人臉識(shí)別方法，對(duì)人臉圖片和證件照進(jìn)行人臉局部特征判斷，認(rèn)為人臉局部特征相同則進(jìn)入下一步驟，否則認(rèn)為當(dāng)前人不是聲明人，識(shí)別完畢；(3)基于特征臉人臉識(shí)別方法，對(duì)人臉圖片和證件照進(jìn)行人臉整體特征判斷，認(rèn)為人臉在整體特征上相同則認(rèn)為當(dāng)前人是聲明人，識(shí)別完畢；否則認(rèn)為不是聲明人，識(shí)別完畢。本發(fā)明旨在提供一種可識(shí)別質(zhì)量較差的小照片的方法，特別是將這種方法應(yīng)用到了第二代身份證的身份識(shí)別領(lǐng)域，使得身份證存儲(chǔ)的小照片與現(xiàn)場(chǎng)采集的人臉圖片直接識(shí)別比對(duì)。本技術(shù)方案先后通過(guò)信息采集步驟、圖片處理步驟，人臉檢測(cè)步驟，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的人臉圖片進(jìn)行處理，確保進(jìn)入人臉驗(yàn)證步驟時(shí)能夠順利進(jìn)行驗(yàn)證。在人臉驗(yàn)證步驟中，分別采取基于二元模式人臉識(shí)別方法和基于特征臉人臉識(shí)別方法對(duì)人臉進(jìn)行判斷驗(yàn)證，通過(guò)這兩個(gè)判斷方法分別得出兩個(gè)比對(duì)結(jié)果，再將這兩個(gè)結(jié)果進(jìn)行綜合判斷，得出驗(yàn)證結(jié)果。一般而言，小照片是指分辨率比較低(低于102*126，人眼之間距離接近于25個(gè)像素)。小照片的分辨率低，相對(duì)于正常的照片(800*500)包含的信息量更少，不適合用于I :N的比對(duì)模式(即從多個(gè)注冊(cè)的人臉庫(kù)中找出待確認(rèn)的人臉的信息)。相比于其他的人臉識(shí)別方案，針對(duì)小照片低分辨率低信息量而且實(shí)時(shí)性不高的特點(diǎn)，本方案采用I :1驗(yàn)證的模式，即將待確認(rèn)的人臉與某一張?zhí)囟ǖ淖?cè)的人臉(身份證照片)進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證是否為同一個(gè)人。本發(fā)明的特點(diǎn)在于采用LBP以及PCA算法做并行處理，分別得出兩個(gè)比對(duì)結(jié)果，再將這兩個(gè)結(jié)果進(jìn)行綜合判斷，得出驗(yàn)證結(jié)果(而不是將LBP以及PCA算法相結(jié)合，對(duì)一幅圖像做LBP變換后對(duì)變換后的直方圖向量做PCA處理，即所謂的串行處理)。在身份證識(shí)別領(lǐng)域，最重要的問(wèn)題就是低分辨率的小照片的信息提取。小照片信息量低而且只有單張照片，不適合用于適用于I :N比對(duì)模式的人臉識(shí)別系統(tǒng)，針對(duì)該問(wèn)題，本方案采用I :1驗(yàn)證模式。由于身份證照片與現(xiàn)場(chǎng)抓拍的照片(分辨率高)的比對(duì)仍然有較大誤差(確認(rèn)的距離閥值與現(xiàn)場(chǎng)使用的攝像頭很大關(guān)系)，針對(duì)該問(wèn)題的改進(jìn)，本方案采用了下文的判斷置信方法人臉局部特征判斷基于局部二元模式方法獲 得人臉圖片和證件照片的距離Gl ;基于局部二元模式方法將人臉圖片與訓(xùn)練庫(kù)中的多張訓(xùn)練照片進(jìn) 行比對(duì)，獲得概率分布，根據(jù)置信率要求獲得判別閾值距離Hl ;如果Gl小于H1，則認(rèn)為在局部特征上人臉圖片和證件照片相同，進(jìn)入下一個(gè)步驟，否則認(rèn)為不同，識(shí)別完畢；所述的人臉整體特征判斷具體為基于特征臉的方法獲得人臉圖片和證據(jù)照片的距離G2 ;然后基于特征臉的方法將人臉照片與訓(xùn)練庫(kù)中多張訓(xùn)練照片進(jìn)行比對(duì)，獲得概率分布，并根據(jù)置信率要求獲得判別閾值距離H2 ;如果G2小于H2，則認(rèn)為在整體特征上人臉圖片和證件照片相同，識(shí)別完畢；否則認(rèn)為不同，識(shí)別完畢。以上可見，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集照片和讀卡器讀出的證件照對(duì)比時(shí)，通過(guò)將現(xiàn)場(chǎng)采集照片與訓(xùn)練庫(kù)的照片進(jìn)行比對(duì)，再將兩者比對(duì)結(jié)果進(jìn)行比較，并通過(guò)概率投票，解決了照片光照的問(wèn)題，同時(shí)也提高了識(shí)別率。其中，閾值Hl和H2的取值是關(guān)鍵，以下是閾值Hl和H2的取值方法I、計(jì)算閾值Hl:通過(guò)局部二元模式方法逐一計(jì)算人臉圖片和訓(xùn)練庫(kù)中N標(biāo)準(zhǔn)人臉照的距離，得到距尚集為 L1, L2, L3, ......，Ln ；距離集均值為
權(quán)利要求
1.基于二代身份證存儲(chǔ)證件照的人臉識(shí)別方法，其特征在于包括如下步驟 信息采集步驟，對(duì)二代身份證存儲(chǔ)的證件照進(jìn)行讀取，獲得證件照；對(duì)人臉部進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集，獲得人臉圖片； 圖片處理步驟，對(duì)人臉圖片進(jìn)行灰度、大小和/或光照均衡處理； 人臉檢測(cè)步驟，基于Haar特征和Adaboost方法組成的強(qiáng)分類器對(duì)人臉圖片進(jìn)行檢測(cè)，提取人臉部特征點(diǎn)； 人臉驗(yàn)證步驟，(I)基于臉部特征點(diǎn)的位置，將人臉歸一化為大小、比例和特征點(diǎn)位置對(duì)齊的臉部區(qū)域；(2)基于二元模式人臉識(shí)別方法，對(duì)人臉圖片和證件照進(jìn)行人臉局部特征判斷，認(rèn)為人臉局部特征相同則進(jìn)入下一步驟，否則認(rèn)為當(dāng)前人不是聲明人，識(shí)別完畢；(3)基于特征臉人臉識(shí)別方法，對(duì)人臉圖片和證件照進(jìn)行人臉整體特征判斷，認(rèn)為人臉在整體特征上相同則認(rèn)為當(dāng)前人是聲明人，識(shí)別完畢；否則認(rèn)為不是聲明人，識(shí)別完畢。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉識(shí)別方法，其特征在于， 所述人臉局部特征判斷具體為 基于局部二元模式方法獲得人臉圖片和證件照片的距離Gl ； 基于局部二元模式方法將人臉圖片與訓(xùn)練庫(kù)中的多張訓(xùn)練照片進(jìn)行比對(duì)，獲得概率分布，根據(jù)置信率要求獲得判別閾值距離Hl ； 如果Gl小于H1，則認(rèn)為在局部特征上人臉圖片和證件照片相同，進(jìn)入下一個(gè)步驟，否則認(rèn)為不同，識(shí)別完畢； 所述人臉整體特征判斷具體為 基于特征臉的方法獲得人臉圖片和證據(jù)照片的距離G2 ； 然后基于特征臉的方法將人臉照片與訓(xùn)練庫(kù)中多張訓(xùn)練照片進(jìn)行比對(duì)，獲得概率分布，并根據(jù)置信率要求獲得判別閾值距離H2 ； 如果G2小于H2，則認(rèn)為在整體特征上人臉圖片和證件照片相同，識(shí)別完畢；否則認(rèn)為不同，識(shí)別完畢。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的人臉識(shí)別方法，其特征在于，按如下方法計(jì)算閾值Hl 通過(guò)局部二元模式方法逐一計(jì)算人臉圖片和訓(xùn)練庫(kù)中N標(biāo)準(zhǔn)人臉照的距離，得到距離集為 L1，L2，L3，......，Ln ； 距離集均值為
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的人臉識(shí)別方法，其特征在于，按如下方法計(jì)算閾值H2 通過(guò)特征臉的方法逐一計(jì)算人臉圖片和訓(xùn)練庫(kù)中中N標(biāo)準(zhǔn)人臉照的距離，得到距離集為 PW3, ......，PN。距離集均值為
5.根據(jù)權(quán)利要求I至4任一項(xiàng)所述的人臉識(shí)別方法，其特征在于，通過(guò)如下方式讀取二代身份證存儲(chǔ)的證件照片 (1)建立串口連接； (2)建立數(shù)據(jù)讀取線程； (3)讀取串口數(shù)據(jù)； (4)判斷是否讀取結(jié)束，如果結(jié)束則進(jìn)行下一步驟，否則繼續(xù)讀??； (5)接受RFID卡內(nèi)數(shù)據(jù)； (6)數(shù)據(jù)解碼為用戶ID; (7)清空緩沖區(qū)； (8)判斷是否繼續(xù)讀取，如結(jié)束關(guān)閉串口連接，否則回到上述步驟(3)。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉識(shí)別方法，其特征在于， 圖片處理步驟中將人臉照片從RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的公式為 1=0. 212671 · R+0. 715160 · G+0. 072169 · B ；R, G，B為彩色圖像像素紅、綠、藍(lán)三個(gè)部分的像素值，I為轉(zhuǎn)化為灰度圖像后的像素值； 圖像歸一化在于對(duì)齊人臉圖像，使得圖片尺寸大小一致，人臉在照片中所占的比例統(tǒng)一，雙眼在圖片中的位置固定； 光照均衡處理的公式為s=T (r) =CP (rk)，其中
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉識(shí)別方法，其特征在于，所述人臉檢測(cè)步驟中先通過(guò)膚色檢測(cè)確定人臉區(qū)域，去掉背景區(qū)域；所述的膚色檢測(cè)是基于YCbCr色彩編碼作為膚色分布統(tǒng)計(jì)的映射空間。
8.一種使用權(quán)利要求I所述人臉識(shí)別方法的識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于 包括信息采集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理及分析子系統(tǒng)、監(jiān)控信息存儲(chǔ)系統(tǒng)和監(jiān)控信息管理及查詢子系統(tǒng)； 所述信息采集子系統(tǒng)包括攝像裝置和二代身份證讀卡器。
所述數(shù)據(jù)處理及分析子系統(tǒng)包括圖片處理模塊、人臉檢測(cè)模塊和人臉驗(yàn)證模塊；所述圖片處理模塊用于對(duì)采集人臉信息進(jìn)行處理；所述人臉檢測(cè)模塊用于提取人臉特征；所述人臉驗(yàn)證模塊通過(guò)人臉局部特征判斷和人臉整體特征判斷相結(jié)合的方式驗(yàn)證當(dāng)前人是否為聲明人； 所述監(jiān)控信息存儲(chǔ)子系統(tǒng)，包括存儲(chǔ)人臉模板數(shù)據(jù)庫(kù)和記錄數(shù)據(jù)庫(kù)，所述存儲(chǔ)人臉模板數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)訓(xùn)練庫(kù)的訓(xùn)練照片；所述記錄數(shù)據(jù)庫(kù)用于記錄驗(yàn)證結(jié)果。
所述監(jiān)控信息管理及查詢子系統(tǒng)，用于對(duì)監(jiān)控信息進(jìn)行管理和查詢。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理及分析 子系統(tǒng)設(shè)于電腦主機(jī)，攝像裝置與電腦主機(jī)連接，讀卡器與電腦主機(jī)串口方式連接。
全文摘要
本發(fā)明為一種基于二代身份證存儲(chǔ)證件照的人臉識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括信息采集步驟、圖片處理步驟、人臉檢測(cè)步驟和人臉驗(yàn)證步驟。在人臉驗(yàn)證過(guò)程中，先是基于二元模式的人臉識(shí)別方法對(duì)局部特征進(jìn)行判斷，然后基于特征臉的人臉識(shí)別方法對(duì)整體特征進(jìn)行判斷；通過(guò)局部特征和整體特征判斷相結(jié)合以驗(yàn)證當(dāng)前人是否為聲明人，有效地解決了現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法直接將二代身份證中的小照片與現(xiàn)場(chǎng)抓拍的人臉照片直接比對(duì)的問(wèn)題。使用該方法的識(shí)別系統(tǒng)包括信息采集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理及分析子系統(tǒng)、監(jiān)控信息存儲(chǔ)子系統(tǒng)以及監(jiān)控信息管理及查詢子系統(tǒng)子系統(tǒng)，可有效提高實(shí)行實(shí)名制系統(tǒng)的工作效率。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102902959SQ201210356298
公開日2013年1月30日 申請(qǐng)日期2012年9月20日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月28日
發(fā)明者程源, 王浩, 洪小宇, 張勇, 范暉 申請(qǐng)人:王浩