CN104361276B - 一种多模态生物特征身份认证方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种多模态生物特征身份认证方法及***，包括图像获取模块、语音获取模块、主处理模块和存储模块，主处理模块进一步包括：与所述图像获取模块和语音获取模块电连接的控制单元，与所述控制单元电连接的人脸识别单元、语音识别单元和唇形与语音同步检测单元；存储模块分别与所述人脸识别单元和语音识别单元连接；所述控制单元根据所述身份认证装置的当前识别流程将从图像获取模块和语音获取模块接收到的生物特征图像或语音信息发送给人脸识别单元、语音识别单元或唇形与语音同步检测单元进行识别，获得识别结果；本发明的优点在于通过综合人脸、唇形、语音三种生物特征，并将发音特征与唇形特征同步检测进行识别降低了***识别错误率。
Description
技术领域
本发明涉及一种身份认证方法，尤其是涉及一种基于发音唇形动态特征的多模态生物特征身份认证方法及***。
背景技术
随着生物特征识别技术的广泛应用，在某些对身份认证要求较高的应用领
域，如安防、金融机构等，提出了多生物特征身份认证的需求。
现有多生物特征识别技术常用的有人脸特征与指纹相结合、 虹膜与人脸特征相结合、 指纹与签名相结合等方法。现有的多模态生物特征识别技术往往要求完全不同的生物特征采集设备，例如人脸识别与指纹识别双认证***，其人脸识别采用摄像机或者摄像头作为图像输入设备，指纹识别采用指纹采集仪作为指纹采集设备；再如，虹膜与人脸识别双认证***的采集设备也是完全不同的。提供一种只需要生物特征采集设备的低成本的多模态生物特征认证方法成为一个待解决的问题。并且，这些方法存在着***识别错误率高的问题，与上述一些多生物特征识别技术相比, 人脸唇形特征与语音特征结合起来有着无可比拟的优势。
中国专利200920307190.6公开了一种具有人脸识别功能的指纹识别装置，所述装置包括指纹采集***、人脸图像采集***、以及与上述各***相连的人脸指纹识别运算***，而所述人脸图像采集***包括有一辅助光源和电子图像采集装置，所述人脸图像采集***设置有一根据环境光强度控制调节所述辅助光源强度的动态调节补光电路。这种多模态识别***可以提高人脸图像质量、并提高图像的采集速度，但此识别装置要求两种生物特征采集设备，识别效率不高。
中国专利200510094438.1公开了一种基于虹膜和人脸的多模态生物特征身份识别***，所述方法包括：1）生物特征采集单元利用两个独立的采集通道同时采集虹膜和人脸图像，其采集支撑平台可使不同身高的使用者自然、舒适地输入人脸和虹膜图像；2）生物特征识别单元利用图像处理和小波变换技术得到特征模板，分别计算虹膜特征模板的匹配百分数和人脸特征模板的啮合度，利用统计数据融合的方法计算最终的识别结果；3）生物特征数据库单元只存储最后生成的特征模板，并将虹膜特征模板叠加于人脸模板，以保护生物特征数据的隐私权，增强识别***自身的安全性。
中国专利201110334658.2公开了一种基于唇读技术的唇语输入方法，所述方法主要解决针对常用汉字及***数字等模式分析、理解和分类计算的问题，方法内容包括：对所拍摄的嘴部唇动视频进行关键帧提取，利用灰度处理、中值滤波、动态阈值二值化处理及扫描去除噪点对提取的图像进行规格化处理，之后进行特征向量提取获取具有唇形特征的参数，与口型模板库进行匹配将图片识别为汉语拼音字母序列，最终结合输入法模块获得对应的汉字或***数字。该发明与本发明所用唇读技术的不同之处在于，其将提取的唇形特征参数与口型模板库进行匹配将图片识别为汉语拼音字母序列，而本发明的方法是用来将所提取的唇形特征信息与语音特征信息通过唇读技术进行同步性检测，用以检测唇形与语音是否同步，从而得到一个量化结果，作为生物特征身份认证的一部分。
中国专利200910263558.8公开了一种语音驱动唇形动画的方法，所述方法包括以下步骤:将汉语中的音节结构采用Consonant—Vowel分类；采集若干个人的原始音频数据和视频数据；获取对应唇形信息；获取语音特征数据；对所获取的唇形信息和语音特征数据进行训练和建模，依据训练的模型实时输入语音合成的唇形运动序列。
中国专利200910003083.9公开了一种语音驱动嘴唇形状变化的方法、获取嘴唇动画的方法及装置，所述方法包括:获取音频信号，根据所述音频信号的特征得到嘴唇形状的运动幅度比例；获取初始的嘴唇形状模型，根据所述初始的嘴唇形状模型和所述嘴唇形状的运动幅度比例生成嘴唇形状的运动幅度值；根据所述嘴唇形状的运动幅度值和预先建立的嘴唇发音模型库，生成变化的嘴唇形状网格模型集合。该方法操作复杂，可行性不高。
以上方法存在着***识别错误率高的问题，与上述一些多生物特征识别技术相比, 本发明采用人脸识别、语音识别、唇形与语音同步识别相结合的多模态生物特征身份认证方法及***，具有更高的识别精度。
发明内容
本发明所要解决的问题在于针对上述现有技术的不足，提供一种基于发音唇形动态特征的多模态生物特征身份认证方法及***，运用这种***，***错误率明显降低，通过多重检测可以大大提高识别的可靠程度，防止高仿真照片、人皮面具等作弊行为的干扰。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种多模态生物特征身份认证***，包括图像获取模块、语音获取模块、主处理模块和存储模块，其特征在于：所述主处理模块进一步包括：与所述图像获取模块和语音获取模块电连接的控制单元，与所述控制单元电连接的人脸识别单元、语音识别单元和唇形与语音同步检测单元；存储模块分别与所述人脸识别单元和语音识别单元连接；所述控制单元根据所述身份认证装置的当前识别流程将从图像获取模块和语音获取模块接收到的生物特征图像或语音信息发送给人脸识别单元、语音识别单元或唇形与语音同步检测单元进行识别，获得识别结果；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为人脸识别时，将接收到的生物特征图像发送给所述人脸识别单元进行识别；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为语音识别时，将接收到的生物特征图像发送给所述语音识别单元进行识别；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为唇形与语音同步识别时，将接收到的生物特征图像和语音信息发送给所述唇形与语音同步检测单元进行识别。
一种上所述的多模态生物特征身份认证***的认证方法，其认证方法如下：
1）信息获取：通过图像获取模块获取用户的脸部图像信息，通过语音获取模块获取用户的语音信息；
2）人脸检测及识别：采用预置的人脸识别指令对得到的图像进行识别；所述采用预置的人脸识别指令对所述待认证的人脸图像进行识别步骤具体包括预处理、人脸检测、人脸关键点定位、归一化、人脸特征提取等操作进行人脸识别，同时获得人脸唇形信息，并在数据库中寻找最相似人脸，获取相似度；
3）语音检测及识别：采用预置的语音识别指令对得到的语音进行识别；所述采用预置的语音识别指令对所述待认证的语音信息进行识别步骤具体包括对采集到的语音信息进行声音信号的分割，采用线性预测倒谱技术( LPCC) 或者 Mel 频率倒谱系数( MFCC)等方法对语音特征参数进行提取，使用模板匹配方法、 最近邻方法、 神经网络方法、 混合马尔可夫模型方法或混合高斯模型(GMM) 方法中的一种对说话人的语音进行识别，并在数据库中寻找最佳拟合，获取相似度；
4）唇形与语音同步检测：采用预置的唇形与语音同步检测指令对在步骤2）中得到的唇形特征信息和在步骤3）中得到的语音特征信息进行同步性检测；所述采用预置的唇形与语音同步性检测指令对所述待认证唇形与语音同步性进行检测步骤具体包括将得到的唇形特征信息与语音特征信息进行口型语音同步检测，例如本技术方案中采用基于口型分类法，检测发音与唇形是否同步，并获取同步性指标；
5）识别结果判定：将人脸识别结果及其相似度、语音识别结果及其相似度、发音与唇形同步性指标作为参量，在训练集上建立合适的分类模型，例如本技术方案中所使用的支持向量机（SVM）分类模型，在特征空间中构建最优分割超平面，获取最佳权重；在识别过程中，将2）、3）和4）步结果代入，若计算结果大于预设的阈值时，则认证成功；若该计算结果小于或等于预设的阈值时，则认证不成功。
本发明的优点在于通过综合人脸、唇形、语音三种生物特征，并将发音特征与唇形特征同步检测进行识别降低了***识别错误率，通过多重检测可以大大提高识别的可靠程度，防止高仿真照片、人皮面具等作弊行为的干扰。
附图说明
图1为本发明身份认证***及方法结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种多模态生物特征身份认证***，包括图像获取模块、语音获取模块、主处理模块和存储模块，所述主处理模块进一步包括：与所述图像获取模块和语音获取模块电连接的控制单元，与所述控制单元电连接的人脸识别单元、语音识别单元和唇形与语音同步检测单元；存储模块分别与所述人脸识别单元和语音识别单元连接；所述控制单元根据所述身份认证装置的当前识别流程将从图像获取模块和语音获取模块接收到的生物特征图像或语音信息发送给人脸识别单元、语音识别单元或唇形与语音同步检测单元进行识别，获得识别结果；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为人脸识别时，将接收到的生物特征图像发送给所述人脸识别单元进行识别；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为语音识别时，将接收到的生物特征图像发送给所述语音识别单元进行识别；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为唇形与语音同步识别时，将接收到的生物特征图像和语音信息发送给所述唇形与语音同步检测单元进行识别。
一种如上所述的多模态生物特征身份认证***的认证方法，其特征在于，其认证方法如下：
1）信息获取：通过图像获取模块获取用户的脸部图像信息，通过语音获取模块获取用户的语音信息；
2）人脸检测及识别：采用预置的人脸识别指令对得到的图像进行识别；所述采用预置的人脸识别指令对所述待认证的人脸图像进行识别步骤具体包括预处理、人脸检测、人脸关键点定位、归一化、人脸特征提取等操作进行人脸识别，同时获得人脸唇形信息，并在数据库中寻找最相似人脸，获取相似度；
3）语音检测及识别：采用预置的语音识别指令对得到的语音进行识别；所述采用预置的语音识别指令对所述待认证的语音信息进行识别步骤具体包括对采集到的语音信息进行声音信号的分割，采用线性预测倒谱技术( LPCC) 或者 Mel 频率倒谱系数( MFCC)等方法对语音特征参数进行提取，使用模板匹配方法、 最近邻方法、 神经网络方法、 混合马尔可夫模型方法或混合高斯模型(GMM) 方法中的一种对说话人的语音进行识别，并在数据库中寻找最佳拟合，获取相似度；
4）唇形与语音同步检测：采用预置的唇形与语音同步检测指令对在步骤2）中得到的唇形特征信息和在步骤3）中得到的语音特征信息进行同步性检测；所述采用预置的唇形与语音同步性检测指令对所述待认证唇形与语音同步性进行检测步骤具体包括将得到的唇形特征信息与语音特征信息进行口型语音同步检测，例如本技术方案中采用基于口型分类法，检测发音与唇形是否同步，并获取同步性指标；
5）识别结果判定：将人脸识别结果及其相似度、语音识别结果及其相似度、发音与唇形同步性指标作为参量，在训练集上建立合适的分类模型，例如本技术方案中所使用的支持向量机（SVM）分类模型，在特征空间中构建最优分割超平面，获取最佳权重；在识别过程中，将2）、3）和4）步结果代入，若计算结果大于预设的阈值时，则认证成功；若该计算结果小于或等于预设的阈值时，则认证不成功。
下面通过具体实施例进一步详细描述本发明的内容，但本发明并不仅仅限于此。
实施例1：本发明提供的一种基于发音唇形动态特征的多模态生物特征身份认证方法，如图1所示，包括：步骤101，获取人脸图像；步骤102，获取语音信息；步骤103，调用人脸识别指令对获取的人脸图像进行识别，获得人脸识别结果；步骤104，调用语音识别指令对获取的语音信息进行识别，获得语音识别结果；步骤105，调用唇形与语音同步检测指令对唇形与语音特征进行同步检测，获得唇形与语音同步指标结果；步骤106，根据获得的人脸识别结果、语音识别结果和唇形与语音同步性指标结果判断身份认证是否通过。
在获取人脸图像和用户语音信息时，可以根据预设的流程通过声音或界面提示用户获取人脸图像或语音信息。比如，首先通过语音提示用户人脸对准图像获取装置，在图像获取装置获取到人脸图像后，再通过语音提示用户读出语音或界面提示的文字，以便语音获取装置获取用户语音信息。当然，提示的方式还可以是通过身份认证装置的界面显示提示信息，或者语音提示和界面显示提示信息相结合的方式，本发明对此不作限定。上述步骤101和步骤102的顺序可以任意调换，即本发明对获取人脸图像和掌纹图像的顺序不作限定。在获取人脸图像和用户语音信息时，可以每次只获取一张人脸图像和语音信息，也可以一次获取多张人脸图像和语音信息，根据身份认证装置的存储空间确定，本发明对此不作限定。
上述步骤103和步骤104的顺序也可以任意调换，本发明对此不做限定。优选的，步骤101执行之后立即执行步骤103、步骤102执行之后立即执行步骤104，需要注意的是，步骤105需要在步骤103和步骤104之后进行。
上述步骤106中，根据步骤103获得的人脸识别结果，步骤104获得语音识别结果，步骤105获得的唇形与语音同步结果判断身份认证是否通过。将人脸识别结果及其相似度、语音识别结果及其相似度、发音与唇形同步性指标作为参量，在训练集上建立支持向量机（SVM）分类模型，在特征空间中构建最优分割超平面，获取最佳权重。在识别过程中，将103、104、105步结果代入，若计算结果大于预设的阈值时，则认证成功；若该计算结果小于或等于预设的阈值时，则认证不成功。
实施例2：为了提高身份认证的效率， 本发明的另一实施例提供的一种人脸和语音融合识别的身份认证方法，包括以下步骤： 步骤201，获取人脸图像；步骤202，调用人脸识别指令对获取的人脸图像进行识别，获得人脸识别结果及其相似度；步骤203，人脸识别结果判定：当人脸识别相似度大于预设的人脸识别阈值时，人脸识别认证成功；当人脸识别相似度小于或等于预设的人脸识别阈值时，人脸识别认证失败；步骤204，获取语音信息；步骤205，调用语音识别指令对获取的语音信息进行识别，获得语音识别结果及其相似度；步骤206，语音识别结果判定：当语音识别相似度大于预设的语音识别阈值时，语音识别认证成功；当语音识别相似度小于或等于预设的语音识别阈值时，语音识别认证失败；步骤207，调用唇形与语音同步检测指令对唇形与语音特征进行同步检测，获得唇形与语音同步指标结果；步骤208，唇形与语音同步性检测判定：当唇形与语音同步性指标大于预设的阈值时，身份认证成功；当唇形与语音同步性指标小于或等于预设的阈值时，身份认证失败。
上述步骤201-203和步骤204-206的顺序可以调换，本发明对此不做限定。
通过本发明提供的身份认证方法，采用基于发音唇形动态特征的多模态生物特征身份认证方法，保证了身份认证的安全性。
Claims (1)
1.一种由多模态生物特征身份认证***执行的认证方法，其***包括图像获取模块、语音获取模块、主处理模块和存储模块，所述主处理模块进一步包括：与所述图像获取模块和语音获取模块电连接的控制单元，与所述控制单元电连接的人脸识别单元、语音识别单元和唇形与语音同步检测单元；存储模块分别与所述人脸识别单元和语音识别单元连接；所述控制单元根据所述身份认证装置的当前识别流程将从图像获取模块和语音获取模块接收到的生物特征图像或语音信息发送给人脸识别单元、语音识别单元或唇形与语音同步检测单元进行识别，获得识别结果；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为人脸识别时，将接收到的生物特征图像发送给所述人脸识别单元进行识别；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为语音识别时，将接收到的生物特征图像发送给所述语音识别单元进行识别；当控制单元根据预设的身份认证流程判断所述身份认证装置的当前识别流程为唇形与语音同步识别时，将接收到的生物特征图像和语音信息发送给所述唇形与语音同步检测单元进行识别；其特征在于，其认证方法如下：
1）信息获取：通过图像获取模块获取用户的脸部图像信息，通过语音获取模块获取用户的语音信息；
2）人脸检测及识别：采用预置的人脸识别指令对得到的图像进行识别；所述采用预置的人脸识别指令对待认证的人脸图像进行识别步骤具体包括预处理、人脸检测、人脸关键点定位、归一化、人脸特征提取操作进行人脸识别，同时获得人脸唇形信息，并在数据库中寻找最相似人脸，获取相似度；
3）语音检测及识别：采用预置的语音识别指令对得到的语音进行识别；所述采用预置的语音识别指令对所述待认证的语音信息进行识别步骤具体包括对采集到的语音信息进行声音信号的分割，采用线性预测倒谱技术( LPCC) 或者 Mel 频率倒谱系数( MFCC)对语音特征参数进行提取，使用模板匹配方法、 最近邻方法、 神经网络方法、 混合马尔可夫模型方法或混合高斯模型(GMM) 方法中的一种对说话人的语音进行识别，并在数据库中寻找最佳拟合，获取相似度；
4）唇形与语音同步检测：采用预置的唇形与语音同步检测指令对在步骤2）中得到的唇形特征信息和在步骤3）中得到的语音特征信息进行同步性检测；所述采用预置的唇形与语音同步性检测指令对所述待认证唇形与语音同步性进行检测步骤具体包括将得到的唇形特征信息与语音特征信息进行口型语音同步检测，本技术方案中采用基于口型分类法，检测发音与唇形是否同步，并获取同步性指标；
5）识别结果判定：将人脸识别结果及其相似度、语音识别结果及其相似度、发音与唇形同步性指标作为参量，在训练集上建立分类模型，本技术方案中所使用的支持向量机（SVM）分类模型，在特征空间中构建最优分割超平面，获取最佳权重；在识别过程中，将2）、3）和4）步结果代入，若计算结果大于预设的阈值时，则认证成功；若该计算结果小于或等于预设的阈值时，则认证不成功。
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