CN105404870A - 基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及*** - Google Patents
基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN105404870A CN105404870A CN201510827636.8A CN201510827636A CN105404870A CN 105404870 A CN105404870 A CN 105404870A CN 201510827636 A CN201510827636 A CN 201510827636A CN 105404870 A CN105404870 A CN 105404870A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- eyespot
- image
- face
- cranium
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 claims description 29
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 26
- 241000949648 Angulus Species 0.000 claims description 7
- 229940037201 oris Drugs 0.000 claims description 7
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 abstract 4
- 210000001331 nose Anatomy 0.000 description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 3
- 238000013425 morphometry Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 210000000492 nasalseptum Anatomy 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Marketing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及***,该方法包括:对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点;根据所述多个标记点生成多条标记线;根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,并根据所述颅相几何特征计算第一特征向量;根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,其中所述第二特征向量是根据所述备案面部图像的颅相几何特征计算的特征向量;当所述相似度大于预设阈值时判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
Description
技术领域
本发明涉及技术侦查领域,具体而言,涉及一种基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及***。
背景技术
在公安业务中,人员身份同一认定是指根据现场采集的信息对可疑人员的真实身份进行同一性认定。在实际的公安办案过程中,通常通过将现场采集的可疑人员的面部图像与公安业务***中和该可疑人员的疑似身份相关的备案面部图像进行比对来实现该可疑人员身份的同一认定。
从技术侦查效力来说,基于颅相重合原理的人员身份同一认定方法目前是受到认可的。兰玉文在其专著《颅相重合法研究与应用》(群言出版社,1999)对颅相重合法进行了详尽的阐述。然而,该方法的建库过程和测量步骤较为繁琐,且需要专用鉴定设备,因此很难应用于涉案嫌疑人搜索追捕等实际办案过程。
近年来,已经有研究人员开始运用基于模式识别思想的面部认证方法解决人员身份的同一认定问题。然而,由于技术尚存在局限,目前该类方法对于拍摄环境和姿态要求高,受拍摄时间间隔和化妆等因素影响大,因此其同一认定的参考价值距离公安部门的业务要求存在较大差距。
由此可见,现有技术中亟需一种可以在公安部门办案的过程中方便且可靠地进行人员身份同一认定的技术。
发明内容
鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及***,以使得可以在公安部门办案的过程中方便且可靠地进行人员身份同一认定。
为了实现上述目的,本发明实施例采用的技术方案如下:
第一方面,本发明实施例提供了一种基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,包括:对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点;根据所述多个标记点生成多条标记线;根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,并根据所述颅相几何特征计算第一特征向量;根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,其中所述第二特征向量是根据所述备案面部图像的颅相几何特征计算的特征向量;当所述相似度大于预设阈值时判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
第二方面,本发明实施例提供了一种基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的***,包括:确定单元,用于对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点;生成单元,用于根据所述多个标记点生成多条标记线;第一计算单元,用于根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,并根据所述颅相几何特征计算第一特征向量;第二计算单元,用于根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,其中所述第二特征向量是根据所述备案面部图像的颅相几何特征计算的特征向量;判定单元,用于当所述相似度大于预设阈值时判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
本发明实施例提供的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及***,通过对待认定人员的面部图像进行识别确定用于标记该待认定人员的颅相特征的多个标记点,根据所确定的标记点生成多条标记线,根据所述标记点和标记线计算待认定人员的颅相几何特征的第一特征向量,并在根据第一特征向量和预先计算的第二特征向量计算获知该待认定人员的面部图像与公安***中和该待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度大于预设阈值时判定该待认定人员与所述疑似身份相符。本发明实施例提供的方法及***利用颅相标记点和标记线的形态测量信息进行人员身份同一认证,适合应用于涉案嫌疑人搜索追捕,其对于待认定人员的年龄、姿态变化、拍摄条件均具有良好鲁棒性,可以对办案人员现场决策提供较高参考价值。
为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附图式,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。通过附图所示,本发明的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制附图,重点在于示出本发明的主旨。
图1示出本发明第一实施例提供的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法的流程图;
图2示出本发明第二实施例提供的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的***的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
鉴于现有技术中亟需一种可以在公安部门办案的过程中方便且可靠地进行人员身份同一认定的技术,本发明人构思出一种基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及***。在该方法及***中,通过对待认定人员的面部图像进行识别确定用于标记该待认定人员的颅相特征的多个标记点,根据所确定的标记点生成多条标记线,根据所述标记点和标记线计算待认定人员的颅相几何特征的第一特征向量,并在根据第一特征向量和预先计算的第二特征向量计算获知该待认定人员的面部图像与公安***中和该待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度大于预设阈值时判定该待认定人员与所述疑似身份相符。本发明实施例提供的方法及***利用颅相标记点和标记线的形态测量信息进行人员身份同一认证,适合应用于涉案嫌疑人搜索追捕,其对于待认定人员的年龄、姿态变化、拍摄条件均具有良好鲁棒性,可以对办案人员现场决策提供较高参考价值。
第一实施例
图1示出了本发明第一实施例提供的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法的流程图。请参阅图1,本发明第一实施例提供的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法可以包括:
步骤S11,对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点。
所述面部图像优选地为待认定人员的正面面部图像,所述待认定人员通常是指公安机关正在搜索追捕的涉案嫌疑人。
于一种具体实施方式中,可以利用例如级联分类器待认定人员的面部图像中的左眼、右眼、鼻子、嘴、面颊和下颌进行自动识别,然后确定能够较好反映待认定人员的颅相特征的13个标记点的位置。所述标记点可以包括左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点,其中左眉心点位于左眉毛的中心,右眉心点位于右眉毛的中心,眉心点为两眉头之间的中心点,左外眼点位于左眼裂外侧的上下眼睑交合处,右外眼点位于右眼裂外侧的上下眼睑交合处,左内眼点位于左眼裂内侧的上下眼睑交合处,右内眼点位于右眼裂内侧的上下眼睑交合处,鼻下点为鼻中隔下缘和上唇皮肤移行部所构成交角的最深点,左口角点位于口角左侧上下唇交合处,右口角点位于口角右侧上下唇交合处,颌下点位于颏部最下方正中位置处,左面宽端点位于面部轮廓在水平方向上左侧最突出的位置处,右面宽端点位于面部轮廓在水平方向上右侧最突出的位置处。
所述对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点,可以包括:对待认定人员的面部图像上的左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点进行识别;确定并存储所识别的左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点在所述面部图像中的位置。
步骤S12,根据所述多个标记点生成多条标记线。
于一种具体实施方式中,所述根据所述多个标记点生成多条标记线,可以包括:将所述左外眼点和所述右外眼点相连生成外眼点连线;生成经过所述眉间点且垂直于所述外眼点连线的正中线,该正中线的上端到达额头中央并且其下端到达下颌颏部最下方;生成经过所述鼻下点且垂直于所述正中线的鼻下线,该鼻下线的长度接近于左面宽端点与右面宽端点的间距;将所述左口角点和所述右口角点相连生成口角线;生成经过所述颌下点且垂直于所述正中线的颌下线。当待认定人员的面部图像中待认定人员的嘴处于闭口位时,所述口角线通常还经过上下唇中心交点。也就是说,在步骤S12中利用步骤S11中确定的13个标记点生成5条标记线。
步骤S13,根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,并根据所述颅相几何特征计算第一特征向量。
于一种具体实施方式中,所述根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,可以包括:计算所述左眉心点或所述右眉心点至所述鼻下线的第一距离(L0);计算所述左外眼点或所述右外眼点至所述鼻下线的第二距离(L1);计算所述左内眼点或所述右内眼点至所述鼻下线的第三距离(L2);计算所述口角线至所述鼻下线的第四距离(L3);计算所述颌下线至所述鼻下线的第五距离(L4);计算所述左外眼点至所述正中线的第六距离(L5);计算所述右外眼点至所述正中线的第七距离(L6);计算所述左内眼点至所述正中线的第八距离(L7);计算所述右内眼点至所述正中线的第九距离(L8);计算所述左面宽端点至所述正中线的第十距离(L9);计算所述右面宽端点至所述正中线的第十一距离(L10)。
相应地,所述根据所述颅相几何特征计算第一特征向量,可以包括:根据所述第一距离至所述第十一距离构建包括10个分量的比例因子向量,其中所述比例因子向量的各分量均以所述第一距离作为分母,并且各分量分别以所述第二距离至所述第十一距离作为分子;对所述比例因子向量单位化,得到第一特征向量。
具体地,所构建的比例因子向量可以为其中σm1=L1/L0,σm2=L2/L0,σm3=L3/L0,σm4=L4/L0,σm5=L5/L0,σm6=L6/L0,σm7=L7/L0,σm8=L8/L0,σm9=L9/L0,σm10=L10/L0,所得到的第一特征向量为:其中
步骤S14,根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,其中所述第二特征向量是根据所述备案面部图像的颅相几何特征计算的特征向量。
所述待认定人员的疑似身份可以指公安机关怀疑待认定人员的可能身份,例如关押在监狱中的一名罪犯逃脱成为公安机关搜索追捕的逃犯,当公安人员在某地发现与该逃犯相像的人员时,该人员即为待认定人员,并且待认定人员的疑似身份为逃犯,所述备案面部图像可以为公安***中针对上述逃犯备案的面部图像,其优选地为正面面部图像。第二特征向量是针对所述备案面部图像、利用与计算第一特征向量类似的方法所计算的特征向量。具体地,第二特征向量可以是预先计算好的,也可以是在需要时才进行计算。
于一种具体实施方式中,所述根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,可以包括:计算所述第一特征向量与预先计算的第二特征向量之间的欧氏距离并将所述欧氏距离的倒数即作为所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,其中
步骤S15,当所述相似度大于预设阈值时判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
当经计算得出的大于预设阈值时,可以判定所述待认定人员与所述疑似身份相符,例如在上述示例中可以判定所述待认定人员为逃犯。所述预设阈值可以由用户设定,其并不受限于特定值。可以看出,欧式距离的值越小,所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度越高;相反地,欧式距离的值越大,所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度越低。
当所述公安***中存在和所述待认定人员的疑似身份相关的多张备案面部图像时,例如当所述公安***中存在和所述待认定人员的疑似身份相关的一代身份证图像和二代身份证图像并且该一代身份证图像和该二代身份证图像在视觉上存在较大差异时,可以针对每一张所述备案面部图像,计算所述第一特征向量与预先计算的和该备案面部图像相对应的第二特征向量之间的欧氏距离,并将所述欧氏距离的倒数作为所述待认定人员的面部图像与该备案面部图像之间的相似度。相应地,当每一个所计算的相似度均大于预设阈值时,才判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
本发明实施例提供的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,通过对待认定人员的面部图像进行识别确定用于标记该待认定人员的颅相特征的多个标记点,根据所确定的标记点生成多条标记线,根据所述标记点和标记线计算待认定人员的颅相几何特征的第一特征向量,并在根据第一特征向量和预先计算的第二特征向量计算获知该待认定人员的面部图像与公安***中和该待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度大于预设阈值时判定该待认定人员与所述疑似身份相符。本发明实施例提供的方法利用颅相标记点和标记线的形态测量信息进行人员身份同一认证,适合应用于涉案嫌疑人搜索追捕,其对于待认定人员的年龄、姿态变化、拍摄条件均具有良好鲁棒性,可以对办案人员现场决策提供较高参考价值。
第二实施例
图2示出了本发明第二实施例提供的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的***的示意性框图。参阅图2,本发明第二实施例提供的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的***200可以包括确定单元210、生成单元220、第一计算单元230、第二计算单元240和判定单元250。
确定单元210用于对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点。所述面部图像优选地为待认定人员的正面面部图像,所述待认定人员通常是指公安机关正在搜索追捕的涉案嫌疑人。
于一种具体实施方式中,所述标记点可以包括左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点,相应地,确定单元210可以用于:对待认定人员的面部图像上的左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点进行识别;确定并存储所识别的左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点在所述面部图像中的位置。
生成单元220用于根据所述多个标记点生成多条标记线。
于一种具体实施方式中,生成单元220可以:将所述左外眼点和所述右外眼点相连生成外眼点连线;生成经过所述眉间点且垂直于所述外眼点连线的正中线,该正中线的上端到达额头中央并且其下端到达下颌颏部最下方;生成经过所述鼻下点且垂直于所述正中线的鼻下线,该鼻下线的长度接近于左面宽端点与右面宽端点的间距;将所述左口角点和所述右口角点相连生成口角线;生成经过所述颌下点且垂直于所述正中线的颌下线。
第一计算单元230用于根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,并根据所述颅相几何特征计算第一特征向量。
于一种具体实施方式中,第一计算单元230可以用于:计算所述左眉心点或所述右眉心点至所述鼻下线的第一距离;计算所述左外眼点或所述右外眼点至所述鼻下线的第二距离;计算所述左内眼点或所述右内眼点至所述鼻下线的第三距离;计算所述口角线至所述鼻下线的第四距离;计算所述颌下线至所述鼻下线的第五距离;计算所述左外眼点至所述正中线的第六距离;计算所述右外眼点至所述正中线的第七距离;计算所述左内眼点至所述正中线的第八距离;计算所述右内眼点至所述正中线的第九距离;计算所述左面宽端点至所述正中线的第十距离;计算所述右面宽端点至所述正中线的第十一距离。
进一步地,第一计算单元230可以用于:根据所述第一距离至所述第十一距离构建包括10个分量的比例因子向量,其中所述比例因子向量的各分量均以所述第一距离作为分母,并且各分量分别以所述第二距离至所述第十一距离作为分子;对所述比例因子向量单位化,得到第一特征向量。
第二计算单元240用于根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,其中所述第二特征向量是根据所述备案面部图像的颅相几何特征计算的特征向量。
于一种具体实施方式中,第二计算单元240可以用于:计算所述第一特征向量与预先计算的第二特征向量之间的欧氏距离,并将所述欧氏距离的倒数作为所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度。
判定单元250用于当所述相似度大于预设阈值时判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
所述预设阈值可以由用户设定,其并不受限于特定值。可以看出,欧式距离的值越小,所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度越高;相反地,欧式距离的值越大,所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度越低。
进一步地,当所述公安***中存在和所述待认定人员的疑似身份相关的多张备案面部图像时,所述第二计算单元240可以用于:针对每一张所述备案面部图像,计算所述第一特征向量与预先计算的和该备案面部图像相对应的第二特征向量之间的欧氏距离,并将所述欧氏距离的倒数作为所述待认定人员的面部图像与该备案面部图像之间的相似度。相应地,判定单元250还可以用于:当每一个所计算的相似度均大于预设阈值时,判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
本实施例对基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的***200的各功能模块实现各自功能的具体过程,请参见以上方法实施例中描述的具体内容,此处不再赘述。此外,以上各功能模块可以由软件代码实现,然而其同样可以由硬件例如集成电路芯片或者软件与硬件的结合实现。
需要说明的是,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,包括:
对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点;
根据所述多个标记点生成多条标记线;
根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,并根据所述颅相几何特征计算第一特征向量;
根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,其中所述第二特征向量是根据所述备案面部图像的颅相几何特征计算的特征向量;
当所述相似度大于预设阈值时判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
2.根据权利要求1所述的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,所述标记点包括左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点,
所述对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点,包括:
对待认定人员的面部图像上的左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点进行识别;
确定并存储所识别的左眉心点、右眉心点、眉间点、左外眼点、右外眼点、左内眼点、右内眼点、鼻下点、左口角点、右口角点、颌下点、左面宽端点和右面宽端点在所述面部图像中的位置。
3.根据权利要求2所述的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,所述根据所述多个标记点生成多条标记线,包括:
将所述左外眼点和所述右外眼点相连生成外眼点连线;
生成经过所述眉间点且垂直于所述外眼点连线的正中线;
生成经过所述鼻下点且垂直于所述正中线的鼻下线;
将所述左口角点和所述右口角点相连生成口角线;
生成经过所述颌下点且垂直于所述正中线的颌下线。
4.根据权利要求3所述的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,所述根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,包括:
计算所述左眉心点或所述右眉心点至所述鼻下线的第一距离;
计算所述左外眼点或所述右外眼点至所述鼻下线的第二距离;
计算所述左内眼点或所述右内眼点至所述鼻下线的第三距离;
计算所述口角线至所述鼻下线的第四距离;
计算所述颌下线至所述鼻下线的第五距离;
计算所述左外眼点至所述正中线的第六距离;
计算所述右外眼点至所述正中线的第七距离;
计算所述左内眼点至所述正中线的第八距离;
计算所述右内眼点至所述正中线的第九距离;
计算所述左面宽端点至所述正中线的第十距离;
计算所述右面宽端点至所述正中线的第十一距离。
5.根据权利要求4所述的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,所述根据所述颅相几何特征计算第一特征向量,包括:
根据所述第一距离至所述第十一距离构建包括10个分量的比例因子向量,其中所述比例因子向量的各分量均以所述第一距离作为分母,并且各分量分别以所述第二距离至所述第十一距离作为分子;
对所述比例因子向量单位化,得到第一特征向量。
6.根据权利要求5所述的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,所述根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,包括:
计算所述第一特征向量与预先计算的第二特征向量之间的欧氏距离,并将所述欧氏距离的倒数作为所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度。
7.根据权利要求1所述的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,当所述公安***中存在和所述待认定人员的疑似身份相关的多张备案面部图像时,所述根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,包括:
针对每一张所述备案面部图像,计算所述第一特征向量与预先计算的和该备案面部图像相对应的第二特征向量之间的欧氏距离,并将所述欧氏距离的倒数作为所述待认定人员的面部图像与该备案面部图像之间的相似度。
8.根据权利要求7所述的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,所述当所述相似度大于预设阈值时判定所述待认定人员与所述疑似身份相符,包括:
当每一个所述相似度均大于预设阈值时,判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
9.根据权利要求1所述的基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法,其特征在于,所述方法还包括:计算所述第二特征向量。
10.一种基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的***,其特征在于,包括:
确定单元,用于对待认定人员的面部图像进行识别以确定用于标记所述待认定人员的颅相特征的多个标记点;
生成单元,用于根据所述多个标记点生成多条标记线;
第一计算单元,用于根据所述多个标记点和所述多条标记线计算颅相几何特征,并根据所述颅相几何特征计算第一特征向量;
第二计算单元,用于根据所述第一特征向量和预先计算的第二特征向量,计算所述待认定人员的面部图像与公安***中和所述待认定人员的疑似身份相关的备案面部图像之间的相似度,其中所述第二特征向量是根据所述备案面部图像的颅相几何特征计算的特征向量;
判定单元,用于当所述相似度大于预设阈值时判定所述待认定人员与所述疑似身份相符。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510827636.8A CN105404870A (zh) | 2015-11-24 | 2015-11-24 | 基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510827636.8A CN105404870A (zh) | 2015-11-24 | 2015-11-24 | 基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105404870A true CN105404870A (zh) | 2016-03-16 |
Family
ID=55470347
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510827636.8A Pending CN105404870A (zh) | 2015-11-24 | 2015-11-24 | 基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105404870A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106652293A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-10 | 安徽杰瑞信息科技有限公司 | 一种智能小区在线安防监控*** |
CN109241911A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-01-18 | 北京相貌空间科技有限公司 | 人脸相似度计算方法及装置 |
CN110096988A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-06 | 上海益创信息科技有限公司 | 一种基于人脸识别的自助人员身份核验*** |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060104489A1 (en) * | 2004-08-23 | 2006-05-18 | Bailey Kenneth S | Minutia detection from measurement of a human skull and identifying and profiling individuals from the human skull detection |
CN102194131A (zh) * | 2011-06-01 | 2011-09-21 | 华南理工大学 | 基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法 |
CN104794487A (zh) * | 2015-04-16 | 2015-07-22 | 重庆大学 | 一种基于颅像重合原理的照片与照片的同一认定方法 |
-
2015
- 2015-11-24 CN CN201510827636.8A patent/CN105404870A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060104489A1 (en) * | 2004-08-23 | 2006-05-18 | Bailey Kenneth S | Minutia detection from measurement of a human skull and identifying and profiling individuals from the human skull detection |
CN102194131A (zh) * | 2011-06-01 | 2011-09-21 | 华南理工大学 | 基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法 |
CN104794487A (zh) * | 2015-04-16 | 2015-07-22 | 重庆大学 | 一种基于颅像重合原理的照片与照片的同一认定方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106652293A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-10 | 安徽杰瑞信息科技有限公司 | 一种智能小区在线安防监控*** |
CN109241911A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-01-18 | 北京相貌空间科技有限公司 | 人脸相似度计算方法及装置 |
CN110096988A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-06 | 上海益创信息科技有限公司 | 一种基于人脸识别的自助人员身份核验*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7873189B2 (en) | Face recognition by dividing an image and evaluating a similarity vector with a support vector machine | |
US20220075996A1 (en) | Method and device for determining operation based on facial expression groups, and electronic device | |
WO2015165365A1 (zh) | 一种人脸识别方法及*** | |
CN107545220A (zh) | 一种人脸识别方法及装置 | |
US20200134145A1 (en) | Apparatus and methods for biometric verification | |
WO2019114337A1 (zh) | 移动终端的生物特征认证识别检测方法、装置和设备 | |
Sarkar et al. | Deep feature-based face detection on mobile devices | |
CN105335722A (zh) | 一种基于深度图像信息的检测***及方法 | |
US20170193284A1 (en) | Face recognition apparatus and method using physiognomic feature information | |
Li et al. | 3D facial expression recognition based on histograms of surface differential quantities | |
JP2013012190A (ja) | ガボールフィルターをブロックガボールフィルターとして近似する方法、及び、プロセッサ上で実行されているアプリケーションプログラムによるアクセスのためのデータ構造を格納するメモリ | |
JP6351243B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 | |
US20190278894A1 (en) | Multiple-tiered facial recognition | |
KR20150099129A (ko) | 국소 특징 기반 적응형 결정 트리를 이용한 얼굴 표정 인식 방법 및 장치 | |
WO2020220453A1 (zh) | 一种校验证件与持证人的方法及装置 | |
CN104036254A (zh) | 一种人脸识别方法 | |
CN104636730A (zh) | 人脸验证的方法和装置 | |
CN104281831B (zh) | 一种笔迹验证的方法和装置 | |
CN105404870A (zh) | 基于颅相几何特征进行人员身份同一认证的方法及*** | |
CN104008364A (zh) | 人脸识别方法 | |
TWI526953B (zh) | 人臉辨識方法及系統 | |
CN106339698A (zh) | 一种基于虹膜识别的购票方法及装置 | |
Günay et al. | Real-time dynamic texture recognition using random sampling and dimension reduction | |
Nilchiyan et al. | Improved wavelet-based online signature verification scheme considering pen scenario information | |
Mehta et al. | Regenerating vital facial keypoints for impostor identification from disguised images using CNN |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160316 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |