CN107153815A - 一种身份验证方法、设备及存储介质 - Google Patents

一种身份验证方法、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种身份验证方法、设备及存储介质。该方法包括:采集的用户面部图像;当检测到用户面部图像中的用户合法并且在用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过。本发明通过将人脸识别与视频心率检测相结合,当检测到脸部特征为合法用户并且检测到用户具有合理的心率数值,才可验证通过。因此,通过本发明可以大大提高对图片、面具等干扰身份识别手段的抵抗性。

Description

一种身份验证方法、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及信息安全技术领域,特别是涉及一种身份验证方法、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的飞速前进,人们的生活日益网络化、信息化。如今用户可以通过互联网进行网上购物、网上增值等业务,用户在通过应用程序进行支付时,为了确保身份的真实性,需要进行必要的身份验证。同样的情况也出现在企业考勤方面,考勤***是企业对员工上下班的时间和出勤率的考核,为了确保员工身份的真实性,也需要进行身份验证。
现有的身份验证技术主要有身份识别卡验证、指纹识别验证、人脸识别验证等多种形式。然而每种验证方式都存在一定的缺陷,例如,身份识别卡验证并不能保证卡与人的一一对应,使用假冒的或不正当手段获得的身份验证卡很容易就能破解此种验证方式;指纹识别验证是现在比较普遍的验证方式,由于手指纹与人的一一对应性,提高了身份验证的真实性,但手指受伤或其它情况(指纹被模仿等),指纹识别经常失灵;人脸识别验证作为一种较新的身份识别技术,能够方便准确的对人员身份进行鉴定,但是仍存在采用特殊手段进行仿冒人脸的可能性。
发明内容
本发明实施例提供一种身份验证方法、设备及存储介质,以解决现有技术的人脸识别验证存在仿冒人脸的问题。
为实现上述发明目的,本发明采用下述的技术方案:
依据本发明的一个方面,提供一种身份验证方法,包括:
采集用户面部图像;
当检测到所述用户面部图像中的用户合法并且在所述用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过。
可选的,当检测到所述用户面部图像中的用户合法并且在所述用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过,包括:
将所述用户面部图像与预设图像数据库进行对比,当对比一致时,则在所述用户面部图像中检测心率;当检测到正常心率时,则用户验证通过;或者,
在所述用户面部图像中检测心率,当检测到正常心率时,则将所述用户面部图像与预设图像数据库进行对比,并当对比一致时,则用户验证通过。
可选的,在所述用户面部图像中检测到正常心率,具体包括:
通过视频放大算法做放大处理,获取放大后的所述局部区域在所述预设时间内的颜色的变化,并根据所述颜色的变化计算获得用户的心率;
判断所述心率是否在预设的心率范围内,当在时,则判定所述心率为正常心率。
可选的,所述通过视频放大算法做放大处理,具体包括:
获取预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域,将所有帧的局部区域构成局部图像序列;
对局部图像序列中的每帧局部图像进行多层降采样,并对降采样结果进行带通滤波,将滤波后的结果与放大系数相乘进行放大,再通过与降采样相同层级的升采样过程,将放大之后的信息嵌入所述局部图像中,得到放大后的局部图像序列。
可选的,所述根据所述颜色的变化计算获得用户的心率,具体包括:
统计所述脸部局部图像序列中每帧局部图像的RGB均值,根据所述均值的变化确定用户的心率。
依据本发明的一个方面,提供一种身份验证设备,包括存储器和处理器,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序,以实现如下步骤:
采集用户面部图像;
当检测到所述用户面部图像中的用户合法并且在所述用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过。
可选的,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
对采集的预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域通过视频放大算法做放大处理;获取放大后的所述局部区域在所述预设时间内的颜色的变化,并根据所述颜色的变化计算获得用户的心率;判断所述心率是否在预设的心率范围内,当在时,则判定所述心率为正常心率。
可选的,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
获取预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域,将所有帧的局部区域构成局部图像序列;
对局部图像序列中的每帧局部图像进行多层降采样,并对降采样结果进行带通滤波,将滤波后的结果与放大系数相乘进行放大,再通过与降采样相同层级的升采样过程,将放大之后的信息嵌入所述局部图像中,得到放大后的局部图像序列。
可选的,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
统计所述局部图像序列中每帧局部图像的RGB均值,根据所述均值的变化确定用户的心率。
依据本发明的一个方面,提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有身份验证程序,当所述身份验证程序被处理器执行时实现上述的身份验证方法。
本发明有益效果如下:
本发明实施例所提供的身份验证方法、设备及存储介质,通过将人脸识别与视频心率检测相结合,当检测到脸部特征为合法用户并且检测到用户具有合理的心率数值,才可验证通过。因此,通过本发明大大提高了对图片、面具等干扰身份识别手段的抵抗性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有中的方案,下面将对实施例或现有描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,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,对于本领域普通人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例中身份验证方法的流程图;
图2为本发明一具体实施例中身份验证方法的流程图;
图3为本发明一实施例中身份验证装置的结构原理框图。
具体实施方式
以下结合附图以及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不限定本发明。
方法实施例
根据本发明的实施例,提供了一种身份验证方法,如图1所示,具体包括如下步骤:
步骤101,采集用户面部图像;
其中,在该步骤中,可通过摄像头或者或类似设备采集用户面部图像。
首先与内存中存储的之前若干帧图像合并,得到待处理的图像序列。对合并之后的图像序列中每帧图像的人脸进行检测,获得初步的人脸位置信息,通过光流稳像算法对人脸位置进行细微修正,得到优化过后的人脸位置信息。
步骤102,当检测到用户面部图像中的用户合法并且在用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过。
这里,合法是指用户的面部图像为验证通过的图像,对于验证过程后文进行说明。在该步骤中,验证条件包括验证采集用户面部图像是否合法以及在用户面部图像中是否检测到正常的心率,当且仅当两个条件都满足时,才可验证通过。而当其中任意一条件不满足时,则用户验证失败。
在通过两个验证条件验证用户时,可通过两种实现方式,具体包括:
将采集用户面部图像与预设的图像数据库进行对比,当对比一致时,则在用户面部图像中检测心率;当检测到心率为正常心率时,则用户验证通过;
或者,在用户面部图像中检测心率,当检测到正常心率时,则将用户面部图像与图像数据库进行对比,并当对比一致时,则用户验证通过。
其中,将采集的用户面部图像与预设的图像数据库进行对比,需要将采集用户面部图像通过人脸识别算法识别出人脸面部的特征数据;将该特征数据与图像数据库中的数据进行对比。其中,图像数据库中预先存储有合法用户的面部图像数据。而对于通过人脸识别算法识别面部特征已属于本领域技术人员所熟知的技术,这里不再进行赘述。
其中,在通过用户面部图像检测是否有正常心率时,获取预设时间内的用户面部图像帧,并将每帧用户面部图像的局部区域通过视频放大算法做放大处理;获取放大后的局部区域在预设时间内的颜色的变化,并根据颜色的变化计算获得用户的心率;接着判断心率是否在预设的心率范围内,当在时,则判定心率为正常心率。
下面以具体实施例对本发明的技术内容做进一步的详细说明,如图2所示,具体包括如下步骤:
步骤201,通过摄像头或类似设备捕捉用户面部图像;
步骤202,将捕捉的用户面部图像通过人脸识别算法与图像数据库中的数据进行比对,输出用户面部图像的比对结果,根据输出的比对结果进行判断,输出结果为用户面部图像是否在图像数据库中,若是,则执行步骤203,否则,执行步骤205;
具体地,存储的之前若干帧图像合并,得到待处理的图像序列。对合并之后的图像序列中每帧图像的人脸进行检测,获得初步的人脸位置信息,通过光流稳像算法对人脸位置进行细微修正,得到优化过后的人脸位置信息。
步骤203,通过摄像头捕捉用户当前视频进行视频心率检测;
其中,在视频心率检测时,捕捉用户的面部图像;对面部图像的局部区域运用视频放大算法放大随时间变化的该区域颜色;通过颜色变化计算得到用户心率。
在该实施例中,获取人脸面部的特征数据后,选择人脸前额与面颊两部分区域作为局部区域。获取预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域,将所有帧的局部区域构成局部图像序列。获取预设时间内的局部图像帧的序列,采用视频放大算法分别对序列进行处理,实现有效的放大人脸前额与面颊两部分的面色变化。
具体地,对局部图像序列中的每帧局部图像进行多层降采样,并对降采样结果进行带通滤波,将滤波后的结果与放大系数相乘进行放大,再通过与降采样相同层级的升采样过程,将放大之后的信息嵌入每帧局部图像中,得到放大后的局部图像序列。其中,在根据颜色的变化计算获得用户的心率时,通过***部图像序列中每帧用户面部图像的RGB均值,根据均值的变化确定用户的心率。
步骤204,根据输出心率值进行判断,输出结果为用户心率是否正常,若是,则执行步骤206,若否,则执行步骤205;
步骤205,不是用户本人进行的身份验证,则身份验证不通过;
步骤206,用户本人正在进行身份验证,身份验证通过。
综上所述,本发明实施例所提供身份验证方法,通过将人脸识别与视频心率检测相结合,当检测到脸部特征为合法用户并且检测到用户具有合理的心率数值,才可验证通过。本发明引入了视频心率检测,使用其可以在采用人脸进行身份验证的同时验证被测人脸的真实性,大大提升了针对普通人脸身份验证时采用照片、面具进行干扰的抵抗能力,解决了人脸身份验证中的身份替代问题,具有更好的安全性。
设备实施例
根据本发明的实施例,提供了一种身份验证设备,如图3所示。该聚类设备括处理器32以及存储有处理器32可执行指令的存储器31。其中,处理器32可以是通用处理器32,例如中央处理器(central processing unit,CPU),还可以是数字信号处理器(digitalsignal processor,DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit,ASIC),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。存储器31,用于存储程序代码,并将该程序代码传输给CPU。存储器31可以包括易失性存储器(volatile memory),例如随机存取存储器(random access memory,RAM);存储器31也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如只读存储器31(read-only memory,ROM)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(hard disk drive,HDD)或固态硬盘(solid-state drive,SSD);存储器31还可以包括上述种类的存储器的组合。
本发明实施例所提供的身份验证设备,存储器31中存储有身份验证程序,当处理器32执行存储器31中的身份验证程序时,以实现如下步骤:
采集用户面部图像;
当检测到用户面部图像中的用户合法并且在用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过。
进一步地,处理器32用于执行存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
将用户面部图像与图像数据库进行对比,当对比一致时,则在用户面部图像中检测心率;当检测到正常心率时,则用户验证通过;或者,
在用户面部图像中检测心率,当检测到正常心率时,则将用户面部图像与图像数据库进行对比,并当对比一致时,则用户验证通过。
进一步地,处理器32用于执行存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
对采集的预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域通过视频放大算法做放大处理;获取放大后的局部区域在预设时间内的颜色的变化,并根据颜色的变化计算获得用户的心率;判断心率是否在预设的心率范围内,当在时,则判定心率为正常心率。
进一步地,处理器32用于执行存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
获取预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域,将所有帧的局部区域构成局部图像序列;
对局部图像序列中的每帧局部图像进行多层降采样,并对降采样结果进行带通滤波,将滤波后的结果与放大系数相乘进行放大,再通过与降采样相同层级的升采样过程,将放大之后的信息嵌入局部图像中,得到放大后的局部图像序列。
进一步地,处理器32用于执行存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
***部图像序列中每帧局部图像的RGB均值,根据均值的变化确定用户的心率。
进一步地,当处理器32还用于执行存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
当检测到用户面部图像中的用户不合法或者在用户面部图像中未检测到正常心率时,则用户验证不通过。
可知,本发明实施例所提供身份验证设备,引入了视频心率检测,使用其可以在采用人脸进行身份验证的同时验证被测人脸的真实性,大大提升了针对普通人脸身份验证时采用照片、面具进行干扰的抵抗能力,具有更好的安全性。
存储介质实施例
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质。这里的计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序。其中,计算机可读存储介质可以包括易失性存储器,例如随机存取存储器;存储器也可以包括非易失性存储器,例如只读存储器、快闪存储器、硬盘或固态硬盘;存储器还可以包括上述种类的存储器的组合。当计算机可读存储介质中所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现方法实施例中所提供的身份验证方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,程序可存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。
虽然通过实施例描述了本申请,本领域的技术人员知道,本申请有许多变形和变化而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种身份验证方法,其特征在于,包括:
采集用户面部图像;
当检测到所述用户面部图像中的用户合法并且在所述用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,当检测到所述用户面部图像中的用户合法并且在所述用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过,包括:
将所述用户面部图像与预设图像数据库进行对比,当对比一致时,则在所述用户面部图像中检测心率;当检测到正常心率时,则用户验证通过;或者,
在所述用户面部图像中检测心率,当检测到正常心率时,则将所述用户面部图像与预设图像数据库进行对比,并当对比一致时,则用户验证通过。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在所述用户面部图像中检测到正常心率,具体包括:
通过视频放大算法做放大处理,获取放大后的所述局部区域在所述预设时间内的颜色的变化,并根据所述颜色的变化计算获得用户的心率;
判断所述心率是否在预设的心率范围内,当在时,则判定所述心率为正常心率。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过视频放大算法做放大处理,具体包括:
获取预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域,将所有帧的局部区域构成局部图像序列;
对局部图像序列中的每帧局部图像进行多层降采样,并对降采样结果进行带通滤波,将滤波后的结果与放大系数相乘进行放大,再通过与降采样相同层级的升采样过程,将放大之后的信息嵌入所述局部图像中,得到放大后的局部图像序列。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述颜色的变化计算获得用户的心率,具体包括:
统计所述脸部局部图像序列中每帧局部图像的RGB均值,根据所述均值的变化确定用户的心率。
6.一种身份验证设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序,以实现如下步骤:
采集用户面部图像;
当检测到所述用户面部图像中的用户合法并且在所述用户面部图像中检测到正常心率时,则用户验证通过。
7.如权利要求6所述的设备,其特征在于,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
对采集的预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域通过视频放大算法做放大处理;获取放大后的所述局部区域在所述预设时间内的颜色的变化,并根据所述颜色的变化计算获得用户的心率;判断所述心率是否在预设的心率范围内,当在时,则判定所述心率为正常心率。
8.如权利要求7所述的设备,其特征在于,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
获取预设时间内的每帧用户面部图像的局部区域,将所有帧的局部区域构成局部图像序列;
对局部图像序列中的每帧局部图像进行多层降采样,并对降采样结果进行带通滤波,将滤波后的结果与放大系数相乘进行放大,再通过与降采样相同层级的升采样过程,将放大之后的信息嵌入所述局部图像中,得到放大后的局部图像序列。
9.如权利要求8所述的设备,其特征在于,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序,以实现如下具体步骤:
统计所述局部图像序列中每帧局部图像的RGB均值,根据所述均值的变化确定用户的心率。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有身份验证程序,当所述身份验证程序被处理器执行时实现权利要求1~5任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018192246A1 (zh) * 2017-04-19 2018-10-25 中国电子科技集团公司电子科学研究院 一种基于机器视觉的非接触式情绪检测方法
CN111178233A (zh) * 2019-12-26 2020-05-19 北京天元创新科技有限公司 基于活体认证的身份认证方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105615862A (zh) * 2015-12-21 2016-06-01 珠海格力电器股份有限公司 检测心率的方法及装置
US20160191822A1 (en) * 2014-12-26 2016-06-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Heart rate detection device and facial recognition system with the heart rate detection device
CN105989357A (zh) * 2016-01-18 2016-10-05 合肥工业大学 一种基于人脸视频处理的心率检测方法
CN106491114A (zh) * 2016-10-25 2017-03-15 Tcl集团股份有限公司 一种心率检测方法及装置
US20170078281A1 (en) * 2015-09-15 2017-03-16 Solid Year Co., Ltd. User Login Method and System Capable of Analyzing User Face Validity

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160191822A1 (en) * 2014-12-26 2016-06-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Heart rate detection device and facial recognition system with the heart rate detection device
US20170078281A1 (en) * 2015-09-15 2017-03-16 Solid Year Co., Ltd. User Login Method and System Capable of Analyzing User Face Validity
CN105615862A (zh) * 2015-12-21 2016-06-01 珠海格力电器股份有限公司 检测心率的方法及装置
CN105989357A (zh) * 2016-01-18 2016-10-05 合肥工业大学 一种基于人脸视频处理的心率检测方法
CN106491114A (zh) * 2016-10-25 2017-03-15 Tcl集团股份有限公司 一种心率检测方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018192246A1 (zh) * 2017-04-19 2018-10-25 中国电子科技集团公司电子科学研究院 一种基于机器视觉的非接触式情绪检测方法
CN111178233A (zh) * 2019-12-26 2020-05-19 北京天元创新科技有限公司 基于活体认证的身份认证方法及装置

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