CN108875553A - 人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质 - Google Patents

人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质。该方法包括:在距离感测装置感测到物体后,获取待验证人脸的人脸图像,并获取待验证证件中的身份图像;判断所述人脸图像与所述身份图像中的人脸是否属于同一人。由此可见,本发明实施例中人证核验的方法,能够在距离感测装置感测到物体后启动比对流程,而无需工作人员手动操作,减少了触发耗时。获取人脸图像与获取身份图像可以并行执行,有效地减少了比对过程的总耗时。这样,能够简化处理流程,能够充分利用设备的处理能力,从而提高了处理效率。

Description

人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理领域,更具体地涉及一种人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质。
背景技术
随着人脸识别算法准确率的提升,以及终端硬件、***的成熟,人脸识别技术已经广泛应用于各个行业,如教育、金融、安防等领域。例如在安防行业,人证核验一体机是人脸识别技术的一个落地体现。人证核验一体机用来核验现场人脸和证件上的人像是否为同一人,使用场景包含但不局限于事业部门身份核实、酒店登记入住、网吧登记等。然而,当前的人证核验***面临的问题是比对耗时过长。
发明内容
本发明提供了一种人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质,能够减少在人脸核验过程中的耗时,提高处理效率。
根据本发明的一方面,提供了一种人证核验的方法,所述方法包括:
在距离感测装置感测到物体后,获取待验证人脸的人脸图像,并获取待验证证件中的身份图像;
判断所述人脸图像与所述身份图像中的人脸是否属于同一人。
在本发明的一种实现方式中,所述距离感测装置感测到物体,包括:
所述距离感测装置感测到所述距离感测装置的预设距离区间内存在物体。
在本发明的一种实现方式中,所述获取待验证人脸的人脸图像,包括:
图像采集装置采集到视频流数据;
确定所述视频流数据中的所述人脸图像;
当所述人脸图像的质量达到预设质量阈值时,为所述人脸图像进行第一标记。
在本发明的一种实现方式中,还包括:
如果所述人脸图像的质量未达到所述预设质量阈值,则为所述人脸图像进行第二标记。
在本发明的一种实现方式中,
所述第一标记为:将所述人脸图像的人脸框标记为第一颜色;
所述第二标记为:将所述人脸图像的人脸框标记为第二颜色,且所述第二颜色不同于所述第一颜色。
在本发明的一种实现方式中,所述获取证件中的身份图像,包括:
通过电子读取方式获取所述证件中的所述身份图像。
在本发明的一种实现方式中,还包括:
若通过所述电子读取方式获取所述身份图像失败,则通过光学字符识别OCR的方式获取所述身份图像。
在本发明的一种实现方式中,所述距离感测装置与图像采集装置并排设置,并且所述距离感测装置所感测的物体的方向与所述图像采集装置所采集的物体的方向一致。
根据本发明的另一方面,提供了一种人证核验的装置,所述装置用于实现前述方面或各个实施例所述方法的步骤,所述装置包括:
感测模块,用于由距离感测装置感测物体;
获取模块,用于在所述感测模块中由所述距离感测装置感测到物体后,获取待验证人脸的人脸图像,并获取待验证证件中的身份图像;
人脸识别模块,用于判断所述人脸图像与所述身份图像中的人脸是否属于同一人。
根据本发明的又一方面,提供了一种人证核验的***,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现前述方面及各个示例所述的人证核验的方法的步骤。
根据本发明的再一方面,提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现前述方面及各个示例所述的人证核验的方法的步骤。
由此可见,本发明实施例中人证核验的方法,能够在距离感测装置感测到物体时启动比对流程,而无需工作人员手动操作,减少了触发耗时。获取人脸图像与获取身份图像可以并行执行,有效地减少了比对过程的总耗时。这样,能够简化处理流程,能够充分利用设备的处理能力,从而提高了处理效率。
附图说明
通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述,本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中,相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是本发明实施例的电子设备的一个示意性框图;
图2是本发明实施例的人证核验的方法的一个示意性流程图;
图3是本发明实施例的人证核验的方法的另一个示意性流程图;
图4是本发明实施例的人证核验的方法的一个较详细的示意性流程图;
图5是本发明实施例的人证核验的装置的一个示意性框图;
图6是本发明实施例的人证核验的装置的另一个示意性框图;
图7是本发明实施例的人证核验的***的一个示意性框图。
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显,下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是本发明的全部实施例,应理解,本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的本发明实施例,本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。
本发明实施例可以应用于电子设备,图1所示为本发明实施例的电子设备的一个示意性框图。图1所示的电子设备10包括一个或多个处理器102、一个或多个存储装置104、输入装置106、输出装置108、图像传感器110以及一个或多个非图像传感器114,这些组件通过总线***112和/或其它形式互连。应当注意,图1所示的电子设备10的组件和结构只是示例性的,而非限制性的,根据需要,所述电子设备也可以具有其他组件和结构。
所述处理器102可以包括中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)1021和图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)1022或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元,例如现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray,FPGA)或进阶精简指令集机器(Advanced RISC(Reduced Instruction SetComputer)Machine,ARM)等,并且处理器102可以控制所述电子设备10中的其它组件以执行期望的功能。
所述存储装置104可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器1041和/或非易失性存储器1042。所述易失性存储器1041例如可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器1042例如可以包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器102可以运行所述程序指令,以实现各种期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据,例如所述应用程序使用和/或产生的各种数据等。
所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置,并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。
所述输出装置108可以向外部(例如用户)输出各种信息(例如图像或声音),并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。
所述图像传感器110可以拍摄用户期望的图像(例如照片、视频等),并且将所拍摄的图像存储在所述存储装置104中以供其它组件使用。
当注意,图1所示的电子设备10的组件和结构只是示例性的,尽管图1示出的电子设备10包括多个不同的装置,但是根据需要,其中的一些装置可以不是必须的,其中的一些装置的数量可以更多等等,本发明对此不限定。
图2是本发明实施例的人证核验的方法的一个示意性流程图。图2所示的方法可以由图1所示的电子设备10执行,具体地由处理器102执行。图2所示的方法可以包括:
S110,在距离感测装置感测到物体后,获取待验证人脸的人脸图像,并获取待验证证件中的身份图像;
S120,判断所述人脸图像与所述身份图像中的人脸是否属于同一人。
可理解,距离感测装置可以是距离传感器,其可以为图1所示的非图像传感器114之一。可理解,可以通过图像采集装置获取待验证人脸的人脸图像,其中,图像采集装置可以是摄像装置,如摄像头,其可以为图1所示的图像传感器110之一。
示例性地,S110中,距离感测装置感测到物体,可以是指:距离感测装置感测到其预设距离区间内存在物体。可理解,在进行人证核验时,被比对人通常会潜意识地位于设备的正前方,因此距离感测装置可以感测正前方的物体的距离。
距离感测装置,如距离传感器(也被称为位移传感器),可以利用“飞行时间法”(flying time)的原理来以检测物体的距离。其通过发射特别短的光脉冲并测量该光脉冲从发射到被物体反射回来的时间,通过测时间间隔来计算与物体之间的距离。距离传感器根据其工作原理的不同可分为光学距离传感器、红外距离传感器、超声波距离传感器等多种。以红外距离传感器为例,其可以具有一个红外线发射管和一个红外线接收管,其中红外线发射管用于发射红外线脉冲,红外线接收管用于接收红外线脉冲。
本发明实施例中,可以将距离感测装置安装在图像采集装置的旁边,使得距离感测装置所感测到的物体的距离基本上等于图像采集装置与物体之间的距离。例如,距离感测装置与图像采集装置可以并排设置,且距离感测装置所感测的物体的方向与图像采集装置所采集的物体的方向一致。
为了保证人证核验时所拍摄到的人脸图像清晰可用,可以设定预设距离区间。由于距离太近时无法拍全人脸,距离太远时又无法提取到人脸的足够的信息,因此可以根据图像采集装置的属性设定合适的预设距离区间,作为一例,可以假设其为0.2米~1.2米。
由此可见,本发明实施例中,可以根据距离感测装置所感测到物体来启动比对流程,而无需工作人员手动操作(如鼠标点击等方式触发),由此能够简化处理流程,减少了触发耗时,提高了处理效率。
示例性地,如图3所示,可以通过启动比对页面的方式来启动比对流程。
示例性地,S110中的两个获取过程可以并行执行(或称为异步同时执行)。如图3所示。这样,两个获取过程并行执行,能够充分利用设备的处理能力,有效地减少了比对过程的总耗时,提高了处理效率。
示例性地,比对过程可以如图4所示,以下结合图4对该比对过程进行较为详细的阐述。
所获取的待验证人脸的人脸图像是被比对者的人脸图像。其中,获取待验证人脸的人脸图像,可以包括:图像采集装置采集到视频流数据;通过人脸检测确定所述视频流数据中的所述人脸图像;确定所述人脸图像的质量达到预设质量阈值;为所述人脸图像进行第一标记。
参照图4,可以获取图像采集装置所采集的视频流数据。随后通过人脸检测模型判断该视频流数据的每一帧中是否存在人脸。示例性地,可以逐帧地检测是否存在人脸。作为一种实现方式,如果通过人脸检测确定任何一帧都不存在人脸,则可以返回重新获取图像采集装置所采集的视频流数据,并对重新获取的视频流数据再进行人脸检测。作为另一种实现方式,如果通过人脸检测确定某一帧存在人脸,则可以进一步判断通过人脸检测所确定的人脸是否满足所需的人脸质量要求。可理解,如果通过人脸检测确定某一帧视频流数据中存在多于一个人脸,则可以将距离图像采集装置最近的人脸作为被比对人的人脸图像,或者可以根据所检测到的人脸大小将面积最大的人脸作为被比对人的人脸图像。
如果判断结果确定该人脸图像达到预设质量阈值,则对该人脸图像进行第一标记。如果判断结果确定该人脸图像未达到预设质量阈值,则对该人脸图像进行第二标记(图4中未示出)。随后被比对者可以基于第二标记调整其位置或姿态等,进而可以重新采集人脸图像。
示例性地,如果未检测到人脸图像或者人脸图像未达到预设质量阈值,可以进行声音提示或在前端屏幕上文字提示被比对者,从而被比对者可以根据该提示调整其相对图像采集装置的位置、姿态等。进而图像采集装置能够重新获取视频流数据,并能够基于重新获取的视频流数据重新执行上述过程。其中,前端屏幕是朝向被比对者的显示器,被比对者可以在该前端屏幕上看到图像采集装置所采集的人脸图像,被比对者可以通过调整姿势、移动位置等来相应地调整前端屏幕上所显示的人脸图像。另外,被比对者也可以从该前端屏幕获取提示信息,以根据该提示调整其相对图像采集装置的位置、姿态等。
示例性地,在进行质量判断时,可以基于人脸图像确定该人脸的水平方向角度、竖直方向角度、旋转角度、模糊程度、亮度等图像质量,并将所得到的各种图像质量与对应的预设质量阈值进行比较。如果各个图像质量均满足对应的预设质量阈值,则可以确定该人脸图像达到预设质量阈值。否则,若存在某一图像质量不满足对应的预设质量阈值,则可以确定该人脸图像未达到预设质量阈值。举例来说,若人脸图像的旋转角度大于预设的旋转角度阈值,说明该人脸图像不是正脸,不满足质量要求。再举例来说,若人脸图像过于模糊,不能满足清晰度质量阈值,说明该人脸图像不够清晰,不满足质量要求。
也就是说,当人脸图像的质量达到质量阈值时,对其进行第一标记。当人脸图像的质量未达到质量阈值时,对其进行第二标记。可选地,第一标记可以为:将所述人脸图像的人脸框标记为第一颜色。第二标记可以为:将所述人脸图像的人脸框标记为第二颜色,且所述第二颜色不同于所述第一颜色。例如,第一颜色为蓝色,第二颜色为红色。本发明对此不限定。
在通过人脸检测模型检测到人脸后,可以采用人脸框标记出所检测到的人脸区域;随后再进行质量判断,若达到预设质量阈值,则人脸框为第一颜色;若未达到预设质量阈值,则人脸框为第二颜色。
由此可见,通过该过程,可以获取具有第一标记的人脸图像,其为图像采集装置所采集的达到预设质量阈值的人脸图像。
参照图4,可以获取待验证证件中的身份图像,具体地,可以通过电子读取方式获取该身份图像。
待验证证件中可以内含集成电路,这样人证核验***可以从该集成电路中读取其中所记录的电子信息,这里的电子信息包括身份图像。示例性地,集成电路也可以称为芯片或微电路等,其可以由晶圆组成,本发明对此不限定。举例来说,待验证证件可以为身份证、社会保障卡等。
如果电子读取成功,则可以获取该身份图像。另外,可以理解,可以同时通过电子读取方式获取证件的其他身份信息,如姓名、住址等。例如,假设该证件为身份证,则获取的身份信息可以包括姓名、民族、地址、身份证号、有效期、签发机关等。假设该证件为护照,则获取的身份信息可以包括姓名、地址、护照号码、有效期、签发地等。
如果电子读取失败,则可以进一步通过光学字符识别(Optical CharacterRecognition,OCR)方式获取该身份图像。示例性地,可以通过扫描或拍照等方式得到该证件的图像,随后对该证件的图像进行OCR,从而解析得到该身份图像。另外,可以理解,在通过OCR方式获取身份图像的同时也可以通过OCR方式获取证件的其他身份信息,如姓名、住址等。例如,假设该证件为没有磁性的身份卡片,如名片,则获取的身份信息可以包括姓名、工作单位名称、地址、电话号码等。
其中,OCR可以通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字;即,可以采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工。
由此可见,可以首先通过电子读取方式得到身份图像,并在电子读取方式失败时通过OCR方式获取身份图像,能够保证获取身份图像的有效性,避免由于方式单一造成的比对失败,保证了处理效率。
进一步地,在S120中,可以通过人脸识别判断在S110中的人脸图像与身份图像是否属于同一人。
其中,所使用的人脸识别的算法可以是预先训练好的卷积神经网络,本发明实施例对所使用的神经网络的网络结构不作限定,例如可以是ResNet、DenseNet、MobileNet、ShuffleNet、Inception等中的任一种网络结构。
具体地,在S120中,可以通过特征提取网络提取人脸图像的第一特征向量,并提取身份图像的第二特征向量。计算第一特征向量与第二特征向量之间的相似度,根据该相似度确定是否属于同一人。
示例性地,该特征提取网络可以是目前已有的用于进行特征提取的卷积神经网络,这里不再赘述。
示例性地,可以计算第一特征向量与第二特征向量之间的距离来计算相似度。例如,该距离可以为欧式距离、余弦距离、马氏距离等中的任一种,或者可以为其他距离,本发明对此不限定。在计算距离之后,可以根据该距离计算相似度。作为一例,可以将所述计算得到的距离直接作为相似度。作为另一例,可以在得到距离的基础上再计算得到相似度。计算所得到的相似度可以为0~1之间的值。
若所得到的相似度大于或等于相似度阈值,则可以确定被比对人的人脸图像与证件中的身份图像属于同一人,否则不属于同一人。其中,相似度阈值可以在实际应用中根据实际情况进行设定,本发明对此不限定。
另外,本发明实施例人证核验的方法中,可以进行离线比对,这样无需考虑网络耗时,从而进一步提高处理效率。
如此便可以完成本发明实施例的人证核验过程。可选地,若在S120中确定被比对人的人脸图像与证件中的身份图像属于同一人,还可以进一步包括:将S110中从证件获取的身份信息(姓名等信息)与被比对人的人脸图像进行关联。举例来说,若被比对人是访客(如酒店入住客人),则在进行访客登记时,可以登记其人脸图像以及相应的身份信息,这样能够减少人工输入,减少耗时,提高效率。
由此可见,本发明实施例中人证核验的方法,能够根据距离感测装置所感测到物体来启动比对流程,而无需工作人员手动操作,减少了触发耗时。获取人脸图像与获取身份图像可以并行执行,有效地减少了比对过程的总耗时。这样,能够简化处理流程,能够充分利用设备的处理能力,从而提高了处理效率。
图5是本发明实施例的人证核验的装置的一个示意性框图。图5所示的装置50可以包括感测模块510、获取模块520和人脸识别模块530。
感测模块510,用于由距离感测装置感测物体;
获取模块520,用于在所述感测模块510中由所述距离感测装置感测到物体后,获取待验证人脸的人脸图像,并获取待验证证件中的身份图像;
人脸识别模块530,用于判断所述人脸图像与所述身份图像中的人脸是否属于同一人。
示例性地,感测模块510可以具体用于:在距离感测装置感测到所述距离感测装置的预设距离区间内存在物体。其中,预设距离可以为0.2米~1.2米,本发明对此不限定。
示例性地,如图6所示,获取模块520可以包括人脸图像获取模块5201和身份图像获取模块5202。
人脸图像获取模块5201可以具体用于:图像采集装置采集到视频流数据;确定所述视频流数据中的所述人脸图像;当所述人脸图像的质量达到预设质量阈值时,为所述人脸图像进行第一标记。
其中,如果所述人脸图像的质量未达到所述预设质量阈值,则为所述人脸图像进行第二标记。
可选地,所述第一标记为:将所述人脸图像的人脸框标记为第一颜色;所述第二标记为:将所述人脸图像的人脸框标记为第二颜色,且所述第二颜色不同于所述第一颜色。例如,第一颜色为蓝色,第二颜色为红色。
身份图像获取模块5202可以具体用于:通过电子读取方式获取所述证件中的所述身份图像。
其中,若通过所述电子读取方式获取所述身份图像识别,则通过光学字符识别OCR的方式获取所述身份图像。
示例性地,距离感测装置可以为距离传感器,图像采集装置可以为摄像头。
示例性地,所述距离感测装置与图像采集装置并排设置,并且所述距离感测装置所感测的物体的方向与所述图像采集装置所采集的物体的方向一致。
图5或图6所示的装置50能够实现前述图2至图4所示的人证核验的方法,为避免重复,这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
另外,本发明实施例还提供了另一种人证核验的***,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序,处理器执行所述程序时实现前述图2至图4所示的人证核验的方法的步骤。
如图7所示,该***70可以包括存储器710和处理器720,另外,还可以包括图像采集装置730、距离感测装置740以及前端屏幕750。
存储器710存储用于实现根据本发明实施例的人证核验的方法中的相应步骤的计算机程序代码。
处理器720用于运行存储器710中存储的计算机程序代码,以执行根据本发明实施例的人证核验的方法的相应步骤,并且用于实现根据本发明实施例的人证核验的装置中的感测模块510、获取模块520和人脸识别模块530。
示例性地,在所述计算机程序代码被处理器720运行时执行以下步骤:在距离感测装置感测到物体后,获取待验证人脸的人脸图像,并获取待验证证件中的身份图像;判断所述人脸图像与所述身份图像中的人脸是否属于同一人。
另外,本发明实施例还提供了一种电子设备,该电子设备可以包括图5或图6所示的装置50。该电子设备可以实现前述图2至图4所示的人证核验的方法。
另外,本发明实施例还提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序。当所述计算机程序由处理器执行时,可以实现前述图2至图4所示的人证核验的方法的步骤。例如,该计算机存储介质为计算机可读存储介质。
计算机存储介质例如可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器、或者上述存储介质的任意组合。计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合,例如一个计算机可读存储介质包含用于随机地生成动作指令序列的计算机可读的程序代码,另一个计算机可读存储介质包含用于进行人脸活动识别的计算机可读的程序代码。
由此可见,本发明实施例中人证核验的方法,能够根据距离感测装置所感测到物体来启动比对流程,而无需工作人员手动操作,减少了触发耗时。获取人脸图像与获取身份图像可以并行执行,有效地减少了比对过程的总耗时。这样,能够简化处理流程,能够充分利用设备的处理能力,从而提高了处理效率。
尽管这里已经参考附图描述了示例实施例,应理解上述示例实施例仅仅是示例性的,并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改,而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个设备,或一些特征可以忽略,或不执行。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该本发明的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如相应的权利要求书所反映的那样,其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域的技术人员可以理解,除了特征之间相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(Digital Signal Processing,DSP)来实现根据本发明实施例的物品分析设备中的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明,本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种人证核验的方法,其特征在于,所述方法包括:
在距离感测装置感测到物体后,获取待验证人脸的人脸图像,并获取待验证证件中的身份图像;
判断所述人脸图像与所述身份图像中的人脸是否属于同一人。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述距离感测装置感测到物体,包括:
所述距离感测装置感测到所述距离感测装置的预设距离区间内存在物体。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待验证人脸的人脸图像,包括:
图像采集装置采集到视频流数据;
确定所述视频流数据中的所述人脸图像;
当所述人脸图像的质量达到预设质量阈值时,为所述人脸图像进行第一标记。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:
如果所述人脸图像的质量未达到所述预设质量阈值,则为所述人脸图像进行第二标记。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
所述第一标记为:将所述人脸图像的人脸框标记为第一颜色;
所述第二标记为:将所述人脸图像的人脸框标记为第二颜色,且所述第二颜色不同于所述第一颜色。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取证件中的身份图像,包括:
通过电子读取方式获取所述证件中的所述身份图像。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
若通过所述电子读取方式获取所述身份图像失败,则通过光学字符识别OCR的方式获取所述身份图像。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法,其特征在于,
所述距离感测装置与图像采集装置并排设置,并且所述距离感测装置所感测的物体的方向与所述图像采集装置所采集的物体的方向一致。
9.一种人证核验的装置,其特征在于,所述装置用于实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤,所述装置包括:
感测模块,用于由距离感测装置感测物体;
获取模块,用于在所述感测模块中由所述距离感测装置感测到物体后,获取待验证人脸的人脸图像,并获取待验证证件中的身份图像;
人脸识别模块,用于判断所述人脸图像与所述身份图像中的人脸是否属于同一人。
10.一种人证核验的***,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
11.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109685018A (zh) * 2018-12-26 2019-04-26 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种人证校验方法、***及相关设备
CN110930563A (zh) * 2019-12-04 2020-03-27 北京小狗智能机器人技术有限公司 一种门外显示装置及自助入住***
CN111008925A (zh) * 2019-12-11 2020-04-14 京东数字科技控股有限公司 证件水印的验证方法、装置、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1835468A2 (en) * 2006-03-15 2007-09-19 Omron Corporation User equipment, authentication system, authentication method, authentication program and recording medium
CN107680230A (zh) * 2017-10-31 2018-02-09 华慧视科技(天津)有限公司 基于人脸识别的人证核验并黑名单复核的通关***
CN207052001U (zh) * 2017-07-27 2018-02-27 深圳市雄帝科技股份有限公司 人证核验装置及门禁***
CN207264409U (zh) * 2017-10-17 2018-04-20 北京旷视科技有限公司 人证核验装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1835468A2 (en) * 2006-03-15 2007-09-19 Omron Corporation User equipment, authentication system, authentication method, authentication program and recording medium
CN207052001U (zh) * 2017-07-27 2018-02-27 深圳市雄帝科技股份有限公司 人证核验装置及门禁***
CN207264409U (zh) * 2017-10-17 2018-04-20 北京旷视科技有限公司 人证核验装置
CN107680230A (zh) * 2017-10-31 2018-02-09 华慧视科技(天津)有限公司 基于人脸识别的人证核验并黑名单复核的通关***

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109685018A (zh) * 2018-12-26 2019-04-26 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种人证校验方法、***及相关设备
CN110930563A (zh) * 2019-12-04 2020-03-27 北京小狗智能机器人技术有限公司 一种门外显示装置及自助入住***
CN111008925A (zh) * 2019-12-11 2020-04-14 京东数字科技控股有限公司 证件水印的验证方法、装置、设备及存储介质

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