CN108875556A - 用于人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质。所述方法包括：获取待验证的人脸图像；对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像；对所述人脸图像进行质量判断，并根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记；将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示。由此可见，本发明实施例中，能够并行地执行镜面对称处理与质量判断，缩短处理时间，从而能够实时地呈现人脸图像，便于被比对者根据所呈现的人脸图像调整位置、姿态等，这样能够提升用户体验。并且能够进一步用于后续的人证核验，提高处理效率。

Description

用于人证核验的方法、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，更具体地涉及一种用于人证核验的方法、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。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。现如今人证核验一体机，是用来核验现场人脸和身份证上的人脸是否为同一人，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***中，前端屏幕虽然能够展示现场视频信息，但是视频延迟较为明显，用户使用不太友好，并造成图像采集时间延长，效率降低。

发明内容

本发明提供了一种用于人证核验的方法、装置、***及计算机存储介质，能够在前端屏幕实时呈现人脸图像，便于被比对者进行调整姿态，提升用户体验的同时能够提高处理效率。

根据本发明的一方面，提供了一种用于人证核验的方法，所述方法包括：

获取待验证的人脸图像；

对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像；

对所述人脸图像进行质量判断，并根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记；

将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示。

在本发明的一种实现方式中，所述获取待验证的人脸图像，包括：

获取图像采集装置采集到的视频流数据；

根据人脸检测模型确定所述视频流数据中的所述人脸图像。

在本发明的一种实现方式中，所述对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像，包括：

以所述人脸图像的出面方向为旋转轴，将所述人脸图像旋转180度，得到所述镜面对称图像。

在本发明的一种实现方式中，所述对所述人脸图像进行质量判断，包括：

基于所述人脸图像得到人脸的如下指征中的至少一项的数值大小，并与对应的预设质量阈值进行比较：

水平方向角度、竖直方向角度、旋转角度、模糊程度和亮度。

在本发明的一种实现方式中，所述根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记，包括：

对达到预设质量阈值的所述人脸图像进行第一标记；

对未达到所述预设质量阈值的所述人脸图像进行第二标记；

其中，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，所述将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，包括：

将具有第一颜色或第二颜色的人脸框叠加到所述镜面对称图像。

在本发明的一种实现方式中，所述将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示，包括：

将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，得到带标记的图像；

将所述带标记的图像从基于安卓的坐标系通过坐标变换转换到基于开放图形库OpenGL ES的坐标系中；

将所述坐标转换后的图像显示在图像显示屏上。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于人证核验的装置，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：

获取模块，用于获取待验证的人脸图像；

镜面对称模块，用于对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像；

质量判断模块，对所述人脸图像进行质量判断，并根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记；

显示模块，用于将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示。

根据本发明的又一方面，提供了一种用于人证核验的***，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用于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用于人证核验的方法的步骤。

由此可见，本发明实施例中，能够并行地执行镜面对称处理与质量判断，缩短处理时间，从而能够实时地呈现人脸图像，便于被比对者根据所呈现的人脸图像调整位置、姿态等，这样能够提升用户体验。并且能够进一步用于后续的人证核验，提高处理效率。

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是本发明实施例的用于人证核验的方法的一个示意性流程图；

图3是本发明实施例的用于人证核验的方法的另一个示意性流程图；

图4是本发明实施例的用于人证核验的装置的一个示意性框图；

图5是本发明实施例的用于人证核验的***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、一个或更多个存储装置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是本发明实施例的用于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，获取待验证的人脸图像；

S120，对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像；

S130，对所述人脸图像进行质量判断，并根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记；

S140，将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示。

其中，该方法的执行设备可以为人证核验设备。示例性地，该人证核验设备可以包括图像采集装置和显示屏幕，该显示屏幕可以为前端屏幕。其中，S110中可以获取由图像采集装置所采集的待验证的人脸图像；S140中可以在前端屏幕上进行显示。

可理解，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。可理解，可以在前端屏幕上显示叠加标记信息的镜面对称图像，该前端屏幕可以为图1所示的输出装置108之一。其中，前端屏幕是朝向被比对者的显示器。

示例性地，S110中，可以包括：获取所述图像采集装置采集到视频流数据；根据人脸检测模型确定所述视频流数据中的所述人脸图像。

参照图3，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，则可以确定该帧视频流数据为S110中的人脸图像。可理解，S110中的人脸图像中可以存在1个或多个人脸，本发明对此不限定。

示例性地，S120可以包括：以所述人脸图像的出面方向为旋转轴，将所述人脸图像旋转180度，得到所述镜面对称图像。

图像采集装置在采集人脸图像时，其图像成像的原理类似于凸透镜成像，所得到的图像与实际相比是倒立的。以人脸图像为例，成像后的眼睛会位于下方，而嘴巴和鼻子位于上方。如果将成像后的倒立图像之间展示，则其不符合普通人的观察视角会带来非常不好的视觉体验。在本发明实施例中，可以通过镜面对称处理，来得到正立的图像。

具体地，镜面对称处理可以是将人脸图像绕其出面方向旋转180度。具体地，假设该人脸图像的出面方向为z轴(或-z轴)方向，则可以将z轴(或-z轴)作为旋转轴，通过绕旋转轴转到180度从而得到镜面对称图像。

示例性地，如图3所示，S120可以包括：通过以下的矩阵变换，得到镜面对称图像：

作为一种简化形式，该矩阵变换也可以表示为：

其中，(x',y',z')表示镜面对称图像中的坐标值，(x,y,z)表示人脸图像中的坐标值。θ表示矩阵变换的旋转角度，该例中为θ＝180。

示例性地，S130可以包括：判断S110的人脸图像中的人脸是否满足所需的人脸质量要求。可理解，如果S110的人脸图像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。

具体地可以包括：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。

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。

本发明实施例中，S120和S130可以并行执行，这样能够缩短处理时长，使得更快执行S140，即可以实时地在S140中显示以便被比对者及时查看。

示例性地，S140中可以将在S130中所标记出的人脸框叠加到S120中的镜面对称图像上。例如，S140中，可以将具有第一颜色或第二颜色的人脸框叠加到所述镜面对称图像。

在针对图像采集装置所采集的人脸图像进行人脸检测时，所使用的坐标系是基于安卓(Android)的坐标系。也就是说，人脸框的坐标值是使用Android***的坐标系进行标注的。当在显示屏幕上显示图像时，所使用的坐标系是基于开放图形库(Open GraphicsLibrary，OpenGL)ES的坐标系。

因此，为了在显示屏幕上正确地显示图像，需要进行坐标变换操作。即，从基于安卓的坐标系通过坐标变换转换到基于OpenGL ES的坐标系中。

开放图形库(Open Graphics Library)是指定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口规格的专业的图形程序接口。它用于三维图像(二维的亦可)，是一个功能强大，调用方便的底层图形库。OpenGL ES(OpenGL for Embedded Systems)是OpenGL三维图形API的子集。

示例性地，S140可以包括：将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，得到带标记的图像；将所述带标记的图像从基于安卓的坐标系通过坐标变换转换到基于开放图形库OpenGL ES的坐标系中；将所述坐标转换后的图像显示在图像显示屏上。

其中，标记的信息可以为人脸框，带标记的图像为带有人脸框的图像。举例说明该坐标变换过程：一般地，Android***的坐标系是以左上角的点为原点，x轴方向水平向右，y轴方向竖直向下，x,y取值为实际像素大小。OpenGL ES坐标系的原点在中心位置，并且x,y轴取值区间为[-1,1]。则可以采用如下代码所示的过程来执行坐标转换，其中，rectF表示一个矩形位置，代表人脸框在转换前的位置，width代表转换前的图像的宽度，height代表转换前的图像的高度，squareCoords[]为人脸框在OpenGL ES坐标系中的位置。

这样，在S140中所显示的是具有标记出人脸框的镜面对称人脸图像。由于前端屏幕朝向被比对者，因此被比对者可以实时地查看该显示。作为一例，若该显示的镜面对称人脸图像中的人脸框为第一颜色，说明其满足质量要求，则可以进一步基于该镜面对称人脸图像进行后续的人证核验过程。作为另一例，若该显示的镜面对称人脸图像中的人脸框为第二颜色，说明其不满足质量要求，则被比对者可以调整其相对于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。

由此可见，本发明实施例中，能够并行地执行镜面对称处理与质量判断，缩短处理时间，从而能够在前端屏幕实时地呈现人脸图像，便于被比对者根据所呈现的人脸图像调整位置、姿态等，这样能够提升用户体验。并且能够进一步用于后续的人证核验，提高处理效率。

示例性地，若S140中所显示的为具有第一标记的镜面对称人脸图像，则进一步进行人证核验的过程可以包括：获取待验证证件中的身份图像，判断图像采集装置所获取的人脸图像与身份图像是否属于同一人。

其中，获取待验证证件中的身份图像，可以包括：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，可以通过人脸识别判断所获取的人脸图像与身份图像是否属于同一人。可选地，可以通过人脸识别判断S140中的具有第一标记的镜面对称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，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。

应理解，这里所示出的比对流程仅是本发明的一个实施例，也可以使用其他的实施例来进行比对流程，例如仅通过电子扫描获取身份图像而不采用OCR方式等。本发明对此不限定。

图4是本发明实施例的用于人证核验的装置的一个示意性框图。图4所示的装置40可以包括获取模块410、镜面对称模块420、质量判断模块430和显示模块440。

获取模块410，用于获取待验证的人脸图像；

镜面对称模块420，用于对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像；

质量判断模块430，对所述人脸图像进行质量判断，并根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记；

显示模块440，用于将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示。

示例性地，获取模块410可以具体用于：获取图像采集装置采集到的视频流数据；根据人脸检测模型确定所述视频流数据中的所述人脸图像。

示例性地，镜面对称模块420可以具体用于：以所述人脸图像的出面方向为旋转轴，将所述人脸图像旋转180度，得到所述镜面对称图像。

示例性地，质量判断模块430可以具体用于：基于所述人脸图像得到人脸的如下指征中的至少一项的数值大小，并与对应的预设质量阈值进行比较：水平方向角度、竖直方向角度、旋转角度、模糊程度和亮度。

示例性地，质量判断模块430可以具体用于：对所述人脸图像进行质量判断，对达到预设质量阈值的所述人脸图像进行第一标记；对未达到所述预设质量阈值的所述人脸图像进行第二标记。其中，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。

示例性地，显示模块440可以具体用于将具有第一颜色或第二颜色的人脸框叠加到所述镜面对称图像。

示例性地，显示模块440可以具体用于：

将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，得到带标记的图像；

将所述带标记的图像从基于安卓的坐标系通过坐标变换转换到基于开放图形库OpenGL ES的坐标系中；

将所述坐标转换后的图像显示在图像显示屏上。

图4所示的装置40能够实现前述图2或图3所示的用于人证核验的方法，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用于人证核验的***，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或图3所示的用于人证核验的方法的步骤。

如图5所示，该***50可以包括存储器510和处理器520，另外，还可以包括图像采集装置530以及前端屏幕540。

存储器510存储用于实现根据本发明实施例的用于人证核验的方法中的相应步骤的计算机程序代码。

处理器520用于运行存储器510中存储的计算机程序代码，以执行根据本发明实施例的用于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用于人证核验的装置40中的获取模块410、镜面对称模块420、质量判断模块430和显示模块440。

示例性地，在所述计算机程序代码被处理器520运行时执行以下步骤：获取待验证的人脸图像；对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到镜面对称图像；对所述人脸图像进行质量判断，并根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记；将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示。

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4所示的装置40。该电子设备可以实现前述图2或图3所示的用于人证核验的方法。

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或图3所示的用于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，能够并行地执行镜面对称处理与质量判断，缩短处理时间，从而能够实时地呈现人脸图像，便于被比对者根据所呈现的人脸图像调整位置、姿态等，这样能够提升用户体验。并且能够进一步用于后续的人证核验，提高处理效率。

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 SignalProcessing，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 (10)

1.一种用于人证核验的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待验证的人脸图像；

对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像；

对所述人脸图像进行质量判断，并根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记；

将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待验证的人脸图像，包括：

获取图像采集装置采集到的视频流数据；

根据人脸检测模型确定所述视频流数据中的所述人脸图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像，包括：

以所述人脸图像的出面方向为旋转轴，将所述人脸图像旋转180度，得到所述镜面对称图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行质量判断，包括：

基于所述人脸图像得到人脸的如下指征中的至少一项的数值大小，并与对应的预设质量阈值进行比较：

水平方向角度、竖直方向角度、旋转角度、模糊程度和亮度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记，包括：

对达到预设质量阈值的所述人脸图像进行第一标记；

对未达到所述预设质量阈值的所述人脸图像进行第二标记；

其中，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。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，包括：

将具有第一颜色或第二颜色的人脸框叠加到所述镜面对称图像。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示，包括：

将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，得到带标记的图像；

将所述带标记的图像从基于安卓的坐标系通过坐标变换转换到基于开放图形库OpenGL ES的坐标系中；

将所述坐标转换后的图像显示在图像显示屏上。

8.一种用于人证核验的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待验证的人脸图像；

镜面对称模块，用于对所述人脸图像进行镜面对称处理，得到所述人脸图像的镜面对称图像；

质量判断模块，对所述人脸图像进行质量判断，并根据质量判断的结果对所述人脸图像进行标记；

显示模块，用于将所述标记的信息叠加在所述镜面对称图像上，并进行显示。

9.一种用于人证核验的***，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7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，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7中任一项所述方法的步骤。