CN111460435A - 一种用户注册方法、验证方法和注册装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用户注册方法，其包括：采集用户的身份证信息，所述身份证信息至少包括姓名、身份证号码和身份证照片；核验身份证信息是否真实；若身份证信息核验通过，则采集用户的人脸图像；将用户的人脸图像与所述身份证照片进行比对；若所述人脸图像与所述身份证照片比对成功，则采集用户的手指静脉图像；将所述身份证信息、人脸图像和手指静脉图像绑定保存生成注册信息，所述注册信息存储于专用数据库中，完成注册过程。本发明还提供一种用户验证方法和用户注册装置。与相关技术相比，本发明提供的用户注册方法能够生成具有唯一性和合法性的注册信息，有效解决冒名顶替的社会问题。

Description

一种用户注册方法、验证方法和注册装置

技术领域

本发明涉及身份信息管理领域，具体涉及一种用户注册方法、验证方法和注册装置。

背景技术

随着互联网、大数据应用技术的不断发展，越来越多的生活、工作、学习场景需要进行用户注册和身份识别验证，信息安全也成为人们关注的焦点，如网络购物、机场、高速铁路车站、银行、酒店住宿、各种保密安全场所、参加***、社会保险缴纳及退休金领取等等。传统的用户注册和身份识别验证方法通常是凭借居民身份证信息就能注册成实名用户，然后以密码、人工核对身份证、采集指纹、人脸、虹膜等单一方式进行身份验证识别，以达到实名制管理服务的目的。

然而，传统的这种用户注册和身份识别验证方法中，存在诸多缺陷：1、容易盗用他人身份证信息注册成实名用户，因此出现了一些就业创业、养老金、农业补贴等的发放出现冒名顶替、弄虚作假的情况，2、传统的卡片、用户名密码身份验证识别方式，易丢失或遗忘，安全系数低；3、人工核对身份证存在主观原因，且常有人伪造身份证冒名顶替；4、指纹识别，需要通过人的手指接触识别仪器，如手指损伤、磨损、干燥或太湿等状况，很容易导致识别障碍，准确率低，且指纹可复制，安全性低；5、人脸识别，由于其精度的要求，与所处的环境、距离、可见光源等因素有关，另外年龄的增长、表情、化妆、整容等等因素，将会影响到人脸识别的效率和准确性；6、眼盲将导致虹膜识别无法进行，需要结合其他的身份识别方式操作。

因此，有必要提供一种新的用户注册方法和验证方法以解决上问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种用户注册方法，其包括以下步骤：

采集用户的身份证信息，所述身份证信息至少包括姓名、身份证号码和身份证照片；

核验身份证信息是否真实；

若身份证信息核验通过，则采集用户的人脸图像；

将用户的人脸图像与所述身份证照片进行比对；

若所述人脸图像与所述身份证照片比对成功，则采集用户的手指静脉图像；

将所述身份证信息、人脸图像和手指静脉图像绑定保存生成注册信息，所述注册信息存储于专用数据库中，完成注册过程。

优选的，所述身份证信息还包括性别、民族、出生日期和住址中的一种或多种。

优选的，将用户的人脸图像与所述身份证照片进行比对，具体包括：

比较所述人脸图像与所述身份证照片的相似度，若所述相似度超过预设阈值，则所述人脸图像与所述身份证照片比对成功，否则比对失败。

优选的，核验身份证信息是否真实，具体包括：xxxx。

优选的，核验身份证信息是否真实，具体包括：将所述身份证信息与公安部人口数据库进行比对，若验证一致，则说明所述身份证信息为有效身份信息，所述身份证信息核验通过，若验证不一致，则说明所述身份证信息为无效身份信息，所述身份证信息核验不通过。

本发明还提供一种用户验证方法，其包括如下步骤：

采用上述所述的用户注册方法对用户进行注册；

当用户请求验证时，采集用户的身份证信息或人脸图像或手指静脉图像，将用户的身份证信息或人脸图像或手指静脉图像与所述专用数据库中存储的注册信息进行匹配，若匹配成功，则验证通过，否则验证不通过。

优选的，当用户请求验证时，若采集的是用户的身份证信息，则将采集的身份证信息与所述专用数据库中存储的身份证信息进行匹配，若能匹配到一致，则验证通过，否则验证不通过。

优选的，当用户请求验证时，若采集的是用户的人脸图像，则将采集的人脸图像与所述专用数据库中的人脸图像进行匹配，若采集的人脸图像与所述专用数据库中存储的至少一个人脸图像的相似度超过预设阈值，则验证通过，否则验证不通过。

优选的，当用户请求验证时，若采集的是用户的手指静脉图像，则将采集的手指静脉图像与所述专用数据库中存储的手指静脉图像进行匹配的具体过程为：

采用SURF算法对采集的手指静脉图像进行特征点提取；

特征点匹配近邻欧式距离筛选；

对欧式距离筛选后的特征匹配对进行近邻余弦距离筛选，去除位置偏移较大的特征匹配对；

对欧式距离筛选后的特征匹配对进行近邻汉明距离筛选，去除位置偏移较大的特征匹配对，获得处理后的手指静脉图像；

通过预设的分数模型计算处理后的手指静脉图像与所述专用数据库中存储的每个手指静脉图像之间的相似度；

若至少有一个所述相似度超过预设阈值，则验证通过，否则验证失败。

本发明还提供一种用户注册装置，其包括：

第一采集模块，用于采集用户的身份证信息；

第一验证模块，用于核验所述身份证信息；

第二采集模块，用于采集用户的人脸图像；

第二验证模块，用于比对用户的人脸图像与身份证照片；

第三采集模块，用于采集用户的手指静脉图像；及

存储模块，用于对所述身份证信息、人脸图像和手指静脉图像绑定形成的注册信息进行存储。

优选的，所述身份证信息包括姓名、身份证号码、身份证照片、性别、民族、出生日期和住址。

与相关技术相比，本发明提供的用户注册、验证和装置具有以下有益效果：

一、通过多重验证后生成具有唯一性和合法性的注册信息，有效解决冒名顶替的社会问题；生成的注册信息能够保证个人实名制信息的完整性；在用户的前一个信息核验通过后再采集用户的后一信息，相较于一次性采集用户的所有信息后再核验的方法，可以减轻后台服务器的处理量；

二、在验证过程中，可以任意选择一项用户方便提供的信息进行验证，验证方法更加多样化和人性化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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它的附图，其中：

图1为本发明提供的用户注册方法的流程示意图；

图2为本发明提供的用户注册装置的结构框图。

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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，为本发明提供的用户注册方法的流程示意图，本发明提供了一种用户注册方法，包括以下步骤：

步骤S1，采集用户的身份证信息，所述身份证信息至少包括姓名、身份证号码和身份证照片；

具体的，当用户在注册时，首先在身份证读卡器上刷居民身份证，身份证读卡器读取用户的身份证信息并上传至后台服务器，身份证读卡器读取的身份证信息并不局限于姓名、身份证号码和身份证照片等，还可以包括性别、民族、出生日期和住址中的一种或多种，以便后续形成完整的注册信息。

步骤S2，核验身份证信息是否真实；

具体地，后台服务器将接收到的用户的身份证信息与其从公安部人口数据库获取的身份证信息进行核验，以验证该用户提供的居民身份证的真实性，避免用户用假居民身份证进行注册；

步骤S3，若身份证信息核验通过，则采集用户的人脸图像；

具体地，在后台服务器核验用户的身份证信息通过后，通过摄像头采集用户的人脸图像并上传至后台服务器，若后台服务器验证用户的身份证信息不通过，则不允许该用户注册，注册失败，结束注册流程。

步骤S4，将用户的人脸图像与所述身份证照片进行比对；

具体地，后台服务器将接收到的人脸图像与所述身份证照片进行比对，比较所述人脸图像与所述身份证照片的相似度，若所述相似度超过预设阈值，则所述人脸图像与所述身份证照片比对成功，否则比对失败，结束注册流程。通过该比对过程可以验证用户所拿的居民身份证是否是其本人的居民身份证，避免冒用他人居民身份证进行注册。

步骤S5，若所述人脸图像与所述身份证照片比对成功，则采集用户的手指静脉图像；

具体地，在后台服务器比对所述人脸图像与所述身份证照片成功后，通过专门的图像采集装置如红外CCD摄像机采集用户的手指静脉图像并上传至后台服务器，若后台服务器比对所述人脸图像与所述身份证照片失败，则不允许该用户注册，注册失败，结束注册流程。

步骤S6，将所述身份证信息、人脸图像和手指静脉图像绑定保存生成注册信息，完成注册过程。

具体地，后台服务器将所述身份证信息、人脸图像和手指静脉图像进行绑定生成具有唯一性身份识别的注册信息并保存在专业数据库中，注册成功，完成注册过程。

本发明实施例提供的用户注册方法，具有以下优点：

通过多重验证后生成具有唯一性和合法性的注册信息，有效解决冒名顶替的社会问题；生成的注册信息能够保证个人实名制信息的完整性；在用户的前一个信息核验通过后再采集用户的后一信息，相较于一次性采集用户的所有信息后再核验的方法，可以减轻后台服务器的处理量。

本发明还提供一种用户验证方法，包括以下步骤：

采用上述的用户注册方法对用户进行注册；

当用户请求验证时，采集用户的身份证信息或人脸图像或手指静脉图像，将用户的身份证信息或人脸图像或手指静脉图像与所述专用数据库中存储的注册信息进行匹配，若匹配成功，则验证通过，否则验证不通过。

当用户请求验证时，若采集的是用户的身份证信息，则将采集的身份证信息与所述专用数据库中存储的身份证信息进行匹配，若能匹配到一致，则验证通过，否则验证不通过。

当用户请求验证时，若采集的是用户的人脸图像，则将采集的人脸图像与所述专用数据库中的人脸图像进行匹配，若采集的人脸图像与所述专用数据库中存储的至少一个人脸图像的相似度超过预设阈值，则验证通过，否则验证不通过。

当用户请求验证时，若采集的是用户的手指静脉图像，则将采集的手指静脉图像与所述专用数据库中存储的手指静脉图像进行匹配的具体过程为：

步骤S1'，采用SURF算法对采集的手指静脉图像进行特征点提取；

步骤S2'，特征点匹配近邻欧式距离筛选；

步骤S3'，欧式距离筛选后的特征匹配对进行近邻余弦距离筛选，去除位置偏移较大的特征匹配对；

具体地，对欧氏距离筛选后的匹配对特征点构造统计圆，统计圆尺寸由特征点邻域圆确定，统计圆的圆心即为邻域圆的圆心，以邻域圆直径的1/12作为特征点单位尺度值s，统计圆半径则设定为2s；以统计圆圆心为原点建立直角坐标系，X轴方向为特征点的主方向，主方向是通过统计以一定间隔旋转的邻域圆内60°扇形区域的哈尔小波的个数得到的，将包含哈尔小波的个数最多的那个扇形方向作为主方向；统计四个象限像素点灰度值大于原点灰度值的个数，构造四维统计向量，并进一步归一化成单位向量，最后进行近邻余弦距离比值计算，步骤如下：

首先，以图片左上角为原点O建立相对坐标系，引入理论力学点的合成运动轨迹方程概念，以像素点为动点，绝对运动、牵连运动和相对运动关系如下：

x＝x₀+x'cosθ-y'sinθ

y＝y₀+x'sinθ+y'cosθ

x'＝(x-x₀)cosθ+(y-y₀)sinθ

y'＝(y-y₀)cosθ-(x-x₀)sinθ

式中，θ为特征点主方向夹角，(x,y)为像素点绝对位置坐标，(x',y')为像素点的相对位置坐标；

为了减少算法运行时间，仅对统计圆所在的局部区域的像素点进行坐标变换，且只考察变换之后的相对坐标位于统计圆内的像素点，变换前后像素灰度值不变；由于特征点的坐标变换前为浮点数，所以其灰度值这里采用双线性插值法得到。

然后，统计四个象限中灰度值大于特征点灰度值的像素个数，并进行归一化处理，如下：

{N₁,N₂,N₃,N₄}→P＝{P₁,P₂,P₃,P₄}

其中1，2，3，4为象限序号；

则待匹配点P₀、最近邻点P₁和次近邻点P₂统计单位向量分别为：

P₀＝{P₁,P₂,P₃,P₄}，P₁＝{P'₁,P'₂,P'₃,P'₄}，P₂＝{P″₁,P″₂,P″₃,P″₄}；

定义余弦距离d₁,则计算公式为：

cosβ₁和cosβ₂分别为单位向量的两个夹角余弦；

定义近邻余弦距离比例系数为η'，比例阈值为η₁，则有：

若η'>η₁，则认为最近邻点符合余弦距离匹配标准，该匹配对合理；在理想状态下，最近邻点相比次近邻点与待匹配点相似度更接近，最近邻点与待匹配点的统计单位向量夹角趋向于0，余弦距离趋向于1；而次近邻点与待匹配点的余弦距离则小于1，则近邻余弦距离比值η'大于1，因此，令比例阈值η₁＝1.0。

步骤S4'，对欧式距离筛选后的特征匹配对进行近邻汉明距离筛选，去除位置偏移较大的特征匹配对，获得处理后的手指静脉图像；

具体地，对欧式距离筛选的特征点构造统计圆，以统计圆圆心为原点建立直角坐标系，X轴方向为特征点的主方向，半径为2s；将统计圆划分为八个45°扇形区域，统计八个区域内像素点灰度值大于原点灰度值的像素个数，并将得到的8个数值归一化到(0,1)之间，对大于0.5的记为1，小于0.5的记为0，从而将得到一个8位的二进制序列，以进行汉明距离计算；仅对统计圆所在的局部区域的像素点进行坐标变换，也只考察变换之后的相对坐标位于统计圆内的像素点，变换前后像素灰度值不变，特征点灰度值的大小由双线性插值法确定，计算过程如下：

首先，以第三象限第一块区域为起点，统计8个区域中灰度值大于特征点灰度值的像素个数，并进行归一化处理，并与阈值0.5比较，进行二值化，其计算过程为：

N＝{N₁,N₂,N₃,N₄,N₅,N₆,N₇,N₈}；

n＝max(N)-min(N)，m＝min(N)；

H＝{I₁,I₂,I₃,I₄,I₅,I₆,I₇,I₈}，其中

将I_i与0.5比较，若I_i＞0.5，则I_i取值为1，若I_i＜0.5，则I_i取值为0，则有：

H＝{I₁,I₂,I₃,I₄,I₅,I₆,I₇,I₈}，(I_i＝0or 1)

其中1，2，3，...，8为区域序号；

则待匹配点H₀、最近邻点H₁和次近邻点H₂统计二值序列分别为：

H₀＝{I₁,I₂,I₃,I₄,I₅,I₆,I₇,I₈}，(I_i＝0or 1)；

H₁＝{I'₁,I'₂,I'₃,I'₄,I'₅,I'₆,I'₇,I'₈}，(I'_i＝0or 1)；

H₂＝{I″₁,I″₂,I″₃,I″₄,I″₅,I″₆,I″₇,I″₈}，(I″_i＝0or 1)；

定义汉明距离d₂,则计算公式为：

定义近邻余弦距离比值系数η″，比值阈值为η₂，则有：

若η″>η₂，则认为待匹配点和最近邻点符合汉明距离匹配标准，该匹配对合理；在理想状态下，最近邻点相比次近邻点与待匹配点相似度更接近，最近邻点与待匹配点的统计二进制序列异或之后，1的个数接近0，即汉明距离更小，最终近邻汉明距离比值η″大于1，因此，令比例阈值η₂＝1.0。

步骤S5'，通过预设的分数模型计算处理后的手指静脉图像与所述专用数据库中存储的每个手指静脉图像之间的相似度；

步骤S6'，若至少有一个所述相似度超过预设阈值，则验证通过，否则验证失败。

通过上述关联，生成的注册信息具有唯一性和合法性，进而在验证过程中，可以任意选择一项用户方便提供的信息进行验证即可，例如，若用户忘带居民身份证或居民身份证丢失，可以采集用户的人脸图像或手指静脉图像进行验证，若由于用户容貌变化较大导致人脸图像验证失败，用户可以刷居民身份证或采集手指静脉图像的方式进行验证，因此，验证方法更加多样化和人性化。

请参阅图2，为本发明提供的用户注册装置的结构框图。本发明还提供一种用户注册装置，其包括：

第一采集模块201，用于采集用户的身份证信息；

第一验证模块202，用于核验所述身份证信息；

第二采集模块203，用于采集用户的人脸图像；

第二验证模块204，用于比对用户的人脸图像与身份证照片；

第三采集模块205，用于采集用户的手指静脉图像；及

存储模块206，用于对所述身份证信息、人脸图像和手指静脉图像绑定形成的注册信息进行存储。

与相关技术相比，本发明提供的用户注册、验证和装置具有以下有益效果：

一、通过多重验证后生成具有唯一性和合法性的注册信息，有效解决冒名顶替的社会问题；生成的注册信息能够保证个人实名制信息的完整性；在用户的前一个信息核验通过后再采集用户的后一信息，相较于一次性采集用户的所有信息后再核验的方法，可以减轻后台服务器的处理量；

二、在验证过程中，可以任意选择一项用户方便提供的信息进行验证，验证方法更加多样化和人性化。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种用户注册方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集用户的身份证信息，所述身份证信息至少包括姓名、身份证号码和身份证照片；

核验身份证信息是否真实；

若身份证信息核验通过，则采集用户的人脸图像；

将用户的人脸图像与所述身份证照片进行比对；

若所述人脸图像与所述身份证照片比对成功，则采集用户的手指静脉图像；

将所述身份证信息、人脸图像和手指静脉图像绑定保存生成注册信息，所述注册信息存储于专用数据库中，完成注册过程。

2.根据权利要求1所述的用户注册方法，其特征在于，所述身份证信息还包括性别、民族、出生日期和住址中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的用户注册方法，其特征在于，将用户的人脸图像与所述身份证照片进行比对，具体包括：

比较所述人脸图像与所述身份证照片的相似度，若所述相似度超过预设阈值，则所述人脸图像与所述身份证照片比对成功，否则比对失败。

4.根据权利要求1所述的用户注册方法，其特征在于，核验身份证信息是否真实，具体包括：将所述身份证信息与公安部人口数据库进行比对，若验证一致，则说明所述身份证信息为有效身份信息，所述身份证信息核验通过，若验证不一致，则说明所述身份证信息为无效身份信息，所述身份证信息核验不通过。

5.一种用户验证方法，其特征在于，包括如下步骤：

采用如权利要求1-4任一项所述的用户注册方法对用户进行注册；

当用户请求验证时，采集用户的身份证信息或人脸图像或手指静脉图像，将用户的身份证信息或人脸图像或手指静脉图像与所述专用数据库中存储的注册信息进行匹配，若匹配成功，则验证通过，否则验证不通过。

6.根据权利要求5所述的用户验证方法，其特征在于，当用户请求验证时，若采集的是用户的身份证信息，则将采集的身份证信息与所述专用数据库中存储的身份证信息进行匹配，若能匹配到一致，则验证通过，否则验证不通过。

7.根据权利要求5所述的用户验证方法，其特征在于，当用户请求验证时，若采集的是用户的人脸图像，则将采集的人脸图像与所述专用数据库中的人脸图像进行匹配，若采集的人脸图像与所述专用数据库中存储的至少一个人脸图像的相似度超过预设阈值，则验证通过，否则验证不通过。

8.根据权利要求5所述的用户验证方法，其特征在于，当用户请求验证时，若采集的是用户的手指静脉图像，则将采集的手指静脉图像与所述专用数据库中存储的手指静脉图像进行匹配的具体过程为：

采用SURF算法对采集的手指静脉图像进行特征点提取；

特征点匹配近邻欧式距离筛选；

对欧式距离筛选后的特征匹配对进行近邻余弦距离筛选，去除位置偏移较大的特征匹配对；

对欧式距离筛选后的特征匹配对进行近邻汉明距离筛选，去除位置偏移较大的特征匹配对，获得处理后的手指静脉图像；

通过预设的分数模型计算处理后的手指静脉图像与所述专用数据库中存储的每个手指静脉图像之间的相似度；

若至少有一个所述相似度超过预设阈值，则验证通过，否则验证失败。

9.一种用户注册装置，其特征在于，包括：

第一采集模块，用于采集用户的身份证信息；

第一验证模块，用于核验所述身份证信息；

第二采集模块，用于采集用户的人脸图像；

第二验证模块，用于比对用户的人脸图像与身份证照片；

第三采集模块，用于采集用户的手指静脉图像；及

存储模块，用于对所述身份证信息、人脸图像和手指静脉图像绑定形成的注册信息进行存储。

10.根据权利要求9所述的用户注册装置，其特征在于，所述身份证信息包括姓名、身份证号码、身份证照片、性别、民族、出生日期和住址。

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