本发明专利技术公开了一种基于多模式生物识别的身份一致性认证方法，适于在含有复合成像设备的终端中执行，所述复合成像设备适于利用分区域分波段的滤光片组件将入射光源分为可见光波段及近红外光波段，并分别得到可见光成像模式下的图像A和近红外光成像模式下的图像B。该方法包括：分别获取待识别用户在可见光成像模式下的图像A，在近红外光成像模式下的图像B，以及两个成像模式切换过程的图像序列；分析得到所述图像序列的运动矢量信息和/或所述图像A和图像B的相似度信息；以及根据所述运动矢量信息和/或所述相似度信息对用户进行多种生物识别模式下的身份一致性认证。本发明专利技术还公开了对应的身份一致性认证装置和移动终端。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物识别领域，更具体地，涉及一种基于多模式生物识别的身份一致性认证方法、装置和移动终端。
技术介绍
近年来，我国互联网金融发展呈现如火如荼之势，也逐渐成为社会关注的焦点。但如果远程开户问题得不到妥善解决，绝大部分的互联网模式金融将不得不重新走回线下，从而使其丧失互联网属性。可见远程开户对于互联网金融发展至关重要。生物特征识别技术为远程开户的身份核实提供了技术保证。人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物特征识别技术被广泛的应用于安防领域，但是金融领域相对于安防领域要求的安全等级更高，对于开放的金融系统而言，一处安全隐患可能威胁到整个金融系统的安全。应用单一模态的生物特征来完成远程身份认证存在安全弊端和应用局限性，比如虹膜识别对识别距离比较敏感，人脸识别性能又易受环境光线变化影响。因此，在移动终端上融合两种(或两种以上)生物特征识别技术，以提高识别的准确性和稳定性，对移动互联网环境下应用生物特征识别技术保证用户信息安全具有重要意义。由于虹膜特殊的生理构造，虹膜识别一般采用760nm-880nm波段的近红外光作为光源，采用专门的近红外摄像头模组成像。这样的话，移动终端(智能手机等)的前面板需要开两个孔，一个用于放置自拍的可见光摄像头模组，一个用于放置近红外摄像头模组，这就导致硬件系统设计复杂度和成本都显著上升，并不利于应用的普及。同时，相互独立的虹膜和人脸图像采集设备也会增加虹膜识别和人脸识别过程融合的复杂度和速度，影响用户体验。
技术实现思路
为此，本专利技术提供一种基于多模式生物识别的身份一致性认证方法、装置和移动终端，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于多模式生物识别的身份一致性认证方法，适于在含有复合成像设备的终端中执行，所述复合成像设备适于利用分区域分波段的滤光片组件将入射光源分为可见光波段和近红外光波段，并分别得到可见光成像模式下的图像A和近红外光成像模式下的图像B。该方法包括：分别获取待识别用户在可见光成像模式下的图像A、在近红外成像模式下的图像B，以及两个成像模式切换过程的图像序列；分析得到所述图像序列的运动矢量信息和/或图像A和图像B的相似度信息；以及根据运动矢量信息和/或相似度信息对用户进行身份一致性认证。可选地，在根据本专利技术的方法中，根据运动矢量信息和/或所述相似度信息对用户进行身份一致性认证的步骤可以采用以下情况的任意一种或多种：(1)判断是否有连续多帧图像序列的运动矢量不满足预定要求，若是，则提醒待识别用户身份一致性认证失败；(2)根据相似度信息判断图像A和图像B中的用户身份是否一致；若否，则提醒待识别用户身份一致性认证失败；(3)分别计算得到运动矢量信息的第一分析结果r1和所述相似度信息的第二分析结果r2，并根据r＝r1*x+r2*y计算得到对待识别用户进行身份一致认证的最终结果，其中，x和y是对应项的权值。可选地，在根据本专利技术的方法中，判断图像序列的运动矢量是否满足预定要求的操作包括：将获取到的图像序列每帧分割为多个分块图像；确定图像序列中发生运动的分块图像及分块图像的运动矢量；以及分别计算图像序列中运动矢量方向为横向且矢量幅值大于第一阈值的分块图像个数M与发生运动的分块图像个数N，以及M与N的比值；若该比值大于第二阈值，则判定该帧图像序列的运动矢量不满足预定要求。可选地，在根据本专利技术的方法中，确定图像序列中发生运动的分块图像及分块图像的运动矢量方向的步骤包括：从图像序列中选取某一位置处的分块图像；对于所选取的分块图像，从前一帧图像中获取处于同一位置的同位分块图像，以及该同位分块图像的多个邻域分块图像，其中，同位分块图像与邻域分块图像共同作为所选取的分块图像的对比分块图像；计算所选取的分块图像与前一帧图像中的所有对比分块图像的相关性，并确定相关性最大的对比分块图像的位置；若相关性最大的对比分块图像的位置与所选取的分块图像位置不同，则判定该对比分块图像发生运动，其运动矢量方向指向所选取的分块图像，其运动矢量大小为两个位置间的距离。可选地，在根据本专利技术的方法中，计算得到图像A和图像B的相似度信息的步骤包括：分别对图像A和B进行虹膜和眼角定位，得到其中的虹膜中心和眼角位置；根据双眼的虹膜中心及眼角位置分别从图像A和B中裁切出包含双眼的感兴趣区域；分别将图像A和B中的感兴趣区域旋转至水平方向，得到图像C和D；分别以眼角和虹膜中心为中心计算图像C和D中的多尺度高维局部二进制模式LBP特征，并将该LBP特征级联作为图像的特征向量；以及分别计算图像C和D的特征向量的相似度。可选地，在根据本专利技术的方法中，从图像中裁切出包含双眼的感兴趣区域的步骤包括：从图像中裁切出包含双眼的矩形区域作为该图像的感兴趣区域，其中，矩形的长边与双眼的虹膜中心均相距第一距离，短边与其最接近的虹膜中心均相距第二距离。可选地，在根据本专利技术的方法中，计算图像的多尺度高维LBP特征的步骤包括：分别以图像C和D为基础构建各自的图像金字塔；在所述图像金字塔的每层图像中分别以双眼的虹膜中心和眼角为中心划分感兴趣区域；将每个划分的感兴趣区域分割为m×m的矩形块；统计每个矩形块内的LBP直方图特征，得到矩形块级的LBP直方图特征；将所有矩形块级的LBP直方图特征连接起来，得到关键点级的LBP直方图特征；将每层图像中的每个关键点的LBP直方图特征按顺序连接起来，得到层级的LBP直方图特征；以及将所有层级的LBP直方图特征按图像层级顺序连接起来，得到最终的图像的特征向量。可选地，在根据本专利技术的方法中，根据相似度信息对用户进行身份一致性认证的步骤包括：计算图像C和D的特征向量的相似度，若相似度大于第三阈值，则判定图像A和B中的待识别用户身份一致，否则身份不一致。其中，图像C和D的特征向量的相似度包括两个图像的相关度、卡方系数、相交系数和巴氏距离中的至少一种。可选地，在根据本专利技术的方法中，图像A包括待识别用户的面部信息，图像B包括待识别用户的双眼信息，该方法还包括：根据数据库中存储的该用户的真实头像检验对图像A进行验证；若检验通过，则在近红外光成像模式下引导待识别用户调整人脸和复合成像设备的角度和/或距离，直至得到包含其双眼的图像B；以及根据数据库中存储的该用户的真实虹膜图像对图像B进行验证。根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于多模式生物识别的身份一致性认证装置，适于在含有复合成像设备的终端中执行，该复合成像设备适于利用分区域分波段的滤光片组件将入射光源分为可见光波段及近红外光波段，并分别得到可见光成像模式下的图像和近红外光成像模式下的图像，该装置包括：人脸图像采集单元，适于在可见光成像模式下采集包含待识别用户面部信息的图像A；虹膜图像采集单元，适于在近红外光成像模式下采集包含待识别用户双眼信息的图像B；运动矢量分析单元，适于获取两种成像模式切换过程的图像序列，并分析得到所述图像序列的运动矢量信息；相似度分析单元，适于图像A和图像B的相似度信息；以及身份一致性认证单元，适于根据运动矢量信息和/或相似度信息对用户进行身份一致性认证。可选地，在根据本专利技术的装置中，身份一致性认证单元适于采用以下情况中的一种或多种对待识别用户进行身份一致性认证：(1)判断是否连续有多帧图像序列的运本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于多模式生物识别的身份一致性认证方法，适于在含有复合成像设备的终端中执行，所述复合成像设备适于利用分区域分波段的滤光片组件将入射光源分为可见光波段和近红外光波段，并分别得到可见光成像模式下的图像A和近红外光成像模式下的图像B，该方法包括：分别获取待识别用户在可见光成像模式下的图像A，在近红外光成像模式下的图像B，以及两个成像模式切换过程的图像序列；分析得到所述图像序列的运动矢量信息和/或所述图像A和图像B的相似度信息；以及根据所述运动矢量信息和/或所述相似度信息对用户进行多种生物识别模式下的身份一致性认证。
【技术特征摘要】
1.一种基于多模式生物识别的身份一致性认证方法，适于在含有复合成像设备的终端中执行，所述复合成像设备适于利用分区域分波段的滤光片组件将入射光源分为可见光波段和近红外光波段，并分别得到可见光成像模式下的图像A和近红外光成像模式下的图像B，该方法包括：分别获取待识别用户在可见光成像模式下的图像A，在近红外光成像模式下的图像B，以及两个成像模式切换过程的图像序列；分析得到所述图像序列的运动矢量信息和/或所述图像A和图像B的相似度信息；以及根据所述运动矢量信息和/或所述相似度信息对用户进行多种生物识别模式下的身份一致性认证。2.如权利要求1所述的方法，所述根据所述运动矢量信息和/或所述相似度信息对用户进行身份一致性认证的步骤可以采用以下情况的任意一种或多种：(1)判断是否有连续多帧图像序列的运动矢量不满足预定要求，若是，则提醒待识别用户身份一致性认证失败；(2)根据所述相似度信息判断图像A和图像B中的用户是否为同一人；若否，则提醒待识别用户身份一致性认证失败；(3)分别计算得到所述运动矢量信息的第一分析结果r1和所述相似度信息的第二分析结果r2，并根据r＝r1*x+r2*y计算得到对待识别用户进行身份一致性认证的最终结果，其中，x和y是对应项的权值。3.如权利要求1或2所述的方法，其中，判断所述图像序列的运动矢量是否满足预定要求的操作包括：将所述获取到的图像序列每帧分割为多个分块图像；确定所述图像序列中发生运动的分块图像及分块图像的运动矢量；以及分别计算所述图像序列中运动矢量方向为横向且矢量幅值大于第一阈值的分块图像个数M与发生运动的分块图像个数N，以及M与N的比值；若该比值大于第二阈值，则判定该帧图像序列的运动矢量不满足预定要求。4.如权利要求3所述的方法，其中所述确定图像序列中发生运动的分块图像及分块图像的运动矢量的步骤包括：从所述图像序列中选取某一位置处的分块图像；对于所选取的分块图像，从前一帧图像中获取处于同一位置的同位分块图像，以及该同位分块图像的多个邻域分块图像，所述同位分块图像与所述邻域分块图像共同作为所选取的分块图像的对比分块图像；计算所选取的分块图像与前一帧图像中的多个对比分块图像的相关性，并确定相关性最大的对比分块图像的位置；以及若所述相关性最大的对比分块图像的位置与所选取的分块图像位置不同，则判定该对比分块图像发生运动，其运动矢量方向指向所选取的分块图像，其运动矢量大小为两个位置间的距离。5.如权利要求1所述的方法，所述计算得到所述图像A和图像B的相似度信息的步骤包括：分别对图像A和B进行虹膜和眼角定位，得到其中的虹膜中心和眼角位置；根据双眼的虹膜中心和眼角位置分别从图像A和B中裁切出包含双眼的感兴趣区域；分别将图像A和B中的感兴趣区域旋转至水平方向，得到图像C和D；分别以眼角和虹膜中心为中心计算图像C和D中的多尺度高维局部二进制模式LBP特征，并将该LBP特征级联作为图...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓鹏，孔爱祥，
申请(专利权)人：徐鹤菲，
类型：发明
国别省市：北京;11
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