一种基于神经网络验证人证合一的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种验证人证合一的验证方法及系统，所述验证方法用于验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人，分别采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；将所述身份证图像和所述拍摄照图像进行人脸检测，获得身份证人脸位置坐标和拍摄照人脸位置坐标，并经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像；利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量，验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为一个人。通过利用改进卷积神经网络算法提取身份证变换图像和拍摄照变换图像的特征向量，在光线较暗，人多的环境中引起的人脸图像差异较大情况，提高了验证结果的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络验证人证合一的方法及系统
本专利技术涉及人脸识别领域，特别是涉及一种基于神经网络验证人证合一的方法及系统。
技术介绍
传统的人脸检测算法是基于人脸图像的边缘特征、线性特征和对角线特征，根据图像的灰度变化进行识别，存在着漏检、错检的问题，多姿态情况下检测的效果较差，检测的准确率较低。传统的人脸检测算法还是基于简单的人工特征设计的，例如局部二值模式LBP(LocalBinaryPattern)特征算法，一般是将人脸图像进行分块，对每块子图像进行LBP直方图统计，并将所有块的直方图首尾相连组成一个向量，这个向量就是人脸的特征描述。由于人脸会随着年龄、情绪、温度光照条件、遮盖物等因素的限制，人脸的外形很不稳定，甚至从不同角度观察，人脸的图像特征也存在很大的差异，应用LBP特征算法就会导致检测的结果不准确。目前基于神经网络的人脸识别，仅仅是从人脸的图像中提取人脸的某些特征，由于人脸会随着年龄、情绪、温度光照条件、遮盖物等因素的限制，人脸的外形很不稳定，仅仅通过提取的人脸特征进行验证身份证的人脸图像和人脸的生活照图像是否为同一个人，会导致验证的结果不准确，所以，亟需一种能够准确判断身份证的人脸图像和生活照的人脸图像是否为同一个人的验证方法和系统。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种提高验证结果准确率的基于神经网络验证人证合一的方法及系统。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种验证人证合一的验证方法，所述验证方法用于验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人，所述验证方法具体包括：分别采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；将所述身份证图像和所述拍摄照图像进行人脸检测，如果未检测到人脸时，重新采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；否则，分别采集所述身份证图像和所述拍摄照图像的人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标，获得身份证人脸位置坐标和拍摄照人脸位置坐标；分别将所述身份证人脸位置坐标和所述拍摄照人脸位置坐标经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像；利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量，得到身份证变换图像特征向量和拍摄照变换图像特征向量，提高了人脸特征提取的准确度，不受光线和环境的影响；根据所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人。可选的，所述分别将所述身份证人脸位置坐标和所述拍摄照人脸位置坐标经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像具体包括：根据所述身份证图像人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标与模板坐标中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标建立变换方程，获得变换矩阵，所述模板坐标为变换基础的坐标；根据变换矩阵分别变换所述拍摄照人脸位置坐标和所述身份证图像人脸位置坐标，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像。可选的，所述利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量具体包括：获取多种不同姿态的人脸信息，构成多姿态人脸信息训练集；利用所述多姿态人脸信息训练集训练卷积神经网络，得到改进卷积神经网络算法；利用所述改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量，提高了特征提取的准确度。可选的，所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量为欧氏空间可分的1024维向量。可选的，所述根据所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人具体包括：计算所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量之间的欧氏距离；比较所述欧氏距离与距离阈值，如果所述欧氏距离大于所述距离阈值，身份证上的人和拍摄照图像上的人不是同一个人；否则，身份证上的人和拍摄照图像上的人是同一个人。本专利技术还公开了一种验证人证合一的验证系统，所述系统包括：身份证读卡器、摄像头模块、人脸检测模块、人脸图像变换模块、特征向量提取模块、判断模块；所述身份证读卡器，用于采集所述持有身份证的人的身份证图像；所述摄像头模块，用于采集待验证的人的拍摄照图像；所述人脸检测模块，分别与所述身份证读卡器和所述摄像头模块连接，所述人脸检测模块用于将所述身份证图像和所述拍摄照图像进行人脸检测，如果未检测到人脸时，重新采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；否则，分别采集所述身份证图像和所述拍摄照图像的人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标，获得身份证人脸位置坐标和拍摄照人脸位置坐标；所述人脸图像变换模块，与所述人脸检测模块连接，所述人脸图像变换模块用于分别将所述身份证人脸位置坐标和所述拍摄照人脸位置坐标经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像；所述特征向量提取模块，与所述人脸图像变换模块连接，所述特征向量提取模块利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量，得到身份证变换图像特征向量和拍摄照变换图像特征向量；所述判断模块，与所述特征向量提取模块连接，所述判断模块用于根据所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人。可选的，人脸图像变换模块具体包括：计算变换矩阵单元、变换图像获取单元；所述计算变换矩阵单元，与所述人脸检测模块连接，所述计算变换矩阵单元用于根据所述身份证图像人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标与模板坐标中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标建立变换方程，获得变换矩阵；所述变换图像获取单元，分别与所述计算变换矩阵单元和所述特征向量提取模块连接，所述变换图像获取单元用于根据变换矩阵分别变换所述拍摄照人脸位置坐标和所述身份证图像人脸位置坐标，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像。可选的，所述特征向量提取模块具体包括：获取单元，与所述变换图像获取单元连接，所述采集单元用于获取多种不同姿态的人脸信息，构成多姿态人脸信息训练集；训练单元，与所述获取单元连接，所述训练单元用于利用所述多姿态人脸信息训练集训练卷积神经网络，得到改进卷积神经网络算法；特征向量提取单元，分别与所述训练单元和所述判断模块连接，所述特征向量提取单元根据所述改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量。可选的，所述判断模块具体包括：计算单元、比较单元、判断单元；所述计算单元，与所述特征向量提取模块连接，所述计算单元用于计算所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量之间的欧氏距离；所述比较单元，与所述计算单元连接，所述比较单元用于比较所述欧氏距离与距离阈值；所述判断单元，与所述比较单元连接，判断所述欧氏距离是否大于所述距离阈值，如果是，身份证上的人和拍摄照图像上的人不是同一个人；否则，身份证上的人和拍摄照图像上的人是同一个人。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术通过将采集到的身份证图像和拍摄照图像，然后再获得身份证人脸位置坐标和拍摄照人脸位置坐标，经过变换获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像，通过改进卷积神经网络算法求得特征向量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种验证人证合一的验证方法，所述验证方法用于验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人，其特征在于，所述验证方法具体包括：分别采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；将所述身份证图像和所述拍摄照图像进行人脸检测，如果未检测到人脸时，重新采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；否则，分别采集所述身份证图像和所述拍摄照图像的人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标，获得身份证人脸位置坐标和拍摄照人脸位置坐标；分别将所述身份证人脸位置坐标和所述拍摄照人脸位置坐标经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像；利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量，得到身份证变换图像特征向量和拍摄照变换图像特征向量；根据所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人。

【技术特征摘要】
1.一种验证人证合一的验证方法，所述验证方法用于验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人，其特征在于，所述验证方法具体包括：分别采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；将所述身份证图像和所述拍摄照图像进行人脸检测，如果未检测到人脸时，重新采集持有身份证的人的身份证图像和所述拍摄照图像；否则，分别采集所述身份证图像和所述拍摄照图像的人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标，获得身份证人脸位置坐标和拍摄照人脸位置坐标；分别将所述身份证人脸位置坐标和所述拍摄照人脸位置坐标经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像；利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量，得到身份证变换图像特征向量和拍摄照变换图像特征向量；根据所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人。2.根据权利要求1所述的一种验证人证合一的验证方法，其特征在于，所述分别将所述身份证人脸位置坐标和所述拍摄照人脸位置坐标经过同一个仿射变换，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像，具体包括：根据所述身份证图像人脸中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标与模板坐标中的右眼、左眼、鼻子、右嘴角、左嘴角的位置坐标建立变换方程，获得变换矩阵，所述模板坐标为变换基础的坐标；根据变换矩阵分别变换所述拍摄照人脸位置坐标和所述身份证图像人脸位置坐标，获得尺寸相同的身份证变换图像和拍摄照变换图像。3.根据权利要求1所述的一种验证人证合一的验证方法，其特征在于，所述利用改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量具体包括：获取多种不同姿态的人脸信息，构成多姿态人脸信息训练集；利用所述多姿态人脸信息训练集训练卷积神经网络，得到改进卷积神经网络算法；利用所述改进卷积神经网络算法提取所述身份证变换图像和所述拍摄照变换图像的特征向量。4.根据权利要求1所述的一种验证人证合一的验证方法，其特征在于，所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量为欧氏空间可分的1024维向量。5.根据权利要求1所述的一种验证人证合一的验证方法，其特征在于，所述根据所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量验证身份证上的人和拍摄照图像上的人是否为同一个人具体包括：计算所述身份证变换图像特征向量和所述拍摄照变换图像特征向量之间的欧氏距离；比较所述欧氏距离与距离阈值，如果所述欧氏距离大于所述距离阈值，身份证上的人和拍摄照图像上的人不是同一个人；否则，身份证上的人和拍摄照图像上的人是同一个人。6.一种验证人证合一的验证系统，所述系统包括：身份证读卡器、摄像头模块、人脸检测模块、人脸图像变换模块、特征向量提取模块、判断模块；所述身份证读卡器，用于采集所述持有身份证的人的身份证图像；所述摄像头模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡浩基，蔡成飞，毛颖，陈伟亮，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33