基于人证合一的图像的身份识别方法、系统、设备和介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人证合一的图像的身份识别方法、系统、设备和介质。基于人证合一的图像的身份识别方法包括以下步骤：获取人证合一的原始图像；获取所述原始图像中的第一目标面部图像及第二目标面部图像；提取所述第一目标面部图像对应的第一特征空间向量以及所述第二目标面部图像对应的第二特征空间向量；计算所述第一特征空间向量和所述第二特征空间向量之间的欧氏距离；判断所述欧氏距离是否小于第一预设阈值，若是，则确定身份识别通过；若否，则确定身份识别不通过。本发明专利技术能够提高人证合一的图像的审核效率和审核准确率，使用人工智能的方法解决了人工审核导致的审核效率低，准确率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于人证合一的图像的身份识别方法、系统、设备和介质
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种基于人证合一的图像的身份识别方法、系统、设备和介质。
技术介绍
人脸作为稳定、个体差异明显的生物特征，广泛应用于身份鉴定。目前，人脸识别技术已经实用于铁路自动验票进站闸机系统，移动端登录以及金融系统的支付认证等。但是在实际项目开发中发现，复杂背景下的多任务人脸检测算法存在误检率较高、低分辨率人脸的识别准确率低等问题，且CNN(ConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络)网络可以通过结构优化来进一步提人脸的识别高准确性和鲁棒性。当前，人脸检测和识别技术已经十分成熟，并大规模走向商用。然而无约束条件下的人脸质量可能远低于标准数据集，其识别准确率会受到多种因素的制约，实际应用下的人脸检测和识别依然面临巨大的挑战。人证合一的图像，例如“手持证件照”，作为审核材料进行人工审核费时费力、人工评判具有个体差异性，导致因误判产生的申诉率较高。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中采用人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人证合一的图像的身份识别方法，其特征在于，所述身份识别方法包括：/nS1.获取人证合一的原始图像；/nS2.获取所述原始图像中的第一目标面部图像及第二目标面部图像；/n其中，所述第一目标面部图像对应证件照外的第一真实人脸，所述第二目标面部图像对应证件照中的第二真实人脸；/nS3.提取所述第一目标面部图像对应的第一特征空间向量以及所述第二目标面部图像对应的第二特征空间向量；/nS4.计算所述第一特征空间向量和所述第二特征空间向量之间的欧氏距离；/nS5.判断所述欧氏距离是否小于第一预设阈值，若是，则确定身份识别通过；若否，则确定身份识别不通过。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人证合一的图像的身份识别方法，其特征在于，所述身份识别方法包括：
S1.获取人证合一的原始图像；
S2.获取所述原始图像中的第一目标面部图像及第二目标面部图像；
其中，所述第一目标面部图像对应证件照外的第一真实人脸，所述第二目标面部图像对应证件照中的第二真实人脸；
S3.提取所述第一目标面部图像对应的第一特征空间向量以及所述第二目标面部图像对应的第二特征空间向量；
S4.计算所述第一特征空间向量和所述第二特征空间向量之间的欧氏距离；
S5.判断所述欧氏距离是否小于第一预设阈值，若是，则确定身份识别通过；若否，则确定身份识别不通过。


2.如权利要求1所述的基于人证合一的图像的身份识别方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
根据所述原始图像获取设定层级的图像金字塔，并选取所述图像金字塔中的目标层级的图像作为第一图像；
采用滑动窗口将所述第一图像输入至多任务卷积神经网络模型中，通过所述多任务卷积神经网络模型检测出所述第一图像中的所述第一目标面部图像及所述第二目标面部图像。


3.如权利要求2所述的基于人证合一的图像的身份识别方法，其特征在于，步骤S2还包括以下步骤：
通过所述多任务卷积神经网络模型检测出所述第一目标面部图像对应的第一面部关键点及所述第二目标面部图像对应的第二面部关键点；
根据所述第一面部关键点和标准面部图像对应的标准面部关键点，将所述第一目标面部图像调整至与所述标准面部图像对齐；
根据所述第二面部关键点和所述标准面部图像对应的标准面部关键点，将所述第二目标面部图像调整至与所述标准面部图像对齐。


4.如权利要求1所述的基于人证合一的图像的身份识别方法，其特征在于，当原始图像中包括非真实人脸时，步骤S2还包括：
获取所述原始图像中非真实人脸所对应的第三目标面部图像；
采用面部分类器将所述第三目标面部图像从所述第一目标面部图像、第二目标面部图像和第三目标面部图像中删除。


5.如权利要求1-3中任意一项所述的基于人证合一的图像的身份识别方法，其特征在于，步骤S2还包括以下步骤：
判断测出所述第一目标面部图像的分辨率是否小于第二预设阈值，若是，则对所述第一目标面部图像进行超分辨处理；
判断测出所述第二目标面部图像分辨率是否小于第二预设阈值，若是，则对所述第二目标面部图像进行超分辨处理；
和/或，步骤S3包括：
采用正则化方法提取所述第一目标面部图像对应的第一特征空间向量以及所述第二目标面部图像对应的第二特征空间向量。


6.一种基于人证合一的图像的身份识别系统，其特征在于，所述身份识别系统包括：
第一获取模块，用于获取人证合一的原始图像；
第二获取模块，用于获取所述原始图像中的第一目标面部图像及第二目标面部图像；
其中，所述第一目标面部图像对应证件照外的第一真实人脸，所述第二目标面部图像对应证件照中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王荣生，江文斌，李健，
申请(专利权)人：上海携程国际旅行社有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31