本发明专利技术实施例公开了一种身份信息采集方法及装置，用于简化操作流程，提高身份信息采集以及后期身份鉴证的安全性。其中的身份验证方法包括：采集手掌的掌纹图像；对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像；对所述重建掌纹图像进行目标检测；基于目标检测结果对所述掌纹图像进行特征定位，确定所述掌纹图像的特征数据；将所述掌纹图像的特征数据进行存储。上述方法，对掌纹图片进行超分辨率技术处理，有效提高掌纹图像的质量；然后，基于重建后的掌纹图像，进行目标检测，获取掌纹的特征数据，能够更加精准的进行用户身份的识别，缩短识别时间，减低成本，提高认证安全性以及身份验证效率。身份验证效率。身份验证效率。
【技术实现步骤摘要】
一种身份信息采集方法及装置
[0001]本公开涉及计算机
，特别涉及一种身份信息采集方法及装置。
技术介绍
[0002]在当前的网络化信息社会中，经常需要对个人的身份信息进行采集，用于后续对个人的身份进行鉴别，例如，在办理身份证、港澳通行证、驾驶证等个人证件过程，都进行了身份信息的采集工作。
[0003]目前，对个人身份信息采集的方式主要有两种：一种是基于人脸识别，另一种是指纹识别。然而，当前通过人脸识别进行个人身份信息采集的方式，经常存在化妆后或整容后无法准确识别，甚至还有可能伪装成他人，对个人身份鉴别存在安全隐患。而另一种通过指纹识别进行个人身份信息采集的方式，存在采集过程繁琐、需要多次多角度进行采集，采集效率低；此外，指纹采集方式对于环境要求高，对手指的湿度和清洁度都有要求，采集指纹的设备一般都采用接触式，设备成本较高，并且接触式采集致使指纹痕迹容易留存，存在被复制的可能性，安全性降低，风险增加。
[0004]而目前并没有一种高效且安全性较高的身份信息采集方法。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供一种身份信息采集方法及装置，用于简化操作流程，提高身份信息采集以及后期身份鉴证的安全性。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种身份信息采集方法，所述方法包括：
[0007]采集手掌的掌纹图像；对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像；对所述重建掌纹图像进行目标检测；基于目标检测结果对所述掌纹图像进行特征定位，确定所述掌纹图像的特征数据；将所述掌纹图像的特征数据进行存储。
[0008]在本专利技术实施例中，掌纹识别具有采样简单、图像信息丰富、不易伪造、受噪声干扰小等特点，在采集过程中可以进行非接触采集，不需要用特殊光线照射(红外)，成本较低，且信息不留存在设备上，不涉及隐私问题，更加安全。此外，本申请实施例在进行掌纹采集过程中，对掌纹图片进行超分辨率技术处理，有效提高掌纹图像的质量；然后，基于重建后的掌纹图像，进行目标检测，获取掌纹的纹线特点、点特征、纹理特征、几何特征等相关特征数据，能够更加精准的进行用户身份的识别，具有更高的分辨能力与更高的鉴别能力，缩短识别时间，减低成本，提高认证安全性，更大程度提升身份验证效率。
[0009]可选的，对所述待测掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像，包括：基于拉普拉斯金字塔网络采用逐步上采样策略对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像。
[0010]在本专利技术实施例中，对拍摄的掌纹图像基于拉普拉斯金字塔网络采用逐步上采样策略对掌纹的点特征信息进行图像超分辨率处理，有效提高掌纹图像的质量。
[0011]可选的，对所述重建掌纹图像进行目标检测，包括：基于Mask
‑
RCNN框架的分支网
络确定所述重建掌纹图像中的至少一个目标框；确定每个目标框中的目标类别；对每个目标进行像素级目标分割。
[0012]在本专利技术实施例中，利用Mask
‑
RCNN实例分割框架分支网络对手掌进行目标检测，有效提升了目标检测的精度。可选的，对每个目标进行像素级目标分割，包括：将所述掌纹图像输入深度抠图网络，得到所述掌纹图像对应的前景图层、背景图层以及不确定图层；
[0013]其中，所述前景图层与所述背景图层包含所述手掌图像的颜色信息与所述手掌图像的低频边缘信息，所述不确定图层包含所述手掌图像的高频边缘信息。
[0014]可选的，基于目标检测结果对所述掌纹图像进行特征定位，确定所述掌纹图像的特征数据，包括：基于边缘检测canny算法对所述不确定图层进行边缘检测，确定所述手掌图像的最优边缘；基于所述最优边缘对所述手掌进行特征定位，分别得到每个特征定位对应的特征数据。
[0015]在本专利技术实施例中，基于图像边缘检测canny技术，对采集的纹线特点、纹理特征进行像素级增强，自动快速准确提取纹路信息，对提取的掌纹的特征确认人员身份，提高办证过程中对比效率以及安全性认证，拥有较低的侵入性，较高的可靠性和积极的社会接受度。
[0016]可选的，所述方法还包括：用户在使用掌纹进行身份认证时，采集待认证的掌纹图像；将所述待认证的掌纹图像同数据库中的所述用户存储的掌纹图像的特征数据进行匹配；若匹配成功，确定所述用户为身份核验成功；若匹配失败，确定所述用户身份核验失败。
[0017]第二方面，本专利技术实施例提供一种身份信息采集的装置，所述装置包括：
[0018]采集模块，用于采集手掌的掌纹图像；
[0019]处理模块，用于对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像；
[0020]对所述重建掌纹图像进行目标提取；基于目标检测结果对所述掌纹图像进行特征定位，确定所述掌纹图像的特征数据；
[0021]存储模块，用于将所述掌纹图像的特征数据进行存储。
[0022]可选的，所述处理模块用于：
[0023]基于拉普拉斯金字塔网络采用逐步上采样策略对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像。
[0024]可选的，所述处理模块用于：
[0025]基于Mask
‑
RCNN框架的分支网络确定所述重建掌纹图像中的至少一个目标框；确定每个目标框中的目标类别；对每个目标进行像素级目标分割。
[0026]可选的，所述处理模块用于：
[0027]将所述掌纹图像输入深度抠图网络，得到所述掌纹图像对应的前景图层、背景图层以及不确定图层；其中，所述前景图层与所述背景图层包含所述手掌图像的颜色信息与所述手掌图像的低频边缘信息，所述不确定图层包含所述手掌图像的高频边缘信息。
[0028]可选的，所述处理模块用于：
[0029]基于边缘检测canny算法对所述不确定图层进行边缘检测，确定所述手掌图像的最优边缘；基于所述最优边缘对所述手掌进行特征定位，分别得到每个特征定位对应的特征数据。
[0030]可选的，所述处理模块还用于：
[0031]用户在使用掌纹进行身份认证时，采集待认证的掌纹图像；将所述待认证的掌纹图像同数据库中的所述用户存储的掌纹图像的特征数据进行匹配；若匹配成功，确定所述用户为身份核验成功；若匹配失败，确定所述用户身份核验失败。
[0032]第三方面，本专利技术实施例提供一种身份信息采集的装置，所述装置包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如第一方面实施例所述方法的步骤。
[0033]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，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如第一方面实施例所述方法的步骤。
附图说明
[0034]图1为本专利技术实施例提供的一种身份信息采集方法的流程示意图；
[0035]图2为本专利技术实施例提供的手掌纹理示意图；
[0036]图3为本专利技术实施例提供的装置的结构示意图；
[0037]图4为本专利技术实施例提供的装置的结构示意图。
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种身份信息采集方法，其特征在于，所述方法包括：采集手掌的掌纹图像；对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像；对所述重建掌纹图像进行目标检测；基于目标检测结果对所述掌纹图像进行特征定位，确定所述掌纹图像的特征数据；将所述掌纹图像的特征数据进行存储。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待测掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像，包括：基于拉普拉斯金字塔网络采用逐步上采样策略对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述重建掌纹图像进行目标检测，包括：基于Mask
‑
RCNN框架的分支网络确定所述重建掌纹图像中的至少一个目标框；确定每个目标框中的目标类别；对每个目标进行像素级目标分割。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对每个目标进行像素级目标分割，包括：将所述掌纹图像输入深度抠图网络，得到所述掌纹图像对应的前景图层、背景图层以及不确定图层；其中，所述前景图层与所述背景图层包含所述手掌图像的颜色信息与所述手掌图像的低频边缘信息，所述不确定图层包含所述手掌图像的高频边缘信息。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于目标检测结果对所述掌纹图像进行特征定位，确定所述掌纹图像的特征数据，包括：基于图像边缘检测canny算法对所述不确定图层进行边缘检测，确定所述手掌图像的最优边缘；基于所述最优边缘对所述手掌进行特征定位，分别得到每个特征定位对应的特征数据。6.如权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：用户在使用掌纹进行身份认证时，采集待认证的掌纹图像；将所述待认证的掌纹图像同数据库中的所述用户存储的掌纹图像的特征数据进行匹配；若匹配成功，确定所述用户为身份核验成功；若匹配失败，确定所述用户身份核验失败。7.一种身份信息采集的装置，其特征在于，所述装置包括：采集模块，用于采集手掌的掌纹图像；处理模块，用于对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像；对所述重建...
【专利技术属性】
技术研发人员：张黎，陈高，陈彦宇，马雅奇，周慧子，谭龙田，
申请(专利权)人：珠海联云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。