一种基于视觉的可信身份识别方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视觉的可信身份识别方法，包括步骤获取被识别人的视觉信息，对视觉信息处理获得预处理后的脸部图像，对预处理后的脸部图像进行处理获得校正参数，根据校正参数对视觉信息进行处理输出校正脸部图像，对校正脸部图像进行识别得到可信身份识别结果，输出可信身份识别结果。本发明专利技术实现了通过对图像进行预处理校正，使得后续识别步骤能获得更好的识别结果和速度。得更好的识别结果和速度。得更好的识别结果和速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的可信身份识别方法和系统


[0001]本专利技术涉及身份识别
，具体涉及一种基于视觉的可信身份识别方法和系统。

技术介绍

[0002]随着科技的进步和发展，生物个体识别技术在人们的生活中发挥着重要作用。基于生物个体体征(例如人脸)对生物个体进行识别已经大范围应用于需要身份验证(即身份识别)的地方，比如基于人脸识别的手机解锁、指纹门锁、基于人脸识别的支付，公安侦查等。
[0003]但摄像头获取的人脸图像不都是完美的，它们需要进行校正以便在后续环节获得更准确的结果和更快的识别速度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提出一种基于视觉的可信身份识别方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
[0005]为实现上述技术目的，本专利技术技术方案如下：
[0006]一种基于视觉的可信身份识别方法，所述方法包括以下步骤：
[0007]步骤1，获取被识别人的视觉信息，对视觉信息处理获得预处理后的脸部图像；
[0008]步骤2，对预处理后的脸部图像进行处理获得校正参数，根据校正参数对视觉信息进行处理输出校正脸部图像；
[0009]步骤3，对校正脸部图像进行识别得到可信身份识别结果；
[0010]步骤4，输出可信身份识别结果。
[0011]进一步地，步骤1中，获取被识别人的视觉信息，对视觉信息处理获得预处理后的脸部图像的子步骤为：
[0012]获取被识别人的视觉信息，所述视觉信息包括被识别人的脸部图像，视觉信息只包括一个脸部图像；
[0013]获取被识别人的视觉信息的设备可以是相机实时捕获，也可以是现有数据库里的脸部图像；
[0014]对脸部图像进行处理，所述预处理包括光照补偿和中值滤波，灰度归一化处理，获得预处理后的脸部图像。
[0015]进一步地，步骤2中，对预处理后的脸部图像进行处理获得校正参数，根据校正参数对视觉信息进行处理输出校正脸部图像的子步骤为：
[0016]获得的脸部图像是倾斜的，因此需要校正；
[0017]步骤2.1，设定第一角度步进Δλ，和第一角度上限λ
↑
，第一角度下限λ
↓
，则调整的角度范围为[λ
↓
，λ
↑
],以图片的左下角为坐标原点，x轴所在的方向为步骤1中的预处理后的脸部图像的横向方向，y轴所在的方向为步骤1中的预处理后的脸部图像的纵向方向；
[0018]步骤2.2，计算预处理后的脸部图像的一阶边缘梯度：
[0019]E(x,y)＝|p(x+1,y+1)
‑
p(x,y)|+|p(x,y+1)
‑
p(x+1,y)|；
[0020]式中，E(x,y)为预处理后的脸部图像在点(x,y)的一阶边缘梯度，p(x,y)为预处理后的脸部图像在点(x,y)的灰度值；
[0021]步骤2.3，对每个像素点计算一阶边缘梯度E(x,y)，对E(x,y)大于设定的第一梯度阈值τ的点进行变换：
[0022]T(d,δ)＝∫∫
A
p(x,y)ε(d
‑
xcosδ
‑
ysinδ)dxdy,
[0023]式中，A为预处理后的脸部图像的xy平面，p(x,y)为预处理后的脸部图像在点(x,y)的灰度值，d为坐标原点到直线的距离，δ为直线与x轴的角度，ε为Diracdelta函数，所述直线为d＝xcosδ+ysinδ,本式可以获得d(x,y)沿着直线d＝xcosδ+ysinδ的积分，把预处理后的脸部图像的所有直线映射到参数(d,δ)平面，获得预处理后的脸部图像所有直线的投影；
[0024]步骤2.4，以角度范围[λ
↓
，λ
↑
]和以步进Δλ进行T(d,δ)变换，获得不同角度的T(d,δ)，把T(d,δ)>Amax的δ和对应的d放入直线集合L，并对直线集合L的元素根据其T(d,δ)的值进行降序排序；
[0025]步骤2.5，选取直线集合L中的第一个元素L1，获得其角度为δ
’
，在直线集合L里寻找δ
’
在偏移角度δ
offset
范围内的不包括δ
’
的元素，即范围[δ
’‑
δ
offset
，δ
’
+δ
offset
]，把符合上述范围[δ
’‑
δ
offset
，δ
’
+δ
offset
]的元素放入直线集合L2，直线集合L2的大小为M；
[0026]步骤2.6，分别计算元素L1所在的直线的中点与直线集合L2中元素L2
n
所在的直线的距离，求取所述距离的平均值D
avg
，其中L2
n
表示直线集合L2中第n个元素，n∈[1,M]；
[0027]步骤2.7，提取直线集合L中的第一个元素L1所在直线的中点与直线集合L2中元素的所在直线的距离最接近D
avg
的元素L2
k
，取L2
k
的δ值记为δk，元素L1的δ值记为δ0,求得校正参数：
[0028]δc＝0.4
×
δk+0.6
×
δ0，
[0029]式中δc为校正参数；
[0030]步骤2.8，对预处理后的脸部图像进行倾斜校正，校正角度为δc，输出校正脸部图像。
[0031]进一步地，步骤3中，对校正脸部图像进行识别得到可信身份识别结果的子步骤为：
[0032]步骤3.1，从校正脸部图像和可信人脸数据库人脸中提取人脸特征，具体为：提取人脸特征，所述人脸特征包括68个在人脸的点的特征向量，68个点分别为：下巴轮廓18个点，左眉毛4个点，右眉毛4个点，鼻梁5个点，鼻尖5个点，左眼6个点，右眼6个点，外嘴唇12个点，内嘴唇8个点；
[0033]把特征保存到特征数据库里；
[0034]所述可信人脸数据库保存有可信身份的人脸信息，
[0035]步骤3.2，提取校正脸部图像的人脸特征与特征数据库的人脸特征进行比对，如果从可信人脸数据库找到匹配的人脸，则输出可信身份验证通过信息，否则输出可信身份验证不通过信息。
[0036]进一步地，步骤4中，输出可信身份识别结果的子步骤为：
[0037]在终端上输出可信身份识别结果，所述终端可以是手持终端，也可以是桌面终端。
[0038]一种基于视觉的可信身份识别系统，所述系统包括：
[0039]视觉信息获取模块：用于获取识别人的视觉信息；
[0040]视觉信息处理模块：用于对视觉信息进行预处理获得预处理后的脸部图像；
[0041]图像校正模块：用于对预处理后的脸部图像进行校正输出校正脸部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的可信身份识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，获取被识别人的视觉信息，对视觉信息处理获得预处理后的脸部图像；步骤2，对预处理后的脸部图像进行处理获得校正参数，根据校正参数对视觉信息进行处理输出校正脸部图像；步骤3，对校正脸部图像进行识别得到可信身份识别结果；步骤4，输出可信身份识别结果。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的可信身份识别方法，其特征在于，步骤1中，获取被识别人的视觉信息，对视觉信息处理获得预处理后的脸部图像的子步骤为：获取被识别人的视觉信息，所述视觉信息包括被识别人的脸部图像，视觉信息只包括一个脸部图像；获取被识别人的视觉信息的设备可以是相机实时捕获，也可以是现有数据库里的脸部图像；对脸部图像进行处理，所述预处理包括光照补偿和中值滤波，灰度归一化处理，获得预处理后的脸部图像。3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的可信身份识别方法，其特征在于，步骤2中，对预处理后的脸部图像进行处理获得校正参数，根据校正参数对视觉信息进行处理输出校正脸部图像的子步骤为：获得的脸部图像是倾斜的，因此需要校正；步骤2.1，设定第一角度步进Δλ，和第一角度上限λ
↑
，第一角度下限λ
↓
，则调整的角度范围为[λ
↓
，λ
↑
],以图片的左下角为坐标原点，x轴所在的方向为步骤1中的预处理后的脸部图像的横向方向，y轴所在的方向为步骤1中的预处理后的脸部图像的纵向方向；步骤2.2，计算预处理后的脸部图像的一阶边缘梯度：E(x,y)＝|p(x+1,y+1)
‑
p(x,y)|+|p(x,y+1)
‑
p(x+1,y)|；式中，E(x,y)为预处理后的脸部图像在点(x,y)的一阶边缘梯度，p(x,y)为预处理后的脸部图像在点(x,y)的灰度值；步骤2.3，对每个像素点计算一阶边缘梯度E(x,y)，通过T(d,δ)对E(x,y)大于设定的第一梯度阈值τ的点进行变换：T(d,δ)＝∫∫
A
p(x,y)ε(d
‑
xcosδ
‑
ysinδ)dxdy,式中，A为预处理后的脸部图像的xy平面，p(x,y)为预处理后的脸部图像在点(x,y)的灰度值，d为坐标原点到直线的距离，δ为直线与x轴的角度，ε为Diracdelta函数，所述直线为d＝xcosδ+ysinδ,本式可以获得d(x,y)沿着直线d＝xcosδ+ysinδ的积分，把预处理后的脸部图像的所有直线映射到参数(d,δ)平面，获得预处理后的脸部图像所有直线的投影；步骤2.4，以角度范围[λ
↓
，λ
↑
]和以步进Δλ通过T(d,δ)变换处理，获得不同角度的T(d,δ)，把T(d,δ)>Amax的δ和对应的d放入直线集合L，并对直线集合L的元素根据其T(d,δ)的值进行降序排序；步骤2.5，选取直线集合L中的第一个元素L1，获得其角度为δ
’
，在直线集合L里寻找δ
’
在偏移角度δ
offset
范围内的不包括δ
’
的元素，即范围[δ
’‑
δ
offset
，δ
’
+δ
offset
]，把符合上述范围[δ
’‑
δ
offset
，δ
’
+δ
offset
]的元素放入直线集合L2，直线集合L2的大小为M；步骤2.6，分别计算元素L1所在的直线的中点与直线集合L2中元素L2
n
所在的直线的距
离，求取所述距离的平均值D
avg
，其中L2
n
表示直线集合L2中第n个元素，n∈[1,M]；步骤2.7，提取直线集合L中的第一个元素L1所在直线的中点与直线集合L2中元素的所在直线的距离最接近D
avg
的元素L2
k
，取L2
k
的δ值记为δk，元素L1的δ值记为δ0,求得校正参数：δc＝0.4
×
δk+0.6
×
δ0，式中δc为校正参数；步骤2.8，对预处理后的脸部图像进行倾斜校正，校正角度为δc，输出校正脸部图像。4.根据权利要求1所述的一种基于视觉的可信身份识别方法，其特征在于，步骤3中，对校正脸部图像进行识别得到可信身份识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建仁，杨慧，钟闻威，聂华，
申请(专利权)人：广州云硕科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：