本申请公开了一种身份验证方法、装置、设备和介质，获取预约对象的人脸数据，对所述人脸数据进行特征提取，获得所述预约对象的人脸立体数据，所述人脸立体数据包括至少一个人脸特征数据以及所述至少一个人脸特征对应的深度信息，所述深度信息用于指示所述至少一个人脸特征与人脸基准点位之间的距离；获取目标对象的人脸数据，对所述人脸数据进行特征提取，获得所述目标对象的人脸立体数据；在所述目标对象的人脸立体数据与所述预约对象的人脸立体数据匹配时，确定所述目标对象为所述预约对象，通过人脸立体数据进行用户匹配，能够有效提高基于人脸信息身份核验的准确性。提高基于人脸信息身份核验的准确性。提高基于人脸信息身份核验的准确性。
【技术实现步骤摘要】
身份验证方法、装置、设备和介质
[0001]本公开一般涉及图像处理领域，具体涉及一种身份验证方法、装置、设备和介质。
技术介绍
[0002]随着自动驾驶技术的逐渐成熟，选择共享汽车出行的人逐渐增多。相关技术中，将应用于共享单车的扫码开锁模式应用于共享汽车上，虽然能够解决对共享汽车解锁使用的问题。但是，由于共享汽车具有更高的速度，对安全性的要求也更高，因此，对于用户身份的核验要求也更高，如何提高应用于共享汽车的身份验证准确性成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种身份验证方法、装置、设备和介质，通过人脸立体数据进行用户匹配，能够有效提高基于人脸信息身份核验的准确性。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种身份验证方法，包括：
[0005]获取预约对象的人脸数据，对所述人脸数据进行特征提取，获得所述预约对象的人脸立体数据，所述人脸立体数据包括至少一个人脸特征数据以及所述至少一个人脸特征对应的深度信息，所述深度信息用于指示所述至少一个人脸特征与人脸基准点位之间的距离；
[0006]获取目标对象的人脸数据，对所述人脸数据进行特征提取，获得所述目标对象的人脸立体数据；
[0007]在所述目标对象的人脸立体数据与所述预约对象的人脸立体数据匹配时，确定所述目标对象为所述预约对象。
[0008]在一些实施例中，所述人脸数据包括人脸图像和距离数据，
[0009]所述对所述人脸数据进行特征提取，获得所述人脸立体数据，包括：
[0010]基于图像分类模型对所述人脸图像进行特征提取，得到所述至少一个人脸特征数据；
[0011]基于所述人脸基准点位对所述距离数据进行特征提取，得到所述至少一个人脸特征对应的深度信息。
[0012]在一些实施例中，所述基于所述人脸基准点位对所述距离数据进行特征提取，得到所述至少一个人脸特征对应的深度信息，包括：
[0013]基于测距单元与所述人脸基准点位之间的距离和所述测距单元与所述至少一个人脸特征之间的距离，确定所述人脸基准点位和所述至少一个人脸特征之间的距离。
[0014]在一些实施例中，针对每个所述人脸特征，所述测距单元基于照射所述人脸特征的路径长度和所述测距单元与所述人脸特征之间的角度余弦值，确定所述测距单元与所述人脸特征之间的距离，其中，所述照射人脸特征的路径长度基于所述人脸特征反射介质的时间长度进行确定。
[0015]在一些实施例中，在所述基于图像分类模型对所述人脸图像进行特征提取，得到
所述至少一个人脸特征数据之前，还包括：
[0016]获取原始图像，基于背景差分法对所述原始图像进行差分处理，得到初始人脸图像；
[0017]对所述人脸图像进行HSV颜色空间转换，得到所述人脸图像。
[0018]在一些实施例中，所述对所述人脸图像进行HSV颜色空间转换，得到所述人脸图像，包括：
[0019]基于所述人脸图像每个像素的RGB特征值，分别确定该所述像素对应的明度、饱和度和色调；
[0020]基于所述明度、所述饱和度和所述色调，确定所述初始人脸图像对应的所述人脸图像。
[0021]在一些实施例中，采用如下公式确定所述像素对应的明度、饱和度和色调：
[0022][0023]其中，H为色调、S为饱和度、V为明度，R、G、B为RGB特征中各颜色通道的对应值，R为红色通道、G为绿色通道、B为蓝色通道。
[0024]在一些实施例中，所述人脸特征数据包括部位特征，所述部位特征对应的人脸特征数据和所述深度信息对应存储在所述部位特征对应的人脸图像子单元中。
[0025]第二方面，本申请实施例提供了一种身份验证装置，包括：
[0026]第一获取单元，用于获取预约对象的人脸数据，对所述人脸数据进行特征提取，获得所述预约对象的人脸立体数据，所述人脸立体数据包括至少一个人脸特征数据以及所述至少一个人脸特征对应的深度信息，所述深度信息用于指示所述至少一个人脸特征与人脸基准点位之间的距离；
[0027]第二获取单元，用于获取目标对象的人脸数据，对所述人脸数据进行特征提取，获得所述目标对象的人脸立体数据；
[0028]匹配单元，用于在所述目标对象的人脸立体数据与所述预约对象的人脸立体数据匹配时，确定所述目标对象为所述预约对象。
[0029]第三方面，本申请实施例提供了一种车辆，包括：
[0030]人脸数据采集装置，用于采集目标对象的人脸数据；
[0031]发送单元，用于将所述目标对象的人脸数据发送至服务器，以使服务器对所述人脸数据进行特征提取，获得所述目标对象的人脸立体数据。
[0032]在一些实施例中，所述人脸数据采集装置包括：图像采集单元和测距单元；
[0033]所述图像采集单元，用于采集所述目标对象的人脸图像；
[0034]所述测距单元，用于采集所述目标对象的人脸距离数据。
[0035]在一些实施例中，车辆还包括：压力传感器和控制单元，所述压力传感器和所述人脸数据采集装置分别与所述控制单元相连；
[0036]所述压力传感器设置于驾驶座舱下方；
[0037]所述控制器用于在所述压力传感器检测到的压力大于预设阈值时，控制所述人脸数据采集装置采集所述目标对象的人脸数据。
[0038]第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该程序时实现如本申请实施例描述的方法。
[0039]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例描述的方法。
[0040]本申请实施例提出的身份验证方法，通过预约对象的人脸立体数据和目标对象的人脸立体数据进行身份验证，能够基于人脸图像对应的人脸特征数据和人脸特征与人脸基准点位之间的距离对人脸进行立体标定，有效避免在身份验证过程中利用平面图像回避认证的问题。
[0041]另外，将基于人脸立体数据的身份验证方法应用于共享设备，能够有效提高共享设备的身份验证的准确性。尤其在共享汽车领域，能够通过设置于驾驶座舱的人脸图像采集装置，确定实际的驾驶人员，从而辅助在共享汽车发生的交通事件时，确定真实的责任人，有效降低共享汽车引发的纠纷。
[0042]本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0043]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0044]图1示出了本申请实施例提供的身份验证方法的实施环境架构图；
[0045]图2示出了本申请一实施例提供的身份验证方法的流程示意图；
[0046]图3示出了本申请一实施例提供的ToF测距单元的原理示意图；
[00本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种身份验证方法，其特征在于，包括：获取预约对象的人脸数据，对所述人脸数据进行特征提取，获得所述预约对象的人脸立体数据，所述人脸立体数据包括至少一个人脸特征数据以及所述至少一个人脸特征对应的深度信息，所述深度信息用于指示所述至少一个人脸特征与人脸基准点位之间的距离；获取目标对象的人脸数据，对所述人脸数据进行特征提取，获得所述目标对象的人脸立体数据；在所述目标对象的人脸立体数据与所述预约对象的人脸立体数据匹配时，确定所述目标对象为所述预约对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸数据包括人脸图像和距离数据，所述对所述人脸数据进行特征提取，获得所述人脸立体数据，包括：基于图像分类模型对所述人脸图像进行特征提取，得到所述至少一个人脸特征数据；基于所述人脸基准点位对所述距离数据进行特征提取，得到所述至少一个人脸特征对应的深度信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸基准点位对所述距离数据进行特征提取，得到所述至少一个人脸特征对应的深度信息，包括：基于测距单元与所述人脸基准点位之间的距离和所述测距单元与所述至少一个人脸特征之间的距离，确定所述人脸基准点位和所述至少一个人脸特征之间的距离。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：针对每个所述人脸特征，所述测距单元基于照射所述人脸特征的路径长度和所述测距单元与所述人脸特征之间的角度余弦值，确定所述测距单元与所述人脸特征之间的距离，其中，所述照射人脸特征的路径长度基于所述人脸特征反射介质的时间长度进行确定。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于图像分类模型对所述人脸图像进行特征提取，得到所述至少一个人脸特征数据之前，还包括：获取原始图像，基于背景差分法对所述原始图像进行差分处理，得到初始人脸图像；对所述人脸图像进行HSV颜色空间转换，得到所述人脸图像。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行HSV颜色空间转换，得到所述人脸图像，包括：基于所述人脸图像每个像素的RGB特征值，分别确定该所...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵雷，冯鸿博，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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