一种基于感官认知的人脸识别系统及人脸识别方法技术方案

本申请公开了一种基于感官认知的人脸识别系统及人脸识别方法，属于生物特征识别认证技术领域，人脸识别系统包括：在采集阶段，服务器获取摄像设备采集的人脸信息，并对该人脸信息进行逐帧分解，形成有效识别的图像集；对有效识别的图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥；利用加密算法根据识别密钥生成人脸标识符，以作为对比源；在认证阶段，利用作为对比源的人脸标识符进行人脸识别认证。本发明专利技术中，通过对人脸信息进行逐帧分解，形成有效识别的图像集，并通过该图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥，在进行人脸验证时，不会对人脸信息进行存储，而是生成人脸标识符，保证人脸识别认证的过程中，人脸信息不会泄露。脸信息不会泄露。脸信息不会泄露。

【技术实现步骤摘要】
一种基于感官认知的人脸识别系统及人脸识别方法


[0001]本申请涉及生物特征识别认证
，具体为一种基于感官认知的人脸识别系统及人脸识别方法。

技术介绍

[0002]人脸识别技术是一种依据人的面部特征进行身份识别的生物识别技术，目前得到广泛应用，如手机、门禁、考勤等场景中。
[0003]由于人的面部特征具有隐私性，因此现有的人脸识别过程中通常都包含加密过程，即在获取完人脸的图像后，采用加密算法进行加密，防止用户身份信息泄露，例如公开号为CN114491619A的中国专利技术专利公开了一种在人脸识别方法，在检测到用户进行人脸注册时，获取用户的人脸特征和三维码样式，并通过加密密钥和加密算法对人脸特征信息进行加密运算，生成人脸特征点密文，将人脸特征信息以点密文的方式保存在三维码上，防止出现人脸信息泄露风险。
[0004]上述技术方案中主要是对人脸特征数据进行加密，一旦加密过程泄露或遭到攻击，会导致用户的人脸数据泄露，人脸数据安全性得不到保障。
[0005]所以有必要提供一种基于感官认知的人脸识别系统来解决上述问题。
[0006]需要说明的是，本
技术介绍
部分中公开的以上信息仅用于理解本专利技术构思的
技术介绍
，并且因此，它可以包含不构成现有技术的信息。

技术实现思路

[0007]基于现有技术中存在的上述问题，本申请实施例的目的在于：提供一种基于感官认知的人脸识别系统，达到保证人脸信息安全性的效果。
[0008]本申请解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于感官认知的人脸识别方法，方法的步骤中包括：
[0009]在采集阶段，服务器获取摄像设备采集的人脸信息，并对该人脸信息进行逐帧分解，以形成有效识别的图像集；
[0010]对有效识别的图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥；
[0011]利用加密算法根据识别密钥生成人脸标识符，并将生成的人脸标识符存储到服务器中，以作为对比源；
[0012]在认证阶段，利用作为对比源的人脸标识符进行人脸识别认证，其中，作为对比源的人脸标识符的生成过程中不包括存储人脸信息。
[0013]在本专利技术的技术方案实施时，通过对人脸信息进行逐帧分解，形成有效识别的图像集，并通过该图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥，在进行人脸验证时，不会对人脸信息进行存储，而是利用加密算法生成人脸标识符，保证人脸识别认证的过程中，人脸信息不会泄露。
[0014]进一步的，所述生成基于感官信息的识别密钥，包括：
[0015]选取任意一帧分解后的人脸信息进行像素点的像素值采集；
[0016]将采集后的人脸信息转换到YCbCr空间中；
[0017]基于YCbCr空间中的人脸信息建立感官识别模型；
[0018]利用感官识别模型对人脸信息中的肤色分布进行统计，并将统计后的概率值作为基于感官信息的识别密钥。
[0019]进一步的，生成所述用户基于感官信息的识别密钥后，所述方法还包括：
[0020]进行人脸检测，得到人脸信息；
[0021]通过人脸信息利用人脸标识符生成方法生成当前人脸信息对应的人脸标识符；其中，人脸标识符生成方法为对人脸信息进行逐帧分解，以形成有效识别的图像集；对有效识别的图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥；利用加密算法根据识别密钥生成人脸标识符；
[0022]对作为对比源的人脸标识符与当前人脸信息对应的人脸标识符进行相似度比对运算，得到人脸相似度；
[0023]根据所述人脸相似度与预设阈值的比对结果，确定人脸识别认证结果。
[0024]进一步的，所述生成基于感官信息的识别密钥包括识别密钥的更新，所述识别密钥的更新包括：
[0025]将采集到的人脸信息进行缓存；
[0026]对缓存的人脸信息进行识别，并生成识别密钥；
[0027]在识别密钥生成后删除缓存的人脸信息。
[0028]进一步的，所述识别密钥的更新还包括：
[0029]对采集后的人脸信息直接进行识别，并生成识别密钥，在识别密钥生成后删除所采集的人脸信息。
[0030]进一步的，所述对识别密钥进行更新的方法包括选取部分单帧图像作为进行识别密钥的建立基础。
[0031]进一步的，所述对识别密钥进行更新的方法包括选取所有的单帧图像作为密钥建立的基础。
[0032]进一步的，根据所述人脸相似度与预设阈值的比对结果，确定人脸识别认证结果后，所述方法还包括：
[0033]如果所述比对结果为所述人脸相似度大于等于所述预设阈值，则确定人脸认证结果为人脸认证成功；
[0034]如果所述比对结果为所述人脸相似度小于所述预设阈值，则确定人脸认证结果为人脸认证失败。
[0035]一种基于感官认知的人脸识别系统，包括：
[0036]获取模块，所述获取模块用于在采集阶段，服务器获取摄像设备采集的人脸信息，并对该人脸信息进行逐帧分解，以形成有效识别的图像集；
[0037]处理模块，所述处理模块用于对有效识别的图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥；
[0038]生成模块，所述生成模块用于利用加密算法根据识别密钥生成人脸标识符，并将生成的人脸标识符存储到服务器中，以作为对比源；
[0039]认证模块，所述认证模块用于在认证阶段，利用作为对比源的人脸标识符进行人脸识别认证，其中，人脸标识符的生成过程中不包括存储人脸信息。
[0040]本申请的有益效果是：本申请提供的一种基于感官认知的人脸识别方法，通过对人脸信息进行逐帧分解，形成有效识别的图像集，并通过该图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥，在进行人脸验证时，不会对人脸信息进行存储，而是利用加密算法生成人脸标识符，保证人脸识别认证的过程中，人脸信息不会泄露，并且还设置有对识别密钥的更新方法，以保证识别密钥的及时更新及安全性。
[0041]除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本专利技术还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本专利技术作进一步详细的说明。
附图说明
[0042]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0043]图1为本申请中一种基于感官认知的人脸识别方法的流程图；
[0044]图2为本申请中一种基于感官认知的人脸识别系统的组成示意图。
具体实施方式
[0045]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。
[0046]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于感官认知的人脸识别方法，其特征在于：方法的步骤中包括：在采集阶段，服务器获取摄像设备采集的人脸信息，并对该人脸信息进行逐帧分解，以形成有效识别的图像集；对有效识别的图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥；利用加密算法根据识别密钥生成人脸标识符，并将生成的人脸标识符存储到服务器中，以作为对比源；在认证阶段，利用作为对比源的人脸标识符进行人脸识别认证，其中，作为对比源的人脸标识符的生成过程中不包括存储人脸信息。2.根据权利要求1所述的一种基于感官认知的人脸识别方法，其特征在于：所述生成基于感官信息的识别密钥，包括：选取任意一帧分解后的人脸信息进行像素点的像素值采集；将采集后的人脸信息转换到YCbCr空间中；基于YCbCr空间中的人脸信息建立感官识别模型；利用感官识别模型对人脸信息中的肤色分布进行统计，并将统计后的概率值作为基于感官信息的识别密钥。3.根据权利要求1所述的一种基于感官认知的人脸识别方法，其特征在于：生成所述基于感官信息的识别密钥后，方法还包括：进行人脸检测，得到人脸信息；通过人脸信息利用人脸标识符生成方法生成当前人脸信息对应的人脸标识符；其中，人脸标识符生成方法为对人脸信息进行逐帧分解，以形成有效识别的图像集；对有效识别的图像集进行感官信息识别，生成基于感官信息的识别密钥；利用加密算法根据识别密钥生成人脸标识符；对作为对比源的人脸标识符与当前人脸信息对应的人脸标识符进行相似度比对运算，得到人脸相似度；根据所述人脸相似度与预设阈值的比对结果，确定人脸识别认证结果。4.根据权利要求1所述的一种基于感官认知的人脸识别方法，其特征在于：所述生成基于感官信息的识别密钥包括识别密钥的更新，所述识别密钥的更新包括：将采集到的人脸信息进行缓存；对缓存的人脸信息进...

【专利技术属性】
技术研发人员：李沛旺，王康喜，孙光辉，刘斌，朱纯，
申请(专利权)人：江苏洋井公用管廊有限公司，
类型：发明
国别省市：