【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及身份鉴别，具体为一种基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法。
技术介绍
1、身份认证也称为“身份验证”或“身份鉴别”，是指在计算机及计算机网络系统中确认操作者身份的过程，从而确定该用户是否具有对某种资源的访问和使用权限，进而使计算机和网络系统的访问策略能够可靠、有效地执行，在身份验证中，识别的种类比较丰富，其中一种就是面部识别，通过对用户面部特征的识别从而对用户的身份进行验证。
2、现有的身份鉴别存在以下问题：在对用户身份鉴别时，往往采用面部识别的方式，而面部识别的安全系数低，单一的面部识别容易造假，一旦造假成功，将会给用户造成极大的损失。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，包括以下步骤：
3、载入多角度的面部信息，提取清晰的面部图片，获取侧脸图像；
4、对侧脸图像预处理，提取侧脸特征及耳廓特征，核对数据库中的侧脸图像，得出身份信息；
5、其中，对面部图片中的背景信息进行处理，提升侧脸图像质量；
6、根据侧脸轮廓特点，在侧脸轮廓上提取鼻子、眼睛、嘴这三个特征点，以它们两两之间的垂直距离和水平距离作为侧脸特征；
7、提取外耳轮廓的高度和宽度作为耳廓特征；
8、载入多角度的眼部信息，提取
9、获取有效虹膜信息，提取虹膜特征和编码,核对数据库中的虹膜图像，得出身份信息；
10、其中，增加红外线光源等辅助性光源来确保虹膜信息具有较好的对比度和清晰度；
11、剔除睫毛、巩膜、瞳孔等无用因素；
12、比对侧脸图像与虹膜图像得出的身份信息，输出唯一真实信息。
13、优选的，所述面部信息为检测人脖子以上的正面图片，在多组正面图片中提取完整度最高的图片作为样本。
14、优选的，所述数据库中存入侧脸图像对应的身份信息，及虹膜图像对应的身份信息。
15、优选的，所述侧脸图像为面部图片中以鼻子为分界线得出的图像，两个侧脸图像进行校准，可以得出准确的侧脸特征和耳廓特征。
16、优选的，所述眼部图片内提取多个虹膜图像，对虹膜区域进行定位，锁定精准的虹膜位置，对多个虹膜图像归一化。
17、优选的，将侧脸图像显示出的身份信息与虹膜图像显示出的身份信息进行比对，两个身份信息相同的情况下，可以输出唯一的身份信息，两个身份信息不同的情况下，身份验证失败。
18、本专利技术还提供一种基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别装置，包括：
19、图片采集模块，其用于获取面部图片及眼部图片。
20、图片预处理模块，其用于处理获取到的面部图片及眼部图片，剔除其中的无用元素。
21、数据录入模块，其用于将面部图片及眼部图片内获取的信息插入数据库中，比对数据库中的数据。
22、数据分析模块，其用于得出面部图片显示的身份信息及眼部图片显示的身份信息。
23、数据输出模块，其用于比对面部图片显示的身份信息及眼部图片显示的身份信息，在两个身份信息相同的情况下，身份鉴别成功。
24、本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备，包括：
25、处理器、存储器，所述存储器与处理器进行通信连接；
26、所述存储器用于储存至少一个所述处理器执行的可执行指令，所述处理器用于执行所述可执行指令以实现如上述的基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法。
27、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法。
28、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
29、为使用户的身份鉴别更加安全，录入用户的面部信息和眼部信息，对面部图片及眼部图片进行预处理后，在面部信息内提取侧脸特征与耳廓特征，根据侧脸特征与耳廓特征在数据库中查询，得出一个的身份信息，在眼部信息内提取虹膜数据，根据虹膜数据在数据库中查询，再得出一个身份信息，由此作为双重的保险，在两个身份信息相同的情况下，身份鉴别成功，在两个身份信息不同的情况下，身份鉴别失败，进而降低了身份造假的可能性，提升了对用户的安全保障。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于SM3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于SM3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，所述面部信息为检测人脖子以上的正面图片，在多组正面图片中提取完整度最高的图片作为样本。
3.根据权利要求1所述的基于SM3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，所述数据库中存入侧脸图像对应的身份信息，及虹膜图像对应的身份信息。
4.根据权利要求1所述的基于SM3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，所述侧脸图像为面部图片中以鼻子为分界线得出的图像，两个侧脸图像进行校准，可以得出准确的侧脸特征和耳廓特征。
5.根据权利要求1所述的基于SM3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，所述眼部图片内提取多个虹膜图像，对虹膜区域进行定位，锁定精准的虹膜位置，对多个虹膜图像归一化。
6.根据权利要求1所述的基于SM3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，将侧脸图像显示出的身份信息与虹膜图像显示出的身份信息进行比对，两个身份信息
7.一种基于SM3算法的多变量一次性交互式身份鉴别装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于SM3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法。
...【技术特征摘要】
1.基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，所述面部信息为检测人脖子以上的正面图片，在多组正面图片中提取完整度最高的图片作为样本。
3.根据权利要求1所述的基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，所述数据库中存入侧脸图像对应的身份信息，及虹膜图像对应的身份信息。
4.根据权利要求1所述的基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法，其特征在于，所述侧脸图像为面部图片中以鼻子为分界线得出的图像，两个侧脸图像进行校准，可以得出准确的侧脸特征和耳廓特征。
5.根据权利要求1所述的基于sm3算法的多变量一次性交互式身份鉴别方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：李小霖，张国芳，林丽爽，
申请(专利权)人：北京成名网科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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