專利名稱：一種認證授權(quán)方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及模式識別及安全認證技術(shù)，特別是涉及一種基于人臉識別的認 i正4受4又方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在眾多領(lǐng)域中，經(jīng)常需要對各種數(shù)據(jù)或信息進行安全認證。例如在金融領(lǐng) 域，各種銀行業(yè)務(wù)的處理過程中都需要驗證用戶信息，如4吏用銀行卡取款、轉(zhuǎn) 帳、刷卡消費，使用信用卡消費等，系統(tǒng)通過對用戶信息的安全認證后，才能 進行資金處理。在金融系統(tǒng)內(nèi)部，也需要對內(nèi)部人員的操作進行安全授權(quán)，從 而保證資金或金融數(shù)據(jù)的安全。
傳統(tǒng)的認證授權(quán)方法一般都基于密碼的認證，系統(tǒng)保存用戶預(yù)先設(shè)置的密 碼，當用戶登錄該系統(tǒng)后，系統(tǒng)會提示用戶輸入密碼，并將用戶輸入的密碼與 系統(tǒng)保存的密碼進行比較，如果密碼一致，則安全認證通過。所述密碼認證是 一種使用十分普遍的認證方法。
但是，目前出現(xiàn)了越來越多的銀行犯罪案件，犯罪人員通過高技術(shù)的破譯 或竊取用戶密碼，就可以輕易得到系統(tǒng)的認證而實施犯罪行為，從而給用戶和 銀行帶來極大的損失。當密碼被破譯或竊取后，所述認i正方法失效，尤其對于 大額資金，損失更加慘重。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種認證授權(quán)方法及系統(tǒng)，以解決傳統(tǒng) 的認證授權(quán)方法當密碼被破譯或竊取就失效的問題。
本發(fā)明的另一個目的是還提供了一種認證授權(quán)系統(tǒng)，以及一種配合使用的 終端系統(tǒng)，所述終端系統(tǒng)用于采集紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)，所述認證 授權(quán)系統(tǒng)用于對采集到的紅外和可見光數(shù)據(jù)進行特征融合處理，并進行基于人 臉識別的認證授權(quán)。
為解決上述技術(shù)問題，根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下
技術(shù)方案
一種認證授權(quán)方法，包括
對同 一 圖像，分別釆集紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像凄t據(jù)；提取紅外特征信息和可見光特征信息；
對所述紅外特征信息和可見光特征信息進行特征融合處理，生成一幅圖像
的特征信息；
將所述融合后的圖像特征與預(yù)存儲的圖像特征比較，進行認證授權(quán)。 所述認證授權(quán)方法還包括對所述紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)進行配 準預(yù)處理，供所述特征提取步驟使用。 其中，所述圖像是人臉圖像。
其中，按照以下步驟進行認證授權(quán)確定比較結(jié)果范圍，并對不同范圍的 比較結(jié)果進行不同認證處理。
所述認證授權(quán)方法還包括根據(jù)所述比較結(jié)果確定是否需要更新存儲的圖像。
一種認證4受權(quán)系統(tǒng)，包括
圖像采集裝置，用于對同 一圖像分別采集紅外圖像凄t據(jù)和可見光圖像數(shù)
據(jù)；
特征提取裝置，用于對所述采集的圖像數(shù)據(jù)，提取紅外特征信息和可見光 特征信息；
特征融合裝置，用于對所述紅外特征信息和可見光特征信息進行特征融合 處理，生成一幅圖像的特征信息；
認證授權(quán)裝置，用于將所述融合后的圖像特征與預(yù)存儲的圖像特征比較， 進行認證授權(quán)。
其中，所述圖像采集裝置包括紅外圖像采集裝置和可見光圖像采集裝置， 所述特征提取裝置包括紅外特征提取裝置和可見光特征提取裝置；所述圖像采 集裝置部署在終端系統(tǒng)中。
所述認證授權(quán)系統(tǒng)還包括預(yù)處理裝置，用于接收所述圖像采集裝置采集 的紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)，進行配準預(yù)處理，并提供給所述特征提取 裝置。
一種認證授—又系統(tǒng)，包括
特征提取裝置，用于接收同一圖像的紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)，并 提取紅外特征信息和可見光特征信息；特征融合裝置，用于對所述紅外特征信息和可見光特征信息進行特征融合
處理，生成一幅圖像的特征信息；
認證授權(quán)裝置，用于將所述融合后的圖像特征與預(yù)存儲的圖像特征比較， 進行認證授權(quán)。
所述認證授權(quán)系統(tǒng)還包括預(yù)處理裝置，用于接收紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光 圖像數(shù)據(jù)，進行配準預(yù)處理，并提供給所述特征揭:耳又裝置。
一種終端系統(tǒng)，包括終端設(shè)備，還包括圖像采集裝置，所述圖像采集裝 置包括紅外圖像采集裝置和可見光圖像采集裝置，分別用于對同 一圖像采集紅 外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)。
根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果
首先，本發(fā)明實施例通過采集人臉的紅外和可見光數(shù)據(jù)，并進行特征融合 處理，然后與數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像特征進行比較，實現(xiàn)基于人臉識別的認證授 權(quán)。與傳統(tǒng)的密碼認證方法相比，所述基于人臉識別的認證授權(quán)方法，安全性 更高，沒有密碼失竊或被破譯的危險；而且，用戶無需記憶密碼，使用更方便。
其次，由于可見光圖^f象識別對光線強弱有特殊要求，適用于白天或光線較 強的條件下，而紅外圖像識別對光線強弱沒有要求。所以，本發(fā)明實施例將可 見光和紅外圖像識別相結(jié)合，利用多傳感器采集人臉信息，將人臉的紅外圖像 和可見光圖像進行特征級融合，使得認證授權(quán)系統(tǒng)能夠有效的全天候運行，并 在一定程度上提高了識別的精準度。
再次，由于特征級融合是基于特征對人臉進行檢測識別處理，其運算存儲 所占用的地址空間僅為對特征信息的存取空間，因此有效節(jié)省了存儲開銷。
最后，采用了紅外傳感器作為數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，由于紅外傳感器能夠探測出 人臉的溫度分布特征，而具有紅外特征的圖像比可見光成像傳感器所得到的圖 像具有更好的特征精度。因此，所述基于特征的圖像融合方法能夠區(qū)分肉眼難 以識別的相似外貌，如雙胞胎，從而保證了融合識別結(jié)果的唯一性，提高了圖 像識別的精度。


圖1是本發(fā)明實施例所述基于人臉識別的認i正授權(quán)流程圖2是本發(fā)明實施例所述認證授權(quán)方法在銀行卡業(yè)務(wù)中的應(yīng)用流程圖；圖3是本發(fā)明實施例一所述基于人臉識別的認證授權(quán)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖； 圖4是本發(fā)明實施例二所述基于人臉識別的認證授權(quán)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖； 圖5是本發(fā)明實施例三所述基于人臉識別的認證授權(quán)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
具體實施例方式
為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進一步詳細的說明。
本發(fā)明實施例提供了 一種基于人臉識別的認證授權(quán)方法，通過多傳感器采 集人臉的紅外和可見光圖像，并經(jīng)過配準、特征^是取、特征融合、識別認證一 系列處理，完成對人臉圖像的認證授權(quán)過程。所述認證方法可廣泛應(yīng)用于銀行、 財務(wù)、金融等領(lǐng)域，改變了傳統(tǒng)的基于密碼認證的方法。
本發(fā)明實施例所述認證方法采用了圖像融合技術(shù)，圖像融合技術(shù)是指將多 源信道所采集到的關(guān)于同 一 目標的圖像經(jīng)過一定的圖像處理，提取各自信道的 信息，最后綜合成同一圖像以供觀察或進一步處理。高效的圖像融合方法可以 根據(jù)需要綜合處理多源通道的信息，從而有效地提高了圖像信息的利用率、系
統(tǒng)對目標探測識別地可靠性及系統(tǒng)的自動化程度。其目的是將單一傳感器的多 波段信息或不同類傳感器所提供的信息加以綜合，消除多傳感器信息之間可能 存在的冗余和矛盾，以增強影像中信息透明度，改善解譯的精度、可靠性以及 使用率，以形成對目標的清晰、完整、準確的信息描述。
一般情況下，圖像融合由低到高分為三個層次數(shù)據(jù)級融合、特征級融合、 決策級融合。數(shù)據(jù)級融合也稱像素級融合，是最低層次的融合，是指直接對傳 感器采集來得數(shù)據(jù)進行處理而獲得融合圖像的過程，它是高層次圖像融合的基 礎(chǔ)，也是目前圖像融合研究的重點之一。特征級融合屬于融合的中間層次，兼 顧了數(shù)據(jù)層和決策層的優(yōu)點，利用從傳感器的原始信息中提取的特征信息進行 綜合分析和處理。決策級融合是將多個傳感器的識別結(jié)果進行融合，這一層融 合是在高層次上進行的，融合的結(jié)果為指揮控制決策提供依據(jù)。
本發(fā)明實施例充分利用圖像融合技術(shù)，采用特征級融合處理，將紅外圖像 的特征信息和可見光圖像的特征信息進行融合。由于人臉是較明顯的區(qū)別部 位，所以采集人臉的紅外和可見光圖像融合處理后進行識別認證。
參照圖1，是所述基于人臉識別的認證授權(quán)流程圖。步驟IOI,利用圖像采集設(shè)備采集人臉圖像。通常，在圖像采集點如銀行
營業(yè)廳的拒臺、ATM機或自助終端等各類終端系統(tǒng)，安裝紅外攝像頭和可見光 攝像頭，對需要認證的用戶拍照，并通過攝像機內(nèi)部的紅外傳感器和可見光傳 感器采集用戶的臉部圖像數(shù)據(jù)。
可見光傳感器對光線強弱有特殊要求，適用于白天或光線較強的條件下， 而紅外傳感器對光線強弱沒有要求，所以同時采用可見光傳感器和紅外傳感器 作為數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，可以在白天和黑夜隨時進行人臉識別和iU正，全天候地保 證認證安全。而且，紅外傳感器能夠探測出人臉的溫度分布特征，具有紅外特 征的圖像比可見光成像傳感器所得到的圖像具有更好的特征精度。因此，將紅 外圖像識別和可見光圖像識別結(jié)合使用，提高了圖像識別率，能夠區(qū)分肉眼難 以識別的相似外貌，如雙胞胎，從而保證了融合識別結(jié)果的唯一性，提高了認 i正的安全性。
步驟102,對采集到的圖像數(shù)據(jù)進行配準預(yù)處理，進行位置校正和對準。 所述配準是指為確保多傳感器數(shù)據(jù)進行必要的無差坐標轉(zhuǎn)換的過程，把數(shù)據(jù)化 為具有同 一物理意義的數(shù)值。由于多源圖像是由不同成像傳感器或者是由同種 成像傳感器的不同成像方式獲得的多幅圖像，圖像間可能出現(xiàn)相對平移、旋轉(zhuǎn) 和比例縮放等，不能直接進行融合，而必須先進行圖像配準，以建立圖像間像 素-像素的對應(yīng)關(guān)系。圖像配準是多源圖像融合得以進行的前提條件，圖像配 準的精度對融合的精度也有顯著影響。
常用的圖像配準方法有三類基于像素灰度信息的圖像配準方法，如基于 互信息的配準算法；基于頻率域的圖像配準方法，如基于傅立葉變換的配準算 法；基于特征的圖像配準方法，如基于輪廓的配準算法。
步驟103，圖像被配準以后，分別由紅外特征^是取部分和可見光特征提取 部分對配準后的紅外圖像和可見光圖像進行特征提取。通常，提取的特征信息 應(yīng)是像素信息的充分表示量或充分統(tǒng)計量，包括目標的邊緣、方向、運動速度 等，如人臉輪廓等。
特征提取是模式識別領(lǐng)域的一個研究熱點，有多種特征提取方法，如基于 Fisher鑒別極小準則的特征提取方法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，基于尺度奇異 值變換的紅外圖像目標特征提取方法，等等。步驟104，對提取的紅外特征信息和可見光特征信息進行特征融合處理， 產(chǎn)生一幅同時具有紅外特征和可見光特征的圖像。通過對多傳感器獲得的多個 特征信息進行綜合分析和處理，實現(xiàn)對多傳感器數(shù)據(jù)的分類、匯集和匯總。目
前特征級數(shù)據(jù)融合的主要方法有聚類分析發(fā)、Dempster-shafer推理法、貝葉 斯估計法、熵法、加權(quán)平均法、表決法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。
步驟105,根據(jù)融合后的圖像進行識別認證。從數(shù)據(jù)庫中提取已經(jīng)存儲的 相應(yīng)人臉圖像，然后與剛剛接收到的人臉圖像進行比對，當比對達到一定的精 準度時，就認為認證成功，否則認為認證失敗。
在所述圖像識別過程中，不要求融合處理后的結(jié)果輸出是一幅完整圖像， 而是將經(jīng)過某類預(yù)處理后的圖像，再經(jīng)過分割或描述提取有效的特征，進而加 以判決分類。模式識別已經(jīng)初步形成三大類統(tǒng)計沖莫式識別、結(jié)構(gòu)模式識別及 人工智能模式識別。
統(tǒng)計模式識別主要采用的是決策理論方法及統(tǒng)計分類方法，雖然有很嚴密 的理論推導(dǎo)，但是，運用之前需要較多的先驗知識，使其運用不夠靈活。
結(jié)構(gòu)模式識別通?？紤]待識別對象各部分之間的聯(lián)系，通常包括預(yù)處理、 模式描述、文法分析。其基本思想是， 一個復(fù)雜模式可以由一些簡單模式遞歸 地描述。但是，結(jié)構(gòu)模式識別依賴于基元選擇的優(yōu)劣及模式文法的運用，極大
限制了其實用價值。
人工智能模式識別方法做為 一種新興的模式識別方法已經(jīng)得到越來越多
的關(guān)注。人工智能模式識別方法是多種信息處理技術(shù)及相關(guān)學(xué)科技術(shù)的集成， 其方法通常包括模糊模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法等。
步驟106,將上述認證結(jié)果返回終端系統(tǒng)，并通過終端界面呈現(xiàn)給用戶。 上述認證授權(quán)方法通過采集人臉的紅外和可見光圖像數(shù)據(jù)，通過配準、特 征提取步驟，對提取的特征信息進行特征融合處理，然后與數(shù)據(jù)庫中的人臉圖 像進行比較，實現(xiàn)了基于人臉識別的認證授權(quán)過程。與傳統(tǒng)的密碼認證方法相 比，所述基于人臉識別的認證授權(quán)方法，安全性更高，在整個過程中不需要使 用密碼，沒有密碼失竊或被破-澤的危險；而且，用戶無需記憶密碼，使用更方 便。
而且，由于特征級融合是基于特征對人臉進行檢測識別處理，其運算存儲所占用的地址空間僅為對特征信息的存取空間，因此有效節(jié)省了存儲開銷。
下面將以所述認證授權(quán)方法在銀行卡業(yè)務(wù)中的應(yīng)用為例進行說明，參照圖
2所示流程。
步驟201，持卡人在營業(yè)廳申領(lǐng)卡片時，通過紅外和可見光攝像頭拍照， 并送圖像融合系統(tǒng)進行圖像配準、特征提取和特征融合處理。
步驟202,圖像融合系統(tǒng)將融合結(jié)果送認證授權(quán)系統(tǒng)進行存儲，做為后續(xù) 交易的比對基準。
步驟203,當持卡人持卡進行交易時(比如在ATM上取款)，ATM上安裝的 紅外和可見光攝像頭將對持卡人進行拍照，并送圖像融合系統(tǒng)進行特征提取和 融合。
步驟204,圖像融合系統(tǒng)將融合結(jié)果送認證授權(quán)系統(tǒng)，認證授權(quán)系統(tǒng)將收 到的融合數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)進行比對?？梢?guī)定一個匹配結(jié)果范圍，不 同的范圍采取不同的后續(xù)處理步驟，例如90%以上的特征匹配成功，則交易 成功；70%-89%的特征匹配成功，則需要持卡人再輸入卡片密碼后方可成功； 70%以下的特征匹配成功，交易失敗。
步驟205,對于70% - 90%的特征匹配成功的情況，系統(tǒng)應(yīng)提供圖像更新 的功能，以適應(yīng)持卡人外貌的變化，如持卡人變胖、變瘦或五官外形改變。例 如當某持卡人在拍照后一年變胖，認證授權(quán)系統(tǒng)會發(fā)現(xiàn)識別結(jié)果有些出入(可 以規(guī)定一個匹配結(jié)果的范圍，例如80%-90%之間的特征可以匹配上)，此時 可提示持卡人在終端界面輸入密碼，若密碼正確則以當前的持卡人的面孔為準 更新數(shù)據(jù)庫中的人臉信息，否則交易失敗。
針對所述認證授權(quán)方法，本發(fā)明實施例還提供了一種認證授權(quán)系統(tǒng)。參照 圖3所示，是所述基于人臉識別的認證授權(quán)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫 301、圖像采集裝置302、預(yù)處理裝置303、特征提取裝置304、特征融合裝置 305和認證授權(quán)裝置306。
數(shù)據(jù)庫301中保存了預(yù)先采集處理的人臉圖像，作為后續(xù)認證過程中的比 對基準。數(shù)據(jù)庫301中的圖像信息可以進行更改、刪除、添加等操作。
圖像采集裝置302,用于采集人臉圖像，通常安裝攝像頭對人臉拍照，然 后通過傳感器釆集圖像信息。對于紅外圖像和可見光圖像，分別由相應(yīng)的紅外傳感器和可見光傳感器采集。在上述實施例中，同時使用紅外傳感器和可見光 傳感器，對同一幅人臉圖像進行釆集，得到紅外圖像和可見光圖像。通常，所
述圖像采集裝置302設(shè)置在終端系統(tǒng)中。
預(yù)處理裝置303，用于接收采集到的紅外圖像和可見光圖像數(shù)據(jù)，進行位 置校正和對準等圖像配準處理。由不同成像傳感器或者是由同種成像傳感器的 不同成像方式獲得的多幅圖像，圖像間可能出現(xiàn)相對平移、旋轉(zhuǎn)和比例縮放等， 不能直接進行融合，而必須先進行圖像配準，以建立圖像間像素-像素的對應(yīng) 關(guān)系。
特征提取裝置304，用于對配準后的圖像數(shù)據(jù)進行特征4是取，提取出特征 信息，供特征融合裝置305使用。對于紅外圖像和可見光圖像，分別由相應(yīng)的 紅外特征提取裝置和可見光特征提取裝置，提取出紅外特征信息和可見光特征 信息。
特征融合裝置305，用于對所述紅外特征信息和可見光特征信息進行特征 融合處理，產(chǎn)生一幅同時具有紅外特征和可見光特征的圖像，并送到認證授權(quán) 裝置306進行圖像識別。
認證授權(quán)裝置306，用于對所述融合處理得到的圖像進行識別認證，從數(shù) 據(jù)庫301獲取已經(jīng)存儲的相應(yīng)人臉圖像特征，然后與特征融合裝置305傳送來 的圖像特征進行比較，當比對達到一定的精準度時，就認為認證成功，否則認 為認證失敗。例如90%以上的特征匹配成功，則交易成功；70%-89%的特 征匹配成功，則需要持卡人再輸入卡片密碼后方可成功；70%以下的特征匹配 成功，交易失敗。
而且，根據(jù)所述認證授權(quán)裝置306的認證結(jié)果，還可以確定是否需要對數(shù) 據(jù)庫301進行修改。例如，對于70% -90%的特征匹配成功的情況，系統(tǒng)應(yīng) 提供數(shù)據(jù)庫301中圖像更新的功能，以適應(yīng)持卡人外貌的變化，如持卡人變胖、 變瘦或五官外形改變。
在上述整個認證授權(quán)系統(tǒng)中，所述六個模塊可以根據(jù)實際應(yīng)用調(diào)整設(shè)置。 例如， 一種優(yōu)選設(shè)置方式參見圖4所示，圖像采集裝置設(shè)置在終端系統(tǒng)401 中，數(shù)據(jù)庫、預(yù)處理裝置、特征提取裝置、特征融合裝置和認證授權(quán)裝置都設(shè) 置在銀行內(nèi)部的認證授權(quán)系統(tǒng)402中。因此，不需要對每個終端系統(tǒng)401都設(shè)置預(yù)處理裝置、特征提取裝置、特征融合裝置，所述認證授權(quán)系統(tǒng)402可以接 收多個終端系統(tǒng)401采集的圖像數(shù)據(jù)，進行認證處理。
所述銀行內(nèi)部的認證授權(quán)系統(tǒng)402與圖3所示的認證授權(quán)系統(tǒng)不同，不包 括圖像采集裝置，銀行內(nèi)部的認證授權(quán)系統(tǒng)402只處理已采集數(shù)據(jù)的特征融合 和認證授權(quán)，而圖像數(shù)據(jù)采集功能由設(shè)置在終端系統(tǒng)401中的圖像采集裝置實 現(xiàn)。所述終端系統(tǒng)401不僅實現(xiàn)原有終端具有的功能，如自動取款、查詢等功 能，還可以通過安裝紅外傳感器和可見光傳感器，自動采集人臉的紅外圖像數(shù) 據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)，并傳輸給所述認證授權(quán)系統(tǒng)402處理。
基于業(yè)務(wù)需求，如果融合處理后的圖像不僅用于認證，還可能用于其他處 理，則可以單獨設(shè)置一個融合處理系統(tǒng)，參見圖5所示。圖像采集裝置設(shè)置在 終端系統(tǒng)501中，預(yù)處理裝置、特征提取裝置、特征融合裝置設(shè)置在融合處理 系統(tǒng)502中，認證授權(quán)裝置和數(shù)據(jù)庫設(shè)置在認證授權(quán)系統(tǒng)503中。這樣，也能 減輕認證授權(quán)系統(tǒng)503的處理負擔(dān)。
圖3、圖4和圖5所示系統(tǒng)中未詳述的部分可以參見圖1、圖2所示方法 的相關(guān)部分，為了篇幅考慮，在此不再詳述。
以上對本發(fā)明所提供的一種認證授權(quán)方法及系統(tǒng)、 一種認證授權(quán)裝置、一 種終端系統(tǒng)，進行了詳細介紹，本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施 方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心 思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方 式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處。綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā) 明的限制。
權(quán)利要求
1、一種認證授權(quán)方法，其特征在于，包括對同一圖像，分別采集紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)；提取紅外特征信息和可見光特征信息；對所述紅外特征信息和可見光特征信息進行特征融合處理，生成一幅圖像的特征信息；將所述融合后的圖像特征與預(yù)存儲的圖像特征比較，進行認證授權(quán)。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括對所述紅外圖像 數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)進行配準預(yù)處理，供所述特征提取步驟使用。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述圖^f象是人臉圖像。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下步驟進行認證授 權(quán)確定比較結(jié)果范圍，并對不同范圍的比較結(jié)果進行不同認證處理。
5、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括根據(jù)所述比較結(jié) 果確定是否需要更新存儲的圖像。
6、 一種認證授權(quán)系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像采集裝置，用于對同 一 圖像分別采集紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)；特征提取裝置，用于對所述采集的圖像數(shù)據(jù)，提取紅外特征信息和可見光 特征信息；特征融合裝置，用于對所述紅外特征信息和可見光特征信息進行特征融合 處理，生成一幅圖像的特征信息；認證授權(quán)裝置，用于將所述融合后的圖像特征與預(yù)存儲的圖像特征比較， 進行認證授權(quán)。
7、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于所述圖像采集裝置包括紅 外圖像采集裝置和可見光圖像采集裝置，所述特征提取裝置包括紅外特征提取 裝置和可見光特征提取裝置。
8、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括預(yù)處理裝置，用 于接收所述圖像采集裝置采集的紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)，進行配準預(yù) 處理，并提供給所述特征提取裝置。
9、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于所述圖像采集裝置部署在 終端系統(tǒng)中。
10、 一種認證授權(quán)系統(tǒng)，其特征在于，包括特征提取裝置，用于接收同一圖像的紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)，并 提取紅外特征信息和可見光特征信息；特征融合裝置，用于對所迷紅外特征信息和可見光特征信息進行特征融合 處理，生成一幅圖像的特征信息；認證授權(quán)裝置，用于將所述融合后的圖像特征與預(yù)存儲的圖像特征比較， 進行認證4受權(quán)。
11、 根據(jù)權(quán)利要求10所迷的系統(tǒng)，其特征在于，還包括預(yù)處理裝置， 用于接收紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)，進行配準預(yù)處理，并提供給所述特 征提取裝置。
12、 一種終端系統(tǒng)，包括終端設(shè)備，其特征在于，還包括圖像采集裝置， 所述圖像采集裝置包括紅外圖像采集裝置和可見光圖像采集裝置，分別用于對 同 一 圖像采集紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種認證授權(quán)方法及系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)的認證授權(quán)方法當密碼被破譯或竊取就失效的問題。所述方法包括對同一圖像，分別采集紅外圖像數(shù)據(jù)和可見光圖像數(shù)據(jù)；提取紅外特征信息和可見光特征信息；對所述紅外特征信息和可見光特征信息進行特征融合處理，生成一幅圖像的特征信息；將所述融合后的圖像特征與預(yù)存儲的圖像特征比較，進行認證授權(quán)。與傳統(tǒng)的密碼認證方法相比，所述基于人臉識別的認證授權(quán)方法，安全性更高，沒有密碼失竊或被破譯的危險；而且，用戶無需記憶密碼，使用更方便。本發(fā)明還公開了一種認證授權(quán)系統(tǒng)和一種配合使用的終端系統(tǒng)，可用于基于人臉識別的認證過程。
文檔編號G06K9/00GK101303724SQ20071004059
公開日2008年11月12日 申請日期2007年5月10日 優(yōu)先權(quán)日2007年5月10日
發(fā)明者潔 李 申請人:中國銀聯(lián)股份有限公司