本發(fā)明涉及身份證識別驗證領域，尤其涉及一種多功能動態(tài)智能身份證識別驗證方法，還涉及一種多功能動態(tài)智能身份證識別驗證機。

背景技術：

近年來，安防行業(yè)掀起了一波人像識別的熱潮，眾多廠商紛紛推出了相關產(chǎn)品，使得人像識別成為了行業(yè)內的熱點技術方向。

雖然現(xiàn)有人像識別技術功用巨大，但在實際應用中，我們依舊會遇到很多問題。其中，人像圖像質量對識別率的影響較高，圖像質量差，辨識度低，有效特征很少，有時即使用肉眼也很難確認身份。圖像質量又受多種因素影響，如光照、姿態(tài)、表情、人像尺寸、清晰度等。通過同一個人在不同光照下的圖片對比，就可以看出同一個人在不同光照下的圖片用肉眼也很難辨別。所以說，目前的人像識別系統(tǒng)只能在一些較規(guī)范的環(huán)境下進行，如光線均勻，人像需要正對著攝像機，并且保證人像在畫面中有一定的像素寬度。但是在實際的安防監(jiān)控場合中，這些限制條件很難一一滿足。目前，人像驗證機通關時間需要5-6秒時間，在大人流量的會展、機場、火車站、汽車站進行身份驗證效率遠遠達不到實際要求。另外人像算法要求在一些較規(guī)范的環(huán)境下進行，識別率比較低，遠遠滿足不了市場需求。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的一是，提供一種多功能動態(tài)智能身份證識別驗證方法，可有效提高識別率和認證效率。

本發(fā)明的目的二是，提供實現(xiàn)該方法的一種驗證機。

為實現(xiàn)該目的一，提供了一種多功能動態(tài)智能身份證識別驗證方法，該方法通過讀取被認證人的有效證件獲得被認證人的基本信息及源相片，還通過采集被認證人的圖像建立臨時目標人像庫；

該方法還包括如下處理步驟：

步驟1：將讀取的源相片通過動態(tài)智能人像算法與臨時目標人像庫進行比對，并得出相似度分數(shù)最高且符合預設要求的相片；

步驟2：顯示源相片和相似度分數(shù)最高的相片的比對結果，以及顯示被認證人的基本信息；

步驟3：將源相片和臨時目標人像庫進行相關聯(lián)并且記錄到被認證人的身份證相庫。

優(yōu)選地，動態(tài)智能人像算法中包括若干個子步驟，各子步驟同時進行圖片信息處理，各子步驟同時將源相片與臨時目標人像庫進行比對，若能得出相似度分數(shù)最高且符合預設要求的相片，則移除該臨時目標人像庫并且從內存里注銷特征點；若不能得出相似度分數(shù)最高且符合預設要求的相片，則補充采集被認證人的圖片并且存入臨時目標人像庫，子步驟再與臨時目標人像庫進行比對。

優(yōu)選地，在動態(tài)智能人像算法中，所述各子步驟依次包括輸入圖片步驟、人像檢測步驟、特征提取步驟、人像識別步驟和輸出結果步驟。

優(yōu)選地，所述輸入圖片步驟為以二進制形式將圖片作為參數(shù)傳入動態(tài)智能人像算法里。

優(yōu)選地，所述人像檢測步驟為在經(jīng)過輸入圖片步驟處理后的圖片中找到人像的位置然后再建立坐標，然后通過人像位置坐標來定位人像。

優(yōu)選地，所述特征提取步驟為在經(jīng)過人像檢測步驟處理后，通過人像圖片和人像位置坐標獲得該人像的眼睛和嘴及其兩者中間的特征。

優(yōu)選地，所述人像識別步驟為先將人像注冊進指定的組，然后通過指定的人像來進行識別，識別過程為將指定人像與組中的所有人像進行比對，獲得相似度分數(shù)，如果最高分數(shù)大于設定的閾值，則認為識別成功，并且得出相似度分數(shù)最高的相片，否則認為該人像不在組中。

為實現(xiàn)目的二，提供了一種多功能動態(tài)智能身份證識別驗證機，包括機殼，還包括設于機殼側面的人像采集槍、處理及顯示單元、一個及以上的攝像頭、讀卡單元，所述人像采集槍、讀卡單元和攝像頭均與處理及顯示單元連接。

優(yōu)選地，所述攝像頭為兩個。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，其有益效果在于：

本發(fā)明通過快速建立臨時目標人像庫與被認證人的源相片進行對比，可有效提高識別率和認證效率。本發(fā)明的驗證機同時具有識別準確度高，采集率高，對光線的抗干擾強能力；通過本發(fā)明的驗證機進行人員身份識別，能大大的提升通過的效率以及識別的準確度，同時還能夠收集到被認證人信息。本發(fā)明中實時人像采集具有更快的驗證通過速度，人像抓片提前預抓取和檢測，在刷身份證同時進行比對，使得單張比對通過時間小于1s。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖；

圖2為本發(fā)明中動態(tài)智能人像算法的流程圖；

圖3為本發(fā)明中驗證機的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合實施例，對本發(fā)明作進一步的描述，但不構成對本發(fā)明的任何限制，任何在本發(fā)明權利要求范圍所做的有限次的修改，仍在本發(fā)明的權利要求范圍內。

如圖1所示，本發(fā)明提供了一種多功能動態(tài)智能身份證識別驗證方法，通過讀取被認證人的有效證件獲得被認證人的基本信息及源相片，并且采集被認證人的圖像建立臨時目標人像庫；該方法還包括如下處理步驟：

步驟1：將讀取的源相片通過動態(tài)智能人像算法與臨時目標人像庫進行比對，并得出相似度分數(shù)最高且符合預設要求的相片；

步驟2：顯示源相片和相似度分數(shù)最高的相片的比對結果，以及顯示被認證人的基本信息；

步驟3：將源相片和臨時目標人像庫進行相關聯(lián)并且記錄到被認證人的身份證相庫。

在本實施例中，被認證人的有效證件包括身份證芯片卡；基本信息包括姓名、性別、證件號、民族和相片等有關的個人信息。被認證人的源相片為被認證人身份證相庫中的相片。在步驟1中，符合預設要求為滿足有效人像標準。在步驟2中，同時顯示源相片、相似度分數(shù)最高和兩者的比對結果，以及，被認證人的基本信息。在步驟3中，將源相片和臨時目標人像庫進行相關聯(lián)并且記錄到被認證人的身份證相庫后可以豐富被認證人的有效的比對圖像庫，為下一次認證提供更多的比對圖像使得認證速度更快。

在步驟1中，動態(tài)智能人像算法中包括若干個子步驟，各子步驟同時進行圖片信息處理，各子步驟同時將源相片與臨時目標人像庫進行比對，若能得出相似度分數(shù)最高且符合預設要求的相片，則移除該臨時目標人像庫并且從內存里注銷特征點；若不能得出相似度分數(shù)最高且符合預設要求的相片，則補充采集被認證人的圖片并且存入臨時目標人像庫，子步驟再與臨時目標人像庫進行比對。

在本實施例中，通過若干個子步驟同時進行處理能夠有效的提高處理速度。臨時目標人像庫為被認證人在認證前進行動態(tài)人像采集建立起的人像庫，其中人像庫可以包括不同人的臨時目標人像庫，在各子步驟同時將源相片與臨時目標人像庫進行比對，得出相似度分數(shù)最高的相片后，則將被認證人相對應的臨時目標人像庫從人像庫中移除。

如圖2所示，在動態(tài)智能人像算法中，各子步驟依次包括輸入圖片步驟、人像檢測步驟、特征提取步驟、人像識別步驟和輸出結果步驟幾個步驟。輸入圖片步驟為以二進制形式將圖片作為參數(shù)傳入動態(tài)智能人像算法里。人像檢測步驟為在經(jīng)過輸入圖片步驟處理后的圖片中找到人像的位置然后再建立坐標，然后通過人像位置坐標來定位人像。特征提取步驟為在經(jīng)過人像檢測步驟處理后，通過人像圖片和人像位置坐標獲得該人像的眼睛和嘴及其兩者中間的特征。人像識別步驟為先將人像注冊進指定的組，然后通過指定的人像來進行識別，識別過程為將指定人像與組中的所有人像進行比對，獲得相似度分數(shù)，如果最高分數(shù)大于設定的90％，則認為識別成功，并且得出相似度分數(shù)最高的相片，否則認為該人像不在組中。

此外，相似度分數(shù)設定也可為80％或85％或95％。

在本實施例中，人像檢測步驟中人像位置坐標為根據(jù)人像眼睛在圖像中的位置建立坐標。特征提取步驟中，所提取的特征為人像的眼睛和嘴及其兩者中間的特征包括鼻子和臉的特征，并且獲取若干的特征點，然后建立各特征點的坐標，如，鼻子或臉上的一顆痣，則將該痣作為一特征點并且建立坐標。根據(jù)有效人像標準進行有效人像判斷為在能看見雙眼睛的前提下，根據(jù)圖片像素獲取清晰度大小和人像抓拍的角度，如在能看見雙眼的角度范圍內，來對圖片進行有效人像判斷。

在本實施例中，動態(tài)智能人像算法區(qū)別于現(xiàn)有的靜態(tài)人像算法，靜態(tài)人像算法要求圖片比較清澈，光線比較均勻、角度不能過大。本發(fā)明的動態(tài)智能人像算法具有聚焦大規(guī)模動態(tài)人像識別、大規(guī)模人群行為特征分析和預警，車輛屬性分析檢索，圖像檢索等核心關鍵技術。本發(fā)明提出雙層異構深度神經(jīng)網(wǎng)絡理論框架，并且在此框架下，研究非線性圖像空間映射方法，通過多深度神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應融合，將跨場景、非同源人像圖像映射到同一圖像空間；研究層次化特征學習方法，以提取多人像區(qū)域、具有判別性的層次化特征；研究非線性特征空間映射方法，將特征映射到類間差異更大、類內差異更小的空間。在真實場景監(jiān)控視頻上測試證明本發(fā)明的算法對多變光照、多角度、有遮擋、模糊、年齡跨度等復雜情況具有很好的魯棒性。從而使得本發(fā)明的動態(tài)智能人像算法能夠大大減少對環(huán)境要求，同時能夠單個機器對多個人像算法服務進行運算，大大提高驗證效率。

如圖3所示，本發(fā)明還提供了一種多功能動態(tài)智能身份證識別驗證機，包括機殼1，其特征在于：還包括設于機殼1側面的人像采集槍2、處理及顯示單元3、一個及以上的攝像頭4、讀卡單元5，人像采集槍2、讀卡單元5和攝像頭4均與處理及顯示單元3連接。

攝像頭4為兩個。此外，攝像頭4也可以為一個或三個。

在本實施例中，本發(fā)明的驗證機打破了傳統(tǒng)1：1人像驗證模式，高速人像采集槍2大大降低終端機器硬件要求，同時也為人像識別多維度采集提供人像數(shù)據(jù)輸出。攝像頭4解決在人像補采功能，雙攝像頭為驗證機提供了雙重保障。處理及顯示單元3為電腦。

本發(fā)明的工作過程：在進行人像認證時，被認證人在刷身份證前，驗證機通過人像采集槍2對被認證人進行圖像采集，處理及顯示單元3中建立起建立臨時目標人像庫，處理及顯示單元3中通過動態(tài)智能人像算法建立若干子步驟同時進行被認證人的源相片與臨時目標人像庫的比對，得出相似度分數(shù)最高的相片，若不能得出，則攝像頭4開啟對被認證人進行圖像采集并且將采集到的圖像保存到臨時目標人像庫，再進行比對，直到得出達到設定相似度分數(shù)的的相片；移除該臨時目標人像庫并且從內存里注銷特征點；通過處理及顯示單元3顯示源相片、相似度分數(shù)最高的相片和比對結果以及被認證人的基本信息；本發(fā)明還將源相片和相似度分數(shù)最高的相片進行相關聯(lián)并且記錄到被認證人的身份證相庫。

通過本發(fā)明可有效提高識別率和認證效率。本發(fā)明具有識別準確度高，采集率高，對光線的抗干擾強能力；通過本發(fā)明的驗證機進行人員身份識別，能大大的提升通過的效率以及識別的準確度，同時還能夠收集到被認證人信息。

以上僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出對于本領域的技術人員來說，在不脫離本發(fā)明結構的前提下，還可以作出若干變形和改進，這些都不會影響本發(fā)明實施的效果和專利的實用性。